大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求，以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标，集成应用现代信息技术，围绕农业大数

据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台，提升农牧业综合管理和服务效能，推进现代农

牧业快速发展。

农业大数据综合服务平台包含：大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合

信息服务平台三大板块。

一、大数据采集平台：围绕政府管理农牧业的需求，充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术，建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统，实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、

农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力

资源等数据资源的正确采集。

二、

（一）区域资源管理：

根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能，以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手，建立智慧农业管理平台，实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析，为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标，充分利用信息网络技术，建立一个实现横向（涉

及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等）共享、纵向（贯穿

自治区、市、县等多级）互联，能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口，与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接，

实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设，实

现如下目标：

1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析，制定统计指标，归口管

理，实现全厅农情信息的融合与共享，消除“信息孤岛”。

2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求，对产量、成本、价

格、产值等进行统计分析。

3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求，实现对农产品的预警监测，

为科学指导农业生产奠定基础。

农情信息管理系统目前完成农业信息采集报送（PC填报和移送终端采集）、农业数据报表、ETL数据管理、消息发布、数据查询统计、权限管理等6大功

能模块，完成8项业务要求169张农业数据报表，业务覆盖农业厅农情科及安监处,桑蚕总站,经管处,经作处,粮油处,绿色办公室,市场处,水果站,糖料处,土肥站,推广总站,植保站,种子局等九大业务处室，数据采集实现14地市和113区县全覆盖。

（二）广西农业数据管理平台（在建）

1.广西农业数据管理系统和公共基础数据库建设

建设农业生产进度数据库、农业经济、农业资源、农业历史数据库等涉及农业生产各环节的基础数据库，为各农业应用系统提供基础数据服务，同时为农业统计分析决策、农业应急指挥调度提供提数据支撑。

2.广西农业专项数据库建设

按照广西农业信息工程标准体系之数据标准体系之规范，依据农业生产、规划、计划以及专项业务的需求，编制和建立农业专项数据库的智能化收集、分类、整理等管理系统和查询系统。

3.广西农业数据分析应用系统建设

在基础数据库系统和专业数据库系统基础之上，利用地理信息技术、数据仓库技术、大数据技术、商业智能技术建设数据可视化查询、分析、预警、预测预报系统，为制定农业产业政策、农业产出经营管理、农情调度、农业科技推广以及农业信息服务等提供数据支撑。

（三）农产品产销价格监控预警系统（在建）

1.建立价格数据采集机制。

通过价格采集人员采集录入、农产品批发商提交、历史数据导入、互联网电子商务交易平台自动抓取、物价和统计部门价格发布平台共享接入等渠道采集商品的价格信息。通过建立相应的数据采集标准、规范制度来保证数据的质量和时效性。

2.建立分析查询机制。

利用数据管理功能采集到的相关数据，根据政府采购的业务需要，提供按业务规则（即模型）的数据查询、对数据进行监控，对问题数据进行报告。

3.建立预警、预测机制。

对监测数据进行综合分析利用，从而分析市场价格、供求变动趋势和经济发展形势；跟踪反馈国家重要经济在价格领域的反映，实施价格预测、预警，并及时提出政策建议，更好地为政府宏观调控和价格监管服务。

4.建立价格指数发布机制。

将价格指数定期发布到农业信息，并向公众用户实时网络发布价格信息，主要发布商品价珞变化信息以及国家相关政策措施价格综合信息。

农业大数据引领智慧农业发展

农业大数据引领智慧农业发展 近年来，我国农业现代化取得巨大成就，正逐步摆脱“靠天吃饭”的传统印象。从数据监控与机械化的发展来看，我国农业发展的潜力巨大。 目前，从土壤分析到作物种植，从天气监测到施肥撒药等，由大数据和人工智能驱动的智慧农业，正在逐步改变着我国现有的农业生产方式，现代化农业正催生出一个巨大的市场。推进物联网、大数据等新技术在农业领域的应用和发展，有利于推动农业结构战略性调整和转变发展方式，为实现农业集约化和高产、优质、高效、生态、安全的目标提供了物质基础。 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。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。包括以下几种： 1、从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业，并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。

2、从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础； 3、从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源。 大数据的本质上是指不仅数据量庞大，而且还具有结构复杂、数据类型多样等特征，特别是其中蕴含巨大的应用价值，这类数据依赖传统技术难以处理应用。 我国农业大数据的发展呈现出了良好的势头，在农业领域的应用前景广阔，在农业信息化展区，“隐藏”在模拟麦田间的传感器“机器人”和空中的无人机引起很多观众驻足观看。据了解，传感器可以感知田间和空气中的温度、湿度等信息，将信息传到卫星再回传到无人机，无人机就自动实施喷药等作业，不仅节省人工，而且更加环保，数据更加精准。 物联网、大数据、云计算……原本乡土的农业开始时尚起来，信息化不仅推动农业生产方式改变，也深刻改变着农产品消费方式。据统计，我国已筛选出３１０项农业物联网成果，涉及农作物“四情”监测、设施农业、畜禽水产养殖、农机作业调度、农产品质量安全等。 农业大数据推动了信息资源开放共享，大力发展农业大数据，推动智慧农业快速发展。

大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求，以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标，集成应用现代信息技术，围绕农业大数 据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台，提升农牧业综合管理和服务效能，推进现代农 牧业快速发展。 农业大数据综合服务平台包含：大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合 信息服务平台三大板块。 一、大数据采集平台：围绕政府管理农牧业的需求，充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术，建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统，实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、 农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力 资源等数据资源的正确采集。

二、 （一）区域资源管理： 根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能，以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手，建立智慧农业管理平台，实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析，为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标，充分利用信息网络技术，建立一个实现横向（涉 及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等）共享、纵向（贯穿 自治区、市、县等多级）互联，能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口，与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接， 实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设，实 现如下目标： 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析，制定统计指标，归口管 理，实现全厅农情信息的融合与共享，消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求，对产量、成本、价 格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求，实现对农产品的预警监测， 为科学指导农业生产奠定基础。 农情信息管理系统目前完成农业信息采集报送（PC填报和移送终端采集）、农业数据报表、ETL数据管理、消息发布、数据查询统计、权限管理等6大功

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段： 1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构： 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块： 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。 2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制： 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台： 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统： 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台： 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。 4．优质资源：水质、土壤监测数据。

智慧农业最全版政策

智慧农业最全版政策+规模+布局+趋势分析何为智慧农业？ 简而言之，智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。 经中商产业研究院分析整理，总结出我国大力发展智慧农业主要有以下三大作用： 资料来源：中商产业研究院整理 （1）“智慧农业”能够有效改善农业生态环境。将农田、畜牧养殖场、水产养殖基地等生产单位和周边的生态环境视为整体，并通过对其物质交换和能量循环关系进行系统、精密运算，保障农业生产的生态环境在可承受范围内，如定量施肥不会造成土壤板结，经处理排放的畜禽粪便不会造成水和大气污染，反而能培肥地力等。 （2）“智慧农业”能够显着提高农业生产经营效率。基于精准的农业传感器进行实时监测，利用云计算、数据挖掘等技术进行多层次分析，并将分析指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理。这种智能机械代替人的农业劳作，不仅解决了农业劳动力日益紧缺的问题，而且实现了农业生产高度规模化、集约化、工厂化，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力，使弱势的传统农业成为具有高效率的现代产业。 （3）“智慧农业”能够彻底转变农业生产者、消费者观念和组织体系结构。完善的农业科技和电子商务网络服务体系，使农业相关人员足不出户就能够远程学习农业知识，获取各种科技和农产品供求信息；专家系统和信息化终端成为农业生产者的大脑，指导农业生产经营，改变了单纯依靠经验进行农业生产经营的模式，彻底转变了农业生产者和消费者对传统农业落后、科技含量低的观念。另外，智慧农业阶段，农业生产经营规模越来越大，生产效益越来越高，迫使小农生产被市场淘汰，必将催生以大规模农业协会为主体的农业组织体系。 现阶段我国农业发展到农业时代，农业的发展也走上了新的台阶，开始了智慧农业之路。90年代，是智慧农业的发展期，农业机器人成为了农业发展的新方向，多数

农业大数据引领智慧农业发展

农业大数据引领智慧农业 发展 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

农业大数据引领智慧农业发展 近年来，我国农业现代化取得巨大成就，正逐步摆脱“靠天吃饭”的传统印象。从数据监控与机械化的发展来看，我国农业发展的潜力巨大。 目前，从土壤分析到作物种植，从天气监测到施肥撒药等，由大数据和人工智能驱动的智慧农业，正在逐步改变着我国现有的农业生产方式，现代化农业正催生出一个巨大的市场。推进物联网、大数据等新技术在农业领域的应用和发展，有利于推动农业结构战略性调整和转变发展方式，为实现农业集约化和高产、优质、高效、生态、安全的目标提供了物质基础。 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。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。包括以下几种： 1、从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业，并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。 2、从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；

大数据下的未来智慧农业发展报告

大数据下的未来智慧农业发展报告 作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条 一、农业大数据对智慧农业的重要性 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能，2009年以来，在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮，此后，物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范，目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间，以感知为前提，人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功，现代农业悄然步入物联网时代，智慧农业大局初现。 试想，如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇，开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。 大数据时代，不仅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。 二、农业大数据平台建设 在经历了多年的发展，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、面向不同领域的数据资源，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。构造虚拟化技术平台，规范数据标准，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。 推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化调整，进

智慧农业物联网数据云平台解决方案

xx农业物联网+战略 ——基于大数据xx应用的解决方案目录 一、农业发展的几个阶段 (1) 二、智慧农业战略平台基本架构 (2) 三、平台的基本功能模块 (2) 四、平台的智能化控制 (3) 五、生产管理服务平台 (3) 六、农户智能管理系统 (3) 七、农产品溯源服务平台 (3) 八、移动可信查询终端 (4) 一、农业发展的几个阶段 1．农业 1.0时代（原始农业）： 以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业

2.0时代（机械农业）： 以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业 3.0时代（现代农业）： 以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业 4.0时代（xx农业）： 以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。二、智慧农业战略平台基本架构 通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。 三、平台的基本功能模块 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。

2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、平台的智能化控制 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、生产管理服务平台 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。

大数据在智慧农业中的应用

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

大数据背景下智慧农业的发展

大数据背景下智慧农业的发展 在市场经济条件下，农业的分散经营和生产模式，使得市场竞争参与者对信息的依赖比任何时候都更为迫切。大数据技术和数据应用的支持让农业数据得到规模化、多样化、实现高效率运用，将助力智慧农业的发展。 托普云农智慧农业云平台旨在通过新一代物联网、大数据、3S等信息化技术有效整合省市县各级涉农资源，以顶层设计方式建成“一个标准一个中心N个应用”，汇聚农业产业、农业“两区”、物联网、植保、农机、畜牧、农资、农经、科教等各级农业业务应用及数据，形成“大农业”数据中心，构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系，以最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。 目前大数据在农业中应用最普遍的领域之一是精准农业或智慧农业（农林牧渔业）。通过对气候、土壤、水、空气质量、作物成长、鱼禽畜的生长，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集，预测分析之后用来做出更科学、更精准的决策。大数据时代智慧农业的发展模式主要有以下三种： 一、建立全国范围内否认农业大数据平台。利用最新的计算机数据挖掘技术、互联网、多媒体和云计算服务模式，以农业智能综合信息服务平台“云平台”+

“智能终端”为主要载体，各方有机结合，贯通省-市-县（区）-乡（镇）-村-户的信息渠道。 农业大数据平台，在建立主要粮食作物苗情物联网远程监控系统的同时，还可以跟进数据获取、数据资源管理、数据存储、数据挖掘、数据计算、数据可视化等。该平台不仅能够调控农业生产，还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化，并通过分析数据，制定一系列调控和管理措施促进农业高效有序发展，从而解决农业生产信息、消费信息的不对称问题，提高农业生产效率和产品质量。 二、依托农业大数据为农业生产的整个流程提供服务与信息支持。在产前，可根据农业历史需求进行预测，指导科学生产；产中，大数据应用进行动态监控，实现病虫害预警，通过智能养殖提升生产效率及产品质量；产后，大数据可以提供价格行情信息及市场趋势预测、产品溯源等，助力实现农村商品流通网络化、农民服务信息化。 三、建立农业数据采集、共享、分析和使用机制。整合农业数据资源，统一农业大数据标准，率先开放农业部门的自有数据，引导协调农业相关部门开放数据，积极引入各方面社会力量参与到农业大数据平台的建设工作中，开发农业大数据产品，服务农业生产。 加快农业大数据建设是现代农业发展的新趋势，是推进农业现代化的新动力。”智慧农业”已成为未来农业发展的关键词。 智慧农业云平台核心功能： 1、形成省级农业数据中心 1)整合省市县各类涉农资源，建立农业数据库 2)将省技术标准分发市县，实现全省涉农数据共建共享 3)通过数据分发完成市县数据中心建设 2、农业物联网接入管理 1)整合全省物联网应用基地及生产数据，实现集中管理 2)集成多个信息系统，接入多个物联网监测点信号 3、现代农业综合管理 托普云农智慧农业云平台应用根据实际工作接入，成熟一块接入一块，各市县可以在此基础上扩建本级行政监管业务，并与现有业务系统无缝对接，不仅实现资源共享，并实现信息系统的集约化建设和统一低成本管护。 4、应急指挥和灾变预警 智慧农业云平台通过大数据分析，托网络化、可视化、空间网格化等手段，结合全省视频会议系统开展应急指挥和预警决策，实现可视化远程监控和指导处理，

智慧农业云平台的系统特点及优势

智慧农业云平台的系统特点及优势 近年来，智慧农业发展突飞猛进，众多技术、资金、人才的流入，为农业现代化发展提供了广阔的发展空间与平台机遇。在刚举办的“互联网+现代农业”暨智慧农业高峰论坛上，就当前智慧农业、互联网+现代农业的发展现状，主办方托普云农副总经理朱旭华接受了采访，立足智慧农业的发展生态圈，呼吁多方力量携手共同推进互联网+现代农业的发展。 “智慧农业作为一个非常巨大的市场，不可能是一家企业能做的完的、做的好的，要想持续健康发展，还需要更多的合作共赢、互帮互助。”在朱旭华看来，这种合作并不是简单的你依附我，我依附你，而是产生倍增效应，1+1一定要大于2。一号文件代表政府的引导和市场的方向，尤其是农业供给侧改革这个概念。一些电商的人认为今年一号文件的侧重点是电商，做物联网的认为是物联网，做食品安全的认为是食品安全，这都是比较孤立的想法。所有这些板块都是供给侧，都是智慧农业的组成部分，都是农业改革的一部分。 如今，智慧农业已成为行业发展的新风口，传统粗放式的农业需要利用大数据进行产业转型升级。通过新一代物联网、大数据、3S等信息化技术有效整合省市县各级涉农资源，构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系，最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。在智慧农业大数据的应用方面，托普云农除了打造一套系统化的智慧农业整体解决方案之外，还不断整合物联网与大数据的资源，努力打造智慧农业云平台。

据悉，托普云农从2010年开始，就导入了“互联网+”的概念。在原先的设备基础之上进行迭代升级，把原先的单机版变成网络版，把原有的传感器变成在线监测传感器，原先的一个数据端变成现在的云端处理。在托普云农的朱旭华看来，“我们即是连接者，也是被连接者。我们即是产品的提供者，也是产品的推广者。无论是从事农资行业，还是经营农业电商，都可以相互整合，借助资源嫁接来助推行业的整体发展。” 目前，托普云农已与海康威视、中国电商县域联盟、金禾天成、浙江大学技术转移中心、大疆创新科技等多家企业签署了跨领域、跨行业的战略合作协议，践行产业合作的新战略。一方面整合上下游资源，另一方面诚邀行业同仁，携手众多力量共同打造智慧农业。 智慧农业作为一项庞大的工程，眼下无论在技术、产品、人才、资源等方面，都存在很多制约因素。对于智慧农业的未来，朱旭华谈到，还需要用创新去寻找方向，用创新去突破，用创新去挖掘。无论是产品技术上的创新、运营模式的创新、客户服务的创新，要将互联网+元素融合到智慧农业的方方面面。把行业当中有特色有优势的产品相互整合对接，从而实现倍增效应。 托普云农智慧农业解决方案结合了最先进的网络通信、物联网、自动控制及软件技术, 包括农业智能环境监控系统、农场品安全质量追溯系统、农业专家知识库、农产品电子商务平台等。 农业环境智能监控系统，可实时远程获取温室大棚及大田的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像，通过模型分析，可以自动控制温室湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备；同时，该系统还可以通过手机、PDA、计算机等信息终端向管理者推送实时监测信息、报警信息，实现温室大棚信息化、智能化远程管理。 利用先进的RFID无线射频技术实现农产品的安全质量溯源系统，可以全过

大数据在智慧农业中的应用展望

大数据在智慧农业中的应用展望 概要：在大数据时代下，将智慧农业与大数据技术相结合，不仅使农业的生产方式得到了创新，而且资源利用率也获得了显著提升，使农业生产更加科学、更加现代化。。因此，本文将对大数据在智慧农业中研究与应用展望进行深入探讨，以供参考。 当前，为了解决人民群众的口粮问题，我国对于农业方面的投入持续增加。此外，随着信息化技术的发展，大数据时代已经悄然来临，对于农业工作者来说，其需要对大数据时代有着更加深入的理解，并要在智慧农业中增加大数据的应用力度，从而进一步加快我国智慧农业的发展步伐，提升农业生产水平，对加快我国智慧农业的发展步伐可起到十分积极的作用。 一、智慧农业概述 所谓智慧农业，指的是通过使用大数据处理分析技术，对各类信息数据进行整合，例如，生物信息、气候信息以及环境信息等，不仅可弥补以往专家系统的不足，而且可多角度、全方面地为农民的决策提供准确依据，有助于进一步提升农作物的产量，属于我国今后农业发展的重要方向。 二、大数据的概念与特征 在智慧农业中，大数据的作用不可替代。对于大数据来说，其不仅存在海量的数据信息，并且数据信息具有极高的应用价值。当前，随着云计算、互联网技术的逐步发展，智慧农业成为了我国农业现代化发展的关键一环。大数据的特征，即：1）体量大。在智慧农业中，存在着海量的数据信息。2）速度快。随着智慧农业的不断推进，数据信息的产生速度十分迅速。3）多样性。由于影响农作物产量的因素比较多，所以需要收集信息的种类也更多，更加多样。4）真实性。为了给决策者提供决策依据，农业数据必须要真实、可靠。5）价值巨大。大数据具有十分巨大的应用价值，所以需要不断地挖掘数据信息，为有价值的决策提供有力支撑。 三、智慧农业大数据类型

智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案

智慧农业大数据一体化管 理平台 建设和运营整体 解 决 方 案

目录 一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用

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：

智慧农业大数据分析云平台建设和运营整体解决方案

智慧农业大数据平台 建 设 方 案

目录 第一章概述 (20) 1.1 建设背景 (20) 1.1.1 国家政策 (20) 1.1.2 农业部政策 (20) 1.1.3 省内政策 (21) 1.2 建设背景 (21) 1.2.1 农业信息化推进策略 (21) 1.2.1.1 四大目标 (21) 1.2.1.2 三大工程 (21) 1.2.1.3 十大任务 (22) 1.3 建设目标 (22) 1.4 建设意义 (23) 1.4.1 智慧农业推动农业信息化 (23) 1.4.2 智慧农业提高农业管理水平 (24) 1.4.3 智慧农业保障农产品和食品安全 (24) 1.5 建设内容 (24) 1.5.1 建设农业物联网 (25) 1.5.2 建设农产品生产全过程大数据管理平台 (25) 1.5.3 建设全过程可视化平台 (25) 1.5.4 建设农情预警中心 (25) 1.5.5 建设全流程农业数据库 (25) 1.5.6 建设全周期溯源信息平台 (26) 1.5.7 建设智慧农业生产公共接入平台 (26) 1.5.8 建设农业植保大数据平台 (26) 1.5.9 建设农机大数据平台 (27) 1.5.10 建设农业局大数据可视化平台 (27) 第二章现状分析 (28) 2.1 农业管理现状 (28) 2.1.1 数据采集困难 (28) 2.1.2 信息普及困难 (28) 2.1.3 会商培训困难 (28) 2.1.4 监管追溯困难 (28) 2.2 农业生产现状 (29) 2.2.1 传统农业特征明显 (29) 2.2.2 盲目使用化肥农药 (29) 2.2.3 灾害抵御能力不强 (29) 2.2.4 生产积极性不高 (29) 2.3 农业物流现状 (30) 2.3.1 渠道不通 (30) 2.3.2 技术落后 (30) 2.3.3 信息滞后 (30) 2.3.4 多元无序 (30)