赛迪顾问:大数据助力农业现代化发展

简介:

ZDNET至顶网CIO与应用频道 01月22日 北京消息:2014年10月,在农业信息化高峰论坛上,“大数据驱动农业”成为热点,其目的在于如何利用大数据提高农业生产的效率和政府决策的科学合理性。随着我国工业化、信息化和城镇化的快速发展,农业现代化的发展也在加速推进,如何实现未来农业持续健康发展是当前政府关注的重点。农业大数据是将大数据的理念、技术和方法应用于农业,使我国农业迈入全面信息化时代,是实现中国特色新型农业现代化发展的重要手段。

大数据对农业发展的重要意义

用大数据改造传统农业、装备农业是实现农业现代化发展的重要途径。大数据是现代信息技术的新生力量,是推动信息化与农业现代化融合的重要切入点,也是推动我国农业向“高产、优质、高效、生态、安全”发展的重要驱动力。大数据可将获取的农业资源环境、动植物生长等数据进行存储和加以分析,通过对农业生产过程的动态模拟和对生长环境因子的科学调控,达到合理使用农业资源、降低成本、改善环境、提高农产品产量和质量的目的。

在国家大力推动信息消费的背景下,大数据将开辟农业领域的信息消费市场。一方面,在未来农业信息化发展的趋势下,农民可以依靠农业大数据提供的相关信息及应用系统,安排相应的生产和销售计划。另一方面,政府担负着对农业进行指导和管理的重要责任,如何合理科学的调配资源将十分依赖农业大数据的分析结果及应用。

农业大数据发展的挑战与困难

由于农业自身的复杂性和特殊性,对农业数据的采集、分析、应用等较为困难。从类型和数量上看,农业大数据涉及到水、土、光、热、气候资源,作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节,复杂的数据构成再加上广阔的国土面积使得开展相关工作十分困难。另外,随着农业科技创新及物联网的广泛应用,新型的非结构化、非关系型的数据结构大量涌现,传统的农业数据存储与处理架构正面临更大的挑战。

当前我国农业大数据的基础设施建设薄弱,相关分析与应用工作开展严重受限。其一,广大农村地区的农业信息化发展缓慢,农业基础数据的采集设备布局严重不足,从而导致处于农业大数据前端的数据信息采集渠道不顺畅。其二,专业性较强的农业大数据系统平台应用与普及程度较低,使得当前相关研究普遍存在着“只有数据、没有利用”的问题,同时还造成无法进行数据资源横向或纵向的共享。

专业从事农业大数据推广与服务的人才储备不足,农民及基层政府工作人员对农业大数据的效用认知不到位。农业大数据作为传统产业与新兴产业高度融合的领域,一般人员无法在短期内快速介入相关工作,亟需一批既懂农业又懂大数据的复合型人才参与推广和服务工作。

我国农业大数据发展的建议

首先,是建立符合我国国情的农业大数据结构体系,实现关键领域技术与产品的突破。立足于我国农业的发展现状和未来应用的需求,借鉴发达国家农业大数据结构体系的建设经验,将涉及农业领域的相关数据和信息纳入农业大数据结构体系,重点突破分析处理算法、流程图形化、扩展接口服务等领域。

其次,要完成从国家到各地方的农业大数据平台系统的顶层设计,建立相关标准。农业大数据平台是农民、企业和政府对农业大数据实现操作的核心载体,其内容、功能、部件、流程等的设计将直接关系到农业大数据的应用程度和水平。农业部牵头组织大数据应用单位、科研院所和相关企业,制定农业大数据应用标准,重点包括数据、接口、传输通讯等。

三是加强农业大数据人才培养。鼓励专业从事农业大数据的服务机构发展,加强科研院所与农民、企业和政府的交流,开展对相关人员的培训服务。

原文发布时间为:2015年01月22日
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
8月前
|
传感器 人工智能 监控
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
271 14
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 Java
Java 大视界 --Java 大数据在智慧农业农产品市场价格预测与种植决策支持中的应用(212)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧农业中的关键应用,聚焦农产品市场价格预测与种植决策支持。通过多源数据采集、机器学习模型构建及动态预测预警,Java 大数据助力农户科学决策,提升收益并降低风险。结合山东寿光与黑龙江北大荒的实践案例,展示了技术在实际农业中的显著成效。
|
10月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的应用(189)
本文探讨了Java大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的关键应用。通过高效采集、传输与处理温室环境数据,结合机器学习算法,实现温度、湿度、光照等参数的智能调控,提升作物产量与品质。同时,融合多源数据构建精准作物生长模型,助力农业智能化、精细化发展,推动农业现代化进程。
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头
数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头
242 2
|
传感器 人工智能 数据可视化
打造农业大数据平台,助力农业现代化高质量发展!
中安数码积极响应农业农村部《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》,推出智慧农业大数据平台解决方案。该方案涵盖驾驶舱、农业用地“一张图”、土壤环境监测、土地质量评价、作物生长状态监测评估及农业生产管理等功能模块,通过大数据、AI、GIS等技术实现农业智能化、精准化发展,助力提升农业生产效率与资源利用率,推动现代农业高质量发展。
|
数据采集 传感器 大数据
利用大数据进行精准农业:技术与挑战
【6月更文挑战第6天】大数据技术正变革农业,推动精准农业发展。通过实时收集农田数据(如土壤条件、作物生长情况),运用数据分析预测病虫害,优化生产管理。示例代码显示了如何使用Python进行产量预测。然而,数据质量、整合、农民技术接受度及隐私安全等问题挑战重重。需强化数据管理,统一标准,提升农民数字素养,并保障数据安全。随着技术进步,大数据在精准农业的应用将更加广泛,助力农业高效可持续发展。
492 0
|
存储 传感器 算法
农业+大数据=?看 TDengine 如何刷新智慧农业新速度
在智慧农业的发展过程中,高效的数据管理与智能分析至关重要。某农业研究所智慧农业团队在实验温室集成了温控、智能水肥一体化、环境控制等系统,以优化果蔬作物的智能化管理。
242 9
|
传感器 人工智能 安全
大数据与农业:精准农业的发展趋势
【10月更文挑战第31天】在数字化时代,大数据正推动农业的现代化转型。本文探讨了大数据在精准农业中的应用,包括精准决策支持、智能种植与养殖、市场预测与资源优化、质量追溯与安全保障、农业风险管理等方面,以及精准农业的发展趋势,如农业信息快速低成本实时采集、农业专家决策系统的普及、智能化农机设备的广泛应用等。大数据为农业的高效、可持续发展提供了新的机遇。
|
存储 分布式计算 大数据
现代化数据库技术——面向大数据的分布式存储系统
传统的关系型数据库在面对大规模数据处理时遇到了诸多挑战,而面向大数据的分布式存储系统应运而生。本文将深入探讨现代化数据库技术中的分布式存储系统,包括其优势、工作原理以及在大数据领域的应用。
|
机器学习/深度学习 分布式计算 搜索推荐
大数据在现代化业务决策中的作用
大数据在现代化业务决策中扮演着不可或缺的角色。通过数据驱动的决策、商业洞见的提取、个性化营销和风险管理等方式,大数据帮助企业更加精准、高效地运营。然而,同时也需要解决数据隐私、质量和人才等挑战。随着技术的不断发展,大数据将继续为企业创造更多的商业价值。
大数据在现代化业务决策中的作用