大数据在农业上的运用

一、大数据在农业上的运用

大数据在农业上的运用

引言

随着信息技术的不断发展和普及，大数据在各个领域的应用也变得愈发广泛。其中，在农业领域，大数据技术的运用对于提高农业生产效率、降低生产成本、改善农产品质量具有重要意义。本文将探讨大数据在农业上的运用，分析其对农业产业发展的影响和推动作用。

大数据技术在农业中的应用

大数据技术在农业中主要体现在数据采集、数据分析和决策支持等方面。通过传感器、遥感技术等手段，可以实时采集农田、气象、水资源等多方面数据，为农业生产提供依据。而通过数据分析，可以深入挖掘海量数据背后隐藏的规律，为农业生产提供精准的指导。在决策支持方面，大数据技术可以帮助农民制定种植、施肥、灌溉等决策，提高农作物产量和质量。

大数据技术对农业的影响

大数据技术的应用对农业有着深远的影响。首先，大数据技术的运用可以实现农业精准化管理，提高资源利用效率，降低成本。其次，通过数据分析，可以帮助农民预测气候变化、病虫害发生等情况，提前做好防范和调整措施。另外，大数据技术还可以推动农业生产方式转变，促进农业供给侧改革，提高农产品的市场竞争力。

大数据技术在农业领域的创新应用

在农业领域，大数据技术的创新应用不断涌现，为传统农业带来新的思路和方法。比如，利用大数据技术结合物联网技术，可以实现农田自动化管理，提高生产效率。又如，在农产品销售方面，大数据技术可以帮助农民精准把握市场需求，提高销售效益。这些创新应用正在改变传统农业的发展模式，推动农业向数字化、智能化发展。

大数据技术对农业产业发展的推动作用

大数据技术的广泛应用对农业产业的发展起着积极的推动作用。首先，大数据技术的引入促进了农业智能化发展，提高了整个产业链的效率和水平。其次，大数据技术的应用为农业企业提供了更多发展机遇，促使企业加快技术创新步伐，提升竞争力。另外，大数据技术的推动，也有助于农业供应链的优化和升级，实现从生产端到销售端的全面优化。

结语

总的来说，大数据在农业上的运用正逐渐改变传统农业的面貌，为农业发展注入新的活力与动力。随着大数据技术不断创新和完善，相信在不久的将来，大数据将在农业领域发挥出更加重要的作用，推动农业产业的高质量发展。

参考文献

二、什么叫运用数据？

应用数据是属于或由应用创建的数据。应用数据可以分为应用内容数据、应用缓存数据、应用配置数据、应用数据耗尽、应用平台数据和系统级应用数据。

应用内容数据

几乎所有的应用程序都有某种核心数据要存储，无论是在运行它们的设备上，在云中，还是在两者的混合上。－

三、智慧农业需要运用哪些设备？

　 由于我国农业的落后，国家大力提倡智慧农业的发展，在这种情形下，三诚智慧农业科技农业用水综合管理平台应运而生，属于智慧农业的它可以提高农业作业的效率和对其进行精细管理。

　　智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。从此定义上来看，智慧农业还会需要一些设备来联合物联网来进行操作，今天小编就带大家来了解智慧农业需要的设备：

　　气象信息采集站通常是由一个以微型计算机为核心的特定数据采集器作为中心，将各种输出信号的气象要素传感器以有线或者无线的方式连接到数据采集器上，由数据采集器进行数据采集和转换处理以及气象信息的传输。

　　土壤墒情信息采集站是一款集土壤温湿度采集、存储、传输和管理于一体的土壤墒情自动监测系统。整机由多通道数据采集仪、土壤水分传感器(土壤温度传感器)、计算机软件等组成。

　　玻璃钢井房是由机械模压高强度玻璃钢片材模压成板材以及顶子组成，一整套玻璃钢井房通常是由八块板子一个顶子组成，(高度1米的玻璃钢井房是由四块板子一个顶子构成)，玻璃钢井房一般是上面开一个小门以及预留观察口，也可以上下开门或者前后开门，板材可以分为自带3个螺丝和7个螺丝的板子，自带7个螺丝的板子安装在门的两侧3个螺丝的板子安装在其他位置，自带7螺丝的板子之所以安装在门的两侧位置，主要是安装电控系统挂盘用。

　　智能水肥一体化控制系统整合了计算机技术、电子信息技术、自动控制技术、传感器技术及施肥技术等多项技术，能够实时监测土壤墒情信息、气象信息和作物长势信息，系统会根据监测数据结合工作人员设定的配方，灌溉过程参数自动控制灌溉量、施肥量、肥液浓度、酸碱度等重要参数。

　　井电双控控制终端运用物联网、云平台、大数据等技术，基于智能IC卡定价管理、计量设施远程监控、用水数据分析等功能及利用GIS技术对计量井电双控智能控制系统通过IC卡机井灌溉控制箱对农田机井进行取水管用水计量、水资源信息的自动化采集和测控。该系统实时监控采集用户的管理部门对实时监测的数据进行分析处理，下达水泵启停指令，实现用水总将来水权水价改革奠定基础。

　　智能机井灌溉控制器是集灌溉刷卡取水、自动用水用电计量、水泵控制、防盗报警、远程监测等功能于一体，实现灌溉机井取水自动计量、IC卡控制、远程传输的一体化和一卡式操作、一柜式安装的智能测控装置。

四、农业研发数据！！?

随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。

对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。

中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。

该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。

结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。

现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。

五、access数据库运用？

Access的用途体现在两个方面：

一、用来进行数据分析：Access有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便的进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。大大提高了工作效率和工作能力。

二、用来开发软件，比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件，其最大的优点是易学。

六、历法在农业上的运用？

历代统治者都注重历法，主要根据黄河流域的农时与气候地理条件编订。作用：

1、指导农时，合理安排农活

2、有助于提高产量

3、因地制宜，种植合适的农作物。说明：农业的国家基础地位。希望能帮到你，对你有用。

七、怎么运用数据透视表做数据汇总？

一、如果是2003或以下版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后选择菜单中的数据－数据透视表和透视图，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

二、如果是2007或以上版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后工具栏-插入中选择 数据透视表，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

八、怎样运用大数据进行精准营销？

在精准营销的过程中有一种营销工具叫做数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。

另外还有需求方平台（Demand-Side Platform，简称DSP），为需求方（即广告主或代理商）提供实时竞价投放平台，需求方可以在平台上管理广告活动及其投放策略，包括目标受众的定向条件、预算、出价、创意等设置，DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。

具体是如何实现数据输入、标签生产与管理、数据输出可见下图：

这整张图反映的是用户数据中心的大致工作流程。

在这其中，分析引擎对数据进行清洗，将有效数据发送到算法中心，算法中心结合标签规则模型对数据进行机器学习和数据挖掘，将数据标签化处理后返回给标签管理平台，标签管理平台通过输出接口同步数据到各数据应用平台，如DSP、PCP、AdX/SSP或其它平台。

题主提及的“如何从海量的数据中挖掘受众需求”，在精准营销中可以分解为：如何寻找到最核心（转化率高）的目标人群、如何优化出最合适（点击率高）的素材，以及如何在人群+素材+投放时间……等因素的组合中寻找出最优解。

而算法是精准营销的“大脑”（自动化策略）部门，需要对广告投放投放全流程进行数据分析与挖掘，协助客户服务部门及广告运营部门进行广告投放前的数据预估、自动优化广告投放策略等工作。

九、农业数据的特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据

十、农业数据怎么分析？

农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。