农业大数据前景怎么样？

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？

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