互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考
大数据分析在农业领域的应用现状与前景
大数据分析在农业领域的应用现状与前景随着科技的发展和互联网的普及，大数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
其中，农业领域也开始逐渐利用大数据分析技术来提高生产效率和农产品质量。
本文将探讨大数据分析在农业领域的应用现状和未来的前景。
一、大数据分析在农业领域的应用现状1. 农产品市场预测大数据分析可以通过对历史数据和市场趋势的分析，预测农产品的供需情况和价格波动趋势。
这对农民来说非常重要，可以帮助他们合理安排生产和销售策略，降低市场风险。
2. 农作物生长监测通过传感器和监测设备收集农田中的土壤湿度、温度、光照等数据，结合气象数据和历史记录，大数据分析可以提供农民关于农作物生长的详细信息。
这样，农民可以根据这些数据进行合理的灌溉和施肥，最大程度地提高农作物的产量和质量。
3. 病虫害防治大数据分析可以通过分析农田中的昆虫数量、病菌传播路径等数据，提前预警病虫害的发生和传播趋势。
这样，农民可以及时采取相应的防治措施，减少农作物受害面积和损失。
4. 农产品质量监管大数据分析可以对农产品的生产、加工和销售环节进行全面监管。
通过追溯系统和数据分析，可以确保农产品的质量安全和溯源可追溯。
这对于提高消费者对农产品的信任度和保护农民的利益都非常重要。
二、大数据分析在农业领域的前景1. 数据共享与合作随着大数据分析技术的发展，不同农业企业和机构之间可以进行数据共享和合作。
这样一来，可以更好地利用各方的数据资源，提高数据的准确性和全面性，进一步提升农业生产效率和质量。
2. 智能农业的发展大数据分析可以与物联网技术相结合，实现智能农业的发展。
通过传感器和自动化设备收集农田中的各种数据，结合大数据分析技术，可以实现农业生产的自动化和智能化。
这将大大提高农业生产的效率和质量，减少人力和资源的浪费。
3. 农业科学研究的推进大数据分析可以为农业科学研究提供更多的数据支持和分析工具。
通过对大量的农业数据进行分析，可以更好地理解农作物的生长规律、病虫害的传播机制等，为农业科学研究的深入推进提供有力支持。
农业大数据的发展现状与未来趋势
农业大数据的发展现状与未来趋势近年来，随着信息技术的快速发展，农业领域也开始逐渐引入大数据技术，以期提高农业生产效率并解决农业发展中的诸多问题。
农业大数据的发展现状及未来趋势备受关注。
一、农业大数据的发展现状农业大数据是指通过数据收集、处理和分析，提取有价值的农业信息，为农业生产和决策提供有效支持的技术手段。
目前，农业大数据在中国取得了初步的成果。
首先，种植业方面，农业大数据技术在作物种植管理中起到了积极作用。
通过传感器、无线通信技术等手段，监测土壤湿度、养分含量等指标，帮助农民科学调控农作物的生长环境和施肥量。
此外，利用农业大数据分析作物生长周期和天气数据，可以提前预测灾害风险，引导农业保险的购买和风险分担。
其次，畜牧业方面，农业大数据技术也被广泛应用。
通过动物感应器和智能设备监测牲畜的行为、饮食及健康情况，及时采取措施预防疾病的发生。
农民还可以通过农业大数据平台了解市场需求，在生产过程中科学合理地选取适宜的养殖品种和数量，提高养殖效益。
最后，农产品流通方面，农业大数据也具有重要的意义。
通过农产品溯源系统，消费者可以追溯农产品的生产、加工和流通环节，提高安全性可追溯性，增加消费者的信任感。
此外，利用大数据技术实现农产品的供应链管理，可以优化物流和配送系统，降低运输成本，提升物流效率。
二、农业大数据的未来趋势尽管农业大数据在中国农业领域取得了一些成果，但其潜力和应用空间还有待进一步发掘。
未来，农业大数据将呈现以下趋势：首先，多元化数据来源。
目前，农业大数据主要来自气象、环境、土壤等方面。
未来，随着传感器技术和无人机的发展，将有更多新型数据源加入到农业大数据系统中，如作物遥感数据、动物健康数据等。
这将为农业决策提供更全面和准确的参考依据。
其次，跨行业融合应用。
农业大数据不仅仅可以用于农业生产管理，还可以与金融、保险、物流等行业相结合，形成多领域的合作与应用。
例如，农产品质量和溯源数据可以和电商平台合作，提供高品质的农产品给消费者。
大数据与智能农业的结合现状与前景
大数据与智能农业的结合现状与前景随着科技的不断进步和农业的现代化发展，大数据和智能农业成为农业领域的热门话题。
大数据与智能农业的结合不仅可以提高农业生产效率，降低生产成本，还可以实现农业可持续发展。
本文将就大数据与智能农业的结合现状与前景进行探讨。
一、大数据与智能农业的现状分析1. 大数据在农业领域的应用随着大数据技术的发展与应用，农业领域也开始利用大数据解决问题。
大数据技术可以收集、分析和处理农业生产、气象、市场等方面的数据，为农业生产提供决策支持。
例如，利用大数据分析农作物生长需要的环境条件和肥力要求，可以为农民提供准确的肥料和农药使用建议，从而提高作物产量。
2. 智能农业的发展现状智能农业是指通过传感器、机器人、无人机等智能设备实现现代农业管理和生产的方式。
目前，智能农业已经开始在农业领域得到应用。
例如，自动化的喷灌系统可以根据土壤湿度和作物需水量来自动调节喷灌量，实现精确的灌溉管理。
无人机可以进行农田的巡查和植保施药，提高农业生产的效率和质量。
二、大数据与智能农业的结合案例分析1. 农业数据平台建立农业数据平台可以集成和管理农业数据资源，为农业生产和管理提供决策支持。
例如，一家农业数据平台公司以提供各类农业数据为主要业务，收集了全国各地的气象数据、湿度数据、农田土壤数据等，通过数据分析和挖掘发现了农业生产的规律和趋势，为农业生产提供了可靠的数据支持。
2. 智能农机器人智能农机器人可以自动完成农田作业，提高农业生产的效率和质量。
例如，一款智能收割机器人可以通过机器视觉技术和深度学习算法，识别并自动收割成熟的作物，避免了传统收割的人力劳动和人为误伤的问题。
三、大数据与智能农业的未来前景展望1. 提高农业生产效益大数据与智能农业的结合可以提高农业生产的效益。
通过数据分析和智能设备的应用，可以精确调节农田的灌溉、施肥和植保，提高作物的产量和品质。
同时，合理利用大数据和智能设备还可以减少资源浪费，降低农业的环境污染。
“互联网+农业”下现代农业发展的探究
“互联网+农业”下现代农业发展的探究随着互联网技术的不断发展，互联网已经成为现代社会的主要工具和平台。
互联网与各行各业的深度融合，使得农业领域也得以迎来了新的机遇和挑战。
互联网+农业的发展被视为现代农业发展的一种新模式，它通过运用互联网技术和信息化手段，对传统农业进行改造和升级，推动农业生产、经营与管理的现代化。
本文将探究“互联网+农业”下现代农业发展的意义、现状和未来前景。
互联网+农业的发展对现代农业具有极其重要的意义。
互联网技术的运用使得农业生产的信息化、智能化、精准化成为可能，有效提高了农业生产效率和质量。
通过互联网，农民可以及时了解市场需求和价格信息，合理调整生产结构和数量，减少农产品库存和浪费。
互联网还为农业企业提供了与消费者直接对接的渠道，实现了农产品线上线下销售的无缝对接，提高了农产品的附加值和市场竞争力。
互联网还解决了农业领域人才和技术的短缺问题，为现代农业的发展注入了新的动力。
目前“互联网+农业”在中国农业领域的发展已经取得了一定的成果。
一方面，农村地区的宽带网络和手机普及率不断提高，为互联网+农业的发展提供了基础设施保障。
农业电商、农业大数据和农业物联网等互联网+农业形态逐渐兴起，为农产品的生产、流通、销售提供了便利和机会。
许多农产品电商平台如京东农场、叮咚买菜等已成为了农民和消费者的首选平台，极大地推动了农产品的销售量和销售额。
农业大数据的利用帮助农民进行精准农业生产，提高运营效益。
农业物联网的应用也促进了农业生产的智能化和自动化，提高了农业劳动力的效率和质量。
“互联网+农业”发展中还存在一些挑战和问题。
一方面，农村地区的互联网基础设施建设仍然滞后，网络速度和稳定性不够理想，限制了互联网+农业的应用。
部分农民习惯于传统的经营模式和生产方式，接受新的技术和理念的速度较慢，需要加强培训和宣传。
要保护农民的利益，避免互联网巨头垄断市场、控制农产品价格，需要建立公平竞争的市场环境和监管机制。
互联网农业的现状与发展方向
互联网农业的现状与发展方向随着科技的进步和互联网的普及，互联网农业逐渐成为农业领域的重要创新方向。
互联网的应用使得农业生产更加智能、高效，为农民提供了更多的机遇和便利。
本文将探讨互联网农业的现状以及未来的发展方向。
一、互联网农业的现状互联网农业的兴起是由农业与互联网技术的融合所推动的。
目前，互联网农业已经得到了广泛的应用，如智能农业、农业大数据、农产品电商等。
首先，智能农业成为互联网农业的核心技术之一。
智能农业利用物联网、云计算、大数据等先进技术，对农作物生长环境进行精确监测和控制，从而实现农业生产过程的智能化和信息化。
例如，通过传感器和无人机，农民可以实时获取土壤、气候、作物生长状态等数据，从而及时调整农作物的生长环境，提高农作物的产量和质量。
其次，农业大数据的应用也为互联网农业的发展提供了基础。
农业大数据通过采集大量农业生产和市场的数据，通过数据分析和挖掘，帮助农民、农业企业和政府进行决策和规划。
农业大数据的应用可以提供精准的生产管理指导和市场预测，减少农业生产风险，提高农业效益。
此外，农产品电商的崛起也推动了互联网农业的迅猛发展。
农产品电商平台通过互联网和物流网络，将农产品从农田直接送到消费者手中，更加高效地连接了农民和消费者。
农产品电商的发展不仅提供了更多的销售渠道和市场机会，也提高了农产品的品牌化和附加值。
二、互联网农业的发展方向互联网农业还存在一些挑战和问题，需要进一步发展和完善。
未来，互联网农业将朝着以下几个方向发展。
1. 智能化农业设施的应用随着人工智能和机器学习的发展，智能化农业设施将成为互联网农业的重要方向。
例如，智能温室、智能灌溉系统等设施可以通过传感器和控制器实现自动化和智能化管理，提高农作物的产量和质量。
2. 农业物联网的发展农业物联网将成为互联网农业的重要支撑。
通过将传感器、控制器等设备与互联网连接，实现农业生产全过程的信息化和智能化，提高生产效益和资源利用效率。
农业物联网还可以实现农产品追溯、防疫监测等功能，保障农产品的质量安全。
互联网农业的现状与发展机遇分析与探讨
互联网农业的现状与发展机遇分析与探讨近年来，互联网技术的迅猛发展已经渗透到各个行业领域，其中农业也受益匪浅。
互联网农业不仅能够提高农业生产效率，降低生产成本，还能够改善农民的生活质量。
本文将就互联网农业的现状与发展机遇进行分析与探讨。
一、互联网农业的现状1.1 数据化管理互联网农业通过传感器、无人机等技术手段，实现对农田土壤、气象和作物生长环境的实时监测，并将数据反馈给农民。
这样一来，农民可以根据数据分析的结果，调整农田施肥、灌溉等操作，提高作物产量和品质。
1.2 农业电商的崛起互联网农业推动了农业电商的迅猛发展。
通过互联网平台，农产品可以直接与消费者对接，去除了中间商的环节，使农产品的流通更加高效和便捷。
同时，农民通过电商平台可以获取更多的销售渠道，提高了产品的市场竞争力。
1.3 农业大数据应用随着互联网技术的进步，农业数据的获取和分析变得更加便捷。
互联网农业通过大数据分析，可以帮助农民进行精准农业管理，减少浪费，提高资源利用效率。
同时，农业大数据的应用还可以为政府和企业提供科学决策参考。
1.4 智能化农机的发展互联网农业的快速发展推动了智能农机的进步。
通过互联网技术，农机可以实现远程操控、自动驾驶等功能，提高了农机的作业效率和安全性。
智能化农机的发展还可以减轻农民的体力劳动，提高劳动生产率。
二、互联网农业的发展机遇2.1 人口结构转变随着人口老龄化的加剧和人口红利的减弱，劳动力短缺成为农业发展面临的一大难题。
互联网农业的发展为农业现代化提供了新的途径，可以通过智能化农机和自动化生产线减少对人力的依赖，提高劳动生产率。
2.2 城乡一体化发展互联网农业的发展有助于弥合城乡发展差距，推动城乡一体化进程。
通过互联网农业，农产品可以直接面向城市消费者，农民的收入和生活水平得到提高。
与此同时，城市的技术和管理经验也可以借鉴到农业生产中，促进农业现代化进程。
2.3 农产品质量安全问题近年来，农产品质量安全问题引起了广泛关注。
互联网农业的现状与发展机遇
互联网农业的现状与发展机遇近年来，互联网技术的不断普及与发展，为各行各业带来了许多新的机遇与挑战，其中农业领域也不例外。
互联网农业作为一种融合了互联网技术与农业产业的新型模式，正逐渐改变着传统农业的发展方式与面貌。
本文将详细介绍互联网农业的现状以及所带来的发展机遇。
一、互联网农业的现状互联网农业的现状主要体现在以下几个方面：1. 农产品电商化随着互联网的快速发展，越来越多的传统农业企业纷纷转型进入电商领域。
通过建立农产品电商平台，农民可以直接将产品上架销售，消费者也可以通过互联网购买到新鲜的农产品。
这种模式打破了传统物流链的限制，提高了农产品的销售效率，同时也为消费者提供了更多选择。
2. 农业大数据的应用互联网农业还可以通过收集、整理和分析农业大数据，为农民提供更加准确的种植建议和决策支持。
农业大数据可以包括土壤湿度、气象数据、作物生长情况等多方面信息，通过数据分析，可以帮助农民科学种植，提高产量和质量。
3. 农业物联网技术的应用物联网技术的广泛应用为互联网农业提供了更多的可能性。
通过在农田中布置传感器和监控设备，农民可以实时监测土壤温度、湿度等环境参数，及时采取相应措施。
同时，物联网技术也可以应用于农业机械的自动化控制，提高生产效率和作业质量。
4. 农产品溯源系统的建立互联网农业的发展还促进了农产品溯源系统的建立。
通过建立溯源系统，消费者可以通过扫描产品上的二维码或输入产品编号，追溯到产品的生产、加工、流通等全过程，了解产品的安全与质量状况。
这种模式可以有效改善食品安全问题，增强消费者的信心和满意度。
二、互联网农业的发展机遇互联网农业的发展面临着许多机遇，将对农业产业产生深远的影响：1. 农产品销售渠道多元化互联网农业为农民提供了更多的销售渠道，使得他们可以通过电商平台和农产品直播等渠道将产品直接销售给消费者，不再依赖传统的市场中间商。
这种多元化的销售模式，可以提高农民的收益，减少商品流通环节，降低产品价格。
互联网农业的新方向与前景
互联网农业的新方向与前景随着科技的不断发展和互联网的普及，互联网农业逐渐成为农业领域的新方向。
互联网农业利用互联网技术和大数据分析，将农业生产与信息技术相结合，实现农业生产的智能化、精细化和高效化。
互联网农业的出现，为农业生产带来了新的机遇和挑战，也为农业发展带来了新的前景。
一、互联网农业的新方向1. 农业物联网农业物联网是互联网农业的重要组成部分，它通过传感器、无线通信等技术手段，实现对农田、农作物、农机设备等的实时监测和控制。
农业物联网可以帮助农民实现对农田土壤湿度、温度、光照等环境因素的监测，及时调整灌溉、施肥等措施，提高农作物的产量和质量。
2. 农业大数据农业大数据是互联网农业的核心技术之一，它通过对农业生产过程中产生的大量数据进行采集、存储、分析和应用，为农民提供决策支持和精准管理。
农业大数据可以帮助农民了解农作物的生长情况、病虫害发生的趋势等信息，提前采取相应的防治措施，减少农药的使用，降低生产成本。
3. 农业电商农业电商是互联网农业的重要应用领域，它通过互联网平台将农产品与消费者直接连接起来，实现农产品的线上销售。
农业电商可以帮助农民打破传统的销售渠道限制，提高农产品的销售效益。
同时，农业电商还可以提供农产品的溯源信息，增加消费者对农产品的信任度。
二、互联网农业的前景1. 提高农业生产效率互联网农业的智能化和精细化管理，可以帮助农民提高农业生产效率。
通过农业物联网技术，农民可以实时监测农田的环境因素，及时调整农业生产措施，提高农作物的产量和质量。
同时，农业大数据的应用可以帮助农民了解农作物的生长情况和病虫害发生的趋势，提前采取相应的防治措施，减少农药的使用，降低生产成本。
2. 优化农产品供应链互联网农业的发展，可以优化农产品的供应链管理。
通过农业电商平台，农产品可以直接与消费者连接，减少中间环节，降低农产品的流通成本。
同时，农业电商还可以提供农产品的溯源信息，增加消费者对农产品的信任度，提高农产品的市场竞争力。
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互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考摘要：目前农村农产品处于尴尬境遇，一方面的需求旺盛，寻找不到货源，一方面的市场意识薄弱，未能将之放入市场流通。
本文通过互联网思维下农业大数据的需求和现状的研究分析，力求寻找解决农业问题的新方法。
未来大数据的应用与管理将会是农产品未来竞争的主战场。
应当加快无线领域市场营销提供构建，抢先实现与移动互联网新市场潜在客户的无缝对接。
以手机APP客户端作为进入移动互联网新市场的突破口，构建无线领域市场营销体系，以个性化的营销服务提高消费群体的忠实度和满意度，是传统农企制胜未来移动互联网市场竞争的关键。
关键词：互联网思维；农业大数据；市场；管理引言随着农业物联网的应用，大数据不可或缺，人们可从各种各样类型的数据中快速获取有价值的信息，对大数据的需求正在飙升。
农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业和跨业务的发展。
农作物的监测数据、农业数据、下游数据、经济数据及其他相关数据等源源不断的注入农业大数据的服务平台。
这些数据经过各种专业模型和算法，就能为现代农业提供全方位的精准农业决策服务。
例如“智能施肥系统”根据作物生长温湿度、光照、雨量、二氧化碳及土壤EC/PH值等环境因素扭转目前盲目施肥带来的污染和浪费。
“精准灌溉系统”根据不同地区和不同作物生理需水的特点实现精准节水。
“病虫害监测预警系统”实时采集农作物现场的有害生物数据与地理数据库、病虫害知识库、气象数据库等融合决策，实现精准施药，避免过度施药，从而提高食品安全。
“信息管理系统”根据互联网电子商务数据、政策法规、市场流通等信息实现生产与销售的合理分配，解决“供不应求”或者“菜贱伤农”的问题，培育新型农民和引领农民增收。
1 农业大数据的特点1.1 数据量庞大大数据时代的数据量是以PB、EB、ZB为存储单位的，PB级别是常态。
数据增长、变化速度快：大数据环境下，数据产生、存储和变化的速率十分惊人，目前因特网上1s产生的数据量比20年前整个因特网所存储的数据量还巨大。
数据具有多样性：数据格式除了传统的格式化数据外，还包括半结构化或非结构化数据，并且半结构化、非结构化数据还呈现出逐渐增多的趋势。
1.2 数据多元复杂农业数据涉及的领域众多，类型复杂。
例如仅仅和农作物生产有关的信息就包括气象指标、土壤指标、病虫害指标等；气象指标包括温度、湿度，风向、风力、降水量、蒸发量、日照强度等；土壤指标可分为物理指标、化学指标、生物学指标三大类，其中每一类都包含了多个指标；而病虫害防治指标种类繁多，且针对不同的农作物有很大的区别，而这些众多的指标也仅仅是农业数据源的一小部分。
同时在数据采集时，由于不同的方法、不同的工具、不同的测量者等因素造成的采样误差和失真，进而造成了数据的不完整性和不确定性，也增加了后期数据分析处理时的复杂性。
1.3 业数据具有不平衡性农业数据的不平衡起因于农业区域发展的差异性、农业生产的季节性、周期性和多层次性.而造成这些差异的因素有很多，涉及自然条件、资源分布、产业形态、民族习俗、饮食结构、市场因素、机械化程度等等.2 农业大数据的应用需求2.1 精准农业可靠决策支持系统变量决策分析是精准农业技术体系中的核心，致力于根据农田小区作物产量和相关因素在农田内的空间差异性，实施分布式的处方农作。
高密度的农田信息获取后，怎样根据这些不同角度的农田信息，推出一整套具有可实施性的精准管理措施，是需要多学科交叉的研究课题。
专家系统、作物模拟模型、作物生产决策支持系统等传统的生产决策技术取得了一些成果，但效果并不理想。
利用大数据处理分析技术，集成作物自身生长发育情况以及作物生长环境中的气候、土壤、生物、栽培措施因子等数据，综合考虑经济、环境、可持续发展的目标，突破专家系统、模拟模型在多结构、高密度数据处理方面的不足，可为农业生产决策者提供精准、实时、高效、可靠的辅助决策。
2.2 国家农村综合信息服务系统国家农村综合信息服务，按照“平台上移，服务下延”的思路，集成与整合各分散的信息资源与系统，在全国范围实现信息资源的共享，数据资源体量大、数据处理流程复杂、信息服务模式多样，需要实现海量农业信息化数据获取、传输、加工、服务一体化处理。
利用大数据处理分析技术，研究复杂多样、动态时变用户需求的快速聚焦与大规模服务及用户动态需求组合的学习和进化机制模型，突破农户需求智能聚焦技术，实现信息服务按需分配以及云环境下大规模部署的智能系统服务与庞大“三农”用户群的多样性、地域性、时变性等个性化需求快速对接。
2.3 农业数据监测预警系统农业数据监测预警是指对农业生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等情况进行的全产业链信息采集、数据分析、预测预警与信息发布，其主要任务包括感知市场异常波动、实时监控生产风险、及时应对突发事件、推动管理关口前移等。
2002年以来农业部开始建立农产品市场监测预警系统，启动了稻谷、小麦等关系国计民生的7种重点农产品的市场监测预警工作。
目前，监测预警技术已在农产品质量安全、农业病虫草害、农产品价格、农产品市场等领域进行了广泛应用。
利用大数据智能分析和挖掘技术，可以实现农业信息流监测、农业数据关联预测、农业数据预警多维模拟等，大幅度提高农业监测预警的准确性。
2.4 天地网一体化农情监测系统农情信息遥感监测主要是指利用遥感等信息技术对农业生产情况信息，如作物面积、长势和产量信息、农业灾害信息、农业资源信息等进行远程监测和综合评价，辅助农业生产决策的过程。
基于遥感地面无线传感网的一体化农情信息获取体系，在解决了数据时空不连续难点的同时，也带来了海量农情数据融合处理的问题。
与此同时，遥感技术飞速发展，特别是传感器分辨率的提高、新型传感器的应用等，以及遥感影像的数据量急剧增加，海量数据的存储、快速产生、信息提取、融合应用等，为遥感数据分析带来了挑战。
利用大数据分析处理技术，研究天地网一体化农业监测系统中的多源多类数据的智能融合与分析、定量化反演以及网络化集成与共享关键技术，实现全局数据发现与跨学科的数据集成和互操作，可为农业遥感信息的深入分析提供支撑。
2.5 农业生产环境监测与控制系统农业生产环境监测与控制系统属于复杂大系统，贯穿农业信息获取、数据传输与网络通信、数据融合与智能决策、专家系统、自动化控制等于一体，在大田粮食作物生产、设施农业、畜禽水产养殖等方面广泛应用。
随着传感器技术的不断发展，农业信息获取的范围越来越广，从农作物生长过程中的营养数据、生理数据、生态数据、根系发育数据以及大气、土壤、水分、温度等农作物生产环境数据，到针对畜禽个体、群体的生长发育、环境和健康数据以及动物个体行为、群体行为、动物监控状况数据等，数据传输精度越来越高，数据传输频率越来越快，数据传输密度越来越大，数据综合程度越来越强。
利用大数据技术，能够突破多源数据融合、数据高效实时处理等方面的瓶颈，实现农作物生长过程的动态、可视化分析与管理以及畜禽养殖的个性化、集约化、工厂化管理。
3 我国农业大数据的现状与困难3.1 我国农业大数据的现状农业大数据重要性日益凸显。
经过多年发展，农业数据库、农业信息系统、农业专家系统、农业遥感、农业物联网等现代信息技术在农业生产活动中应用取得了非常显著的成果。
云存储、数据仓库等技术为数据海量存储提供了可能，传感器、遥感数据、移动终端、网络等都积累了大量的农业数据。
伴随着大数据技术的飞速发展，农业信息化的发展必然从“技术驱动”向“数据驱动”转变。
目前，农业领域都在积极部署农业大数据相关方面的研究，农业大数据重要性日益凸显。
中国农业科学院农业信息研究所发起了信息联盟，旨在促进涉农信息资源与专家队伍的集成、共享，联合推进农业信息云服务；山东农业大学发起了农业大数据产业技术创新战略联盟，以期促进大数据在山东省农业领域研究及成果应用发展。
2014年，中国科学数据大会举行，专门设立农业与农村信息化大数据技术与应用分论坛。
农业大数据积累初具规模我国农业信息化研究长期以来一直非常重视农业数据的积累，目前农业大数据已具备了一定规模，数据的存储格式以结构化数据为主，视频、图片等数据量也在不断攀升。
农业科学数据共享中心（试点）项目于2003年正式启动，重点采集作物科学、动物科学与动物医学类科学、农业科技基础数据等。
截至2012年，农业科学数据中心数据总量达44.93GB。
全国基层农技推广信息化平台，构建了粮食作物、经济作物、蔬菜、果树、畜牧等农业技术数据库，面向全国70万个农技员提供服务，总记录超过10万条，视频数据超过5000个。
中国科学院计算机网络中心研发的地理空间数据云平台，现有地学遥感数据资源约280T，以中国区域为主，覆盖全球地理范围。
中国作物种质资源信息网（CGRIS）拥有粮食、纤维、油料、蔬菜、果树、糖、烟、茶、桑、牧草、绿肥、热带作物等200种作物、41万份品种/种质/基因信息。
农业大数据研究具备了一定基础。
农业信息化研究工作一直与农业数据密切相关，相关方面的研究主要集中在监测与预警、数据挖掘、信息服务等方面，基于数据的农业信息处理分析具备了一定的基础条件。
据不完全统计，目前全国与农业相关的主要监测、预警系统共有84个，其中食物保障预警系统12个，食品安全监测预警系统18个，市场分析与监测系统35个，作物分析与预警系统19个；中国搜农作为国内首款农业垂直搜索引擎，持续稳定运行6年，获取了海量的农业信息，信息总量超过100TB，信息更新周期平均为30min，目前每周平均信息增长量3GB，每天监控3万多个农业网站发布的超过2万多个农产品批发、集贸市场的2万多个农产品品种的价格、供求等信息。
3.2 我国农业大数据存在的困难：3.2.1 数据采集农业领域大数据的采集，面临着工作量大、准确性低、重复劳动多等问题，原因有很多，有采集对象和设备的原因，也有人为的因素。
农业生态环境形式多样，且复杂多变，生态系统的数据采集十分困难。
其次，农业现场远离城市，位置分散，通讯基础薄弱，信息收集和传输的难度大，有线成本投入大，无线采集受室外天气等客观条件限制精度低，自动化采集困难较大。
再者，随着传感器和高清摄像头等终端采集设备的使用，将面临故障排除、系统维护等诸多问题。
3.2.2 数据建模农业大数据的数据模型要求真实、准确、可信。
农业领域的智能化数据模型受到地理、天气以及“人为”等因素的影响，准确性不高，代表性不强，限制了行业的发展。
3.2.3 应用平台农业大数据应用平台的建设是一项系统工程，数据量大、涉及面广、技术要求高。
目前，国内有少部分地区已经开始了现代农业、精准农业的试点，可以在这些的基础上，整合资源，建立统一的数据应用平台，形成有效机制，发挥规模优势，规范科学管理。