土壤大数据

㈠ 大数据如何监测管理现代农业

大数据如何监测管理现代农业
随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。如同其他行业的大数据应用，通过技术手段获取、收集、分析数据，能够有效地解决农业生产和市场流通等问题。
在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的变化，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带您了解大数据时代下，农产品监测预警如何运行以及未来面临的机遇。
大数据走进农业领域
数据库专家、图灵奖得主吉姆·格雷提出，数据密集型计算成为继试验科学、理论科学、计算科学之外的科学研究第四范式。大数据被学术界正式提出始于2008年9月《自然》杂志发表的“Big Data”系列专题文章，介绍了大数据应用所带来的挑战和机遇。
人们围绕研究数据的海量增加展开讨论。2011年，《科学》杂志刊登“Dealing with Data”专题，指出分析数据的能力远落后于获取数据的能力。
2012年3月，美国政府公布了“大数据研发计划”，基于大数据推动科研和创新。在我国，2012年5月香山科学会议第424次会议以“大数据”为主题，认为大数据时代已经来临，大数据已成为各行业共同面临的大问题。同年11月，香山科学会议第445次会议以“数据密集时代的科研信息化”为主题，讨论“大数据”时代的科研信息化问题。
这些事件都标志着“大数据”走入我们的生活。那么，大数据在农业中的应用如何？许世卫表示，“农业大数据是大数据在农业领域的应用和延展，是开展农产品监测预警工作的重要技术支撑。”
在他看来，农业大数据不仅保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，还使得农业内部的信息流得到了延展和深化。
数据作为一种战略资源，可以有效地解决农业生产面临的复杂问题，从数据的获取、收集到分析，能够事半功倍地解决农业生产问题。
许世卫举例道，如通过传感器、作物本体检测手段，获取了土壤中的氮磷钾肥力等大量数据，对数据进行分析整理后可以有效指导农业生产中的施肥量、施肥时间等问题，进行合理规划，得出最合适的投入量，从而提高生产效率。
再如，大数据能够提前预测到未来市场的供给需求，可以有效降低生产投入并采取适当的措施进行智能化生产，对平抑物价起到调节作用。
大数据是监测预警的基础支撑
许世卫指出，农业大数据的数据获取、采集渠道和应用技术手段，无法通过人工调查得到数据，而需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物长势生命本体传感器等手段支撑。由于技术更新、成本下降，使得农业有关生产市场流通等数据获取能力大幅提升。
“大数据使得农业进入全面感知时代，用总体替代样本成为可能；农业生产获得更多依靠数据的支撑，从此进入智慧农业时代；大量的数据可以优化生产布局，优化安排生产投入；大数据时代下，市场更有利于产销对接，在消费环节减少浪费以及减少产后损失。”许世卫说。
此外，大数据给农业的管理也带来变化。过去的农业管理主要依靠行政手段指导和安排生产，大数据有利于分析提取特征、总结趋势，通过市场信号的释放引导市场进而引导生产。
许世卫表示，农业大数据是现代化农业的高端管理工具。所谓监测预警就是监测数据，贯穿于农产品从生产到流通到消费到餐桌整个过程的产品流、物资流、资金流、信息流，使产销匹配、生产和运输匹配、生产和消费匹配。
农产品监测预警也是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等情况进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的全过程。
农产品监测预警还是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是做好监测预警工作的基础支撑。农业发展仍然面临着多重不安全因素，急需用大数据技术去突破困境。
这主要体现在：农业生产风险增加，急需提前获取灾害数据，早发现、早预警；农产品市场波动加剧，“过山车”式的暴涨暴跌时有发生，急需及时、全面、有效的信息，把握市场异常，稳定市场形势；食物安全事件频发，急需全程监管透明化，惩戒违规行为。
可以说，农产品监测预警对大数据的需求是迫切的。
农产品监测效果显著
农产品监测效果显著，大数据功不可没，主要体现在监测对象和内容更加细化、数据获取更加快捷、信息处理分析更加智能、数据服务更加精准等。
随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。
农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的复杂巨系统，在其中的生命体实时的“生长”出数据，呈现出生命体数字化的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆发，数据实现了由“传统静态”到“智能动态”的转变。
在大数据背景下，数据存储与分析能力将成为未来最重要的核心能力。未来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。
如中国农产品监测预警系统（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已经在机理分析过程中实现了仿真化与智能化，做到了覆盖中国农产品市场上的953个主要品种，可以实现全天候即时性农产品信息监测与信息分析，用于不同区域不同产品的多类型分析预警。
在大数据的支撑下，智能预警系统通过自动获取农业对象特征信号，将特征信号自动传递给研判系统。研判系统通过对海量数据自动进行信息处理与分析判别，自动生成和显示结论结果，发现农产品信息流的流量和流向，在纷繁的信息中抽取农产品市场发展运行的规律。最终形成的农产品市场监测数据与深度分析报告，将为政府部门掌握生产、流通、消费、库存和贸易等产业链变化、调控稳定市场提供重要的决策支持。

㈡ “大数据是迈向智能社会的土壤”

“大数据是迈向智能社会的土壤”

“有人说数据是石油，是黄金。在我看来，那都是1.0版本的说法。如今，数据是土壤，是我们迈向智能社会的土壤。”9月13日上午，著名信息管理专家、阿里巴巴集团副总裁涂子沛做客广东职工大讲堂时表示。

他认为，在这个大数据时代，沉淀、采集和分析数据使人们能够掌握很多以前无法获得的信息，实现预判趋势和定制化生产，从而帮助企业转型升级，实现社会精细化发展；同时，通过合理开放和融通数据，能够实现智慧的集成和社会治理水平的提高。

互联网是沉淀数据的战略基础设施

“今天的互联网，不仅仅是互联，而是沉淀数据的基础设施。”涂子沛认为，“互联网+”里的“+”是指超越互联，而具体表现就是数据化。

那么，互联网时代的大数据又是什么？他表示，数据是对客观世界的测量和记录，而大数据是“传统的小数据”+“现代的大记录”。“我们在收集数据时，可能是出于某个特定目的，只限于在特定维度上来收集。但这些数据往往可能在新的维度，在新的领域发生作用。”

比如，现在社会上都在讲传统企业转型，怎么转型？涂子沛表示，传统企业很难清楚地知道自己的产品卖到哪里、卖给了谁，但借助互联网，企业能够通过数据了解并分析购买者的消费行为。

他认为，一切业务数据化，便是互联网企业与传统企业的不同所在：互联网能把每一笔交易用数据沉淀下来，作为基础设施将数据采集，决定着企业今后的命运。

“企业可以和每一个终端用户之间建立数据联系，通过实时的、源源不断的数据沉淀，更加了解市场和用户。在数据时代，比的不是劳动生产力，而是知识生产力。就以电商来说，哪一家电商平台最早、最有效最精确把这些分析出来，销售量可能提得更高。不仅如此，互联网和大数据还能帮助企业拓展新的业务和商机。”

涂子沛以阿里巴巴为例，“每做一笔交易就沉淀一笔记录，数据沉淀越来越多，有了这些数据，便可以去开拓新的领域，比如说金融业务。”他解释，目前阿里巴巴平台上如果有商家提出贷款需求，在几分钟内，平台便可以决定是否发放贷款。“依据是什么？便是借助交易等各类数据的积累，全面了解商家的运营状况等信息，决策能不能放贷。”

大数据“表示的是过去，表达的是未来”

在“互联网+”时代，数据到底有多重要？“数据是土壤”，孕育智能社会。涂子沛称，数据不再仅是黄金和石油，因为它们用一次就消耗了，而数据永远在那里，越用越多，并最终经过沉淀、采集、分析实现1+1>2的效果。

“如今数据存储分享成本极其低廉，微信、微博等社交媒体的普及，使得每个人都贡献数据，引起数据爆炸。”在涂子沛看来，这些数据是预测世界最好的工具，数据表示的是过去，表达的是未来，数据就是规律的载体。“目前我们的数据正在实现把机器连接起来，成为物联网，而未来一旦机器跟人体连接上网，7×24小时源源不断收集数据、产生数据，一切都将数据化。

进入大数据时代，未来生产和社会将变成什么样？涂子沛认为，依托大数据分析，企业还可以预测消费行为和市场趋势，从而提供个性化产品满足不同需求。

“比如每个人打开手机淘宝，看到的页面、产品、商品都不一样，做了个性化之后，手机淘宝点击和下单的人要比不做个性化高一倍左右。为什么？因为数据分析使得我们把他最关心的事情推送给他了。”

值得注意的是，数据也将对传媒业产生巨大影响。他提到，媒体每天处理的信息其实就是数据的富矿，也应当通过数据分析和用户习惯给每个人推送新闻，使每一位客户通过客户端只看到自己想看到的新闻，为每一位客户量身定做，提供个性化服务。

涂子沛补充说，这就需要有大量的数据，才能基于客户兴趣和趋向的掌握，提供个性化服务。当前我们处在一个注意力匮乏的时代，大数据信息爆炸，注意力是最宝贵的，个性化服务就是在争取注意力，从而实现价值。

大数据帮助提高社会治理水平

“数据虽然是最重要的资源，不流动，就不能产生价值”，涂子沛认为，“互联网+”时代，开放数据，让数据流动，整合数据，才能够实现“1+1>2”的增值。开放数据才能推动知识经济、网络经济、新经济的发展。

他强调，数据要融通才能产生价值。要通融数据，必须首先开放数据。“中国已成立专门部门管理数据开放问题，广东则是第一个成立大数据管理局的省份。涂子沛认为，开放数据是一个系统工程，要把数据以一定的程度跟其他的数据、其他平台进行整合，更好的服务经济社会的发展。
“比如，通过掌握每一部车的位置，就知道车在红绿灯面前等了多久，现在智能红绿灯是全世界交通领域的前沿，通过将几千万条出租车数据开放出来，举办一场数据大赛，号召大家设计这样一套系统，让所有车在所有路口和地区等待的时间加总之和要最小。”

他说，这意味着，用外部力量调动内部创新，用互联网来调动资源，寻找最优解决方案，提高社会治理水平。数据开放、共享和融通不仅使得社会效率更加有效，还增加新的蓝海、新的资源，我们已经享受到了开放数据的好处。

以上是小编为大家分享的关于“大数据是迈向智能社会的土壤”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈢ 什么是农业大数据挖掘技术

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理内的数据集合，是需要新容处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通俗的来讲，大数据是一个数据分析工具。它利用新技术、新算法处理海量数据，并从中分析出有价值的信息。
例如：大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。在精准农业中，利用遍布在田间的传感器测量土壤和周围空气的温度与湿度，控制中心实时收集并处理分析数据。此外，卫星图像和无人机会被用来拍摄田地的照片。随着时间的推移，图像会显示作物成熟度，加上对天气的精准预测模型，就可以建立模型并进行模拟，预测未来的天气变化、病虫害可能的发生趋势等，从而帮助农民在播种、施肥和收割作物等方面做出最明智的决策，选择最适合的时机。

㈣ 农业大数据能为农民做什么应该如何应用

农业大数据平台就是利用气候及土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有内效管理其农容地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值；
简单来说，农夫可以透过移动装置快速进行数据分析，并借此分析结果优化资源及提高效益。除Climate FieldView平台外，MySmartFarm、FarmLogs等也都是大数据在农业应用中的实例。
农业大数据运用将会是解决未来人类对粮食需求的解药，透过物联网及云端运算之应用，农业大数据下的精准农业，预期将能减少农业对环境生态的负面影响，并透过所建立的模型进行预测，提出最适的解决方案，一方面提高粮食的产量，另一方面则减少生产资源的错置与浪费，进而在未来有效地回应人类对粮食的需求。

㈤ 请问怎么查到一个地方的土壤含水量，有没有这类数据共享的网站

许多国内外科研机构都提供土壤含水量数据，比如国家地球科学数据中心、美国航空航天局等等。但下载并使用这些数据需要一定的数据驾驭能力，类似TIFF/nc4等数据格式会让人无从下手，因此最好借助一些工具，如图1所示。

图2.云林县土壤湿度数据预览

图2显示的是云林县2020年10月土壤浅层（0-10cm）逐日含水量，单位是kg/m2，这个单位也可以转化为体积含水量即m3/m3。土壤信息系统的时空分辨率非常高，同样方法也可以查询到全球任意地区土壤含水量的小时数据。

㈥ 每个省的土壤数据可以在哪里找到

分享一些实用的气象数据网站：

1、http://ncc.cma.gov.cn/cn/国家气候中心

2、http://www.cdc.noaa.gov/public.data中国气象局

3、http://xihe-energy.com羲和能源大数据平台

4、http://www.ecmwf.int欧洲中期天气预报中心

5、http://www.noaa.gov美国国家海洋大气局

6、http://earthobservatory.nasa.govNASA地球观测中心

7、http://www.weather.govNOAA国家天气预报中心

8、http://www.emetsoc.org欧洲气象协会

查询步骤也很简单：

步骤一：输入地理信息，既可以选择单点数判启拿据也可以选择区域平均数据

㈦ 大数据在农业农村领域的应用有哪些实际意义

数据提供依据 用来校验算法模型

比如 你想知道全国的粮食收入， 但又觉得会被造假欺骗（大饥荒） 那么就可以利用卫星侦测全国农田，得出各个谷物的总面积、降水量、。 根据以往数据进行分析出产量

㈧ 岩土工程/土木工程怎样应用大数据

在说运用以前,先来说说问题.
现在到处都说大数据,这里面其实有一个很敏感的问题没有说,那就是数据保护. 如果没有用户数据输入,那大数据也就无从谈起. 但是我们日常生活中,很多时候是刻意忽略数据保护的问题的.比如,没有人会在意支付宝记录我们的消费记录,微信记录我们的地理信息,个人照片和聊天记录.所以在用户的默许下,各种数据被收集起来,然后才能有所谓的大数据.

但是具体到了工程领域,就是完全不同的情况了. 所有的工程数据,都是相关工程机构一点一滴测量和计算出来的,所以任何机构对数据的保密性都要求非常高.更别说和国家基建相关的数据,更是不可能公开.在缺乏数据的情况下,大数据就很难实现.

所以在这样的限制条件下,岩土工程的大数据一般走2个方面.

1. 单纯的软件使用习惯收集
在用户的默许下,软件收集用户的各种使用习惯. 比如,用户比较多的进行边坡稳定分析,主要喜欢分析土坝,一般使用2D模型. 中国用户,使用公制,比较喜欢使用Spencer方法,等等. 然后根据用户使用习惯,在必要的时候给出建议.这是比较简单的大数据,基本和定向广告没有区别,因为数据来源于用户本人,所以对项目本身的帮助不大.

2.企业(机构)数据收集
这个就需要至少企业级的支持.整个机构所有的项目数据都放在一起,形成一个复合型的数据库.当建立新项目的时候,直接可以获得各种支持.比如,如果相关区域做过其他项目,那土壤和地形信息就可以直接获得.如果新项目是旧项目的延续,旧项目的历史数据可以直接介入新项目,等等等等.