大数据在智慧农业中的应用
大数据技术在智慧农业中的应用案例
大数据技术在智慧农业中的应用案例随着科技的不断进步，大数据技术逐渐渗透到各行各业中，为其带来了巨大的变革。
而智慧农业作为现代农业领域的一项重要发展方向，也在大数据技术的助推下迎来了蓬勃的发展。
本文将通过介绍几个实际的案例，展示大数据技术在智慧农业中的应用，以及对农业生产的促进作用。
一、精准农业与农场管理在传统农业中，农民大多凭借经验和直觉来制定农作物的种植方案，往往会受到天气、土壤状况等因素的影响，导致产量和质量的不稳定。
而利用大数据技术，可以通过传感器、卫星图像等手段对农田的土壤、湿度、温度等多个指标进行实时监测，从而实现对农田的精准管理。
举个例子，某农场运用大数据技术，通过传感器监测土壤中的营养状况、湿度以及气候等因素，将数据传输至农房的控制中心。
农民可以通过中心的数据分析和专家算法预测，及时调整灌溉、施肥、农药等农田管理措施，从而实现农田的精准化管理。
这种精细化的管理不仅可以减少农药、化肥的使用量，降低生产成本，还能提高作物的产量和质量，提高农场的经济效益。
二、智能养殖与动物健康监测除了精准农业，大数据技术也在养殖业中得到了广泛应用。
智能养殖系统通过使用传感器、互联网等技术手段，对养殖场的环境因素、动物行为等进行实时监测和数据采集，帮助养殖户实现智能、高效的养殖管理。
以家禽养殖为例，农民可以通过安装温度、湿度、二氧化碳等传感器，实时监测养殖场的环境指标。
当环境指标超过设定的合理范围时，系统会自动报警提醒养殖户进行调整。
同时，通过对动物行为和饲料消耗等数据进行分析，可以帮助判断养殖动物的健康状况，并及时采取相应的养殖措施，减少养殖病害的发生。
三、农产品溯源与供应链管理消费者对食品安全和质量的关注日益增加，因此在农产品溯源和供应链管理方面采用大数据技术也变得尤为重要。
通过对农产品生产、加工、运输等各个环节的数据进行追溯和记录，可以实现对农产品全生命周期的监管和控制，提高农产品质量和安全性。
例如，在奶制品行业中，利用大数据技术可以追溯奶源、牧场管理、乳制品加工等各个环节的数据，为监管部门和消费者提供可信的产品信息。
大数据在智慧农业中的应用
大数据在智慧农业中的应用随着科技的进步和农业产业的发展，大数据在智慧农业中的应用逐渐展现出巨大的潜力。
传统农业往往依赖于经验和人工操作，效率低下且容易受到天气、病虫害等因素的影响。
而通过大数据技术的应用，农业生产可以更加科学和高效，为农民提供更多的决策依据。
本文将探讨大数据在智慧农业中的应用，包括数据采集与分析、决策支持、精准农业和市场预测等方面。
一、数据采集与分析在智慧农业中，大数据的应用首先体现在数据采集与分析方面。
传感器技术的发展使得农田中的气象信息、土壤状态、植物生长情况等能够被实时监测和收集。
这些数据经过采集和传输，可以通过云计算等技术进行高效的处理和分析。
这些数据的分析可以帮助农民了解农田的真实状况，识别可能的问题和机会。
二、决策支持通过对农田数据的分析，农民可以获得更多的决策支持。
比如，根据农田的土壤湿度、气温和天气预报数据，决策支持系统可以给出灌溉和施肥的最佳时机和量。
此外，大数据还可以提供有关种植品种的选择、病虫害的预防和控制等方面的建议。
通过合理利用大数据分析的结果，农民可以做出更加准确、科学的决策，有效提高农产品的产量和质量。
三、精准农业精准农业是智慧农业中一项重要的应用领域，而大数据则是实现精准农业的重要支撑。
通过收集和分析农田的数据，农民可以精确了解每个农田区域的特点和需求，并针对性地采取措施。
比如，农民可以根据农田土壤的酸碱度和养分含量，精确调整施肥的种类和剂量，避免浪费和环境污染。
此外，大数据还可以帮助农民确定作物的种植密度、行距和排水系统等方面的决策，从而提高土地的利用效率。
四、市场预测大数据的应用不仅可以提高农业生产效率，还可以帮助农民进行市场预测和销售决策。
通过分析市场数据和消费趋势，农民可以提前预测市场需求和价格变动，以优化农产品的销售策略。
此外，大数据还可以帮助农民了解消费者的喜好和习惯，以生产更加符合市场需求的农产品。
总结起来，大数据在智慧农业中的应用具有重要意义。
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
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。
云计算和大数据技术在智慧农业中的应用
云计算和大数据技术在智慧农业中的应用智慧农业是指利用先进的科技手段来提高农业生产效率和农产品品质，为农业生产提供更加精准、高效、绿色、可持续的解决方案。
在智慧农业中，云计算和大数据技术无疑是非常重要的一环，能够为农业生产和管理带来前所未有的利益。
下面来详细探讨一下云计算和大数据技术在智慧农业中的应用。
一、云计算在智慧农业中的应用云计算通过将数据储存在云端服务器，并通过网络透明地提供计算和存储资源，为智慧农业提供了前所未有的支持。
其主要应用场景包括以下几个方面：1. 物联网数据的处理和管理物联网设备可以实时监测农业作物、水土条件等重要参数，对这些数据进行分析和处理可以帮助农民更好地了解农作物的生命状态，并及时做出调整。
云计算技术可以简化这些设备之间的数据交换，将原始数据储存在云端并进行智能分析，使得农民可以通过互联网随时随地访问这些数据。
2. 农业预报和决策支持通过基于云计算的数据分析平台，农民可以实现对各种信息（如土壤属性、气候状况、作物生长情况等）的全面分析。
这种数据分析将为农民提供精准的预报和参考，帮助他们制定决策和策略，提高农业生产效率和产量。
3. 农业数据管理云计算技术可以帮助农民储存、整合、管理和分发巨量的农业数据。
在储存农业数据的同时，云计算技术还可以为农民提供不同的安全措施，保障他们对数据进行绝对的掌控权。
二、大数据技术在智慧农业中的应用在农业生产中，大数据技术主要应用在以下几个方面：1. 数据采集与清洗通过分析大量不同农业场景下的数据，可以发现农作物生长规律和影响因素。
但这些数据往往受到数据来源不一，格式不同和信息量大等问题的影响，因此需要对数据进行清洗和筛选，以减少干扰，得到更精准、更有意义的数据。
2. 作物病虫害诊断和防控通过分析不同农作物中大量的生长数据，可以为农民提供作物病虫害的准确诊断和防控建议。
同时，在病虫害防控过程中，农民可以依托大数据分析系统来了解各种病虫害的各种特点和趋势，为防控措施的制定和落实提供依据。
大数据在智慧农业中的应用案例
大数据在智慧农业中的应用案例近年来，随着科技的不断发展，大数据已经成为推动社会进步的重要力量之一。
在农业领域，大数据的应用也逐渐受到关注，并取得了一系列的成功案例。
本文将探讨大数据在智慧农业中的应用案例，并分析其带来的影响和好处。
一、智能种植管理大数据在智慧农业中的应用可以为农民提供准确的种植管理指导。
通过传感器监测土壤湿度、温度、光照等多个因素，并结合气象数据和农作物需求模型，系统可以实时预测和调整灌溉、施肥和植物病虫害防治等农事活动。
例如，智能灌溉系统可以根据实时监测的土壤湿度情况，自动调整灌溉水量和频率，以避免过度或不足的灌溉，提高农作物的产量和质量。
二、精准农业大数据分析可以为农民提供精确的农田管理方案，从而实现精准农业。
在农作物生长过程中，利用传感器和无人机采集的数据可以评估农田土壤的营养状况、作物叶面的施肥需求和病虫害发生的概率等信息。
通过大数据分析，农民可以得出最佳的施肥方案和防治策略，避免资源的浪费和环境的污染。
同时，精准农业还可以提高农作物的产量和品质，实现农业的可持续发展。
三、农产品溯源借助大数据技术，农产品的生产过程可以实现全程可追溯。
每一批农产品都可以通过种植地、种植方法、施肥量、农药使用情况、采摘时间等信息被记录和存储。
消费者可以通过扫描产品上的二维码或者输入产品编号，追溯到产品的生产源头，并了解到产品的质量和安全情况。
这种透明的农产品溯源系统不仅可以提高消费者的信任度，还可以有效打击假冒伪劣产品。
四、农业风险分析利用大数据分析技术可以预测和评估农业风险，帮助农民制定农业保险策略。
通过历史农业数据和气象数据的模型建立，可以预测干旱、洪水、病虫害等自然灾害的发生概率和影响范围。
农民可以根据这些预测结果，购买适当的农业保险，减轻损失并提高经济效益。
五、农业市场分析大数据的应用还可以为农民提供市场决策支持。
通过分析历史和实时的市场数据，可以帮助农民了解市场需求和价格变动趋势，提前调整农作物的种植结构和产量。
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人类社会的发展壮大，人们对生产力的要求和智能化的需求越来越高。
在农业领域，智慧农业受到了越来越多的关注，许多新技术应用于农业生产和农村发展中，使得农业变得更加高效、环保、智能化、低成本以及可持续。
其中，大数据技术在智慧农业领域的应用也备受瞩目。
本文就介绍大数据技术在智慧农业中的应用及其优势。
一、大数据技术在智慧农业的应用大数据技术主要应用于智慧农业的信息采集、决策分析和精准管理等方面。
1.信息采集大数据技术可以帮助农民和企业更准确地了解作物、土壤、气候等信息，提高农业生产的效率和质量。
通过传感器等设备可以采集大量数据，比如土壤含水量、温度、阳光照射时间、湿度等信息。
通过机器学习算法可以对这些数据进行挖掘，进而得到更加准确、深入的信息，帮助农民或企业调整种植方案、优化作业流程。
2.决策分析大数据技术可以在数据的基础上，更准确地评估和分析潜在的风险以及未来可能出现的情况。
利用数据挖掘、统计分析等方法，可以针对不同农作物进行不同的方案规划，控制好农作物的纵向管理，得出适宜多种农业模式下的适应性农作物品种选育，顺应市场需求开拓新品种等策略。
经过多次实践分析和比较，大数据技术已经越来越准确地指导农业的生产过程，增加了农业的生产效率，并减少对环境的影响和损害。
3.精准管理基于大数据技术的发展，智慧农业可以实现更加精准的农业管理。
比如，通过遥感技术可以实现大面积作物的监测和预警，发现病虫害、旱灾等情况并及时采取措施。
此外，基于大数据技术的智慧农业还可以实现自动化的精准农业管理，通过无人飞行器、自主驾驶机械等设备，可以实现种植、浇水、施肥、喷药等操作的智能化，大大提高了农业生产的效率和准确性。
二、大数据技术在智慧农业中的优势大数据技术的应用可以使智慧农业受益，主要优势如下：1.提高决策科学性。
在智慧农业中，采集的数据可以为作物的养护提供更加充分、准确和科学的信息，以便采取最恰当的措施，保证农业生产的效率和成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据在智慧农业中的应用
一、大数据简介概述：
近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。
不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。
目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。
在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。
在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。
那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么?
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。
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、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。
结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。
农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。
随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。
那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?
从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。
从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。
从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。
运用农业大数据具体能为农业带来什么好处?
下面托普云农来为大家解析下：
精准生产——预测市场需求
我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。
同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。
其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。
比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。
通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。
并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助
农户在农事方面做出更明智的决策。
自动化生产——农业环境监测
通过农业大数据，可以通过传感器对农作物的生产环境进行检测从而感知农作物的生产。
通过采集农作物生长环境中的各项指数数据，再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心，从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况，气温条件，灾害强度，土壤湿度的关联监测能力。
比如系统监测一号大棚的土豆土壤湿度不足，那么就可以及时填充土壤湿度，比如监测三号大棚的辣椒色泽浅，那么就可以通过数据分析出原因，如果是缺乏养分那就需要及时的施肥。
试想如果在作物的生长过程中，气候灾害可以得到规避及科学有效防治措施，种植方法可以得到有效指导，那么随之而来的将会是产量的稳产甚至提高，从源头上提高农业生产效率。
供应链追踪——实现农产品可追溯
食品安全是当下国人持续关注的焦点，在美国，每年约有7,600万人患上食源性疾病，导致5,000例死亡。
在发达国家，40%的食物被丢弃，包括10%到15%的农产品。
随着农产品供应链的延长以及不良商家的投机倒把，追踪和监督农产品变得越来越重要。
利用农业大数据技术平台，可以实现从田间到餐桌每一个过程的追踪。
大数据正在被用来改善各个环节，农产品生产商、供应商和运输者使用物联网传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。
比如生产和运输过程当中的农产品的品质可以通过带有GPS功能的传感器进行实时监控，有助于预防食源性疾病和减少供应链浪费。
同时，农业“大数据”有助于开展农产品监测预警，通过深入挖掘并有效整合散落在全国各农业产区的农产品生产和流通数据，进行专业分析解读，为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，以提高农业资源利用率和流通效率，从源头上保障食品安全。
智慧化农业——拉动农业产业链
运用地面观测、传感器和GPRS信息技术等，加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇聚和关联分析，完善农业生产进度智能监测体
系，加强农业数据实时监测与分析，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。
同时，推进农业大数据技术在种植、畜牧和渔业等关联产业生产中的应用，拉动农业产业整体内需，从农业生产，到农业市场、农产品管理，农业大数据将会大幅提高农业整条产业链的效率。
通过农业大数据的利用，实行产加销一体化，将农业生产资料供应，农产品生产、加工、储运、销售等环节链接成一个有机整体，并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制，以期获得农产品价值增值。
打造农业产业链条，不但有利于增强农业企业的竞争能力，增加农民收入和产业结构调整，而且有助于农产品的标准化生产和产品质量安全追溯制度的实行。
农业大数据发展方向
1、农业大数据普及范围的扩大。
在中国，生产环节农业大数据应用前提应是偏于集约化管理的土地经营，生产决策的指导更多的是对面而很难做到对独立的点。
我国是农业大国，我国农业环境分布差异由南到北因地制宜，集约化农业目前集中在东北、新疆、河南、江苏等农业大省。
由具备集约化、大规模特征农业生产经营主体或政府示范为核心，逐步推广农业大数据生产指导。
2、农业大数据基础设施逐渐完善。
农业大数据的应用离不开源头数据的采集，涉及对数据信息量、数据精度等一系列基本要求，结合物联网、农业数据云平台、卫星遥感平台等，逐渐完善农业大数据基础设施建设。
3、农业大数据技术日臻完善。
农业大数据技术普及，除了数据获取基础设施的完善，还需对数据分析、挖掘的方法有进一步提升。
加强数据挖掘、关联分析、知识发现等大数据技术在农业中的应用。
我国农业数据历史长、数量大、类型多，但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，无法满足农业发展需要。
随着移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的快速发展，各种类型的海量数据快速形成，为解决我国农业农村大数据发展面临的困难和问题提供了有效途径。
举例来说，托普云农研发的智慧信息云平台，从物联网及云端运算之应用出发，采集农业农产品生产及销售环节中产品，营销、客户、订单等数据信息建立模型，将各数据单元综合到一个平台上进行处理分析，提供最适的农业解决方案，一方面提高农产品的品质和产量，降低生产成本;另一方面则可以合理进行农业资源配置，进而有效地进行精准生产。
浙江托普云农科技股份有限公司
智慧农业综合解决方案服务商！
浙江托普云农科技股份有限公司潜心12年致力于中国农业信息化的发展，是以农业信息化为核心，智能硬件为基础，系统平台可集成，服务网络覆盖全国的农业信息化综合解决方案服务商，创新地将物联网、云计算等信息技术运用在了农业领域，助推我国农业现代化发展。
托普云农智慧农业整体解决方案在政府职能端和产业应用端统筹规划，合理布局。
以省、市、县作为基点，建立智慧农业综合服务平台，大田、水产、养殖、设施农业等监控系统，为三农问题建立了一套完善的技术解决方案。
拥有顶层设计-方案制定-实施应用-技术支撑全套服务的丰富经验。
目前已在全国上千家农业示范基地落地应用，上万套监测设备稳定运行中。
迄今已荣获国家发明专利5项，国家实用新型专利40项、产品软件著作权70余项，被认定为国家高新技术企业、浙江省级院士工作站、省级企业研究院、全国传感器标准成员单位，拥有大量完全自主知识产权的技术和产品，公司始终立足农业物联网关键技术研发，通过应用示范，探索农业物联网的产业化应用。
上市公司（股票代码：833692）、大品牌，质量信得过、售后有保障！。