农业现代化中大数据分析对农业经济的促进应用
农业现代化智能种植技术与大数据应用开发方案
农业现代化智能种植技术与大数据应用开发方案第1章引言 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 研究目标与内容 (3)第2章农业现代化发展概述 (4)2.1 农业现代化的基本概念 (4)2.2 国际农业现代化发展现状与趋势 (4)2.3 我国农业现代化发展现状与挑战 (4)第3章智能种植技术 (5)3.1 智能种植技术概述 (5)3.2 智能监测与控制系统 (5)3.3 智能灌溉技术 (5)3.4 智能植保技术 (5)第4章大数据在农业中的应用 (5)4.1 大数据概述 (6)4.2 农业大数据的获取与处理 (6)4.3 农业大数据分析技术 (6)4.4 农业大数据应用案例 (6)第5章智能种植技术与大数据融合 (7)5.1 融合模式与架构 (7)5.1.1 融合模式 (7)5.1.2 融合架构 (7)5.2 数据采集与传输技术 (7)5.2.1 数据采集技术 (7)5.2.2 数据传输技术 (7)5.3 数据处理与分析技术 (7)5.3.1 数据预处理 (7)5.3.2 数据分析方法 (8)5.4 智能决策与优化技术 (8)5.4.1 智能决策技术 (8)5.4.2 优化技术 (8)5.4.3 应用案例 (8)第6章智能种植关键技术研究 (8)6.1 土壤环境监测技术 (8)6.2 植物生长模型构建 (8)6.3 智能控制系统设计 (8)6.4 农业技术 (9)第7章大数据应用开发技术 (9)7.1 数据挖掘与知识发觉 (9)7.2 农业预测与评估模型 (9)7.3 农业电子商务平台 (9)7.4 农业信息管理系统 (10)第8章智能种植技术与大数据应用案例 (10)8.1 案例一：设施农业智能种植 (10)8.1.1 背景介绍 (10)8.1.2 技术应用 (10)8.1.3 效果分析 (11)8.2 案例二：粮食作物智能种植 (11)8.2.1 背景介绍 (11)8.2.2 技术应用 (11)8.2.3 效果分析 (11)8.3 案例三：特色农产品智能种植 (11)8.3.1 背景介绍 (11)8.3.2 技术应用 (11)8.3.3 效果分析 (12)8.4 案例四：农业产业链大数据应用 (12)8.4.1 背景介绍 (12)8.4.2 技术应用 (12)8.4.3 效果分析 (12)第9章技术推广与政策建议 (12)9.1 技术推广策略 (12)9.1.1 建立多元化技术推广平台 (12)9.1.2 强化农业科技示范基地建设 (13)9.1.3 创新技术推广模式 (13)9.2 政策建议与支持措施 (13)9.2.1 加大政策扶持力度 (13)9.2.2 完善农业科技创新体系 (13)9.2.3 加强农业信息化基础设施建设 (13)9.2.4 推动农业产业链协同发展 (13)9.3 农业现代化人才培养与培训 (13)9.3.1 建立健全农业人才培养体系 (13)9.3.2 加强农业人才培训基地建设 (13)9.3.3 创新农业人才培训模式 (14)9.3.4 激发农业人才创新活力 (14)第10章总结与展望 (14)10.1 研究成果总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (14)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第1章引言1.1 背景与意义全球经济的快速发展和人口增长的不断加剧，我国农业面临着前所未有的挑战。
大数据应用促进农业生产的现代化
大数据应用促进农业生产的现代化随着科技的发展和大数据技术的兴起，大数据应用已经渗透到各个领域，农业也不例外。
大数据应用在农业生产中能够帮助提高农业生产效率和质量，推动农业生产的现代化进程。
本文将从数据采集、农业生产决策和农业管理三个方面论述大数据应用促进农业现代化的作用。
一、数据采集实现大数据应用的第一步是数据的采集。
在农业生产中，大数据的采集可以通过传感器、卫星遥感、无人机等方式进行。
传感器可以测量土壤湿度、温度、光照等物理指标，卫星遥感可以获取农田的生长情况、病虫害等信息，无人机可以用于农田巡视和喷药等操作。
通过这些数据采集技术，可以获得大量的农业生产相关数据。
二、农业生产决策大数据应用可以为农业生产提供科学的决策支持。
通过对数据进行分析和挖掘，可以得到农作物生长的关键因素，包括适宜的种植时间、施肥量、农药使用等等。
同时，大数据应用还可以对气象、市场价格等外部因素进行分析，为农民提供合理的农业生产决策建议。
例如，通过对大数据的分析，可以预测病虫害的发生，及时采取防治措施，提高农产品的质量和产量。
三、农业管理大数据应用还可以帮助农业管理实现现代化。
通过对数据进行整合和分析，可以实现对农田的智能化管理。
例如，根据大数据分析结果，可以精确制定施肥方案，减少施肥量，提高肥料利用率；同时，可以及时监测土壤湿度和温度，调整灌溉和排水措施，避免水分过多或者不足对农作物生长造成的影响。
另外，大数据应用还可以帮助农民进行种植管理和病虫害防治等工作，提高农业生产的效益和质量。
综上所述，大数据应用对于促进农业生产的现代化起到了重要的推动作用。
通过数据采集、农业生产决策和农业管理等方面的应用，可以提高农业生产的效率和质量，实现农业现代化的目标。
随着大数据技术的不断发展和完善，相信大数据应用的作用会愈加明显，为农业生产带来更大的变革和进步。
农业领域中的智慧农业与大数据技术
农业领域中的智慧农业与大数据技术智慧农业是指利用现代信息技术手段，结合农业生产、管理和经营中的各个环节，实现精细化、智能化的农业生产方式。
而大数据技术则是指通过对大规模数据的采集、存储、处理和分析，揭示数据背后的规律和价值。
在农业领域中，智慧农业与大数据技术的结合，具有极大的潜力和优势。
一、智慧农业与大数据技术的意义智慧农业和大数据技术的结合，可以为农业生产提供更精确、更高效的决策支持。
通过对大数据的分析，可以实现对农作物生长、气候变化、土壤条件等多种因素的实时监测和预测，及时调整农业生产计划，提高农业资源利用效率和产量。
其次，智慧农业与大数据技术的结合可以提高农产品的质量和安全。
通过大数据的分析，可以快速追溯农产品的生产来源和产地，确保农产品的质量可靠。
同时，通过网络平台和移动应用的建设，消费者也可以方便地获取到有关农产品的信息，提高消费者对农产品的信任度。
最后，智慧农业与大数据技术的结合还可以促进农业现代化和可持续发展。
通过智慧农业生产方式的推广，可以降低农业生产过程中的能源消耗和环境污染，实现农业可持续发展。
同时，智慧农业还可以为农业产业链的延伸提供支持，促进农村经济的多元化发展。
二、智慧农业与大数据技术的应用案例1. 农作物生长监测通过传感器和无人机等技术，可以实时监测农作物的生长情况，包括土壤湿度、氮肥含量、病虫害情况等。
通过对采集到的数据进行分析，可以帮助农民调整灌溉和施肥的计划，提高农作物的产量和质量。
2. 水资源管理通过传感器和遥感技术，可以实时监测水资源的分布和利用情况。
通过对采集到的数据进行分析，可以预测气候变化对水资源的影响，并为水资源的合理分配和管理提供依据。
3. 养殖管理通过传感器和监控设备，可以实时监测养殖场中的温度、湿度、氨气浓度等参数。
通过对采集到的数据进行分析，可以帮助农民及时发现和处理养殖场中的问题，防止疾病的发生和传播。
4. 农产品溯源通过利用区块链等技术，可以实现农产品的全程可追溯。
农业大数据建设方案
农业大数据建设方案一、引言农业作为国民经济的基础产业，正面临着诸多挑战和机遇。
随着信息技术的飞速发展，大数据在农业领域的应用逐渐成为推动农业现代化的重要力量。
农业大数据建设旨在整合、分析和利用海量的农业相关数据，为农业生产、经营、管理和决策提供科学依据和精准支持，从而提高农业生产效率、保障农产品质量安全、促进农业可持续发展。
二、农业大数据建设的目标和意义（一）目标农业大数据建设的主要目标是构建一个全面、准确、及时、共享的农业数据资源平台，实现农业数据的深度挖掘和应用，为农业产业链各环节提供智能化服务和决策支持。
（二）意义1、优化农业生产决策通过对气候、土壤、作物生长等数据的分析，农民可以精准地制定种植计划、施肥方案和病虫害防治措施，提高农业生产的科学性和效益。
2、提升农产品质量安全监管水平利用大数据对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯和监控，能够有效保障农产品质量安全，增强消费者信任。
3、促进农业产业结构调整基于市场需求、价格走势等数据分析，政府和企业可以合理调整农业产业结构，优化资源配置，提高农业产业的竞争力。
4、推动农业可持续发展通过对农业资源利用、生态环境监测等数据的研究，实现农业资源的节约和环境保护，促进农业的可持续发展。
三、农业大数据的来源和类型（一）来源1、农业生产环节包括农田基本信息、种植养殖过程数据、农业投入品使用记录等。
2、农业市场环节涵盖农产品价格行情、市场供求信息、贸易数据等。
3、农业环境环节如气象数据、土壤监测数据、水质数据等。
4、农业政策和科研环节包含农业政策法规文件、农业科研成果和技术资料等。
（二）类型1、结构化数据如农业生产统计报表、农产品交易记录等，具有固定的格式和明确的语义。
2、半结构化数据例如网页中的农业新闻、技术文档等，其结构不十分严格，但有一定的规律可循。
3、非结构化数据包括图片、视频、音频等多媒体数据，以及文本描述等难以用传统数据库模式进行处理的数据。
农业大数据在农业经济管理中的应用策略
营销界农业大数据在农业经济管理中的应用策略文/陈乐群 程诗鸿随着时代的发展，如今各行各业都在关注我国农业的发展。
在农业经济管理中，充分地利用农业大数据，可以实现对经济的预测，也能为制定相关的经济决策提供更加科学的基础数据支撑。
因此，相关的管理人员，要充分认识农业大数据的重要作用，并能掌握一定的方法来处理好大数据，这样才能进一步推动我国农业经济的可持续发展。
引言大数据，作为一种信息资源，在农业经济管理中发挥着重要的作用，对于农业经济管理有着重要的意义。
在农业经济管理过程中，可以利用大数据技术，对农业生产进行实时监测，通过对农业生产的数据进行收集、处理、分析，了解农业生产现状和发展趋势，制定出科学合理的种植和养殖方案。
并且通过数据分析，可以更加准确地了解农产品的市场需求情况和销售状况，提高农产品的产量和质量。
因此，要充分发挥大数据在农业经济管理中的作用，促进农业经济的快速发展。
农业大数据的发展大数据技术，对我国农业经济发展产生了重要的影响，能够提高我国农业经济管理效率，促进农业现代化的发展。
农业经济管理，是我国社会主义现代化建设的重要内容，大数据技术在农业经济管理中的应用，对我国社会主义现代化建设具有重要意义。
随着我国经济社会的发展，我国农村经济结构发生了巨大变化，传统的农村经济管理模式已经不能满足新时期下农业经济发展的需求。
因此，我们应该结合大数据技术，推动农业经济管理模式的创新与变革。
同时，我们还要建立健全大数据技术应用体系，为大数据技术在我国农业经济管理中的应用提供良好的支持和保障。
农业大数据，是指在农业领域应用的各类数据的总称，包括在农业生产、经营、管理过程中产生的各种数据，以及通过各类网络获取和处理的数据。
农业大数据是大数据在农业领域中的具体应用，它是信息化时代的产物，主要通过大数据技术，对农业生产、经营和管理过程中产生的大量数据进行收集、处理和分析，从中发现其规律性，然后运用这些规律对农业生产和管理工作进行指导。
数字经济对农业现代化的促进作用
数字经济对农业现代化的促进作用近年来，随着数字经济的迅速发展，农业现代化迎来了更加广阔的发展机遇。
数字经济为农业带来了新的技术手段和商业模式，有效推动了农业现代化的步伐。
本文将从农业信息化、精准农业和农产品全产业链等方面论述数字经济对农业现代化的促进作用。
一、农业信息化数字经济为农业信息化的发展提供了强大支撑。
农业信息化通过运用先进的数字技术和网络通信技术，全面提升农业生产、管理和服务的效率和质量。
首先，数字技术使得农业数据的采集、存储和分析更加智能化。
通过传感器和互联网等技术，农民可以实时监测土壤水分和肥料用量等信息，从而实现农业生产的精准化管理。
此外，数字经济还为农产品质量安全提供了保障。
通过农产品溯源系统，消费者可以通过扫描产品上的二维码了解该产品的生产过程和产地信息，有效提升了消费者对农产品的信任度。
二、精准农业数字经济为农业生产提供了精准决策和精细管理的手段，推动了农业现代化的发展。
首先，农业大数据的应用使得农民可以利用数据分析和预测模型，更好地决策和规划农业生产。
通过对历史气象数据、市场需求数据等进行分析，农民可以在种植、养殖和销售等过程中做出科学合理的决策，提高产出和经济效益。
其次，数字经济的智能化技术为农业生产提供了精细管理的手段。
例如，农业机械和无人机等智能设备的应用，可以实现农产品的精确施肥、喷药和灌溉，有效减少资源浪费和环境污染。
三、农产品全产业链数字经济为农产品全产业链的发展提供了新的机遇和挑战。
数字技术的应用使得农产品从生产到流通环节实现了信息的全程跟踪和延伸。
首先，数字经济推动了农产品的电子商务发展。
通过电子商务平台，农产品可以直接面对全国乃至全球的消费者，解决了传统农产品流通环节中的信息不对称和中间环节利润过高的问题。
同时，数字经济为农产品的品牌建设和营销提供了新的渠道和手段。
其次，数字经济也带来了农产品供应链的优化和升级。
通过物联网技术和区块链技术的应用，农产品的生产、加工、仓储、运输和销售等各个环节可以实现信息无缝对接和数据共享，提高了供应链的效率和透明度。
谈农经统计工作在农业经济发展中的作用
谈农经统计工作在农业经济发展中的作用1. 引言1.1 农经统计工作的定义农经统计工作是指通过收集、整理、分析和发布农业经济相关数据以及对农业经济发展趋势进行监测和预测的工作。
农经统计工作主要包括对农业生产、流通、消费、投资等方面的数据进行统计和分析，为政府决策、企业经营和农民生产提供科学依据和参考。
农经统计工作的基本任务是准确反映农业经济的发展状况和问题，为制定相关政策提供重要数据支持。
农经统计工作的重要性不言而喻，它是农业经济发展的重要基础和保障。
只有通过科学的统计数据分析，才能及时发现农业经济的问题和短板，有针对性地制定政策和措施，推动农业经济持续健康发展。
农经统计工作不仅可以帮助政府监测和调整农业政策，还可以为企业和农民提供科学依据，引导他们进行合理生产和经营，提高农业经济效益和可持续发展能力。
农经统计工作在农业经济发展中具有不可替代的作用。
1.2 农业经济发展的重要性农业经济发展的重要性对于一个国家或地区的经济发展至关重要。
农业是国民经济的基础，是粮食和原料的重要来源，也是农民的主要收入来源。
农业经济的发展直接关系到国民经济整体发展的进程。
农业经济的稳定发展不仅可以保障粮食安全，提高农产品供给质量，还可以调节经济发展结构，拉动农村居民的消费能力，推动农村经济进一步发展。
农业经济的发展还可以带动工业化和城市化进程，从而促进社会经济的全面发展。
农业生产中的技术进步可以促进生产效率的提高，降低生产成本，增加企业的盈利能力，为整个国家提供更多的税收。
农业经济发展也可以为农村地区带来更多的就业机会，改善农民生活水平，增加农民的收入。
加强对农业经济的统计工作，及时掌握农业经济发展的动态变化，对于制定科学的农业政策和发展规划，推动农业经济的持续健康发展具有重要意义。
只有不断完善农经统计工作，提高数据质量和准确性，才能更好地支持和促进农业经济的发展，推动农村经济的全面繁荣。
2. 正文2.1 农经统计工作对农业经济政策制定的影响农经统计工作对农业经济政策制定的影响是非常重要和深远的。
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。
智慧农业发展对农业经济增长的影响
增加产品附加值
智慧农业能够实现农产品 的精细化加工和包装，增 加产品附加值和市场竞争 力。
增加农业就业机会
1 2
创造就业机会
智慧农业的发展需要更多的人才支持，包括技 术研发、设备制造、市场营销等方面的人才， 创造更多的就业机会。
提高农民收入
VS
详细描述
互联网+农业电商平台通过线上销售和线 下物流配送等方式，为农产品提供更便捷 的流通渠道，拓宽销售市场，增加农民收 入，促进农村经济发展。
案例五：农业大数据在农业规划中的应用
总结词
科学决策、优化资源配置、提高规划效率 。
详细描述
农业大数据通过对大量数据的收集、分析 和挖掘，为农业规划提供科学决策支持， 优化资源配置，提高规划效率，推动农业 可持续发展。
推进科技创新与人才培养
加强科研投入
引导企业加大智慧农业技术的研发投入，推动产学研用深度融 合。
培养专业人才
支持高校和培训机构开设智慧农业相关专业和课程，培养一批具 备专业技能和实践能力的人才。
引进国际先进技术
鼓励企业加强与国际先进企业的合作，引进适合我国农业发展的 智慧农业技术和管理模式。
加强国际合作与交流
提高种植技术
智慧农业能够提供更加先进的种植技术，如水肥一体化、变量施 肥等，提高作物产量和品质。
促进农业自动化
智慧农业能够实现农业机械的自动驾驶，提高农业生产效率，减 轻农民劳动强度。
降低农业生产成本
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优化资源利用
通过精准种植和变量施肥 等技术，减少化肥、农药 等农资的浪费，降低生产 成本。
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新农业为农村创造了新的经济增长点
新农业为农村创造了新的经济增长点一、新农业的定义和特点新农业是指在现代科技和技术的推动下，运用先进的农业生产技术和管理方法，以提高农业生产效率、优化农业产业结构，实现农业可持续发展的一种农业形态。
其特点是高效、环保、节约、科技含量高。
二、新农业对农村经济的推动作用1. 提升农村农业产值和农民收入新农业通过提升农业生产效率，增加农产品产值，从而增加农民的收入来源。
农民通过采用新农业技术，提高农产品质量和产量，可以获得更高的销售价格，实现经济效益的提升。
2. 创造就业机会新农业的发展需要人才支撑，包括农业科技人员、农产品加工技术人员等。
因此，新农业的兴起为农村创造了大量的就业机会，有助于农村劳动力转移就业和增加农民收入。
3. 带动农村非农产业发展随着新农业的推进，需求农产品的市场也在扩大。
农产品加工、物流运输、农产品销售等相关行业也得到发展，为农村创造了非农业产业的新增长点，进一步促进了农村经济的多元化发展。
4. 提高农民生活质量新农业的兴起，不仅为农民创造了经济增长点，也提高了农民的生活质量。
通过采用新农业技术，减少传统农业中的体力劳动和时间投入，让农民有更多的时间和精力从事其他活动，提升了生活水平和幸福感。
三、新农业在农村经济中的应用1. 农产品的科技化生产新农业运用先进的科技手段，包括无人机、大数据分析、智能化设备等，实现农产品的科技化生产。
通过精准浇灌、智能控制、无土栽培等方式，提高农产品的产量和质量，满足市场需求。
2. 农业废弃物的综合利用新农业强调资源的循环利用和环境保护，注重农产品的循环经济。
农业废弃物可以通过生物质能源利用、有机肥料生产等方式进行综合利用，减少环境污染，同时创造经济效益。
3. 农村电商的发展随着互联网的普及和电子商务的兴起，农村电商成为新农业的一大亮点。
农村电商通过线上线下相结合的方式，为农产品销售提供了更广阔的市场，帮助农民实现农产品的精准销售，扩大收益。
四、新农业面临的挑战和解决办法1. 技术推广不到位新农业技术的推广是面临的一大挑战，需要加强对农民的培训和宣传，提高其技术应用能力。
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农业现代化中大数据分析对农业经济的促进应用
作者：云春霞
来源：《农家科技下旬刊》2018年第10期
摘要：本文分析了大数据在农业当中的应用和农业现代化、农业经济的影响。
首先总结了在农业当中使用的大数据采集方法，然后分析当前我国农业大数据发展面临的问题，最后列举大数据在农业当中的应用，和对经济的影响。
关键词：大数据；农业现代化；农业经济
大数据是当前很流行的技术，通过对某一领域数据的采集和分析，能够对该领域进行预测，帮助企业、政府做准确的决断。
通过将大数据使用在农业当中，能够提升农业的生产水平，促进农业经济的发展。
一、农业当中使用的大数据采集方法
1.GPS全球定位技术。
GPS技术的最大作用就在于可以对农用机械进行指挥，依靠对大量机械的整体统筹调度，保证了农业生产的效率。
在农业机械设备上安装GPS定位常感器，同时建立农业信号的基站，能够准确的知道每一部农业机械的位置信息，通过计算农业机械的异动情况，能够指导农业生产的完成程度，并针对当前情况进行调度，提高了机械的使用效率。
2.GIS地理信息技术。
GIS技术需要GPS系统的配合，该技术首先需要建立农业数据库，能够对农业的生产情况进行动态的监视。
通过接收人工报送的信息和农业机械上对信息的采集，能够生成当前的农业生产情况图像，一块地上的播种、浇水、施肥等都可以显示出来，有效的提高了农业的可视化水平。
同时，该技术还能够通过收集其他数据，比如近几年的天气情况、不同地区、不同物种的生产情况，对一项农业生产可能面临的灾害、农业的收获情况、经济效益进行预测。
农业技术人员可以根据预测的结果对农业生产进行调整，提高农业生产的效率和质量。
3.RS遥感技术。
RS遥感技术主要作用是进行远距离监测，通过对标物的反射、辐射、散射的电磁波进行分析和记录，从而获取农业的相关信息。
比如，根据反射光谱的变化，能够对田地的土壤情况、农作物整体的生长情况进行分析，技术人员就可以准确了解农作物。
同时，该技术还可以和GPS技术、GIS技术相配合，提高农业生产的效率。
二、当前阻碍大数据发展的问题
1.国内农业数据化不足。
我国的农业数据化建设不足主要来自于两个方面。
首先，很多大数据技术并没有投入到农业的生产当中，大数据十分依赖于各类数据的采集，在农业数据上就需要使用到传感器等，当时我国在这类元件的利用上比例还很低。
另一方面，国内农业生产对数据化的意愿也存在不足，很多人并不重视将农业数据化，这主要是由于小农经济的思想依然影响很大，再加上农业生产者的受教育水平不足，缺少对大数据的认识。
2.缺少农业数据人才。
目前，我国的数据分析人才主要都从事了金融工作，缺少针对农业的大数据人才，当需要进行相关的分析时，通常都会将这类工作外包出去。
但是，很多参与到农业数据分析的人员，并没有农业的知识背景，这就使得他们在分析时缺少足够的专业性，无法将数据深度挖掘。
一些拥有农业知识背景的人才，却缺少大数据的相关知识和该数据的使用能力，限制了他们对数据的使用。
3.数据保护法律的缺失。
欧洲已经出台了《一般数据保护条例》，保护个人数据的安全，避免出现隐私的泄露，而国内在这方面的工作还很少。
很多厂商都会肆无忌惮地进行数据的收集，侵犯了用户的隐私权。
而在农业当中，也会存在这样的情况，一些数据分析公司很可能会利用农业生产的情况，破坏正常的经济秩序，影响到农业经济的发展。
三、大数据对农业经济的作用
1.推动农业机械化、促进农业生产技术。
高度机械化和高技术的使用是现代农业的两个重要特征，通过大数据的使用，能够有效提升农业的机械化程度和技术水平，推进农业的现代化建设，提高生产效率，保证农业的经济收益。
在实际的使用中，根据数据分析结果，对农业机械进行远程操控，可以让机械更好的发挥出作用，并减少人力的使用，推动农业机械化水平的提升。
同时，使用大数据分析，也会关联很多相关技术，包括传感器、通讯、计算机程序开发等等，提高了农业技术水平。
通过机械和高科技的使用，农业也很容易进入规模化生产，并解放农村劳动力，农村的劳动力将会在进入城市的工业和服务行业当中，增加了农村的收入，促进农村经济的发展。
2.促进农业产业化发展。
通过使用大数据，除了可以改善农业生产本身，还能够农业市场、农产品市场的趋势进行预测，分析农业市场的供求关系。
比如，根据对农产品的品质、价格等等，以及过往不同年份的销量情况，分析接下来消费者可能的选择倾向，从而得到市场对不同农产品的需求，帮助调控农产品的生产投入、调整农产品的产量，优化农产品在副产品生产、包装，以及妥善选择其他农作物的种植，更加合理的进行定价，避免因为盲目种植造成巨大的经济损失。
同时，还能加强市场买卖关系方之间联系的紧密程度，从而推动农业在产业化上的发展。
3.推动农业经济的可持续发展。
通过使用大数据，能够有效的利用农业的资源，提升农业的产量和质量。
另一方面，大数据所涉及的相关技术，对农业生产周围的环境情况进行收集，提高土地使用的合理性，避免因为过度种植降低土地肥力，影响到未来的种植。
同时，大数据
还可以对农业生产进行更加细微的调整，减少农业在生产过程当中的浪费，提高农业废物利用率，为农业的可持续发展提供保证。
4.提高从业者的素质。
大数据技术对使用者有一定的要求，当大数据使用在农业生产中，从业的从业者除了要具备原本农业的相关知识，还必须要能够对计算机技术、大数据技术等有一定了解，同时还需要具备一定的分析能力，保证技术发挥出很高的作用。
首先需要提高当前从业者的技术水平，通过组织学习等方式，加强他们对大数据技术的使用能力。
国家还需要针对农业的需求培养相关的数据分析人才，可以开设专门的学科，推动农业大数据人才的培养。
四、结语
我国在农业生产中推广大数据技术仍然有很多的阻力，这就使得需要国家和社会共同努力。
当前，大数据技术已经表现出了在农业中的作用，通过提高人才培养、出台相关法律等等政策，让大数据在农业当中有更加广泛的应用，让农业生产更加合理，推动农业现代化、产业化和农业经济的发展。
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