农业大数据资源

A. 农业大数据类型有哪些农业大数据主要包含了哪些内容

根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业内生产、农业市场和农容业管理等领域。
（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
（2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。目前，广西慧云信息所做的农业大数据就是主要是在种植方面，其智慧农业云平台可以自动采集农田数据以及实时视频，通过云端发送到用户手机上，用户可以直观快速准确了解农田情况，为农业生产带来了便利与高效。
（3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
（4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。

B. 大数据技术如何在农业中运用

根据目前农业大数据的主要来源，可以将其应用领域归纳为以下几个方面：
（1）农业生产过程管理方面应用
运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理，进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制，达到农业增产、农民增收的目的。
（2）农业资源管理方面应用
农业资源除了土地、水等自然资源之外，还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博，但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看，有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发，从而实现农业的高产优质和节能高效。
（3）农业生态环境管理方面应用
农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等，需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。
（4）农产品和食品安全管理方面应用
农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节，通过对农产品质量安全监管信息的分析处理，实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。
（5）农业装备与设施监控方面应用
可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。
（6） 提供各种农业科研活动产生的大数据应用
农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据，还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据：利用科研试验大数据的分析，能够更好地指导农业生产和生活。

C. 农业农村大数据的重要性体现在哪些方面数字农业的意义是什么

数字农业是农业现代化的普及化，是自主创新促进农牧业互联网建设发展趋势的合理方式，也是在我国由农业大国迈进农牧业大国的必由之路。在这里过程中，仅有积极融入时尚潮流，提高智能化生产效率，才可以加速农牧业智能化发展趋势脚步，促进农牧业高质量发展。

物联网的运用，可以使信息管理系统的数据信息由人力收集、键入，变成感应器收集、即时传输到系统软件，那样可以立即获取信息，及其提升信息的精确性，防止人为性不正确。物联网在现代化农业生产制造设备和机器设备行业中的运用极大地提高了现代化农业生产制造设备和机器设备的数据和自动化水准，真正完成全部农牧业生产过程的信息化操纵和智能化系统企业生产管理。

智能农业是可以摆脱传统农业落后面貌的新型农业发展趋势方式，是构建在工作经验实体模型基本上的权威专家决策支持系统。智能农业注重智能化系统的决策支持系统，配之以技术专业的硬件设施。智能农业的决策模型和系统软件可以在智慧农业和农业大数据行业获得广泛运用。智能农业借助于现代科技为现代化农业给予一整套解决方法，同时可以依照某区块链的进步必须开展分拆。

D. 何为农业大数据如何利用大数据

农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择：播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上，一套农事任务，从生产规划、种植前准备、种植期管理，到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益，而且它们大多数环环相扣，如果选错一步，那后果可能就是减产。所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据，从“天时、地利、人和”三方面理解：“天时”可以指实时的气象数据，降水、温度、风力、湿度等；“地利”可以指动静态的土壤数据，如土壤水分、土壤温度，作物品种信息、作物病虫害信息等；“人和”则是从人力资源给出信息，农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。
如何利用农业大数据？
目前，农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。在我国从传统农业迈向现代农业的关键时期，如何利用农业大数据呢？
首先，我们不妨先看看世界最发达的农业大国-美国，是如何利用农业大数据的？在美国，一些种业巨头公司已经意识到，面对大数据时代的来临，传统行业模式也亟待转型。如美国农用机械制造商John Deere在所有的拖拉机上都安装了传感器，将机械状况及土壤和农作物的生长情况传到MyJohnDeere.com和Farmsight服务。农户可以订阅分析结果，了解诸如何时订购备件、何时播种之类的信息。
另一位美国种业巨头杜邦先锋公司依托其优质种质资源与研发技术，也已先行结合农业大数据推进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔联手，给农民提供种子和化肥方面的指导。目前，无论是迪尔（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先锋（Pioneer）公司的Field360，都已经是广泛使用的农业大数据系统，这些系统都与气候云（Climate Cloud）相结合，整合农民机械化农场设备的种植和产量数据，以及气象、种植区划等多样数据，可以得到较为详尽的种植决策，精准化农事生产，帮助农民提高产量和利润。

E. 大数据应用对农业发展起到关键作用吗

是的，因为大数据的发展，让农业了解到了更多的数据支持，是运用高科技产品提升了农业效率

F. 农业大数据怎么玩

农业大数据怎么玩？中国民企在行动
科技正在以大数据的形式向农业领域渗透，行业整合成为中国农业生产方式变革的重要力量。决策者多次提出的“让农民成为令人羡慕职业”愿景，在科技的武装下正在接近实现。
在农业4.0时代前夜，中国农业生产的三要素已经悄然改变。农民面朝黄土背朝天的传统形象已被抛弃，科技的力量已使农村劳动力成为“网络新农人”。他们手中的农业大数据平台新工具，已经可以随时监测到土壤、天气、农作物等数据；而越来越多的土地流转，也赋予他们更大的规模效益。
中国农科院农发所研究员胡定寰曾向经济观察报记者描述了他对中国未来农业生产方式的构想。他认为未来中国的农业生产者应该是有技术的新农民，甚至是大学毕业生来经营适度规模的家庭农场。
市场主体已经开始意识到这一点。相对于国外，中国农业公司很多，但是依靠科技手段提供大数据的龙头农业公司却很少。这也是掣肘互联网科技和传统农业相结合的因素。曾是美国航空航天局（NASA）数据科学家的张弓试图改变这一现状，2015年他离开硅谷，带回了科学技术和大数据解决方案，也带回了在空间、气象和农业领域十分活跃的多位中国科学家。
张弓现在的身份是北京佳格天地科技有限公司创始人兼CEO。在美国，他从事卫星和气象大数据在农业和生态领域的应用，参与了美国农业部和美国森林局以及商业机构的重要项目，多项技术创新成果被应用于NASA地球信息共享系统。
张弓接受经济观察报采访时说，随着中国人口结构的变化以及农业的快速发展，农业正在发生深刻的变革，时下农业大数据的发展正当其时。
如果说留给大众印象深刻的是50年代大批留美科学家回国，21世纪的海外人才回国潮正在影响着中国经济结构变革。张弓就是这轮“现象级”中国留学人才回流中的一员。
佳格开始对接中国的农业公司，为农业生产提供技术领先的农业大数据平台。作为中国为数不多的农业大数据公司之一，佳格已经获得A轮融资6000万元，其最近的动态是，顺利与现代农业领先企业东方集团签署战略合作协议。
民企发力
当人们谈论大数据时，或许首先想到的并不是农业。作为高风险行业，农业生产面临天气、种植等太多不确定性。而作为最古老的生产形态，农业生产更是远落后于现代工业、服务业的社会产值。但是，随着越来越多的科技被用到农业领域，农业生产的高附加值已经逐渐显露。
城镇化、农村劳动力外流，已经让传统意义上农民已经开始主动或被动离开土地。根据此前农业部统计，截至2016年底，二轮承包地经营权流转面积达到4.7亿亩，占比约35.1%，现在2.3亿农户中有7000万农户已经不再直接经营其承包的全部或部分土地。
规模化和规范化的农业生产需要更多的技术支撑，大数据农业公司越来越有市场，走在前列的中国民营企业已经嗅到了这一商机。佳格此时开始登上时代的舞台。张弓告诉经济观察报记者，佳格的核心服务是通过提供作物大数据、气象预测以及病虫害预警服务，实现中国农业从传统“看天吃饭”的经验模式到“知天而作”的现代数据农业模式的转变。
农业大数据公司是服务农业公司的公司。张弓介绍：“具体来说，佳格可以为农业企业解决的痛点包括以气象、遥感和地面数据为基础的农业信息系统，比如给用户提供作物长势监测，结合地块级气象服务和病虫害预警、智能化灌溉植保，有效提升农作物的种植效率和精细化管理水平；另一类是农产品的评估需求，包括农业种植，农产品贸易和金融体系服务。”
这一次，佳格选中了以现代农业产业为主营业务的上市公司——东方集团，后者旗下的子公司东方粮仓已建立了从育种到餐桌的全产业链经营管理商业模式。2009年成立的东方粮仓先后在黑龙江省五常、方正、肇源这3个粮食主产区投资兴建了3个年综合加工能力为30万吨的现代化稻谷精深加工园区，并在五常核心产区流转13000亩优质水稻田。其与五常市政府合作建设的五常市农业高科技示范园区，已成为国内一流的现代农业示范园区。
与欧洲、美国大农业相比，中国人均耕地少、土地分散，这对农业数据收集造成很大困难。此外中国农业还存在大数据人才匮乏、大数据共享度低等困扰。农业部信息中心主任王小兵建议，中国应该加快构建数据资源体系，解决农业数据匮乏问题。
东方集团股份有限公司董事长孙明涛告诉经济观察报记者：“中国农业还缺乏一些大数据，农产品的市场行情每时每刻都在变化，在价格变化中吃亏的可能更多的是种地的人，他们从种植到收获，包括最后相关的消费数据都是极其缺乏的，所以需要一种方式能够快速收集和分析这些数据。”
孙明涛认为，不管是通过气象、气候数据，还是其他卫星得到的播种面积等相关数据，是能够有效解决生产这端数据供给的。
事实上，即使正在走向规模化经营，中国农业生产一定程度上也面临着“靠天吃饭”的困局。甚至在中国农业保险赔付率不高的现状下，一旦遇到暴雪、强降水等天灾，尤其是设施农业经营者很容易难以收回成本，更不用谈当年盈利了。根据经济观察报记者采访，2017年底安徽省雪灾时，一家投资上千万的合作社受灾严重，而按照当地保险公司规定，仅依据其对合作社核定损失额的40%进行赔付。
从防范风险、降低损失的角度来讲，大数据公司的出现解决了这两点的矛盾。张弓的独特经历也使得公司能够利用中、美、欧等数十颗卫星和无人机实时采集地面和气象数据，整合土壤、地块、作物、农资等全方位信息。
张弓介绍，这些信息通过拥有自主知识产权的图像解析和数据分析算法，为现代农业产业提供全产业链数据支持和管理服务，提高农业管理的科技化水平和精细化管理能力。此外，佳格已经可以做到进行产值预判，从金融和贸易的角度，服务场内场外期货公司、贸易公司。
农业4.0前夜
毫无疑问，中国农业生产正处于巨大变革之中。正如信息化和工业化的融合带来了工业4.0时代，这片土地上的互联网数据和传统农业生产碰撞，正将中国的农业带向4.0时代。农业4.0从2015年开始备受关注，这一年11月，《农村深化改革实施方案》公布，明确提出到2020年农业科技创新体系更加健全的目标。
农业部课题组曾对六省1072农户数据进行调研分析，结果表明，信息化对农户农业经营收入有重要影响。查询农业信息的农户比不查询信息的农户家庭农业经营收入要提高45.8%；使用过农业信息技术的农户比未使用的农户收入高14.3%。
这些数据仅仅是针对分散农户做的信息技术调查。对于规模化生产者运用大数据科技手段后增收额的变化，官方尚没有相关的数据，但这一改变生产方式的手段，对于农业增收的影响可想而知。
政府层面推动的现代农业4.0项目的代表是北京市大兴区的500亩西红柿，其中一个重要温室大棚根据需要自动调整光线，西红柿需要快速生长时光线是直射的，而需要慢慢生长时则调整到斜射的角度。由于物联网技术的运用，这些西红柿的生长可以实现全程可追溯。
专业的农业公司所面对的生产规模远非500亩。仅仅东方集团的子公司东方粮仓在黑龙江省五常市就有13000亩优质水稻田。
孙明涛告诉经济观察报：“与佳格合作，就是要把科技引入农业，提高农业产量，降本增效，提升产业化水平;同时，双方共同探索出一套成功的模式，激发行业内更多创新力，共同促进农业产业升级。”
虽然与自带话题的BAT等传统互联网公司相比，大数据公司显得有些低调，但却在悄无声息中消融行业边界。佳格就是这样，作为一家通过卫星和气象大数据服务于农业、环境、金融等行业的大数据应用公司，佳格已经开始将前沿互联网大数据融入到传统农业中来。从技术本身来看，这家公司也是中国第一家将目标智能识别技术和机器学习技术应用于高分辨率遥感影像领域、并率先实现商业化应用的公司。
对于未来的发展，张弓告诉经济观察报，佳格首先是从农业相关领域切入，做好农业种植板块，得到种植经验积累之后再逐渐向上下游推进。佳格不仅是农业大数据，更是以空间数据为核心。佳格在基础技术平台上最主要的应用除了农业，还有金融、生态环保，并以这几个应用为核心逐步拓展其他相关行业。

G. 农业大数据展望 六大领域数据亟待推广

农业大数据展望：六大领域数据亟待推广

随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”。

继农村电商后，农业大数据获得决策层关注。

在近期国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放，加快农业大数据关键技术研发，推动农业资源要素数据共享。商务部等三部委印发的《推进农业电子商务发展行动计划》则强调，将移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术贯穿到农业电子商务的各领域各环节，切实增强自主创新能力。

21世纪宏观研究院认为，随着农业的发展尤其是农村电商的发展，农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据，均获得大规模积累沉淀，这些大数据将成为农业决策的“大脑”，纾解当前农业产业链因信息不对称产生的痛点，从而驱动农业向精准化、网络化、智能化转变。

六大领域农业大数据亟待推广

当前，中国农业正处在以小农经营为主向规模化、机械化、集约化过渡的阶段。由于粗放生产、分散经营和农业自身的季节性、地域性特征，信息不对称，成为贯通农业产业链的共性问题。当前农业产业链令人头疼的四大痛点问题，根源之一往往在于信息的缺失：

一是种不好。种植、养殖的人力物力消耗大，农产品质量相对不高。这大多与农业经营者对种养技术和对病虫害、疫情信息把握不足有关系，也跟人力成本上升、使用假冒伪劣的农资产品有关；

二是销不出。农产品滞销、卖难问题多地频发，这往往由于农业经营者对同类产品生产数据估计不足，盲目生产而造成集中上市，另一方面则是消费者对农产品质量缺乏足够的信心；

三是地难租。扩大生产规模租不到地，这既与地块分散、资金短缺有关，又与缺少土地流转信息渠道相关；

四是钱难借。除了抵押物，农业经营者难以提供充分的信用数据，因而往往难以借到钱，这也限制其更新生产设备、扩大生产规模。

上述四大痛点问题，涉及到农业经营者与政府、上游的农资企业、下游的消费者、金融机构等多个主体之间的信息对接。21世纪宏观研究院注意到，在打破“数字鸿沟”方面，国内已有不少机构、企业进行了初步探索。依据目前的探索，至少六大领域的大数据将发挥作用：

其一，生态环境数据，包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据，准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖，减少资源浪费和成本投入。

其二，农业技术及农资流通数据。掌握农业技术能保障农产品高效、丰产，而基于农资流通数据的分析，则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据，亦可判断某个品类农产品的生产规模，为调整规模的依据。

其三，农产品价格与农产品流通数据。生产规模的调节、生产品类的调整，必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外，通过B2B、B2C电子商务平台促使农产品供求信息对接，能拓展销售市场，提高农产品价格。

其四，土地流转数据。通过土地流转供求双方信息的对接，促使流转更高效率，减少一方撂荒、一方找地的情况出现。

其五，农产品质量可追溯数据。通过上述的农资使用数据、生产流通数据的整合，可构建出从农场到餐桌的可追溯数据，以消除消费者对农产品质量的疑虑，提高农产品的购买率。

其六，农业经营者征信数据。前述数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统，作为发放贷款、设置农业保险的信用依据，以此推动金融和农业的融合。

21世纪宏观研究院认为，随着上述六大领域农业大数据的推广应用，将降低交易成本，提高生产效率及产品品质，提升农产品交易效率。从本质上看，则是促进粗放分散式经营和规模化、集约化经营向精准化、智能化经营的转变。

涉农部门需多方合力

围绕着大数据与农业的融合，农业链条上的不同产业或迎来生态的转变。

以大数据驱动下的单一农场为例，经营者将更多使用绿色、高效的农资产品，早已水涨船高的简单劳动力将被替换，而适应大数据的知识型、技术型“新农业经营者”将有更多的用武之地。如适应“水肥一体化”的发展，水溶性肥料、液体肥将获得发展，而此前大行其道的普通化学肥料将因为颗粒不能完全溶解而堵塞滴灌设备，则可能遭到市场的淘汰。

不过，需要指出的是，农业大数据技术多数还处在起步阶段，未能做到足够的智能化；承载农业大数据的农业物联网、智能监测设备等售价过高；另外，由于推广力度尚不大，农业经营者尚未有足够认识。

21世纪宏观研究院认为，当前无论是“电商下乡”还是大数据产业，都处于初级阶段。依托大数据技术广泛推动农业发展，在短时间内并不现实。农业大数据市场还是一个充满机遇、有待开发的市场。为此，需要政府部门、涉农企业、大数据企业和农业生产经营主体多方合力，共同推进农业大数据的示范与推广。

对政府而言，首先应当推动大数据的基础设施建设。这包含两个方面，一是要大力推动通信基站、电信宽带的建设，为各类农业经营者“触网”、联通大数据提供基础；二是要尽可能开发政府掌握的各类涉农大数据，包括天气数据、农业用地的各类元素含量数据、病虫害和动物疫情的监测数据，以供农资企业合理调配生产，并制定针对各区域各品种的农资解决方案。

其次，政府需要提供政策支持，引导涉农企业、大数据企业构建以品种或区域为中心的农业大数据平台。让农业大数据服务成为企业的直接盈利项目或配套的增值服务。

此外，还需要引导农业经营者主动向大数据农业转型，对优秀案例做示范推广，引导农业经营者学习“云上的示范田”。

以上是小编为大家分享的关于农业大数据展望 六大领域数据亟待推广的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

H. 什么是农业大数据分析系统

农业大数据

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

农业大数据技术

如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。

根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型，助力我国农业信息化和农业现代化的融合。