隨著農業領域不斷的發展進步，農業數據的重要性也逐漸顯露出來，而農業大數據又屬于最典型的大數據。大數據理論和技術在農業上的應用和實踐，是指運用大數據理念、技術和方法，解決農業或涉農領域數據的采集、存儲、分析與應用等一系列問題，然后以此來指導農業生產經營。這里所講的農業大數據就是指以大數據分析為基礎去解決一系列農業問題。
當前，大數據正在助推農業生產向智慧型轉變，數據將成為現代農業生產的新興要素。因此將大數據技術應用到農業中，是現代農業發展的新趨勢可以在很大程度上促進農業信息服務技術的發展進步，還能在很大程度上推動我國農業領域的整體發展進程。
一、農業大數據對智慧農業的重要性
隨著科技時代的到來，以互聯網、多媒體、云計算等主要技術的廣泛應用，推動了中國農業信息化發展的進程，而云計算也在很大程度上推動了計算能力的進展。試想，如果農場管理人員能隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據、農作物生長數據等等，農場管理人員和農技專家足不出戶就可觀測到農場內的實景和相關數據，準確判斷農作物是否該施肥、澆水或打藥，不僅能避免因自然因素造成的產量下降，而且可以避免因市場供需失衡給農場帶來經濟損失。
農業大數據時代，不僅可以通過建立綜合的數據平臺，調控農業生產，還可以記錄分析農業種植養殖過程、農產品流通過程中的動態變化，通過分析數據，同時結合經驗，制定一系列調控和管理措施，使農業高效有序發展。
二、農業大數據的特征
一是從其領域來看，逐步拓展到相關上下游產業的同時，以農業領域為核心，同時將宏觀經濟背景的數據進行整合，其中包括統計精準數據、進出口數量數據、穩定價格數據、生產流量和數據，以及氣象準確數據等；
二是從地域方面來看，主要以我國范圍內區域的數據為核心，進一步對國際農業數據進行借鑒并且作為有效參考；這個數據不僅僅包括全國范圍的數據，還應涉及省市的數據，地市級的數據也不能被忽略，這些數據都會為精準區域研究提供有效的參考。
三是從力度來看，不僅包括統計的較精準數據，還包括一部分涉農經濟主體的基本情況信息、投資融資信息、股東以及產權信息、專利享有信息、進出口數量信息、大眾媒體信息、CIS 坐標信息等；
四是從專業性來看，要一步一步實施，第一步是要構建并且整合農業領域的專業數據資源，第二步是對專業領域數據資源進行有序的規劃。
三、農業大數據的作用
在經歷了多年的發展，國內已研發了涵蓋多層面、多領域的農業信息化系統，構建了很多不同級別、面向不同領域的數據資源，形成了龐大的信息資源財富。但是由于利益等原因，這些數據相互之前缺乏統一的標準和規范，信息缺乏共享，信息資源與業務脫節，這必然導致數據利用率低下、信息冗余散亂。而農業大數據的出現，將能夠更好的規范數據標準，在提高農業管理上發揮巨大的作用。
四、農業大數據的應用
精準農業決策
農業大數據幫助農業精準決策，通過各個方面的農業信息制定出一整套有可實施性的精準管理措施。在大數據處理分析技術出現之前，專家系統、作物模擬模型、作物生產決策支持系統是主要的生產決策技術。大數據處理分析技術可以集成作物自身生長發育狀況以及作物生長環境中的氣候、土壤、生物等數據，同時綜合考慮經濟、環境、可持續發展的指標。這可以彌補專家系統、模擬模型在多結構、高密度數據處理方而的不足，為農業生產決策者提供更加精準、實時、高效的農業決策。
農業資源管理
運用遙感(RS)技術感知電子地圖中的實地信息(土質、作物)，全面掌握農業種植用地的范圍，實時了解區域內土壤條件、大氣環境等綜合信息并通過對信息的差異性分析將種植區域劃分為不同的管理區域，有針對性地進行規劃，實現種植業農業資源的實時查詢、分析、決策功能。
農作物生產管理
整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對農場不同地塊的農作物進行有針對性的種植管理。
對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“精準農業”。
農作物監測、估產
利用遙感(RS)技術監控農作物長勢，根據需要及時采取有效措施，并根據各種數據的綜合分析較準確地預估農作物產量及采收信息。在大數據的基礎上，根據數據處理平臺的分析處理，使農情監測系統更加完善，給農情監測工作帶來新的機遇。首先是自然災害監測，通過分析收集的氣象數據，結合氣象模擬、土地分析、植物根部情況分析等要素，增強自然災害的預測預報準確率和改進災害評估方法，提高預測的準確性。這種通過大數據分析來監測自然災害的方法在國內雖然還未開始使用，但是在國外已有先例。
農產品質量安全管理
整合產地環境、生產檔案、檢測數據形成農產品質量安全溯源數據。在農產品質量監測方面，大數據的技術給農產品信息的全面收集提供了技術基礎，使農產品質量能夠進行全方位比對，增加農產品質量監測的準確性。由于大數據處理技術的實時性，也使得農產品質量在出現問題時，能夠及時防止影響的范圍擴大，從而使農產品質量預警機制更加及時高效。
農產品市場監測
農產品市場監測有助于現代農業穩定發展。大數據時代的來臨，為農產品市場監測預警工作提供了海量的數據支撐，因此會推動農產品監測預警工作更加地標準化、精確化。由于數據獲取技術更加快捷，所以農產品市場信息的流動會大大加快，從而減弱不同地域的市場信息不同步產生的市場風險。同時，大數據分析技術更加注重全面分析而不是抽樣分析，因此農產品市場監測預警更加精準。
農業綜合信息服務
農業綜合信息服務是指按照“平臺上移，服務下延”的思路，集成與整合各分散的信息資源與系統，在全國范圍實現信息資源的共享。
在農業綜合信息服務中數據資源體量大、數據處理流程復雜、信息服務模式多樣，需要實現海量農業信息化數據獲取、傳輸、加工、服務一體化處理。因此，在實現信息服務按需分配以及處理大規模的資源數據中就必須利用大數據處理分析技術。農業大數據的應用研究為農村綜合信息服務提供了必要的技術支撐。
農業作為中國的基礎產業，面臨著農產品需求不斷增加、資源緊缺、氣候變化導致災害頻發、生態安全脆弱、生物多樣性持續下降等嚴峻挑戰，因此，夯實以農業物聯網、云計算技術為核心的農業信息化基礎，提升以大數據為支撐的農業信息化服務，是開拓智慧農業新局面，實現農業現代化和信息化跨越式發展的重要力量。
當前，大數據正在助推農業生產向智慧型轉變，數據將成為現代農業生產的新興要素。因此將大數據技術應用到農業中，是現代農業發展的新趨勢可以在很大程度上促進農業信息服務技術的發展進步，還能在很大程度上推動我國農業領域的整體發展進程。
一、農業大數據對智慧農業的重要性
隨著科技時代的到來，以互聯網、多媒體、云計算等主要技術的廣泛應用，推動了中國農業信息化發展的進程，而云計算也在很大程度上推動了計算能力的進展。試想，如果農場管理人員能隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據、農作物生長數據等等，農場管理人員和農技專家足不出戶就可觀測到農場內的實景和相關數據，準確判斷農作物是否該施肥、澆水或打藥，不僅能避免因自然因素造成的產量下降，而且可以避免因市場供需失衡給農場帶來經濟損失。
農業大數據時代，不僅可以通過建立綜合的數據平臺，調控農業生產，還可以記錄分析農業種植養殖過程、農產品流通過程中的動態變化，通過分析數據，同時結合經驗，制定一系列調控和管理措施，使農業高效有序發展。
二、農業大數據的特征
一是從其領域來看，逐步拓展到相關上下游產業的同時，以農業領域為核心，同時將宏觀經濟背景的數據進行整合，其中包括統計精準數據、進出口數量數據、穩定價格數據、生產流量和數據，以及氣象準確數據等；
二是從地域方面來看，主要以我國范圍內區域的數據為核心，進一步對國際農業數據進行借鑒并且作為有效參考；這個數據不僅僅包括全國范圍的數據，還應涉及省市的數據，地市級的數據也不能被忽略，這些數據都會為精準區域研究提供有效的參考。
三是從力度來看，不僅包括統計的較精準數據，還包括一部分涉農經濟主體的基本情況信息、投資融資信息、股東以及產權信息、專利享有信息、進出口數量信息、大眾媒體信息、CIS 坐標信息等；
四是從專業性來看，要一步一步實施，第一步是要構建并且整合農業領域的專業數據資源，第二步是對專業領域數據資源進行有序的規劃。
三、農業大數據的作用
在經歷了多年的發展，國內已研發了涵蓋多層面、多領域的農業信息化系統，構建了很多不同級別、面向不同領域的數據資源，形成了龐大的信息資源財富。但是由于利益等原因，這些數據相互之前缺乏統一的標準和規范，信息缺乏共享，信息資源與業務脫節，這必然導致數據利用率低下、信息冗余散亂。而農業大數據的出現，將能夠更好的規范數據標準，在提高農業管理上發揮巨大的作用。
四、農業大數據的應用
精準農業決策
農業大數據幫助農業精準決策，通過各個方面的農業信息制定出一整套有可實施性的精準管理措施。在大數據處理分析技術出現之前，專家系統、作物模擬模型、作物生產決策支持系統是主要的生產決策技術。大數據處理分析技術可以集成作物自身生長發育狀況以及作物生長環境中的氣候、土壤、生物等數據，同時綜合考慮經濟、環境、可持續發展的指標。這可以彌補專家系統、模擬模型在多結構、高密度數據處理方而的不足，為農業生產決策者提供更加精準、實時、高效的農業決策。
農業資源管理
運用遙感(RS)技術感知電子地圖中的實地信息(土質、作物)，全面掌握農業種植用地的范圍，實時了解區域內土壤條件、大氣環境等綜合信息并通過對信息的差異性分析將種植區域劃分為不同的管理區域，有針對性地進行規劃，實現種植業農業資源的實時查詢、分析、決策功能。
農作物生產管理
整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對農場不同地塊的農作物進行有針對性的種植管理。
對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“精準農業”。
農作物監測、估產
利用遙感(RS)技術監控農作物長勢，根據需要及時采取有效措施，并根據各種數據的綜合分析較準確地預估農作物產量及采收信息。在大數據的基礎上，根據數據處理平臺的分析處理，使農情監測系統更加完善，給農情監測工作帶來新的機遇。首先是自然災害監測，通過分析收集的氣象數據，結合氣象模擬、土地分析、植物根部情況分析等要素，增強自然災害的預測預報準確率和改進災害評估方法，提高預測的準確性。這種通過大數據分析來監測自然災害的方法在國內雖然還未開始使用，但是在國外已有先例。
農產品質量安全管理
整合產地環境、生產檔案、檢測數據形成農產品質量安全溯源數據。在農產品質量監測方面，大數據的技術給農產品信息的全面收集提供了技術基礎，使農產品質量能夠進行全方位比對，增加農產品質量監測的準確性。由于大數據處理技術的實時性，也使得農產品質量在出現問題時，能夠及時防止影響的范圍擴大，從而使農產品質量預警機制更加及時高效。
農產品市場監測
農產品市場監測有助于現代農業穩定發展。大數據時代的來臨，為農產品市場監測預警工作提供了海量的數據支撐，因此會推動農產品監測預警工作更加地標準化、精確化。由于數據獲取技術更加快捷，所以農產品市場信息的流動會大大加快，從而減弱不同地域的市場信息不同步產生的市場風險。同時，大數據分析技術更加注重全面分析而不是抽樣分析，因此農產品市場監測預警更加精準。
農業綜合信息服務
農業綜合信息服務是指按照“平臺上移，服務下延”的思路，集成與整合各分散的信息資源與系統，在全國范圍實現信息資源的共享。
在農業綜合信息服務中數據資源體量大、數據處理流程復雜、信息服務模式多樣，需要實現海量農業信息化數據獲取、傳輸、加工、服務一體化處理。因此，在實現信息服務按需分配以及處理大規模的資源數據中就必須利用大數據處理分析技術。農業大數據的應用研究為農村綜合信息服務提供了必要的技術支撐。
農業作為中國的基礎產業，面臨著農產品需求不斷增加、資源緊缺、氣候變化導致災害頻發、生態安全脆弱、生物多樣性持續下降等嚴峻挑戰，因此，夯實以農業物聯網、云計算技術為核心的農業信息化基礎，提升以大數據為支撐的農業信息化服務，是開拓智慧農業新局面，實現農業現代化和信息化跨越式發展的重要力量。
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