农业数据库建设的现状及发展趋势
世界农业信息化进程及发展趋势
进 策部门。 了７ 到 ０年代 ， 国 开始 气 候 的 变化 ， 行 精 细化 的 自适 地 理信息 系统软件 集成使 用 。 美 施 农 业 信 息 化 给 美 国 的农 业 将 计 算 机 应用 于农 业 生 产 领域 。 应 喷水 、 肥 和撒 药 。美 国农 业 高效 益 １７ ９ ５年 ， 国 内布拉 斯加 大 学创 部 通 过 卫 星 定 位 系 统 了解 全 国 生产 管理 带 来 了高质 量 、 美 磷 钾 使 建 了 Ａ Ｎ Ｔ联 机 网络 ，现 在它 农 田每 平 方 公 里 的 氮 、 、 含 和 高效 率 ， 农业 生 产 形 成 了 良 Ｇ Ｅ
已发 展 成 为 世 界 上 最 大 的农 业 量 ， 收割 机 收割 切 碎秸 秆 的 同 在
性 循 环 ， 到 了风 险 最 小 、 润 达 利 最 高的 目的 。虽然 美 国的农 民仅
占全 国 总人 口的 １８ ，但 农 业 ．％
电脑就 能 分 析 出各 种 元素 的 计算 机 网络 系统 ， 盖 了全 美 ４ 时 ， 覆 ６ 并将 数 据 直接 输送 到农 业 个 州 和 加 拿 大 的 ６个 省 以及 其 含 量 ，
农 他 ７个 国 家 ，能 够 提 供 市 场 行 部 信息 中心 。 田灌溉 自动 决策 信 息 化 的 强 度 却 高 于 工 业 ．％ 情 、农 业 政 策 和农 业 动 态 等 信 系 统 的 应 用 提 高 了 水 资 源 的利 ８１６
使投 资 与 效益 比率 高 达 息 ， 可 以用 于 农 产 品 的 网上 交 用 效率 ， 还
州 农 业 局 开 发 和 运 营 的 电子 数
等 各 个 环 节 实 现 了计 算 机 全 程
交通 信 息 以及 许 多 行 业及 商 实 时监控 。 （ＦＴ ） Ｅ Ｉ Ａ 的统 计 ，ｏ １年 ， 国 １ 码 、 ２ｏ 德 ７
我国农业数据库建设存在的问题及解决策略
１ 农业致据库及其建设 的意义 英国 计算机专家 Ｗ． Ｈ因蒙是公认 的数据库 的
创始人， 他给数据库的定义是 ： 数据库就是面向主 “ 题的、 集成的 、 稳定的、 不同时间的数据集合 。用以 支持经营管理中的决策制定过程。” 而农业资源数 据库系统兴起于 ２ ０世纪 ９ ０年代 ， 近年来发展速度 非常快。它包含的内容非常多， 例如农业气候数据
将针 对我国农 业数 据库建设 中存在 的问题 ， 出相 应的解决 策略 。 提
关键词： 农业数据库； 问题： 策略
如今 世界经济 正由工业 化时期进 人信 息化 时代 ， 以计算机多媒体技术 、 和卫星通信技术 光纤 为特征的信息化浪潮正在席卷全球 。 与此 同时 ， 现 代信息技术也正在加快向农业领域渗透 ， 在未来 新的农业技术革命 中，信息技术将上升到更重要
由于我国缺乏适 用于农业数据库建设 的标准
化和规范化法律法规 ， 最终使得各数据库在构件时
不能很好的进行连通交流。 这些都导致我国农业数
据库信息的标准化、 规范化程度较差。容易造成信 息的重复收入 ， 产生大量的信息垃圾 ， 浪费大量 的 数据库空间 ， 也浪费了数据资源的建设经费。
２３在 内容形式上 ．
【杨彦涛， ５ 】 王洪斌， 王靖飞。 浅析我 国农业信 等．
息化现状及对策田． 黑龙江农业科学，０ ６２． ２０（ ） 『赵 颖波， 蕴． 业数据库 建设 的现 状及发 ６ １ 颜 农
展建 势叽． 农业图书情报学刊￣ ｏ ， １ ｏ ４ ． ０） （ 作者单位 ： 黑龙江八一农垦大学 ）
广阔的前景。 参考文献 ： … 陈通宝． 国数据库 业的现状、 我 因惑与 出路． 科技 日￣ １９ ．． ９ ６２ 『１ 东丽， ２李 夏英． 农业信息 资源与教据库 建设
农业信息化发展现状及趋势
业科学技术信息化；农业经营管理信息化；术的应用，信息技术的应用将有利于农业企[6]。
农业资源环境信息化。
农业信息化的主要内业组织方式和农业经营管理方式的改革以信息技术的创新能力、网络性能、信息技容：信息和知识将作为新的资源要素，在农术的运用广度和深度为代表的信息化能力，业生产的各个领域和各个层次上发挥重要[4]。
信息既对农业生产方式、农业产业结构、农业管理作用，极大地提高农业生产能力是一种有形的独立要素，又是一种无形的内体制和经营方式产生越来越广泛和深刻的影含于其他各要素中的非独立要素。
信息资源响。
目前，在高科技领域和工业生产领域涌对物质和能源具有重要的意义。
当信息替代现的一些网络化组织及管理上的创新，将会物质和能源发挥作用时，可以降低农业生产逐步向农业领域扩散，推动农业企业组织结过程中的成本，节约物质和能源。
土地、劳构与管理方式的变革，并逐步实现农业经营动力和资本的特定优势势惟独与信息优势管理的现代化。
到目前为止，我国已开辟的相结合时才干充分发挥自己的作用。
农业智能化系统主要有：中国农电管理决策信息技术在农业上的广泛应用，将使传支持系统、县(市)农业规划预测系统、乡镇统的农业生产方式得到改造，农业生产效率企业管理信息系统、农村能源及环境监测管将大幅度提高。
粗放型的高消耗生产模式将理信息系统、小麦玉米品种选育专家系统、被高度集约型优质低耗的“绿色”生产模式小麦计算机专家管理系统、水稻主要病虫害所替代。
农业信息化将对我国泛博农民的生诊治专家系统、水稻栽培计算机摹拟系统、活方式、就业结构和新兴产业的兴起产生前玉米生产计算机咨询系统、棉花生产管理模所未有的影响。
随着农业信息化的建设和完拟系统、果园专家系统等。
其中不少已得到[7]。
如在农业善，以及农村信息来源的多元化，从事与信应用，有些达到国际先进水平专家系统中，以水稻、小麦和玉米生产管理息技术相关的咨询服务、信息中介和知识技辅助决策的专家系统比较成熟，作物引种、术密集型产业的人将越来越多，而从事传统施肥、土地管理、规模化养殖的生产管理等产业生产的人会越来越少。
农业生产农业大数据发展与应用方案
农业生产农业大数据发展与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与意义 (3)1.2 农业大数据发展现状与趋势 (4)第2章农业大数据获取与处理技术 (4)2.1 数据采集与预处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (5)2.2.2 数据管理 (5)2.3 数据分析与挖掘 (5)2.3.1 数据分析方法 (5)2.3.2 数据挖掘技术 (5)第3章农业生产数据采集与监测 (6)3.1 土壤信息采集 (6)3.1.1 土壤物理性质采集 (6)3.1.2 土壤化学性质采集 (6)3.1.3 土壤生物性质采集 (6)3.2 气象信息采集 (6)3.2.1 气温 (6)3.2.2 降水 (6)3.2.3 湿度 (6)3.2.4 风速和风向 (7)3.2.5 辐射 (7)3.3 农田作物生长监测 (7)3.3.1 作物长势监测 (7)3.3.2 作物病虫害监测 (7)3.3.3 作物产量预测 (7)3.3.4 农田水分监测 (7)第4章农业大数据分析模型与方法 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据集成 (7)4.1.3 数据转换 (8)4.1.4 数据归一化 (8)4.2 农业数据关联分析 (8)4.2.1 相关性分析 (8)4.2.2 主成分分析 (8)4.2.3 聚类分析 (8)4.3 预测与优化模型 (8)4.3.1 线性回归模型 (8)4.3.3 支持向量机模型 (9)4.3.4 神经网络模型 (9)4.3.5 遗传算法优化模型 (9)4.3.6 深度学习模型 (9)第5章农业智能决策支持系统 (9)5.1 系统架构与设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 系统设计 (10)5.2 农业生产决策支持 (10)5.2.1 作物生长模拟与优化 (10)5.2.2 灾害预警与防治 (10)5.2.3 农田水肥管理 (10)5.3 农业市场分析预测 (10)5.3.1 市场供需分析 (10)5.3.2 价格预测 (10)5.3.3 农业产业链分析 (11)第6章农业信息化与大数据平台建设 (11)6.1 农业信息化发展现状与趋势 (11)6.1.1 发展现状 (11)6.1.2 发展趋势 (11)6.2 农业大数据平台架构设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 平台架构 (11)6.3 农业数据资源共享与交换 (12)6.3.1 数据资源共享 (12)6.3.2 数据交换 (12)第7章农业大数据在农业生产中的应用 (12)7.1 精准农业 (12)7.1.1 基于大数据的农业生产决策 (12)7.1.2 精准施肥与灌溉 (12)7.2 智能农业设备 (12)7.2.1 智能监测设备 (13)7.2.2 智能农机 (13)7.3 农业生态环境监测与治理 (13)7.3.1 农业生态环境监测 (13)7.3.2 农业面源污染治理 (13)7.3.3 农田土壤质量改善 (13)第8章农业大数据在农产品营销中的应用 (13)8.1 农产品市场分析 (13)8.1.1 市场供需分析 (13)8.1.2 消费者行为分析 (13)8.1.3 市场细分与目标市场定位 (14)8.2 农产品价格预测 (14)8.2.2 预测模型构建与应用 (14)8.3 农产品品牌推广与营销策略 (14)8.3.1 品牌定位与策划 (14)8.3.2 营销渠道优化 (14)8.3.3 网络营销策略 (14)8.3.4 精准营销与客户关系管理 (14)第9章农业大数据在政策制定与农业管理中的应用 (14)9.1 农业政策制定支持 (14)9.1.1 数据支持农业政策目标设定 (15)9.1.2 数据辅助农业政策方案设计 (15)9.1.3 数据监测农业政策实施效果 (15)9.2 农业资源合理配置 (15)9.2.1 土地资源优化配置 (15)9.2.2 水资源合理调配 (15)9.2.3 农业投入品高效利用 (15)9.3 农业灾害预警与风险管理 (15)9.3.1 农业灾害预警 (15)9.3.2 农业风险管理 (16)9.3.3 农业保险创新 (16)第10章农业大数据发展前景与展望 (16)10.1 农业大数据技术发展趋势 (16)10.2 农业大数据产业发展 (16)10.3 农业大数据在乡村振兴战略中的作用与贡献 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，农业作为我国国民经济的基础产业，亦迎来了前所未有的发展机遇。
农业信息技术的应用现状与应用前景
农业信息技术的应用现状与应用前景王立明【摘要】农业信息技术,是利用信息技术对农业生产、经营管理、战略决策过程中的自然、经济和社会信息进行采集、存储、传递、处理和分析,为农业研究者、生产者、经营者和管理者提供资料查询、技术咨询、辅助决策和自动调控等多项服务的技术的总称。
一、我国农业信息技术应用现状我国的具体情况是地域辽阔，农业的发展速度较缓慢，而且地区间发展不平衡，特别在一些偏远的山区，农业科技信息传播相对落后，不能适应市场经济发展的要求，阻碍了农业技术的传播、推广和普及。
具体表现在以下几个方面：1．我国农业信息技术整体水平不高，信息资源的数量和质量不能满足农业生产、科学管理的需要。
2．大多数农民文化程度较低，素质不高，不懂农业科技，信息化意识和利用信息的能力不强。
我国目前已有的信息设施尚未在农业上得到有效的应用，其中一个重要原因就是我国广大农民不会使用计算机且信息意识较差。
3．农业信息化基础工作水平低。
收集信息、处理信息、传播信息的软硬件设备不足。
信息网络体系不健全；无信息服务中介组织，缺少能够主动、科学地进行信息管理的人员。
4．很多地方农村生产力水平相对落后，交通不便，信息不灵，农民缺乏有效的信息做指导，不能做到产品适销对路，高产出收不到高效益。
5．我国农业还处在传统农业向现代农业转型时期，农业基础设施落后，现代化水平不高，农业科技成果转化为生产力的速度较慢，科技贡献率较低。
总体来说，我国农业现代化、信息化水平不高，发展速度也比较缓慢。
想要真正改变这种落后局面，必须改变传统的生产模式，增加科技投入，加快农业现代化、信息化步伐。
信息时代的到来，给农业的发展带来了历史的机遇，我们要抓住这一历史机遇，大力实施科技兴农的战略，真正做到使农业的发展逐步转到依靠科技进步和劳动者素质提高的轨道上来。
二、农业信息技术的应用【期刊名称】《农机使用与维修》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】1页(P25-25)【关键词】农业信息技术;应用;农业科技成果转化;农业基础设施;生产力水平;农业信息化;市场经济发展;农业现代化【作者】王立明【作者单位】安徽省宿州市农业机械学校【正文语种】中文【中图分类】S126农业信息技术，是利用信息技术对农业生产、经营管理、战略决策过程中的自然、经济和社会信息进行采集、存储、传递、处理和分析，为农业研究者、生产者、经营者和管理者提供资料查询、技术咨询、辅助决策和自动调控等多项服务的技术的总称。
第三讲 农业数据库及管理信息系统
2.农业数据库（Database in Agriculture）
是指把农业生产中出现的一些客观事件、
事物或现象的有关信息，通过文字、符号
或语言，按照某种方式进行组织存储和表 达的数据集合.
数据库系统的三级模式结构
数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组 成。如图2-1所示。
应用 A 应用 B 应用 C 应用 D 应用 E
IFIS(International food information service)数据库 由国际食品情报局编制出版，收录了世界上1800多种有关 食品科技方面的期刊及图书、会议录、专利、法规等文献， 涉及40多个语种，年增加2万余条记录，目前数据库累计文 献量50余万条，内容覆盖了整个食品科技领域，包括食品 化学、食品微生物学、食品卫生与毒理学、食品工程、食 谱、酒精与非酒精饮料，水果蔬菜、糖和谷物、畜禽类食 品、添加剂等方面。
(三)农业统计数据库的类型 1.企业与产品数据库 从企业到产品，再从产品到市场的信息链。 2.生产信息统计数据库 农业产业生产过程中产生的大量数据。 3.农业气象资料数据库 为农业生产服务提供的天气现象记载。 (四)农业生产数据库 农业类生产数据库可细分成以下两数据库：企业与产品库和 农业市场信息库。 (五)农业政策法规数据库 (六)相关行业信息数据库 该类数据库包括相关行业的生产动态、供需情况、技术发展 等信息，农民可以通过分析这些行业对农业发展趋势的影响制 定相应的对策。
局逻辑结构。 内模式：亦称为存储模式，是数据在数据库系统内部的表示， 即对数据的物理结构和方式的描述。
★特点：
(1)实现数据共享。 (2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从 而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗 余，维护了数据的一致性。 (3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程 序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。 (4)数据实现集中控制。文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同 的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对 数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数 据间的联系。 (5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。主要包括： ①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用； ②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性； ③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防 止用户之间的不正常交互作用； ④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故 障和修复故障，从而防止数据被破坏
中国农业信息化发展的现状与前景展望
中国农业信息化发展的现状与前景展望农业信息化是在农业生产、流通、消费以及农村经济、社会、技术等各个环节全面运用现代信息技术和智能工具，实现农业生产经营、农产品营销、农产品消费的科学化、智能化过程。
信息化是当今时代农业发展的主要方向和目标，也是现阶段解决“三农”问题的一个重要手段。
党和政府日联网站平均增长速度，这反映了中国农业信息化进入推广和应用时期。
因此，有必要对中国农业信息化发展现状和前景进行展望。
一、中国农业信息化发展的进程中国农业信息化发展可以分成以下三个阶段：1.农业信息化的起步阶段（1993年以前）。
20世纪70年代后期，我国将RS、GIS技术应用于农业发展中，经过“六五”期间的技术、设备引进和人才培训，“七五”、“八五”期间的技术攻关、实验研究和部分应用服务，农业信息技术在作物种植面积调查、监测、作物估产等方面做了大量工作。
进入90年代初，信息技术在农业气象和灾害预报、资源环境和土地利用情况的调查与于动态监测及作物估产等方面获得成功应用。
2.农业信息化的起飞阶段（1994年-2000年）。
1994年农业部首次提出“金农工程”，标志着信息技术在农业领域的应用开始进入快速发展阶段，一批具有实用价值的农业应用信息库和数据库相继成立，各类型计算机应用系统先后开发益重视农业信息化的发展，2010年中央1号文件指出：推进农村信息化，积极支持农村电信和互联网基础设施建设，健全农村综合信息服务体系。
农业信息化的实现将彻底改变传统农业时空变异大、可控性差、稳定性和定量化程度低的局面，使农业生产实现集约化、自动化和智能化，促进农业产业和农村经济的飞速发展。
中国农业信息化始于70年代末遥感技术的引进并应用于农业，随着电子信息、网络通讯、自动控制等信息技术在农业领域的广泛应用，农业信息化成为现代农业的重要标志。
近年来，农业信息化进程加快，成为推动农业现代化的重要动力。
据CNZZ数据显示，2009年1-8月农业网站增加了8183家，达到*****家，增长率达到38.0%，远高于全国互---------------------------------------------- 成功，农业信息网络开始建设。
数字农业的概念、发展现状与发展趋势
数字农业的概念、发展现状与发展趋势一、数字农业的概念数字农业又叫精细农业或信息农业。
1997年，经美国科学院、工程院两院院士讨论，正式提出了数字农业的概念：数字农业是指地学空间和信息技术支撑下的集约化和信息化的农业技术。
1998年，美国副总统戈尔再次把数字农业定义为：数字地球与智能农机技术相结合产生的农业生产和管理技术。
具体来说，数字农业就是指运用数字地球技术，包括各种分辨率的遥感、遥测技术、全球定位系统、计算机网络技术、地理信息系统等技术结合的高新技术系统。
近年来，数字农业（精细农业）的范围除了农业（耕作业）外，还包括精细园艺、精细养殖、精细加工、精细经营与管理，甚至包括农、林、牧、种、养、加、产、供、销等全部领域。
在2022年中国数字农业高峰论坛上，农业农村部信息中心原总工程师、研究员刘桂才作了《数字技术促进农业高质量发展》的主题报告。
刘桂才提炼了数字农业的概念，他表示，数字农业是将数据作为农业生产要素，用现代数字技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。
数字农业的核心是把数据作为新的农业生产要素，其特征是农业全链条、全产业、全过程的智能化、泛在化，其主要方式包括自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流和电子化交易。
二、数字农业的发展现状（一）全球数字农业发展现状1、北美地区稳定发展，以美国为核心在过去几年，北美地区在全球数字农业市场有着不可忽视的地位，其中以美国为核心，美国农业生产主要表现为地区、农场和生产专业化，约有41.6%的家庭农场、46.8%的奶牛场和52%的农场主通过计算机进行信息联络，将农业技术应用于农业生产管理中；欧盟计划利用卫星遥感监测农作物种植，同时通过声音传感器获取动物疾病等信息；近年来德国在数字农心核心技术研发上投入大量的资金，致力于为数字农业提供综合解决方案，美国、日本的农业航空作业面积达到50%以上，在一定程度上提高了农业生产效率。
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农业数据库建设的现状及发展趋势
农业数据库建设的现状及发展趋势
农业数据的获取和处理是农业发展的关键，如何建立农业数据库以有效地支撑农业管理和决策是一个十分重要的研究课题。
农业数据库是一个容纳农业数据的结构化信息系统，它能够存储农业数据，分析农业数据，以及发挥农业数据的最大价值。
本文从农业数据库建设的现状入手，探讨农业数据库建设的发展趋势以及发展策略。
一、农业数据库建设的现状
目前，农业数据库的建设已经取得了长足的进步。
农业数据库已经成为农业信息化发展的重要组成部分，为农业发展提供了强有力的支撑。
1.信息采集
现代化的农业数据库建设需要依靠信息采集技术的支持，包括网络或传感器采集用于收集海量智慧农业数据、远程监测采集用于获取远程地理空间信息，以及多媒体信息采集等。
2.信息整合
农业数据库建设需要对信息进行整合，以实现数据的有效共享和交换。
其中，数据整合技术是农业数据库建设的重要组成部分，它可以将不同数据源的农业数据进行整合，使农业数据更具有科学性和合法性，以助力农业的可持续发展。
3.信息存储
农业领域的大数据也有着各自独特的特征和要求，对于农业数据库的存储也越发重要。
农业数据库需要运用先进的数据库管理技术，在较短的时间内提供更高效的存储。
二、农业数据库建设的发展趋势
随着信息技术的发展，农业信息化的发展趋势有所变化。
农业数据库的建设也需要实现更多的服务，使其更加精准、智能化、模块化、智慧型。
1.信息模型
为了使农业数据库更具有科学性和合理性，需要建立一种有效的数据模型，以便有效地收集和管理农业数据。
针对不同类型的农业数据需要建立不同的数据模型。
2.信息分析
农业数据库的建设需要对农业数据进行分析，通过对农业数据进行挖掘、分析和预测，可以更好地支撑农业可持续发展。
3.应用发展
农业数据库的建设不仅仅是信息的存储和分析，更是将信息资源转化为应用，为农业管理决策提供支持。
因此，将农业数据库纳入应用平台，以满足农业现代化管理的需求，是农业数据库建设发展的趋势。