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        分享!農業大數據平臺七大應用場景


        農業大數據研發了涵蓋多層面、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,實際應用場景可分為以下七種:

        1、培育良種

        對人類營養狀況數據、生物群體的基因組等數據進行分析,通過對農作物的基因組進行測序,培育一些營養價值較高的作物品種,有助于提升人們的健康水平。

        良種科學培育

        對人類營養狀況數據、生物群體的基因組等數據進行分析,通過對農作物的基因組進行測序,培育一些營養價值較高的作物品種,有助于提升人們的健康水平。

        2、精準種植

        精準種植是基于3S技術(遙感技術、地理信息系統、全球定位系統),實施一整套現代化農事操作技術與管理的系統,主要用于土壤肥力的精準化監測、農田邊界圖智能管理、病蟲害精準定位和防治、精準施肥和灌溉等。

        數據精準化種植

        隨著科技的進步、生產力的提高,我國農業有了較大發展,糧食產量也有了大幅提高,但人們在農業生產管理過程中仍存在諸多的問題:不合理使用化肥、大量噴灑農藥、大水漫灌等,不僅對農作物生長不利,而且還會造成土壤板結、鹽堿化程度加重等后果,進而影響后續的農業生產和收成,陷入惡性循環?,F如今,大數據處理技術以及農業生產過程中產生、積累的海量農業數據,為農業的發展帶來了新的機遇。

        3、農業生態環境監測

        種植環境中的溫度、濕度、光照度、CO2濃度等環境因子對作物的生產有很大的影響。然而,在大面積種植中,定期檢查、灌溉、排水、施肥等工作,沒有一套指導標準,更多的是靠人為判斷,判斷的差異性嚴重影響種植產量和質量。而生態環境監測主要是對農作物生長相關的土壤、水質、氣候、氣象和災害等情況進行全面監測,并對它們之間復雜的關系進行分析,可以判斷不同生態環境對農作物生長的影響。

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        “一站式”生態環境監測站,實時監測各種環境信息(空氣濕度、土壤濕度、CO2含量、土壤pH值等),并通過智能網關直接將數據信息傳回云數據中心,提高監控效率,幫助用戶實現生產流程的標準化管理。

        4、天氣預測

        通過分析歷史天氣變化規律,建立天氣識別模型,結合當前的氣候特征和近期的天氣情況,對某地未來一定時期的天氣狀況進行預測分析,對農業生產和日常生活具有重要指導作用。

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        例如田間氣象站,采用太陽能供電,集成了多種傳感器,實時監測各種氣象信息(風向、風速、光照、溫度、降雨量等),并通過智能網關直接將數據信息傳回云數據中心。全程采用全智能化設計,一旦設定監控條件,可完全自動化運行,無需人工干預。最大程度避免人工操作的隨意性,同時明顯降低現場勞動力,幫助用戶實現對農業設施的精準控制。

        5、農產品與食品安全監測

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        通過對農產品與食品的產地環境、產業鏈管理、產前產中產后、倉儲加工、物流等數據進行監測,并通過對影響農產品與食品安全的關鍵性指標設置警兆、分析數據、發布預警、尋找警源、消除警情等一系列操作,實現對農產品與食品的安全監控。

        6、農產品物流

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        農產品物流涉及農產品的收購、儲存、加工、包裝、運輸、卸載搬運、配送等環節,通過整合、分析各個環節的數據,不僅可以連接農業主體和消費需求主體,還能實現農產品保值增值,甚至可以為整個物流管理提供有力的決策支持,如物流中心選址、最優化配送路線、合理管理庫存等。

        7、農產品市場追蹤

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        通過對農產品銷售價格、銷售量、銷售需求、消費者購買行為數據進行分析,可以判斷農產品的供需、價格變動以及消費者的購買習慣等。

        我國的農業大數據應用雖已取得階段性成果,但在整個農業產業鏈推廣過程中仍存在許多問題。而農業大數據作為農業信息化的發展趨勢,是新一代信息技術的集中反映,是一個具有無窮潛力的新興科技產業方向。

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