基于大数据的智慧农业发展研究
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。
大数据技术在智慧农业中的应用研究
大数据技术在智慧农业中的应用研究随着科技的发展，大数据技术已经渗透到许多领域中，智慧农业也不例外。
大数据技术在智慧农业中的广泛应用，为农业生产提供了前所未有的精准化决策支持和风险管理能力，成为农业信息化发展的重要组成部分。
一、大数据技术在智慧农业中的应用1.动态土壤属性模型在传统农业生产中，农民通常通过感官经验判断土壤的水分、肥力等属性，往往存在误差。
而大数据技术可以通过多维度的土壤采样和数据分析，建立土壤属性模型，并实时监测土壤的质量和肥力。
2. 智能灌溉系统农业灌溉是农业生产的重要组成部分，而传统的灌溉方式存在着浪费水源、浪费劳动力等问题。
基于大数据技术的智能灌溉系统，可以通过物联网技术实时监测灌溉水的使用情况，并根据气象、土壤等数据自动调节灌溉水的用量及灌溉时间，从而实现精准灌溉，节约自然资源。
3. 病虫害预测与管理病虫害是农业生产的常见问题，而大数据技术可以通过对大量的病虫害数据的分析，建立预测模型，用于预测未来的病虫害情况，进而提前做好防治工作。
此外，大数据技术还可以实现对病虫害防治的精准监测，提高农业生产质量和产量。
4. 智能植保系统智能植保系统是基于大数据技术、物联网技术和人工智能技术的综合平台，可实现对作物长势、病虫害、气象等多种数据的实时监测和分析，基于数据和算法，自动化地实现植保决策和植保操作。
可以大大提高作物农药防治的准确性和有效性，同时也减少了农民的农药使用和劳动强度。
二、大数据技术在智慧农业中面临的问题虽然大数据技术在智慧农业中的应用已经日趋成熟，但实际上仍然存在着许多问题和挑战。
一方面，当前农业行业的数字化程度比较低，传感器、数据采集等硬件设施和专业人才缺乏，导致生产数据不足、精度不够，无法达到大数据分析的标准。
另一方面，大数据应用中面临的法律、安全和隐私等方面的问题，如大型数据中心的安全、数据的产权、共享、保密等方面的问题，都需要得到应有的重视和保障。
三、发展智慧农业的建议在当前大数据技术迅猛发展的背景下，发展智慧农业已经成为农业信息化发展的必然趋势。
大数据在智慧农业领域的应用与分析
大数据在智慧农业领域的应用与分析随着科技的不断进步和发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，大数据在智慧农业领域的应用与分析正逐渐受到人们的关注。
智慧农业是指利用现代化的技术手段，如云计算、物联网、人工智能和大数据分析等，在农业生产过程中提高效率、降低成本、优化决策，以实现现代农业的目标。
下面将详细介绍大数据在智慧农业领域的应用与分析。
首先，大数据在智慧农业中可以用于实时监测和预测农作物生长情况。
通过传感器和物联网技术，可以收集到农田土壤湿度、温度、光照等数据，并结合历史数据进行分析。
这样的实时监测和预测可以帮助农民根据实际情况进行灌溉、施肥等农作物管理措施，提高农作物的产量和质量。
其次，大数据在智慧农业中还可以应用于精准农业管理和决策支持。
通过解析大规模的历史农业数据，可以得出关于农作物生长、病虫害防治、天气变化等方面的规律和模型。
然后，根据这些模型，农民可以制定出更准确、更科学的农业管理方案。
同时，结合实时监测数据，还可以及时发现异常情况，采取相应的措施，避免损失。
此外，大数据在智慧农业领域的应用还包括农产品溯源和品质监控。
通过对农产品生产、加工、销售等各个环节的数据进行记录和分析，可以实现农产品的全程追踪。
消费者可以通过扫描产品上的二维码或输入产品编号等方式，获取产品的生产地、生产时间、生产工艺等信息，以确保产品的安全和品质。
同时，监控农产品的质量也可以帮助农民提高产品的市场竞争力。
另外，大数据在智慧农业中还可以用于农业保险和风险管理。
农业生产过程中受到天气、病虫害等多种因素的影响，具有较高的风险。
利用大数据分析，可以对农业生产中的风险进行预测和评估，并提供相应的农业保险服务。
这样，农民可以在遇到不可预测的灾害时得到相应的赔偿，减轻经济压力。
同时，通过风险管理和预警系统，农民可以及时采取措施来减少损失。
最后，大数据在智慧农业领域的应用还可以促进农业与农产品加工业以及农产品销售业的深度融合。
大数据技术在智慧农业中的应用与创新
大数据技术在智慧农业中的应用与创新随着科技的发展和人们对生活质量的要求不断提高，智慧农业作为一种融合了信息技术和农业的新型农业模式，已经成为现代农业发展的重要方向。
而大数据技术作为智慧农业的核心支撑，不仅可以提高农业生产的效率和质量，还可以帮助农民进行科学决策，实现农业可持续发展。
本文将详细探讨大数据技术在智慧农业中的应用与创新。
一、大数据技术在农业数据采集与监测中的应用1. 农业传感器技术的应用农业传感器技术可以实时感知和监测农田环境的温湿度、土壤湿度、光照强度等参数，将这些数据通过物联网技术传输到数据中心，形成大数据。
通过分析这些大数据，农民可以准确掌握农田环境变化趋势，及时调整种植管理措施，提高农作物的产量和质量。
2. 遥感技术在农业资源调查中的应用遥感技术可以通过卫星、飞机等远距离的方式，获取农田土地利用、作物生长情况等信息。
结合大数据处理技术，可以对农田资源进行精准调查和分析，为农业生产提供科学依据。
例如，可以通过遥感图像分析确定最佳的农田利用方式，优化种植结构，提高农业效益。
二、大数据技术在智能农机和精准农业中的应用1. 大数据与智能农机的结合智能农机配备了传感器、导航系统等先进设备，可以自动获取农田土壤、作物生长等信息，并根据大数据分析结果自主调整农机的工作模式和路径。
这样一来，农民可以通过智能农机实现精细化的农业生产，减少人工成本，提高农作物品质。
2. 大数据在农业病虫害监测中的应用利用大数据技术可以及时监测和预测农田中的病虫害情况。
通过对大量的病虫害数据进行分析，可以建立起病虫害的预警系统，及时采取相应的防治措施，减少农作物的损失。
此外，还可以通过数据分析找出病虫害的规律和影响因素，为农业科研人员提供决策参考，促进农业科技创新。
三、大数据技术在农产品质量追溯和市场预测中的应用1. 农产品质量追溯体系的建立通过大数据技术，可以对农产品的生产、加工、运输等环节进行全程数据化记录和监管，建立起完整的农产品质量追溯体系。
大数据技术在智慧农业中的应用
大数据技术在智慧农业中的应用随着社会和科技的不断发展，智慧农业成为了当前最热门的研究方向之一。
在农业领域中，大数据技术的应用越来越受到人们的重视，这不仅是因为大数据技术能够产生更精细的数据分析结果，也因为它对于区域性农业生产的管理和规划都能起到巨大的改善作用。
本文将着重介绍大数据技术在智慧农业中的应用，包括作物种植规划、气象数据采集和农产品市场分析等。
一、作物种植规划智慧农业的重点之一是实现农业生产的数字化和信息化，这一点对于作物种植规划来说也是非常重要的。
传统的农业生产种植规划通常是根据经验模式来进行的，缺乏充分的科学依据。
而如今，引入大数据技术后，农业从业者可以从历史大数据和气象数据中获取信息，分析植物的生长情况、土壤的含水量等因素，以便在关键期间进行有效的农业管理。
通过这种方式，还可以得出植物生长和开花的最佳时间、适宜的土壤条件等，而这些都是传统种植规划所达不到的。
二、气象数据采集气象数据是智慧农业中不可或缺的一个环节，大数据技术的应用即使在这个环节中也能够起到重要的作用。
气象数据采集主要是针对气温、风速、湿度等气象因素的检测和监控，以便在重要气象事件发生时对农业生产产生影响。
在传统的农业生产中，单独的气象数据并无法令农业从业者得出什么具体的结论。
而在大数据技术的帮助下，农业从业者可以通过对历史大数据和气象数据的分析，得出特定气象事件下作物的生长情况、植物提前或者延迟成熟的概率等，在实际种植中进行科学的规划。
三、农产品市场分析大数据技术在智慧农业中的应用还体现在农产品市场分析上。
通过大数据技术对市场、价格、市场需求等信息进行搜集和分析，从而更好地调查和预测农业生产的市场前景、了解产品市场竞争优势和市场价格波动性，从而更好地做出规划决策。
通过该项技术，可以提高农村和城市农产品的紧密联系，加强农产品生产与市场营销的衔接，有助于利用市场机制为农业生产提供新的经营渠道。
总结而言，大数据技术在智慧农业中的应用是非常重要的，它不仅能够提高农业生产的精细化和智能化水平，还能够在一定程度上提高农业生产的效益。
基于大数据和人工智能的智慧农业农事决策研究
基于大数据和人工智能的智慧农业农事决策研究智慧农业是指利用先进的信息技术、大数据和人工智能等技术手段，以提升农业生产效率、降低资源消耗、改善农田环境和农产品质量等为目标的农业模式。
而农事决策是指在农业生产中，根据不同因素进行决策和调整，以达到最佳的农业生产效益和农田可持续利用的目标。
因此，基于大数据和人工智能的智慧农业农事决策研究对于提升农业生产的效益至关重要。
一、智慧农业的概念和特点1.1 智慧农业的概念智慧农业是指利用信息技术、大数据、物联网和人工智能等技术手段，对农业生产过程进行全面的监测、分析和调控，以提升农业生产效率、降低资源消耗和改善农田环境。
1.2 智慧农业的特点智慧农业具有信息化、智能化、精细化和可持续化等特点。
通过应用先进的技术手段，如传感器网络、云计算、机器学习和自动化控制等，实现农业生产全过程的精确监测、智能分析和自动化决策调控。
二、大数据在智慧农业中的应用2.1 大数据的概念和特点大数据是指规模庞大、类型多样、快速产生的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以发现新的数据关联性和模式，从而提供有价值的信息。
2.2 大数据在智慧农业中的应用2.2.1 农业气象数据分析通过收集和分析农业气象数据，如温度、湿度、降雨量等，可以为农业生产提供准确的气象预报和农事决策支持。
2.2.2 土壤监测与施肥管理利用大数据技术对土壤进行监测和分析，可以为农民提供土壤质量评估和施肥建议，从而优化农田的施肥管理。
2.2.3 病虫害监测与预警通过大数据分析农田中的病虫害数据，可以实现病虫害的实时监测和预警，提早采取防治措施，保障农作物的健康生长。
三、人工智能在智慧农业中的应用3.1 人工智能的概念和特点人工智能是指模拟、延伸和扩展人类智慧的科学和技术，通过模拟人类的思维和决策过程，实现智能的判断、推理和学习能力。
3.2 人工智能在智慧农业中的应用3.2.1 农田的精准灌溉利用人工智能技术对农田的土壤湿度、作物生长状态等数据进行分析和学习，实现农田的精准灌溉，确保农作物的水分合理利用。
大数据分析在智慧农业中的应用案例分析
大数据分析在智慧农业中的应用案例分析智慧农业是指通过应用先进的技术手段和大数据分析来提高农业生产效率、资源利用率和农产品质量。
大数据分析作为智慧农业的重要工具，可以帮助农民们更好地管理农田、农作物和农业设施。
本文将针对智慧农业中大数据分析的应用案例进行分析。
案例一：土壤分析和农作物管理土壤分析是农业生产过程中的一项关键工作，而大数据分析可以帮助农民们更好地进行土壤分析和农作物管理。
传感器技术可以用于收集土壤的湿度、温度和肥力等数据，这些数据被传送给大数据平台进行分析。
通过大数据分析，农民们可以更好地了解土壤的情况，包括其养分、有害物质和PH值等，从而更好地调整农作物的施肥方案、灌溉量和种植季节。
此外，大数据分析还可以帮助农民们预测病虫害的发生风险，并提供相应的治理方案，有助于提高农产品产量和质量。
案例二：气象数据分析和灾害预警农业生产受天气条件的影响较大，而大数据分析可以通过分析气象数据，帮助农民们制定更准确的农业生产计划和灾害预警系统。
通过收集气象数据，如降雨量、温度、风速等，结合农作物生长模型和经验数据，大数据分析平台可以预测农作物生长、病虫害发生和受灾情况。
根据这些预测结果，农民们可以调整种植计划，采取相应的防治措施，以减少灾害损失和提高农产品产量。
案例三：市场分析和农产品销售在大数据时代，市场分析对于农产品销售至关重要，而大数据分析可以提供农产品市场的动态信息和潜在客户的需求。
通过分析市场数据，如价格、需求量、供应量等，农民们可以更好地了解市场的趋势和竞争状况，从而调整生产规模、产品品种和销售策略。
此外，大数据分析还可以帮助农民们进行精准营销，根据不同地区和客户的需求，推出相应的农产品，提高农产品的竞争力和附加值。
案例四：养殖管理和动物健康监测大数据分析在智慧农业中也可以应用于养殖业。
通过安装传感器和监测设备，收集养殖场的环境数据和动物健康数据，如温度、湿度和动物体温等。
通过大数据分析，农民们可以实时监测养殖场的环境条件和动物的健康状况，从而及时采取相应的措施，如调整温度、加强疫病防控，保障动物的健康和生产效益。
基于大数据的智能智慧农业决策系统研究
基于大数据的智能智慧农业决策系统研究随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
农业作为国民经济的重要组成部分，也需要利用大数据技术来提高农业生产效率和决策的智能化。
本文将探讨基于大数据的智能智慧农业决策系统的研究。
一、引言随着全球人口的增长和产业结构的调整，农业面临着越来越大的挑战。
为了提高农业生产的效益和品质，农业决策过程需要更多的数据支持和智能化的决策方法。
基于大数据的智能智慧农业决策系统的研究应运而生。
二、大数据与智能农业的关系大数据技术的出现和发展为智能农业提供了更多的机会。
通过对农业生产中产生的海量数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为农业决策提供可靠的依据。
同时，智能农业的发展也为大数据技术提供了更多的应用场景。
三、大数据在农业生产中的应用1. 数据采集：利用传感器、监测设备等技术手段，对农田、牲畜等进行实时数据采集，包括土壤湿度、气象数据、动物行为等。
2. 数据存储和管理：设计合理的数据存储和管理系统，将采集到的数据进行整理和存储，以备后续的分析和决策。
3. 数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对农业生产数据进行挖掘，发现隐藏的规律和趋势，并提供决策支持。
4. 决策模型建立：基于大数据分析的结果，建立农业决策模型，包括生产管理、市场预测、资源调配等方面的决策模型。
5. 决策支持系统开发：开发基于大数据的智能农业决策支持系统，为农业决策者提供智能化的决策支持和辅助。
四、智能农业决策系统的关键技术1. 数据挖掘与分析技术：包括数据清洗、特征选择、数据转换和模型选择等。
2. 机器学习算法：应用机器学习算法对农业大数据进行建模和预测，包括神经网络、支持向量机等。
3. 知识表示和推理技术：利用本体论和语义网络等技术来表示和推理农业知识，为决策系统提供丰富的知识库。
4. 分布式计算和存储技术：为了处理海量的农业数据，需要应用分布式计算和存储技术来提高系统的性能和可靠性。
大数据与智慧农业的深度融合
大数据与智慧农业的深度融合：开创农业新纪元随着科技的飞速发展，大数据技术正在逐步渗透到各个行业，尤其在农业领域，大数据与智慧农业的深度融合正开创农业的新纪元。
智慧农业，即利用现代信息技术，实现农业生产、管理、经营全过程的智能化，以提高农业生产效率、降低成本、增加收益。
而大数据技术则为智慧农业提供了强大的数据支持和技术保障。
一、大数据助力农业生产在农业生产中，大数据技术可以帮助我们获取更全面、更准确的信息，从而更好地指导农业生产。
例如，通过收集和分析气象数据、土壤数据、作物生长数据等，我们可以预测天气变化、土壤肥力、作物病虫害等，从而为农民提供合理的种植计划和防治措施。
此外，大数据还可以帮助农民优化种子选择、肥料配比、灌溉方式等，以提高农作物的产量和质量。
二、大数据提升农业管理效率在农业管理中，大数据技术可以实现精细化管理和智能化决策。
通过对农业生产全过程的监测和分析，我们可以及时发现和解决生产中存在的问题，从而提高农业管理的效率和精度。
例如，利用大数据技术对农田灌溉系统进行智能化调度，可以大大提高水资源的使用效率；通过数据分析，还可以实现对农田环境的智能化调控，以满足作物生长的最佳环境条件。
三、大数据推动农业经营模式创新在农业经营方面，大数据技术可以帮助农民实现农产品销售的精准定位和智能化管理。
通过对市场信息的收集和分析，农民可以更好地了解市场需求，制定合理的销售策略，提高农产品的附加值。
同时，大数据技术还可以帮助农民实现农业资源的优化配置，提高农业生产的整体效益。
此外，大数据还可以帮助农民建立与消费者之间的直接联系，实现农产品的个性化定制和精准配送，提高消费者的满意度。
四、展望未来随着大数据与智慧农业的深度融合，我们有理由相信，未来的农业将更加智能化、高效化。
首先，随着物联网、人工智能等技术的进一步发展，农业生产将更加自动化、智能化，大大提高生产效率。
其次，随着大数据技术的不断完善和应用范围的扩大，农业将更加精细化、精准化，为农民提供更加全面、准确的信息支持。
基于大数据分析的智慧农业系统设计与实现
基于大数据分析的智慧农业系统设计与实现一、引言随着科技的不断发展和人们对粮食安全和农业生产效率的不断追求，智慧农业系统逐渐成为农业领域关注的热点。
基于大数据分析的智慧农业系统为农民提供了更精确、高效的农业生产技术和管理手段，能够提升农业生产效益，减少资源浪费与环境污染。
本文旨在对基于大数据分析的智慧农业系统的设计与实现进行探讨。
二、基于大数据分析的智慧农业系统的背景智慧农业系统是指通过云计算、物联网、大数据等技术，对农业生产过程进行数据采集、传输、分析和应用，从而实现科学化、智能化的农业生产管理。
大数据分析作为智慧农业系统的核心技术，能够对农业生产相关数据进行全面、深入的分析，为农民建议决策提供科学依据。
三、基于大数据分析的智慧农业系统的设计要点1. 数据采集与传输基于大数据分析的智慧农业系统需要通过传感器、监测设备等手段采集农田土壤、气象、作物生长等相关数据，并将数据传输到数据中心进行存储和分析。
2. 数据存储与处理数据中心应具备强大的数据存储和处理能力，能够应对海量数据的存储和分析需求。
同时，数据中心还应具备数据清洗、数据整合、数据挖掘等功能，从原始数据中提取有价值的信息。
3. 数据分析与决策支持大数据分析模型和算法的应用是基于大数据分析的智慧农业系统的核心内容。
基于农业过程中所涉及到的大量数据，通过数据分析技术，可以对种植的地理环境、气象条件、病虫害预防等方面进行建模与分析，为农民提供决策支持和优化种植方案的建议。
四、基于大数据分析的智慧农业系统的实现过程1. 数据采集与传输通过布设传感器等设备，采集作物生长状况、土壤湿度、气象数据等关键信息，并将这些数据通过物联网技术传输到数据中心。
2. 数据存储与处理数据中心接收传输过来的数据，并进行数据存储和处理。
数据存储可以采用云计算技术，通过数据中心的服务器进行存储。
数据处理包括数据清洗、数据整合和数据挖掘等环节，旨在提取有价值的信息。
3. 数据分析与决策支持基于存储和处理的数据，运用大数据分析模型和算法，对土壤状况、气象变化等进行分析，预测作物生长的趋势和病虫害的发生概率。
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智慧农业是以现代信息技术为手段，运用先进的物联网、智能技术以及大数据等技术对农业的生产经营进行智能化管理，从而实现农业生产的种植精准化、管理可视化、决策智能化的新型农业生产管理模式。
2018年1月29日国务院办公厅发布了《关于推进农业高新技术产业示范区建设发展的指导意见》，该意见明确提出将发展智慧农业作为我国农业高新技术产业发展的重要目标。
近年来，随着云计算、大数据、物联网技术、深度学习、机器学习、无线网络技术、传感技术、嵌入式等技术的深入发展与逐步实现，多种新技术与智慧农业相融合，为建设智慧农业提供了新的发展途径和选择。
1 智慧农业发展的现状和存在的问题1.1 基础设施落后要实现应用信息技术及自动化控制技术，对土地、作物等实现精准化、差异化、智能化的操作和管理，在生产过程中需要大量使用自动化、智能化的农业机械，如智能化播种机、施肥机、喷洒机、抽水机、粉碎机等，而目前我国大部分地区的农业基础设施仍旧落后，大型现代化农机设备较少。
智慧农业基础设施成本高体现在机械设备成本高和信息化成本高两方面。
高科技机械农具的高价格使其在农业成产中的普及程度受到限制，制约了智慧农业发展。
而网络基础设施如农村宽带、光纤设施覆盖率的不足也远远不能满足智慧农业发展的需要。
信息化成本高，在一定程度上延缓了农村信息化建设与推进，也间接阻碍了智慧农业的发展。
1.2 信息化水平低目前我国智慧农业信息数据标准化程度低，数据采集覆盖面不足，农业数据缺乏准确性与权威性。
农业信息数据整合程度低，缺乏信息数据共享。
智慧农业的正常运转需要多种数据信息，而信息的掌控者往往归属于不同部门，又因为制度体制问题导致部门之间的运作相互独立，不能将信息数据进行充分共享，造成信息数据资源的大量浪费与闲置。
我国农业信息平台较少，企业针对农业生产建立的信息应用网站、数据分析平台都规模较小、内容复杂且信息准确度未经政府确认，使许多农业类信息平台的数据分析的精准性、时效性减弱，导致我国农业信息数据对智慧农业生产的指导功能降低，智慧农业生产的不确定性增大。
2 大数据信息满足了智慧农业发展的诉求智慧农业是集成专家智慧与知识，充分应用大数据技术，实现农业生产环境的智能感知、分析、预警、决策、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
在智慧农业的发展过程中，需要针对土壤资源、气象环境、农业生产资源、农产品生产流程等诸多要素统计区分监测，才能进行最为合理的优化配置。
在大数据快速发展的今天，其云计算与物联网的技术发展优势弥补了传统聚类分析、抽样调查等数据信息收集不足的现实问题。
借助海量的大数据信息，小到具体农业生产企业的生产流程监测数值等微观数据，大到气象灾害数据、市场信息数据、农产品对外贸易数据、农业产量或产值等宏观数据，依托大数据技术对海量数据进行数据分析、数据挖掘是提高农业生产质量与效率的必要基础，也是落实智慧农业发展要素的根本目标。
大数据技术优势对智慧农业的发展需求提供了技术保障和支持。
3 利用大数据发展智慧农业的实施策略3.1 发挥政府职能、加强政策导向党的十八大为中国新农村发展指明了方向，即在新农村建设过程中农业要逐步向智慧农业发展。
各级政府应结合国家在宏观层面提出的智慧农业的发展思路，制定符合本地区实际的合理的智慧农业发展规划，制定与智慧农业发展相关的研发、推广、培训等配套政策，加大资金投入，划拨专项基金和专项补贴，同时拓宽投资渠道，积极引进成熟的大数据公司进行农业大数据研发，创立农业物联网企业，鼓励社会资本进入智慧农业领域，完善相关法律法规，为智慧农业发展提供法律保障和政策支持，推进大数据在智慧农业领域的快速发展。
3.2 建设智慧农业平台、实现农业的科学化和规范化管理利用互联网新技术，建设集展示、服务、管理功能为一体的农业管理服务信息化平台。
平台的核心是构建农业大数据系统平台，平台构建数据采集、数据处理、数据分析、数据展示、数据应用服务等功能模块，同时做好数据安全保障。
围绕智慧农业数据应用需求，利用互联网、流媒体、传感器等多重途径获取官方数据（政府部门或者事业单位直接提供的数据或者数据接口）、半官方数据 （各行业协会）、各个平台数据、网络抓取数据等作为计算资源和网络资源，对获取的数据进行清洗、过滤，提取出有效数据。
将有效数据存入对应库中，再通过算法搜获、归类，获取有效信息，利用数据挖掘的不同模型不同算法，深入数据内部，挖掘出数据价值。
通过对数据挖掘的结果进行一些行为预测和走势预测。
大数据的行为预测对于智慧农业来说可以作为一个标准，在农业智能管控、农业数据预警、农业生产环境监测等领域发挥重要作用。
农业大数据系统的建立可以为提高农业数据的管理和［收稿日期］2019-03-05基于大数据的智慧农业发展研究刘 璐（衡水学院 数学与计算机学院，河北 衡水053000）［摘 要］智慧农业是未来农业发展的主要方向与模式，但智慧农业目前仍存在基础设施落后、信息化水平低等诸多问题，大数据发展满足了智慧农业发展的诉求，通过发挥政府职能、加强政策导向；建设智慧农业平台、实现农业的科学化和规范化管理；构建智慧农业技术保障团队、提供农民技术培训等多种举措并行推动基于大数据的智慧农业快速发展。
［关键词］大数据；智慧农业；物联网［中图分类号］F323.3 ［文献标识码］A-280-综合应用能力提供数据和技术保障，为云计算数据中心提供数据管理、维护、分析等功能。
同时，在智慧农业平台中建设农产品电商网站，通过网络爬虫等技术手段抓取京东、淘宝等网店数据，分析农产品销售价格、销售量、销售排名、农产品商铺分布等数据，并对数据进行分析研判，为农民生产农产品的品种、时机等提供信息方向，为未来农产品的销售拓宽渠道。
第三，构建物联网监测系统。
利用温度传感、湿度传感等物联网传感器监测传递基础数据，并对数据进行数据分析，一方面能够实时了解生产基地生产管理的各个环节，另一方面也为相关政府部门和科研机构开展农业生产科研分析提供基础数据，有利于研究的开展，使政府机构和农业研究机构可为互联网用户提供更准确及时的农业综合信息服务。
智慧农业平台的搭建，有利于促进信息化与农业现代化的融合发展、推进农业管理智慧化和农业生产智能化的发展，实现农业管理的科学化和规范化。
3.3 构建智慧农业技术保障团队、提供农民技术培训智慧农业具有农业科学化生产知识、互联网信息化应用技术、数据化分析技术以及农机设备智能化运行技能等多种高层次要求，迫切需要既掌握农业知识又懂现代化信息技术的高素质人才。
同时要保障智慧农业平台的顺利运转，需要大批高层次的农业信息技术专业人才和高素质的新型农民。
目前，农业信息化建设与人才培养仍然是高校、科研院所的薄弱环节，各地方政府的科技部门应该加大农业信息化领域的研发投入及教育培训，提供多种培训渠道，可以依托本地的大学、职业学校、实训基地等承担培训任务，针对农民开设计算机网络课程，定期举办面向农民的培训班，通过提高农民掌握计算机的能力来提高农民信息技术水平，确保从事农业生产经营的劳动者都能掌握一定的农业生产知识和新型专业技能，并通过多媒体和远程教育等方式为农民提供最新的信息技术。
多渠道、多维度地开展培训工作，培养一批高层次的农业信息技术专业人才，投入农业信息化的实践应用，为我国智慧农业的发展提供后备人才，实现标准化、组织化、智能化信息化新型农业。
只有通过培育高素质的农业从业者才能加速智慧农业的建设步伐，从而提高农业发展水平。
[参考文献][1] 钱堃,张霄飞,鲍晓娜.智慧农业发展策略探析[J].山西农经,2016(13).[2] 韩秀艳,孙涛.我国智慧农业发展路径设计及其优化策略研究[J].陕西农业科学,2016(12).[3] 肖冰,陈丽娟.我国智慧农业的发展态势、挑战及对策研究[J].农村金融研究,2018(08).（上接279页）单从应用型民办高校与企业的合作来看，少数具有一定规模与实力、在行业中具备较强影响的企业在选择合作伙伴时，由于其对拟合作高校不熟悉、不了解，存在信息不对称问题。
解决这种不对称则似乎要在信息搜寻成本与搜寻次数之间进行权衡。
增加对民办高校的了解（增加搜寻次数）会增加搜寻成本，减少搜寻次数，则不能缓解信息不对称。
除却合作利益点之外，一个次优化的选择方式是优先选择至少与自身实力均等的合作对象。
地位上的不平等也是造成合作上的困境。
另外，体制因素也是造成公私产学研合作的困境之一。
3 应用型民办高校产学研合作教育发展对策3.1 打造科研新方向在遵照应用型本科高校的办学定位的前提下，在尊重科研规律、夯实原有科研基础的前提下，奋力打造科研新方向。
在强调现有科研成长基础上，突出面向企业、面向市场等主体的应用型科学研究，突出产学研一体化，构筑产-学-研的完整链条，发挥协调机制和功能，促进科研成果的转化，以期在较短时间内形成经济效益和社会效益。
3.2 完善科研主体建设高校的产学研离不开人才。
民办高校在强化产学研的过程中，不仅要强化科研队伍建设，更要保证科研成果的先进性，也要强化围绕产学研合作教育各环节所关联的人才队伍建设，畅通产学研合作完整链条。
坚持外引内联，完善科研主体建设，服务科学研究活动。
（1）大力发展自主或联合培养研究生教育，共享合作单位无形资产和师资，以提高学校师资能力。
（2）继续引进和培养具有较高水平的科研带头人，以现有科研平台为核心，引进与平台研究直接关联的高水平学术带头人，发挥对平台的牵引作用。
（3）注重科研主体跨部门、跨专业、跨方向的交流，发挥多学科交叉作用，整合研究资源，形成整体研究特色和优势。
（4）注重对中青年教师的培养和培育，发挥老专家的传帮带作用。
甄别有学术培养潜力、有志于开展科研的中青年教师进行重点培养，打通其科研成长通道，尽快提升能力和水平。
3.3 构筑产学研合作教育核心平台在高校办学过程中，应着重强化需求导向的科研团队建设和科研攻关能力提升计划，重点围绕我国目前重点发展的产业和技术产业开展相关科技研发。
各高校可以借助自身的科研优势，围绕新兴及重点产业，以产研带动学研，构筑产学研合作教育核心平台。
各平台强调自身深度科研的同时，注重平台之间的关联，形成代表性科研成果。
3.4 搭建产学研合作教育衍生平台构筑科技信息平台、协同创新平台、技术转移平台、成果转化平台、人才培养平台、知识产权平台等各类平台建设。
各平台的主要功能有：（1）收集和获取国内外与重点建设产业相匹配的科技信息，也包括自身科技成果信息的对外推介。
（2）加强对产业科技成果的转化、各类技术的转让，以及相应的知识产权建设。
（3）将产学研合作成果辐射至高校学科专业建设与人才培养各环节中，提高人才培养质量。
3.5 完善经费投入民办高校由于其资源的稀缺性导致其资源使用面相对狭窄。