一、农业大数据前景怎么样?
农业大数据的前景非常广阔且具有巨大的潜力。随着数字化、信息化和智能化技术的快速发展,农业领域对大数据的需求和应用也越来越广泛。首先,农业大数据对于提高农业生产效率具有重要意义。通过收集和分析农田环境、作物生长、病虫害发生等各方面的数据,可以实现对农业生产过程的精准管理,提高资源利用效率,减少浪费,从而增加农产品的产量和质量。其次,农业大数据有助于推动农业科技创新。通过对海量数据的挖掘和分析,可以发现作物生长的规律,预测气候变化对农业生产的影响,为农业科研和生产提供更加科学的依据。这不仅可以加速新品种、新技术的研发和应用,还可以提高农业生产的可持续性和环境友好性。此外,农业大数据还有助于促进农业产业升级和转型。随着消费者对农产品品质和安全的要求越来越高,农业大数据可以为农产品追溯、质量监管等方面提供有力支持,帮助农业生产者提高产品质量和安全水平,满足市场需求。同时,农业大数据还可以推动农业与其他产业的融合发展,形成农业全产业链条,提高农业的综合效益和竞争力。最后,农业大数据的发展还面临着一些挑战和问题。例如,数据收集和处理技术需要进一步完善,数据安全和隐私保护也需要加强。同时,农业大数据的应用需要政府、企业和科研机构等多方面的合作和支持,形成产学研用一体化的创新体系。综上所述,农业大数据的前景非常广阔且具有巨大的潜力。随着技术的不断进步和应用的不断深入,农业大数据将成为推动农业现代化和乡村振兴的重要力量。
二、农业大数据的来源?
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。
农业大数据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。
三、简述农业大数据来带的价值?
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。
农业大数据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。
四、农业大数据特征?
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。
五、传统农业是否属于大数据应用成果?
不属于。
对农业来讲,重点是对大数据技术的应用,利用大数据对传统农业进行升级改造,使其成为农业现代化建设和农业供给侧结构性改革的动力。
发展大数据的关键是要有数据,然而,就农业来讲,作物长在地里,每天都在变化,但由于技术限制,过去并没有注重获取这方面的数据,基础相对薄弱。因此,要加快构建数据资源体系,解决农业数据匮乏问题。
从源头做起,把资源数据,如生态、环境、优势产业,土壤特性等基本情况摸清楚,然后再统筹规划。发展大数据产业不是一蹴而就的,没有数据的收集、管理是做不好的。尤其是基础数据做不好,是万万不行的