农业大数据开拓智慧农业新局面
农业大数据开拓智慧农业新局面
随着农业范畴不断的生长进步，农业数据的重要性也逐渐的被显露出来，而农业大数据又属于最典型的大数据。因此将大数据技能应用到农业中，可以在很大程度上促进农业信息办事技术的发展进步，还能在很大程度上推动我国农业领域的整体发展历程。
农业大数据开辟聪明农业新局面
一、农业大数据对智慧农业的重要性
随着科技期间的到来，以互联网、多媒体、云计算等为主要的代表的情况下，推动了中国信息发展的进程，而云计算也在很大程度上推动了计算能力的进展。试想，如果农场治理职员能随时把握天气变革数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农场管理人员和农技专家足不出户就可观测到农场内的实景和相关数据，正确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不但能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农场带来经济损失。
农业大数据时代，不仅可以通过创建综合的数据平台，调控农业生产，还可以记载阐发农业莳植养殖历程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理步伐，使农业高效有序发展。
二、农业大数据平台的作用
在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化体系，构建了很多差别级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等缘故原由，这些数据相互之前缺乏统一的尺度和范例，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据使用率低下、信息冗余散乱。而奥科美义田帮手农场智能化管理服务平台的出现，将能够更好的规范数据标准，在提高农场管理水平上发挥巨大的作用。
三、农业大数据平台的应用
1.农业资源管理
基于GIS和遥感技术，建立农场的数字地图，对农场内生产种植用地举行科学决议、精细化管理。
以全球定位系统(GPS)提供的地理根本信息基于地理信息系统(GIS)建立农场的数字地图。运用遥感(RS)技术感知电子地图中的实地信息(土质、作物)，全面掌握农业种植用地的范围，及时相识地区内泥土条件、大气情况等综合信息并通过对信息的差异性分析将种植区域划分为不同的管理区域，有针对性地进行规划，实现种植业农业资源的实时查询、分析、决策功能。
2.农作物生产管理
整合传统统计数据及农业资源管理信息，对农场不同地块的农作物进行有针对性的种植管理。
对种植影响因素差异性较大的不同区域定量获取影响作物生长的环境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病虫害等)信息，分析影响区块产量差异的原因，接纳技术上可行、经济上有用的耕作措施，区别对待，按需实施的"精准农业"。
3.农作物监测、估产
利用遥感(RS)技术监控农作物长势，凭据需要及时采取有效措施，并根据种种数据的综合分析较准确地预估农作物产量及采收信息。
4.病虫害预警
利用 GIS 、遥感、高光谱分析等技术，对植物病虫害进行分析、预测、防治。
5.农产品质量安全管理
整合产地环境、生产档案、检测数据形成农产品质量安全溯源数据。
6.产地环境数据
运用遥感(RS)、传感器等技术手段全面掌握农产品产地环境数据，并形成历史记录。
7.生产档案数据
农产品生产记录，记录农产品在生长过程中的各种农事操作信息。
8.农产品检测数据
农业大数据开辟聪明农业新局面
一、农业大数据对智慧农业的重要性
随着科技期间的到来，以互联网、多媒体、云计算等为主要的代表的情况下，推动了中国信息发展的进程，而云计算也在很大程度上推动了计算能力的进展。试想，如果农场治理职员能随时把握天气变革数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农场管理人员和农技专家足不出户就可观测到农场内的实景和相关数据，正确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不但能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农场带来经济损失。
农业大数据时代，不仅可以通过创建综合的数据平台，调控农业生产，还可以记载阐发农业莳植养殖历程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理步伐，使农业高效有序发展。
二、农业大数据平台的作用
在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化体系，构建了很多差别级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等缘故原由，这些数据相互之前缺乏统一的尺度和范例，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据使用率低下、信息冗余散乱。而奥科美义田帮手农场智能化管理服务平台的出现，将能够更好的规范数据标准，在提高农场管理水平上发挥巨大的作用。
三、农业大数据平台的应用
1.农业资源管理
基于GIS和遥感技术，建立农场的数字地图，对农场内生产种植用地举行科学决议、精细化管理。
以全球定位系统(GPS)提供的地理根本信息基于地理信息系统(GIS)建立农场的数字地图。运用遥感(RS)技术感知电子地图中的实地信息(土质、作物)，全面掌握农业种植用地的范围，及时相识地区内泥土条件、大气情况等综合信息并通过对信息的差异性分析将种植区域划分为不同的管理区域，有针对性地进行规划，实现种植业农业资源的实时查询、分析、决策功能。
2.农作物生产管理
整合传统统计数据及农业资源管理信息，对农场不同地块的农作物进行有针对性的种植管理。
对种植影响因素差异性较大的不同区域定量获取影响作物生长的环境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病虫害等)信息，分析影响区块产量差异的原因，接纳技术上可行、经济上有用的耕作措施，区别对待，按需实施的"精准农业"。
3.农作物监测、估产
利用遥感(RS)技术监控农作物长势，凭据需要及时采取有效措施，并根据种种数据的综合分析较准确地预估农作物产量及采收信息。
4.病虫害预警
利用 GIS 、遥感、高光谱分析等技术，对植物病虫害进行分析、预测、防治。
5.农产品质量安全管理
整合产地环境、生产档案、检测数据形成农产品质量安全溯源数据。
6.产地环境数据
运用遥感(RS)、传感器等技术手段全面掌握农产品产地环境数据，并形成历史记录。
7.生产档案数据
农产品生产记录，记录农产品在生长过程中的各种农事操作信息。
8.农产品检测数据
记录企业资质，检测报告，产品品质的认证证明等信息。
农业作为中国的底子产业，面临着农产品需求不断增加、资源紧缺、气候变化导致灾害频发、生态安全脆弱、生物多样性持续下降等严峻挑战，夯实以农业物联网、云计算技术为核心的农业信息化基础，提升以大数据为支撑的农业信息化服务，开拓智慧农业新局面，实现农业现代化和信息化的跨越式发展。