精品久久久久久久中文字幕,欧美日韩精品一区二区在线视频,99re8这里有精品热视频免费,精品福利视频一区二区三区

農業大數據顧名思義就是大數據理念、技術和方法在農業方面的實踐。農業大數據涉及到農業生產過程中從產到銷（種什么，怎么種，往哪銷）全過程中的各個環節，是跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘，以及數據可視化的具體展示。

農業大數據是融合了農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特征后產生的來源廣泛、類型多樣、結構復雜、具有潛在價值，并難以應用通常方法存儲、處理和分析的海量數據集合。

根據農業的產業鏈條劃分，目前農業大數據主要集中在農業環境與資源、農業生產、農業市場和農業管理等領域。


1.農業自然資源與環境數據主要包括土地資源數據、水資源數據、氣象資源數據、生物資源數據和災害數據。

2.農業生產數據包括種植業生產數據和養殖業生產數據。其中，種植業生產數據包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農藥信息、化肥信息、農膜信息、灌溉信息、農機信息和農情信息；養殖業生產數據主要包括個體系譜信息、個體特征信息、飼料結構信息、圈舍環境信息、疫情情況等。

3.農業市場數據包括市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。

4.農業管理數據主要包括國民經濟基本信息、國內生產信息、貿易信息、國際農產品動態信息和突發事件信息等。

人工智能

利用計算機視覺、圖像識別等以及深度學習等為主的人工智能技術實現氣候/作物產量預測、病蟲害防治等。目前，人工智能各項技術在農業生產的產前、產中和產后各階段均有應用，主要有以下幾個方面，一起來了解一下吧！

1.灌溉用水供求分析

如何做到既能保證作物用水量，又能明顯減輕旱澇對作物產量造成的不良影響，就需要對灌溉用水供求量進行分析。智能灌溉控制系統可以幫助人們選擇合適的灌溉水源，進行灌溉用水供求分析，其中人工神經網絡（Artificial Neural Network，簡稱ANN）是應用最多的技術。ANN具備機器學習能力，能夠根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，選擇最佳灌溉規劃策略。該系統可以實時監測土壤墑情，可以實現周期灌溉、定時灌溉、自動灌溉等多種模式，節省了灌溉用水，又能保證農作物良好的生長環境。

土肥分析土壤成分及肥力分析是農業產前階段最重要的工作之一，我國基礎地力對糧食產量的貢獻率僅有50%左右，而歐美國家達到70%到80%。做好土壤成分及肥力智能分析是是實現適宜栽種作物選擇、定量施肥、生產成本分析等工作的重要基礎。可利用非侵入性的探地雷達成像技術對土壤進行探測分析，利用ANN對土壤表層的黏土含量進行分析。以幫助種植者在正確的時間、正確的地點進行精確施肥。目標是幫助農民提高產出、降低成本。

2.種子品質鑒定

目前國外普遍利用機器視覺進行農產品品質自動識別，研究的對象極其廣泛，小到谷粒的表面裂紋檢測和農作物種子的分級，大到根據梅脯、黃瓜、土豆等農產品的大小、形狀、色澤和表面缺陷與損傷等進行分級，都在其研究范圍內。目前它己經成為一種成熟、可靠的農產品外觀形狀檢驗工具。通過機器視覺系統識別過的農產品，其品質與安全性可以讓消費者更加放心。