近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界的广泛关注。互联网的渗透颠覆了传统的农业模式，而大数据、传感器、物联网、云计算改变了传统的手工劳作方式和粗放式的生产模式，使传统农业迈向集约化、精准化、智能化和数据化。

  目前，农业大数据已涉及到耕地、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，能轻松实现作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。

  在市场经济下滑，竞争非常激烈，农产品销售困难的情况下，农业大数据愈显重要。在整体解决方案中，利用卫星、无人机等手段采集作物的数据信息，并将数据上传至农业大数据平台，渗透农业生产经营的各环节，为经营者的管理决策提供依据。

  大数据理论和技术在农业上的应用和实践，是指运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、分析与应用等一系列问题，然后以此来指导农业生产经营。这里所讲的农业大数据就是指以大数据分析为基础去解决一系列农业问题。它涉及耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析及深度挖掘。

  农业大数据时代，不但可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。

  当前，大数据正在助推农业生产向智慧型转变，数据将成为现代农业生产的新兴要素。因此将大数据技术应用到农业中，是现代农业发展的新趋势，可以在很大程度上促进农业信息服务技术的发展进步，还能在很大程度上推动我们国家农业领域的整体发展进程。

  恺易区域物联网大数据平台以先进的传感器、物联网、云计算、大数据以及互联网信息为基础，由监测预警系统、无线传输系统、智能控制管理系统及软件平台构成，充分链接起农产品生产基地、生产、加工运输、流通销售等关键环节。

  通过大数据的采集、统计、分析和研究，实现农业生产的预报和测控，提供科学的指导和策略，从而调整相关的农业生产运作，优化生产程序，最终实现农业增产增收。

  从其领域来看，逐步拓展到相关上下游产业的同时，以农业领域为核心，同时将宏观经济背景的数据来进行整合，这中间还包括统计精准数据、进出口数量数据、稳定价格数据、生产流量和数据，以及气象准确数据等;

  从地域方面来看，主要以我国范围内区域的数据为核心，进一步对国际农业数据来进行借鉴并且作为有效参考;这个数据不仅仅包括全国范围的数据，还应涉及省市的数据，地市级的数据也不能被忽略，这一些数据都会为精准区域研究提供有效的参考。

  从力度来看，不仅包括统计的较精准数据，还包括一部分涉农经济主体的基本情况信息、投资融资信息、股东和产权信息、专利享有信息、进出口数量信息、大众媒体信息、CIS 坐标信息等;

  从专业性来看，要一步一步实施，第一步是要构建并且整合农业领域的专业数据资源，第二步是对专业领域数据资源进行有序的规划。

  经历了多年的发展，国内已研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不相同的领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因，这一些数据相互之前缺乏统一的标准和规范，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。而农业大数据的出现，将可以更加好地规范数据标准，在提高农业管理上发挥巨大的作用。

  农业大数据帮助农业精准决策，通过每个方面的农业信息制定出一整套有可实施性的精准管理措施。在大数据处理分析技术出现之前，专家系统、作物模拟模型、作物生产决策支持系统是主要的生产决策技术。

  大数据处理分析技术能集成作物自身生长发育状况以及作物生长环境中的气候、土壤、生物等数据，同时考虑经济、环境、可持续发展的指标。这可以弥补专家系统、模拟模型在多结构、高密度数据处理方而的不足，为农业生产决策者提供更精准、实时、高效的农业决策。

  运用遥感(RS)技术感知电子地图中的实地信息(土质、作物)，全面掌握农业种植用地的范围，实时了解区域内土壤条件、大气环境等综合信息并通过对信息的差异性分析将种植区域划分为不同的管理区域，有针对性地进行规划，实现种植业农业资源的实时查询、分析、决策功能。

  整合传统统计数据及农业资源管理信息，对农场不同地块的农作物进行有针对性的种植管理。

  对种植影响因素差异性较大的不同区域定量获取影响作物生长的环境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病虫害等)信息，分析影响区块产量差异的原因，采取技术上可行、经济上有效的耕作措施，区别对待，按需实施的“精准农业”。

  利用遥感(RS)技术监控农作物长势，根据需要及时采取有效措施，并根据各种数据的综合分析较准确地预估农作物产量及采收信息。在大数据的基础上，根据数据处理平台的分析处理，使农情监测系统更加完善，给农情监测工作带来新的机遇。

  首先是自然灾害监测，通过分析收集的气象数据，结合气象模拟、土地分析、植物根部情况分析等要素，增强自然灾害的预测预报准确率和改进灾害评估方法，提高预测的准确性。这种通过大数据分析来监测自然灾害的方法在国内虽然还未开始使用，但是在国外已有先例。

  整合产地环境、生产档案、检测数据形成农产品质量安全溯源数据。在农产品质量监测方面，大数据的技术给农产品信息的全面收集提供了技术基础，使农产品质量能够进行全方位比对，增加农产品质量监测的准确性。由于大数据处理技术的实时性，也使得农产品质量在出现问题时，能够及时防止影响的范围扩大，从而使农产品质量预警机制更加及时高效。

  农产品市场监测有助于现代农业稳定发展。大数据时代的来临，为农产品市场监测预警工作提供了海量的数据支撑，因此会推动农产品监测预警工作更加地标准化、精确化。由于数据获取技术更加快捷，所以农产品市场信息的流动会大大加快，从而减弱不同地域的市场信息不同步产生的市场风险。同时，大数据分析技术更加注重全面分析而不是抽样分析，因此农产品市场监测预警更精准。

  农业综合信息服务是指按照“平台上移，服务下延”的思路，集成与整合各分散的信息资源与系统，在全国范围实现信息资源的共享。

  在农业综合信息服务中数据资源体量大、数据处理流程复杂、信息服务模式多样，要实现海量农业信息化数据获取、传输、加工、服务一体化处理。因此，在实现信息服务按需分配和处理大规模的资源数据中就必须利用大数据处理分析技术。农业大数据的应用研究为农村综合信息服务提供了必要的技术支撑。

  农业作为中国的基础产业，面临着农产品需求持续不断的增加、资源紧缺、气候平均状态随时间的变化导致灾害频发、生态安全脆弱、生物多样性持续下降等严峻挑战，因此，夯实以农业物联网、云计算技术为核心的农业信息化基础，提升以大数据为支撑的农业信息化服务，是开拓智慧农业新局面，实现农业现代化与信息化跨越式发展的重要力量。返回搜狐，查看更加多