农业大数据技术前沿与应用
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。
大数据技术在农业管理中的应用探讨
大数据技术在农业管理中的应用探讨在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，农业也不例外。
农业作为国民经济的基础产业，面临着诸多挑战，如资源短缺、环境污染、农产品质量安全等。
而大数据技术的应用，为农业管理带来了新的思路和方法，有助于提高农业生产效率、优化资源配置、保障农产品质量安全，推动农业可持续发展。
一、大数据技术在农业管理中的应用现状（一）农业生产环节在农业生产中，通过传感器、卫星遥感、无人机等技术手段，可以实时采集土壤温度、湿度、酸碱度、养分含量，以及气象数据、农作物生长状况等大量信息。
这些数据经过分析处理，能够为农民提供精准的种植建议，如选择合适的农作物品种、确定最佳的播种时间和施肥量、进行病虫害预警等，从而提高农作物的产量和质量。
（二）农产品流通环节大数据技术可以对农产品的市场需求、价格走势、销售渠道等进行分析预测，帮助农民和农业企业合理安排生产计划，优化农产品的销售策略。
同时，利用物联网技术，可以实现农产品在运输、仓储过程中的全程追溯，保障农产品的质量安全。
（三）农业资源管理大数据技术能够对土地、水资源、农业投入品等进行有效的监测和管理。
例如，通过对土地利用情况的数据分析，可以合理规划农业用地，提高土地利用效率；通过对水资源的监测和分析，可以实现精准灌溉，减少水资源的浪费。
二、大数据技术在农业管理中面临的挑战（一）数据质量和准确性由于农业数据来源广泛、类型多样，且采集手段和标准不一，导致数据质量参差不齐，存在误差和缺失值。
这给数据分析和应用带来了一定的困难，需要加强数据采集的规范化和标准化，提高数据质量。
（二）数据共享和整合农业数据分散在不同的部门和企业之间，存在数据孤岛现象，难以实现共享和整合。
这需要建立统一的数据平台，打破部门和企业之间的壁垒，促进数据的流通和共享。
（三）技术和人才短缺大数据技术在农业领域的应用需要具备专业知识和技能的人才，包括数据分析师、农业专家、信息技术人员等。
大数据分析在农业领域的应用与创新
大数据分析在农业领域的应用与创新随着科技的不断进步和信息技术的快速发展，大数据分析已经被广泛运用于各个领域，农业领域也不例外。
通过对海量的农业数据进行采集、存储、处理和分析，大数据分析为农业生产提供了更加精准和智能化的决策依据，有效推动了农业的发展与创新。
一、大数据分析在土壤管理中的应用农田的土壤质量直接关系到农作物的生长发育和产量的高低。
传统的土壤管理方式主要依靠经验，无法充分发挥土壤的潜力。
而大数据分析技术可以结合土壤监测站、遥感技术等手段，对土壤进行实时监测和数据采集，同时通过数据分析和模型预测，精准判断土壤的养分状况、水分含量等参数，帮助农民科学合理地施肥、浇水，提高土壤的肥力和保水能力。
二、大数据分析在气象预测中的应用农业的生产效益很大程度上受天气影响。
气象数据是农业生产中至关重要的一部分，通过对大量的气象数据进行采集和分析，可以实现天气的实时监测和预测。
基于大数据分析的气象预测模型能够准确地预测降雨、温度等气象指标，为农民提供农作物的适宜种植时间、病虫害预防等方面的决策依据，提高农业生产的效益和稳定性。
三、大数据分析在农产品质量安全中的应用农产品质量安全一直是农业发展面临的重要问题之一。
利用大数据分析技术，可以对农产品的生产、流通、销售全过程进行全面监测和溯源，实现信息的透明化和可追溯性。
通过对农产品质量数据进行分析，可以快速识别和排查可能存在的质量问题，及时采取措施进行调整和改进，保障农产品的质量安全，增强农产品的市场竞争力。
四、大数据分析在农业机械化中的应用农业机械化水平的提高对于提高农业生产效益和减轻农民劳动强度具有重要意义。
大数据分析技术可以结合农业机械的传感器和物联网技术，实现对农业机械设备的实时监测和故障预警。
通过对大量的农机数据进行分析，可以及时了解农机设备的工作状态和性能指标，帮助农民及时进行农机维修和保养，提高农机的工作效率和使用寿命。
总结起来，大数据分析在农业领域的应用与创新给农业生产带来了巨大的机遇和挑战。
大数据在农业生产中有哪些应用
大数据在农业生产中有哪些应用在当今数字化的时代，大数据正逐渐成为推动各个领域变革和发展的重要力量，农业生产也不例外。
大数据为农业生产带来了前所未有的机遇，从种植到收获，从农产品的质量把控到市场销售，都能看到大数据发挥的关键作用。
首先，大数据在农业生产中的一大重要应用是精准种植。
通过收集和分析土壤的湿度、肥力、酸碱度等数据，以及气候条件如温度、降水、光照等信息，农民能够更加精确地了解每一块土地的特性和需求。
基于这些数据，他们可以精准地选择适合种植的作物品种，并制定个性化的种植方案。
比如，在土壤肥力较高的区域，可以选择种植对养分需求较大的作物；而在干旱少雨的地区，则可以选择耐旱的品种。
在灌溉方面，大数据也发挥着显著的作用。
利用传感器实时监测土壤的水分含量，结合天气数据预测未来的降水情况，农民可以实现精准灌溉。
这样既能确保农作物得到充足的水分供应，又能避免水资源的浪费。
同时，根据不同作物在不同生长阶段对水分的需求差异，调整灌溉的时间和水量，提高水资源的利用效率，降低农业生产成本。
大数据还在施肥管理中扮演着重要角色。
传统的施肥方式往往是基于经验或者大面积统一施肥，容易造成肥料的浪费和环境污染。
借助大数据技术，分析土壤的养分状况和作物的生长需求，农民可以实现精准施肥。
只在需要的时间和地点施加适量的肥料，不仅提高了肥料的利用率，还减少了对环境的负面影响。
除了种植环节，大数据在农业病虫害监测和防控方面也具有重要意义。
通过收集和分析历史病虫害数据、气象数据、作物生长状况等信息，建立病虫害预测模型。
提前预警病虫害的发生，让农民能够及时采取预防措施，减少病虫害带来的损失。
例如，当监测到气温和湿度条件有利于某种病虫害的滋生时，系统会及时提醒农民加强巡查，并提前采取防治措施，如喷洒农药或使用生物防治手段。
在农产品的质量追溯方面，大数据同样功不可没。
每一批农产品从种植、加工到销售的全过程数据都可以被记录和追踪。
消费者通过扫描产品上的二维码或其他标识，就能够获取到农产品的详细信息，包括产地、种植过程中使用的农药和化肥情况、采摘时间、加工流程等。
大数据与人工智能在农业领域的应用与发展
大数据与人工智能在农业领域的应用与发展随着科技的不断进步和信息化的发展，大数据和人工智能已经成为农业领域关注的热点。
它们在农业生产和管理中的应用，不仅提高了农业生产效率，还推动了农业行业的转型升级。
本文将探讨大数据和人工智能在农业领域的应用与发展，以及对农业发展的影响。
一、大数据在农业领域的应用1. 生产数据的采集和处理随着农业现代化的推进，农业生产过程中产生的数据量不断增加，如土壤温度、湿度、光照强度、降雨量等。
利用大数据采集技术，可以实时监测并记录这些数据，帮助农民了解农田的状态，为科学决策提供依据。
同时，通过数据的处理分析，可以为种植管理、施肥浇水等工作提供精细化的指导。
2. 农产品质量追溯大数据技术在农产品质量追溯方面也发挥了重要作用。
通过建立农产品的信息码库，并结合传感器、物联网等技术，可以对农产品进行全程跟踪，追溯其种植、生产、加工、运输等环节，确保农产品的质量安全，提高消费者的信任度和满意度。
3. 农业灾害监测与预警大数据技术可以结合卫星遥感、气象数据等信息源，实时监测农田的变化情况，提前发现并预警农业灾害，如干旱、虫害等。
这为农民提供了准确的灾害信息，可以及时采取相应的措施，减少农业生产的风险和损失。
二、人工智能在农业领域的应用1. 智能农机的应用人工智能技术被广泛应用于农业机械设备中，实现农机的自主导航、智能控制和作业判别。
通过激光雷达、相机等设备的感知，智能农机可以实时感知周围环境，自主规划行进路径，并进行农作物的智能化种植和收割。
这不仅提高了农作业的效率，还减轻了劳动强度，降低了生产成本。
2. 农产品品质评估人工智能技术可以通过图像识别、语音识别等技术，对农产品的品质进行评估。
利用人工智能的算法，可以对农产品的大小、形状、颜色等进行分析和判别，为农民提供精确的农产品分级和定价建议，提高农产品的市场竞争力。
3. 农业病虫害防治人工智能技术可以通过图像识别、深度学习等方法，实现对农业病虫害的自动识别和预警。
大数据技术在农业科学中的应用现状及未来
大数据技术在农业科学中的应用现状及未来随着科学技术的不断进步，大数据技术已逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
由于其强大的数据处理能力，大数据技术开始在许多领域中发挥作用，农业领域也不例外。
本文将探讨大数据技术在农业科学中的应用现状及未来。
一、大数据在农业科学中的应用现状大数据技术在农业科学中的应用广泛而深入。
在农业生产过程中，大数据技术被用于数据分析、决策支持、智能诊断等方面。
具体而言，大数据技术在以下方面发挥了重要作用。
1.农业生产过程中的数据收集和分析农业生产过程中涉及到大量的数据，如气象信息、土壤信息、作物信息等。
这些数据的收集、整理和分析对于农业科学研究和生产管理至关重要。
传统的数据收集方式将会浪费大量时间和人力，因此，大数据技术成为了数据收集和分析的重要手段。
通过使用传感器、物联网等技术，可以实现对于全球农业物联网的数据采集、存储、管理和分析，为农业科学研究和生产管理提供数据支持。
同时，通过利用数据挖掘等技术，可以对农业生产中的各种数据进行分析、处理和推断，帮助农业工作者更好的进行生产管理和决策制定。
2.农业品种及农田适应性研究随着人们对于城市化的需求不断扩大，农村资源和土地资源日趋稀缺。
因此，在农业科学中研究新品种的适应性以及农田的适宜性也成为了一项重要任务。
大数据技术在这一领域中的应用可以实现对不同品种的生长条件和环境影响的研究，从而为农业生产管理提供科学依据。
3.智能农业管理传统的人工流程不仅耗时耗力，而且容易出现错误和偏差。
因此，智能农业管理越来越受到农业生产者的青睐。
大数据技术在农业管理中可以实现自动化和智能化，从而提高生产效率、降低成本和减少人力投入。
例如，利用互联网和大数据技术可以实现对于农田的全天候监测和远程控制，帮助农民实现对农业作物的自动化种植和管理。
二、大数据技术在农业科学中的未来前景随着科学技术的不断创新和发展，大数据技术在农业科学中的应用也将继续扩大和深入。
大数据技术在农业领域的应用与发展
大数据技术在农业领域的应用与发展随着科技的不断进步和发展，大数据技术成为各个行业的重要工具。
在农业领域，大数据技术的应用正在展现出巨大的潜力，为农民、农业企业以及政府部门提供了许多便利和机会。
本文将探讨大数据技术在农业领域的应用与发展，并讨论这些应用对农业可持续发展的影响。
一、农业数据的收集和分析农业领域面临着大量的数据，包括土壤质量、气象数据、农作物生长情况等。
而传统的数据采集和分析方法通常较为困难和耗时。
大数据技术的应用可以实现对农业数据的快速收集和精确分析，提供农民和农业企业决策的科学依据。
例如，农民可以通过配备传感器的农业设备收集土壤和作物数据，然后通过大数据分析这些数据，以帮助他们做出更准确的农作物种植决策，如何施肥、如何灌溉等。
二、农业生产与预测大数据技术还可以应用于农业生产与预测中。
以前，农民通常根据经验和天气预测来决定何时播种和收获农作物。
然而，这种经验和天气预测往往容易出错，导致农作物的减产或损失。
通过收集和分析大量的农业数据，如土壤湿度、降雨量和温度等，可以利用大数据技术进行农作物生长的模拟和预测。
这样，农民和农业企业就可以更准确地决定何时播种和收获农作物，从而提高农业生产效率和降低风险。
三、供应链管理大数据技术在农业领域的应用还可以改善供应链管理。
农产品从农田到市场或超市经历了许多环节，每个环节都需要监控和管理。
通过使用大数据技术，可以实时跟踪农产品的运输、质量和库存等信息，从而提高农产品的可追溯性和溯源能力。
这样，消费者可以更加放心地购买农产品，而农民和农业企业也可以更好地管理他们的供应链，提高农产品的市场竞争力。
四、农业资源管理大数据技术的应用还可以帮助农民和农业企业实现农业资源的合理管理。
通过收集和分析大量的农业数据，可以更准确地评估和管理土地、水和肥料等资源。
例如，可以利用大数据技术分析土壤样本中的营养成分和pH值，从而准确地确定施肥需求，最大限度地提高土地的产出。
大数据技术在农业领域的应用研究与前景展望
大数据技术在农业领域的应用研究与前景展望目录1. 内容简述 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 文献综述 (7)2. 大数据概述 (8)2.1 大数据的技术特征 (9)2.2 大数据在农业领域的重要性 (10)2.3 大数据技术的应用基础 (12)3. 大数据技术在农业领域的应用 (12)3.1 数据采集与集成 (14)3.1.1 传感器数据采集 (15)3.1.2 无人机与卫星遥感数据收集 (17)3.1.3 农业物联网技术的应用 (18)3.2 数据存储与管理 (19)3.2.1 数据仓库与数据湖 (21)3.2.2 数据质量管理与数据治理 (22)3.3 数据分析与处理 (23)3.3.1 数据挖掘与关联规则分析 (24)3.3.2 大数据分析平台与工具 (25)3.4 决策支持与智能应用 (27)3.4.1 精准农业 (28)3.4.2 农业气象预测 (29)3.4.3 农业健康管理系统 (31)4. 大数据技术在农业领域的挑战与机遇 (32)4.1 技术挑战 (33)4.1.1 数据孤岛问题 (34)4.1.2 数据隐私与安全问题 (35)4.1.3 数据分析与挖掘的复杂性 (37)4.2 政策与法律挑战 (38)4.3 经济与社会挑战 (39)4.4 机遇分析 (40)5. 案例分析 (42)5.1 典型应用案例 (43)5.1.1 精准灌溉系统的实施 (44)5.1.2 农产品溯源系统的开发 (45)5.1.3 智慧农业园区的建 (47)5.2 案例评估与分析 (48)6. 前景展望 (50)6.1 发展趋势 (51)6.2 技术发展预测 (52)6.3 政策与市场需求分析 (53)6.4 技术伦理与社会影响 (55)7. 结论与建议 (56)7.1 研究总结 (57)7.2 政策建议 (57)7.3 未来研究方向 (58)1. 内容简述随着全球人口的不断增长和经济的发展，农业生产面临着诸多挑战，如资源短缺、环境污染、气候变化等。
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微型移动信息获取技术
生物传感、微纳米传感器、便携 式传感器等新型设备。
系统性
全面性
2.数据标准化技术
数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统一。 农业领域数据标准化变得极为迫切，信息采集、传输、存储、 汇交的标准规范亟需大量出台。农业基准数据库亟需建立。 农业基准数据库
采集内容 采集方式 采集时间 采集地点 ……
4.数据分析模拟技术
模拟育种 = 大数据+超级计算
种子基因数据+环境因子数据+遗传模型+超级计算 通过计算机动态模拟种子的生产过程、产量形成过程……
5.农业大数据交互式可视化技术
大数据背景下，在交互式数据可视化技术的支撑下，通过对高频
变农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场
农业自然资源数据3500PB
农业市场数据800PB
农业生产数据2500PB 农业管理数据1200PB
农业数据每年将以50%-80%的速度增长
KB MB GB TB PB EB ZB
（103字节） (兆，106字节) (吉，109KB ） (太，1012字节) (拍，1015字节) (艾，1018字节) (泽，1021字节)
海量数据管 理技术
智能仿真模拟
农业 专家 农产品消费 行为模型 专家会 商系统
信息发布
多代理 系统 CAMES模 型系统
介入与反 馈模型
决策 优化
优化调整
农作物生长 机理模型
经济计 量模型 农业智能仿真架构 农业智能仿真架构
农业动态 农业动态 建模技术 建模技术
交互仿真 交互仿真 模拟技术 模拟技术
气候变化专门委员会 （ IPCC ）第四次评估 报告中采用了超过了 29,000 个 观 测 资 料 序 列，第五次报告中使 用的数据量达到了 2.3PB。
（2）生物信息数据
1984年，由NIH创办的基因数据库（GenBank）； 截止2011年4月，在传统数据存储区，共有1.35亿条序列 记 录 ， 包 含 1265 亿 个 碱 基 对 ； 在 WGS （ Whole Genome
农业大数据技术前沿与应用
许世卫 研究员
农业部农业信息服务技术重点实验室 中 国 农 业 科 学 院 农 业 信 息 研 究 所
2014 年 10 月 南京
主任 所 长
内 容
一、农业进入大数据时代 二、前沿技术
三、主要应用
四、未来展望
一、农业进入大数据时代
“大数据”,主要是来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
（4）作物生长监测数据
实时监测仪器、设备全 天候监测，随着设备种类 的增长、价格的降低，监 测点将成指数级增长，所 产生的数据，将快速增长。 仪器监测每10分钟采集 1次数据（60多个指标*5 万次/年）+市场监测数据 +统计监测数据+视频监测 数据 >15G/年
土壤水分监测 -5个指标
视 频 监 测
农业监测预警是现代农业稳定发展的最重要基础之一
现代 农业
产量 形成
产销 流通
产品 消费
信息流揭示 过程模拟 预警与调控
移动采集技术
“农信采”（便携式农产品全息市场信息采集器）是一款新型的农产
品市场信息采集设备。“农信采”的推广应用，将为我国农产品市场信息标 准化、即时性采集带来革命性的变化，可广泛应用于田头市场、批发市场、 零售市场的农产品全息信息采集。
Shotgun ）分区内包含 1914 亿个碱基对，6272 万个基因组序
列。 全部数据若是装订成册，将载满700多辆卡车。
（3）资源环境数据
对地观测（遥感）技术农业资源研究提供空间数据，而且，遥感 监测一直向高时空分辨率、高光谱、多频段方向发展，数据生产能力 越来越强；
美国NASA和USGS研究生产的包括GLS1975、1990、2000、2005 和2005（EO-1）五个子集的一套Landsat卫星影像，总数据量超过5TB；
变动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。
农信采监测数据可视化 农信采监测数据可视化
三、主要应用
大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助决
策的过程中发现大价值。 大数据技术与农业领域的深入耦合，将对我国的
农业市场监测预警、智慧农业生产管理、和农业国家
宏观管理决策带来前所未有的变化！
1.农产品市场监测预警---发现市场风险
传输速率 编码标准 传输方式 传输冗余 …… 存储格式 存储方式 存储安全 数据结构 ……
汇交方法 汇交内容 汇交分类 汇交范围 ……
采集规范
传输标准
存储标准
汇交标准
大数据数据标准化标准体系框架
3.农业大数据分析处理技术
建模技术：
跨域关 联思维 互联网 思维
大数据 思维
数据思 维
产业思 维
二、前沿技术
农业大数据的发展对传统的数据处理 技术体系提出了巨大的挑战，需要我们在 数据采集、数据标准、数据处理、数据分
析、数据展现等方面做全新的技术升级。
1.数据精准获取技术
可穿戴式的信息获取技术
可植入、可嵌入式数据获取技术
实时性 规范性 精准性
平衡表技术：
美农部平衡表 FAO-OECD平衡表
其他消费 出口量 期末库存 库存变化
中国农产品监测预警模型
中国农产品监测预警模型（CAMES）整体模型框架已经形成。总体上来讲， CAMES 要等同于甚至优于 ERS/USDA 的大型系统。其特点是，监测预警的农产品种 类多、品种全，涵盖11大类953个农产品品种；监测预警的空间分布广、区域性 强；监测预警时期包含短期、中期和长期；监测预警模型涵盖气象、投入和管理 等影响因子。
气象数据
生物信息数据
资源环境数据
生长监测数据
农业统计数据
（数据来源：ZDNET《数据中心2013：硬件重构与软件定义》年度技术报告）
1.农业大数据的类型
（1）气象数据
全球气候观测系统（Global Climate Observing System）
2012 年 每 天 新 增
超 过 250GB ， 政 府 间
农业大数据处理平台
预测生成 规律揭示 知识发现
数据分析
预测分析 技术
人工智能 技术
统计分析 技术
联机分析 技术
数据挖掘 技术
数据处理
数据仓库 技术
数据预处 理技术
数据并行 处理技术
数据流处 理技术
多维数据 处理技术
农业大数据计算平台
数据存储
虚拟化技术
平台管理技 术
MapReduce编 程模式
海量数据存 储技术
仿真可视 仿真可视 化技术 化技术
Y a0 a1 X1 a2 X 2 an X n
农作物生长与产量形成机理建模； 农产品消费行为与消费量变化动态建模；
农产品消费 行为与消费 量变化模型
农业 专家 专家会 商系统
多代理 系统 CAMES模 型系统
介入与反 馈模型
决策 优化
基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；
农业部于2012年2月21日颁布，并于2012年5月1日起正式实施。
模型分析处理技术
美国农业部：
多国商品联接模型 （Baseline模型)
食物与农业政策模拟模型 （Fapsim模型）
FAO-OECD：
Aglink-Cosim模型
FAO全球粮食信息预警 系统
类别 生产量 进口量 期初库存 总供给 总需求 消费量 口粮消费 饲料消费 工业消费 2014 14214 223 6236 20673 20673 13523 10886 1658 194 785 39 7112 876 2015 14113 225 7112 21450 21450 13633 10966 1697 203 767 39 7777 665 2016 14016 226 7777 22019 22019 13706 11011 1733 211 751 40 8273 496 2017 13988 227 8273 22488 22488 13787 11060 1768 220 739 41 8660 387
生长监测-16个指标
气 象 监 测 -24 个 指 标
土壤养分监测 -15个指标
yw
y
i
n
wi
(T j , R j , L j , S j ,......)
（5）农业统计数据
农业部统计报表 农业综合调查制度 农村经营管理情况统计报表制度 全国乡镇企业统计报表制度 农业资源环境信息统计报表制度 全国土壤肥料专业统计报表
据，并命名与之相关的技术发展与创新。互联网行业是大数据
应用的领跑者，目前，大数据正在加速向农业领域拓展。
基础架构
关键分析
主要应用
开源的项目
农业的新变化
随着传感器、智能移动设备、互联网等的发展，数 据呈现爆炸式增长。
量大
地域性
农 业
数据无处不在
季节性
类杂
数据无时不有
特点 实时
多样性 周期性
复杂
数据无物不生 数据无人不感
搭建农业监测预警研究空间
是中国农科院信息所农业信息学科建设和发展的集中体现。是在线协商
的良好平台，也是农业信息分析等学科研究的重要载体。农业监测预警空间 建有中国农产品监测预警系统、中国农业监测预警数据库系统、在线会商系 统等多套应用系统及先进硬件支撑环境。
具有4大功能：
实时监测
信息提取
大数据处理
Windows mobile版本 安卓版本