农业大数据

农业大数据的核心在于技术，包括采集技术和数据处理技术。与工业大数据技术相比，农业大数据采集技术具有更高的多样性和复杂性。根本原因是工业大数据技术面对的是无生命物质，而农业大数据面对的是生长在开放环境中的动植物。我公司在农业大数据方面采用了以下技术:

(1)农业大数据采集技术

遥感技术，包括卫星遥感、无人机遥感、载人遥感、定点相机等。

气象，包括气象卫星、气象雷达、气象基站、无人自动气象站等。

检测技术，包括照相机、摄像机、检测设备和传输设备；

定位技术，包括GPS、北斗等。各种有线和无线传输技术。

(2)农业大数据处理技术

数据库参数，算法，模型小程序，应用程序，软件功能，模块，系统，平台，SAAS云计算，区块链。

因此建立了集数据展示、园区管理、实时监控、农产品价格预测分析、在线数据挖掘、产业形势分析、预警信息提醒、环境数据分析、种植分析等功能于一体的农业大数据软件系统。

图1 鸿昇智农农业大数据展示平台

平台以农产品为切入点，形成可复制、可复制推广和可持续的单物种大数据应用模式，推动大数据在农业生产、管理、服务等环节和领域的应用，在引导市场预期、指导农业生产方面发挥重要作用。如图1所示，该系统的要点如下:

①我们在农业大数据软件系统中进行在线数据挖掘和产业形势分析，统计分析区域数据分析和农产品偏好分析，可以准确预测和预报农产品的市场走势；消费数据的收集和挖掘可以为农产品销售者提供消费画像、精准营销和差异化定价的决策支持。

(2)建立农产品气象灾害预测预警和灾害评估模型，为用户提供及时准确的气象灾害预测预警服务，降低农民种植风险；通过地方试点监测农产品产销数据，建立供需平衡和产销结构数据系统，为产业从业者提供决策支持，避免主产区农产品一起上市、恶性竞争的现象；

③通过分析农作物种植过程中的各类数据和环境数据，帮助农产品大数据产业联盟，将整合的数据信息与产业链生产经营主体、政府监管部门、科研院所等资源进行整合，最终为产业链主体提供服务，实现大数据农产品开放共享机制。

④此外，系统中还有一个报警提醒板块，可以为用户推送和显示各种报警信息。

图2 鸿昇支农农业大数据展示平台二

如图2所示，我公司提供的农业大数据系统涵盖了农业生产过程的所有要素:

(1)宏观因素:社会因素、经济因素、政策因素、成本因素、价格因素、供求关系、国际贸易因素等。；

(2)投入要素:如种子、化肥、农药、农机、农膜等。；

(3)环境因素:气候因素、气象因素、地理环境、小区域气候、土壤因素等。

(4)作业要素:如耕作计划、耕作作业、作业与耕作季节/作物生长周期的配合、农机与农具的组合、作业时间、数量、质量、效果等。

(5)管理要素:规模、效率、投入、产出、成本、效益、人均劳动生产率等。

涉及产业链全流程各方面的数据，如:金融大数据、工业大数据(作物、品种、投入、生产、产出、销售、加工、亏损、成本、效益、投入产出比、资金周转率、仓储、物流、库存、亏损、开工率等。)，以及消费大数据(消费群体、消费水平、区域、渠道)。同时，建立农产品气象灾害预测预警模型和灾害评估模型，为农民提供及时准确的气象灾害预警服务，降低农民种植风险。

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