農業大數據資源

A. 農業大數據類型有哪些農業大數據主要包含了哪些內容

根據農業的產業鏈條劃分，目前農業大數據主要集中在農業環境與資源、農業內生產、農業市場和農容業管理等領域。
（1）農業自然資源與環境數據。主要包括土地資源數據、水資源數據、氣象資源數據、生物資源數據和災害數據。
（2）農業生產數據包括種植業生產數據和養殖業生產數據。其中，種植業生產數據包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農葯信息、化肥信息、農膜信息、灌溉信息、農機信息和農情信息；養殖業生產數據主要包括個體系譜信息、個體特徵信息、飼料結構信息、圈舍環境信息、疫情情況等。目前，廣西慧雲信息所做的農業大數據就是主要是在種植方面，其智慧農業雲平台可以自動採集農田數據以及實時視頻，通過雲端發送到用戶手機上，用戶可以直觀快速准確了解農田情況，為農業生產帶來了便利與高效。
（3）農業市場數據包括市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。
（4）農業管理數據主要包括國民經濟基本信息、國內生產信息、貿易信息、國際農產品動態信息和突發事件信息等。

B. 大數據技術如何在農業中運用

根據目前農業大數據的主要來源，可以將其應用領域歸納為以下幾個方面：
（1）農業生產過程管理方面應用
運用大數據的先進技術對農業各主要生產領域在生產過程中採集的大量數據進行分析處理，進而提供「精準化」的農資配方、「智慧化」的管理決策和設施控制，達到農業增產、農民增收的目的。
（2）農業資源管理方面應用
農業資源除了土地、水等自然資源之外，還包括各種農業生物資源和農業生產資料。我國雖然地大物博，但可以進行農業生產的資源已越來越少。從目前農業基礎實際狀況來看，有必要運用物聯網、大數據等先進技術對農業資源進一步優化配置、合理開發，從而實現農業的高產優質和節能高效。
（3）農業生態環境管理方面應用
農業生態環境具體包括土壤、大氣、水質、氣象、污染、災害等，需要對這些農業環境影響因子實現全而監測、精準化管理。
（4）農產品和食品安全管理方面應用
農產品安全管理涉及產地環境、產前產中產後、產業鏈管理、儲藏加工、市場流通、物流、供應鏈與溯源系統等食品鏈的各個環節，通過對農產品質量安全監管信息的分析處理，實現食品安全風險的預警及質量安全突發事件的應急管理。
（5）農業裝備與設施監控方面應用
可以提供農業裝備和設施在工作運作情況下狀態的監控、遠程診斷以及服務調度等方面的智能化管理和應用。
（6） 提供各種農業科研活動產生的大數據應用
農業科研產生的大數據有包括空間與地面的遙感數據，還有如基因圖譜、大規模測序、農業基因組數據、大分子與葯物設計等大量的生物實驗數據：利用科研試驗大數據的分析，能夠更好地指導農業生產和生活。

C. 農業農村大數據的重要性體現在哪些方面數字農業的意義是什麼

數字農業是農業現代化的普及化，是自主創新促進農牧業互聯網建設發展趨勢的合理方式，也是在我國由農業大國邁進農牧業大國的必由之路。在這里過程中，僅有積極融入時尚潮流，提高智能化生產效率，才可以加速農牧業智能化發展趨勢腳步，促進農牧業高質量發展。

物聯網的運用，可以使信息管理系統的數據信息由人力收集、鍵入，變成感應器收集、即時傳輸到系統軟體，那樣可以立即獲取信息，及其提升信息的精確性，防止人為性不正確。物聯網在現代化農業生產製造設備和機器設備行業中的運用極大地提高了現代化農業生產製造設備和機器設備的數據和自動化水準，真正完成全部農牧業生產過程的信息化操縱和智能化系統企業生產管理。

智能農業是可以擺脫傳統農業落後面貌的新型農業發展趨勢方式，是構建在工作經驗實體模型基本上的權威專家決策支持系統。智能農業注重智能化系統的決策支持系統，配之以技術專業的硬體設施。智能農業的決策模型和系統軟體可以在智慧農業和農業大數據行業獲得廣泛運用。智能農業藉助於現代科技為現代化農業給予一整套解決方法，同時可以依照某區塊鏈的進步必須開展分拆。

D. 何為農業大數據如何利用大數據

農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇：播什麼種、施什麼肥、如何管理農田、病蟲害如何防治等等。實際上，一套農事任務，從生產規劃、種植前准備、種植期管理，到採收、銷售等每一步都會極大的影響農民的生產和收益，而且它們大多數環環相扣，如果選錯一步，那後果可能就是減產。所謂的農業大數據即與農民實際生產操作相對應的所有數據，從「天時、地利、人和」三方面理解：「天時」可以指實時的氣象數據，降水、溫度、風力、濕度等；「地利」可以指動靜態的土壤數據，如土壤水分、土壤溫度，作物品種信息、作物病蟲害信息等；「人和」則是從人力資源給出信息，農資產品使用、農產品加工和流通渠道、農產品市場價格等等。
如何利用農業大數據？
目前，農業生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特徵的農業，正在讓種植變得更加容易。在我國從傳統農業邁向現代農業的關鍵時期，如何利用農業大數據呢？
首先，我們不妨先看看世界最發達的農業大國-美國，是如何利用農業大數據的？在美國，一些種業巨頭公司已經意識到，面對大數據時代的來臨，傳統行業模式也亟待轉型。如美國農用機械製造商John Deere在所有的拖拉機上都安裝了感測器，將機械狀況及土壤和農作物的生長情況傳到MyJohnDeere.com和Farmsight服務。農戶可以訂閱分析結果，了解諸如何時訂購備件、何時播種之類的信息。
另一位美國種業巨頭杜邦先鋒公司依託其優質種質資源與研發技術，也已先行結合農業大數據推進精準農業技術。其種子部門與農場機械製造商約翰迪爾聯手，給農民提供種子和化肥方面的指導。目前，無論是迪爾（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先鋒（Pioneer）公司的Field360，都已經是廣泛使用的農業大數據系統，這些系統都與氣候雲（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場設備的種植和產量數據，以及氣象、種植區劃等多樣數據，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。

E. 大數據應用對農業發展起到關鍵作用嗎

是的，因為大數據的發展，讓農業了解到了更多的數據支持，是運用高科技產品提升了農業效率

F. 農業大數據怎麼玩

農業大數據怎麼玩？中國民企在行動
科技正在以大數據的形式向農業領域滲透，行業整合成為中國農業生產方式變革的重要力量。決策者多次提出的「讓農民成為令人羨慕職業」願景，在科技的武裝下正在接近實現。
在農業4.0時代前夜，中國農業生產的三要素已經悄然改變。農民面朝黃土背朝天的傳統形象已被拋棄，科技的力量已使農村勞動力成為「網路新農人」。他們手中的農業大數據平台新工具，已經可以隨時監測到土壤、天氣、農作物等數據；而越來越多的土地流轉，也賦予他們更大的規模效益。
中國農科院農發所研究員胡定寰曾向經濟觀察報記者描述了他對中國未來農業生產方式的構想。他認為未來中國的農業生產者應該是有技術的新農民，甚至是大學畢業生來經營適度規模的家庭農場。
市場主體已經開始意識到這一點。相對於國外，中國農業公司很多，但是依靠科技手段提供大數據的龍頭農業公司卻很少。這也是掣肘互聯網科技和傳統農業相結合的因素。曾是美國航空航天局（NASA）數據科學家的張弓試圖改變這一現狀，2015年他離開矽谷，帶回了科學技術和大數據解決方案，也帶回了在空間、氣象和農業領域十分活躍的多位中國科學家。
張弓現在的身份是北京佳格天地科技有限公司創始人兼CEO。在美國，他從事衛星和氣象大數據在農業和生態領域的應用，參與了美國農業部和美國森林局以及商業機構的重要項目，多項技術創新成果被應用於NASA地球信息共享系統。
張弓接受經濟觀察報采訪時說，隨著中國人口結構的變化以及農業的快速發展，農業正在發生深刻的變革，時下農業大數據的發展正當其時。
如果說留給大眾印象深刻的是50年代大批留美科學家回國，21世紀的海外人才回國潮正在影響著中國經濟結構變革。張弓就是這輪「現象級」中國留學人才迴流中的一員。
佳格開始對接中國的農業公司，為農業生產提供技術領先的農業大數據平台。作為中國為數不多的農業大數據公司之一，佳格已經獲得A輪融資6000萬元，其最近的動態是，順利與現代農業領先企業東方集團簽署戰略合作協議。
民企發力
當人們談論大數據時，或許首先想到的並不是農業。作為高風險行業，農業生產面臨天氣、種植等太多不確定性。而作為最古老的生產形態，農業生產更是遠落後於現代工業、服務業的社會產值。但是，隨著越來越多的科技被用到農業領域，農業生產的高附加值已經逐漸顯露。
城鎮化、農村勞動力外流，已經讓傳統意義上農民已經開始主動或被動離開土地。根據此前農業部統計，截至2016年底，二輪承包地經營權流轉面積達到4.7億畝，佔比約35.1%，現在2.3億農戶中有7000萬農戶已經不再直接經營其承包的全部或部分土地。
規模化和規范化的農業生產需要更多的技術支撐，大數據農業公司越來越有市場，走在前列的中國民營企業已經嗅到了這一商機。佳格此時開始登上時代的舞台。張弓告訴經濟觀察報記者，佳格的核心服務是通過提供作物大數據、氣象預測以及病蟲害預警服務，實現中國農業從傳統「看天吃飯」的經驗模式到「知天而作」的現代數據農業模式的轉變。
農業大數據公司是服務農業公司的公司。張弓介紹：「具體來說，佳格可以為農業企業解決的痛點包括以氣象、遙感和地面數據為基礎的農業信息系統，比如給用戶提供作物長勢監測，結合地塊級氣象服務和病蟲害預警、智能化灌溉植保，有效提升農作物的種植效率和精細化管理水平；另一類是農產品的評估需求，包括農業種植，農產品貿易和金融體系服務。」
這一次，佳格選中了以現代農業產業為主營業務的上市公司——東方集團，後者旗下的子公司東方糧倉已建立了從育種到餐桌的全產業鏈經營管理商業模式。2009年成立的東方糧倉先後在黑龍江省五常、方正、肇源這3個糧食主產區投資興建了3個年綜合加工能力為30萬噸的現代化稻穀精深加工園區，並在五常核心產區流轉13000畝優質水稻田。其與五常市政府合作建設的五常市農業高科技示範園區，已成為國內一流的現代農業示範園區。
與歐洲、美國大農業相比，中國人均耕地少、土地分散，這對農業數據收集造成很大困難。此外中國農業還存在大數據人才匱乏、大數據共享度低等困擾。農業部信息中心主任王小兵建議，中國應該加快構建數據資源體系，解決農業數據匱乏問題。
東方集團股份有限公司董事長孫明濤告訴經濟觀察報記者：「中國農業還缺乏一些大數據，農產品的市場行情每時每刻都在變化，在價格變化中吃虧的可能更多的是種地的人，他們從種植到收獲，包括最後相關的消費數據都是極其缺乏的，所以需要一種方式能夠快速收集和分析這些數據。」
孫明濤認為，不管是通過氣象、氣候數據，還是其他衛星得到的播種面積等相關數據，是能夠有效解決生產這端數據供給的。
事實上，即使正在走向規模化經營，中國農業生產一定程度上也面臨著「靠天吃飯」的困局。甚至在中國農業保險賠付率不高的現狀下，一旦遇到暴雪、強降水等天災，尤其是設施農業經營者很容易難以收回成本，更不用談當年盈利了。根據經濟觀察報記者采訪，2017年底安徽省雪災時，一家投資上千萬的合作社受災嚴重，而按照當地保險公司規定，僅依據其對合作社核定損失額的40%進行賠付。
從防範風險、降低損失的角度來講，大數據公司的出現解決了這兩點的矛盾。張弓的獨特經歷也使得公司能夠利用中、美、歐等數十顆衛星和無人機實時採集地面和氣象數據，整合土壤、地塊、作物、農資等全方位信息。
張弓介紹，這些信息通過擁有自主知識產權的圖像解析和數據分析演算法，為現代農業產業提供全產業鏈數據支持和管理服務，提高農業管理的科技化水平和精細化管理能力。此外，佳格已經可以做到進行產值預判，從金融和貿易的角度，服務場內場外期貨公司、貿易公司。
農業4.0前夜
毫無疑問，中國農業生產正處於巨大變革之中。正如信息化和工業化的融合帶來了工業4.0時代，這片土地上的互聯網數據和傳統農業生產碰撞，正將中國的農業帶向4.0時代。農業4.0從2015年開始備受關注，這一年11月，《農村深化改革實施方案》公布，明確提出到2020年農業科技創新體系更加健全的目標。
農業部課題組曾對六省1072農戶數據進行調研分析，結果表明，信息化對農戶農業經營收入有重要影響。查詢農業信息的農戶比不查詢信息的農戶家庭農業經營收入要提高45.8%；使用過農業信息技術的農戶比未使用的農戶收入高14.3%。
這些數據僅僅是針對分散農戶做的信息技術調查。對於規模化生產者運用大數據科技手段後增收額的變化，官方尚沒有相關的數據，但這一改變生產方式的手段，對於農業增收的影響可想而知。
政府層面推動的現代農業4.0項目的代表是北京市大興區的500畝西紅柿，其中一個重要溫室大棚根據需要自動調整光線，西紅柿需要快速生長時光線是直射的，而需要慢慢生長時則調整到斜射的角度。由於物聯網技術的運用，這些西紅柿的生長可以實現全程可追溯。
專業的農業公司所面對的生產規模遠非500畝。僅僅東方集團的子公司東方糧倉在黑龍江省五常市就有13000畝優質水稻田。
孫明濤告訴經濟觀察報：「與佳格合作，就是要把科技引入農業，提高農業產量，降本增效，提升產業化水平;同時，雙方共同探索出一套成功的模式，激發行業內更多創新力，共同促進農業產業升級。」
雖然與自帶話題的BAT等傳統互聯網公司相比，大數據公司顯得有些低調，但卻在悄無聲息中消融行業邊界。佳格就是這樣，作為一家通過衛星和氣象大數據服務於農業、環境、金融等行業的大數據應用公司，佳格已經開始將前沿互聯網大數據融入到傳統農業中來。從技術本身來看，這家公司也是中國第一家將目標智能識別技術和機器學習技術應用於高解析度遙感影像領域、並率先實現商業化應用的公司。
對於未來的發展，張弓告訴經濟觀察報，佳格首先是從農業相關領域切入，做好農業種植板塊，得到種植經驗積累之後再逐漸向上下游推進。佳格不僅是農業大數據，更是以空間數據為核心。佳格在基礎技術平台上最主要的應用除了農業，還有金融、生態環保，並以這幾個應用為核心逐步拓展其他相關行業。

G. 農業大數據展望 六大領域數據亟待推廣

農業大數據展望：六大領域數據亟待推廣

隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」。

繼農村電商後，農業大數據獲得決策層關注。

在近期國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放，加快農業大數據關鍵技術研發，推動農業資源要素數據共享。商務部等三部委印發的《推進農業電子商務發展行動計劃》則強調，將移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等新一代信息技術貫穿到農業電子商務的各領域各環節，切實增強自主創新能力。

21世紀宏觀研究院認為，隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」，紓解當前農業產業鏈因信息不對稱產生的痛點，從而驅動農業向精準化、網路化、智能化轉變。

六大領域農業大數據亟待推廣

當前，中國農業正處在以小農經營為主向規模化、機械化、集約化過渡的階段。由於粗放生產、分散經營和農業自身的季節性、地域性特徵，信息不對稱，成為貫通農業產業鏈的共性問題。當前農業產業鏈令人頭疼的四大痛點問題，根源之一往往在於信息的缺失：

一是種不好。種植、養殖的人力物力消耗大，農產品質量相對不高。這大多與農業經營者對種養技術和對病蟲害、疫情信息把握不足有關系，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農資產品有關；

二是銷不出。農產品滯銷、賣難問題多地頻發，這往往由於農業經營者對同類產品生產數據估計不足，盲目生產而造成集中上市，另一方面則是消費者對農產品質量缺乏足夠的信心；

三是地難租。擴大生產規模租不到地，這既與地塊分散、資金短缺有關，又與缺少土地流轉信息渠道相關；

四是錢難借。除了抵押物，農業經營者難以提供充分的信用數據，因而往往難以借到錢，這也限制其更新生產設備、擴大生產規模。

上述四大痛點問題，涉及到農業經營者與政府、上游的農資企業、下游的消費者、金融機構等多個主體之間的信息對接。21世紀宏觀研究院注意到，在打破「數字鴻溝」方面，國內已有不少機構、企業進行了初步探索。依據目前的探索，至少六大領域的大數據將發揮作用：

其一，生態環境數據，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數據。這些數據是農業日常經營調整農業用水、農業產品投入的主要依據，准確掌握這些數據將有助於做到精準種植、養殖，減少資源浪費和成本投入。

其二，農業技術及農資流通數據。掌握農業技術能保障農產品高效、豐產，而基於農資流通數據的分析，則為農業經營者選擇農資產品提供判斷依據。種子、種苗的流通數據，亦可判斷某個品類農產品的生產規模，為調整規模的依據。

其三，農產品價格與農產品流通數據。生產規模的調節、生產品類的調整，必須要事前獲知農產品價格和各主產區的產銷情況。另外，通過B2B、B2C電子商務平台促使農產品供求信息對接，能拓展銷售市場，提高農產品價格。

其四，土地流轉數據。通過土地流轉供求雙方信息的對接，促使流轉更高效率，減少一方撂荒、一方找地的情況出現。

其五，農產品質量可追溯數據。通過上述的農資使用數據、生產流通數據的整合，可構建出從農場到餐桌的可追溯數據，以消除消費者對農產品質量的疑慮，提高農產品的購買率。

其六，農業經營者徵信數據。前述數據可納入銀行、農村信用社以及保險機構的徵信系統，作為發放貸款、設置農業保險的信用依據，以此推動金融和農業的融合。

21世紀宏觀研究院認為，隨著上述六大領域農業大數據的推廣應用，將降低交易成本，提高生產效率及產品品質，提升農產品交易效率。從本質上看，則是促進粗放分散式經營和規模化、集約化經營向精準化、智能化經營的轉變。

涉農部門需多方合力

圍繞著大數據與農業的融合，農業鏈條上的不同產業或迎來生態的轉變。

以大數據驅動下的單一農場為例，經營者將更多使用綠色、高效的農資產品，早已水漲船高的簡單勞動力將被替換，而適應大數據的知識型、技術型「新農業經營者」將有更多的用武之地。如適應「水肥一體化」的發展，水溶性肥料、液體肥將獲得發展，而此前大行其道的普通化學肥料將因為顆粒不能完全溶解而堵塞滴灌設備，則可能遭到市場的淘汰。

不過，需要指出的是，農業大數據技術多數還處在起步階段，未能做到足夠的智能化；承載農業大數據的農業物聯網、智能監測設備等售價過高；另外，由於推廣力度尚不大，農業經營者尚未有足夠認識。

21世紀宏觀研究院認為，當前無論是「電商下鄉」還是大數據產業，都處於初級階段。依託大數據技術廣泛推動農業發展，在短時間內並不現實。農業大數據市場還是一個充滿機遇、有待開發的市場。為此，需要政府部門、涉農企業、大數據企業和農業生產經營主體多方合力，共同推進農業大數據的示範與推廣。

對政府而言，首先應當推動大數據的基礎設施建設。這包含兩個方面，一是要大力推動通信基站、電信寬頻的建設，為各類農業經營者「觸網」、聯通大數據提供基礎；二是要盡可能開發政府掌握的各類涉農大數據，包括天氣數據、農業用地的各類元素含量數據、病蟲害和動物疫情的監測數據，以供農資企業合理調配生產，並制定針對各區域各品種的農資解決方案。

其次，政府需要提供政策支持，引導涉農企業、大數據企業構建以品種或區域為中心的農業大數據平台。讓農業大數據服務成為企業的直接盈利項目或配套的增值服務。

此外，還需要引導農業經營者主動向大數據農業轉型，對優秀案例做示範推廣，引導農業經營者學習「雲上的示範田」。

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H. 什麼是農業大數據分析系統

農業大數據

農業大數據是融合了農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特徵後產生的來源廣泛、類型多樣、結構復雜、具有潛在價值，並難以應用通常方法處理和分析的數據集合。它保留了大數據自身具有的規模巨大（volume）、類型多樣（variety）、價值密度低（value）、處理速度快（velocity）、精確度高（veracity）和復雜度高（complexity）等基本特徵，並使農業內部的信息流得到了延展和深化。

農業大數據技術

如果將農業大數據的應用比作「汽車」，支撐起這些「汽車」運行的「公路」就是雲計算。雲計算技術在數據存儲、管理與分析等方面的支撐，使得農業大數據彰顯出巨大的價值。

根據大數據處理的生命周期，大數據的技術體系包括大數據的採集與預處理技術、大數據存儲與管理技術、大數據計算模式與系統、大數據分析與挖掘技術、大數據可視化分析技術及大數據安全技術等。

隨著海量信息的爆發，農業跨步邁入大數據時代。統一數據標准和規范，構建農業基準數據（即以農業信息的標准和規范為基礎，以現代信息技術為手段，收集並整理的產前、產中、產後各環節的基礎精準數據），推動數據標准化，並綜合使用農業大數據的相關技術，建設農業大數據平台，對農業大數據進行分析、處理和展示，並將所得結果應用到農業的各個環節，才能更好的推動我國傳統農業向現代農業的轉型，助力我國農業信息化和農業現代化的融合。