大数据 农业云
一、大数据 农业云
博客文章：大数据与农业云的应用与发展
随着大数据技术的不断发展和普及，它在各个领域的应用也越来越广泛。其中，农业云作为大数据在农业领域的应用，已经成为了一个备受关注的话题。在这篇文章中，我们将探讨大数据在农业云中的应用、优势以及未来的发展趋势。 一、大数据在农业云中的应用 大数据技术能够通过收集和分析大量的农业数据，为农业生产提供更加科学、精准的指导。在农业云中，大数据的应用主要体现在以下几个方面： 1. 农业生产数据的监测和分析：通过收集土壤、气候、水质、虫害等多种数据，进行实时监测和分析，为农民提供更加精准的种植建议和生产决策。 2. 农业病虫害预警和防治：通过对病虫害发生规律的数据分析，提前预警并采取相应的防治措施，减少病虫害对农业生产的影响。 3. 农业资源优化配置：通过对农业资源的分布和利用情况进行分析，实现资源的优化配置，提高农业生产效率和效益。 二、农业云的优势 1. 提高农业生产效率：大数据技术的应用，能够为农民提供更加科学、精准的指导，提高农业生产效率。 2. 降低生产成本：通过减少病虫害的发生、提高资源利用率等措施，降低农业生产成本，提高农民收益。 3. 促进农业现代化：农业云的发展，将推动农业现代化进程，提高农业生产的科技含量和智能化水平。 三、未来发展趋势 1. 云计算和物联网技术的融合：未来，云计算和物联网技术将在农业云中得到更加广泛的应用，实现农业生产各个环节的智能化和信息化。 2. 数据分析能力的提升：随着数据量的不断增加和算法的优化，农业云将拥有更强大的数据分析能力，为农业生产提供更加准确、全面的决策支持。 3. 人工智能的应用：人工智能技术将在农业云中发挥越来越重要的作用，实现更加智能化的农业生产和管理。 综上所述，大数据在农业云中的应用具有广阔的发展前景和巨大的潜力。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，我们相信农业云将在未来的农业生产中扮演更加重要的角色，为农民带来更多的收益和便利。二、农业大数据应用云平台
在当今数字化时代，随着科技的不断发展和普及，农业大数据应用云平台成为农业领域的热门话题。农业作为国民经济中的支柱产业，其现代化转型离不开信息技术的支持。而
农业大数据的重要性
随着人口的不断增长和资源环境的日益恶化，传统的农业生产模式已经难以满足日益增长的粮食需求。因此，农业现代化已成为当务之急。农业大数据作为一种全新的生产要素，其应用已经深入到农业生 产的方方面面。通过采集、分析和运用农业数据，可以实现农业生产的精准化、智能化管理，提高生产效率，降低成本，增加农民收入，实现农业可持续发展。
农业大数据应用云平台的优势
如今，农业大数据应用云平台的利用已经成为农业现代化转型的重要手段之一。与传统的数据管理方式相比，农业大数据应用云平台具有诸多优势：
- 数据共享性：农业大数据应用云平台可以实现多方数据的共享和交流，促进农业信息共享，提高资源利用效率；
- 智能化运营：通过
云平台技术，农业生产可以实现智能化运营管理，提高生产效率和产出质量； - 成本效益：运用
云平台技术，可以降低农业生产管理的成本，提高经济效益； - 实时监测：农业大数据应用云平台可以实现对农田、作物生长情况等实时监测，及时调整生产计划；
- 灵活性：云平台技术可以根据农业生产的需要进行灵活调整，实现定制化服务。
农业大数据应用云平台的发展趋势
随着信息技术的不断进步和农业现代化进程的加快，农业大数据应用云平台的发展前景十分广阔。未来，农业大数据应用云平台的发展将呈现以下趋势：
- 智能化发展：农业大数据应用云平台将更加智能化，通过人工智能等技术的集成，提高生产决策的准确性和效率；
- 生态环保：农业大数据应用云平台将更加关注生态环境保护，实现可持续发展目标；
- 跨界融合：农业大数据应用云平台将与其他行业进行跨界融合，形成产业联动，推动农业全产业链的协同发展；
- 数据安全：加强
农业大数据的安全管理，保护数据隐私和农业生产安全； - 国际化合作：农业大数据应用云平台将加强国际合作，促进农业信息交流与共享，推动全球农业现代化。
结语
作为农业现代化转型的重要支撑，农业大数据应用云平台的作用和地位日益凸显。在未来的发展中，农业大数据应用云平台将继续发挥重要作用，促进农业生产方式的革新和提升，助力农业全面现代化和可 持续发展。
三、农业研发数据！！?
随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。
对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。
中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。
该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。
结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。
除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。
现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。
四、什么是农业云平台？
随着信息技术不断向前发展，产生了“互联网+”、“云计算”的理念，这些理念直接推动了人类社会的进步。随着以互联网为代表的信息技术不断应用和推广大数据技术，逐渐渗透到各个行业，逐渐成为最重要的生产要素。这一重大技术改革，势必会开启人类生产生活的重要里程。农业是我国第一产业，在我国国民经济中扮演着十分重要的作用，应用大数据技术为农业生产保驾护航，能够实现各种先进技术的有效整合，提高农业生产效率，增加农民经济收入。本文主要结合实际情况，主要介绍了一种农业云平台功能、特点和结构，希望通过本次研究对进一步提高农业大数据技术应用效率有一定帮助。
农业大数据是一个系统性的概念.，他主要是依靠先进的大数据技术，将农业和技术有效结合，利用计算机和互联网技术，实现农业生产的预报和测控，为农业提供准确的生产依据，进一步提高资源利用效率，最终实现农业增产增收。应用大数据技术，构建农业云平台，能够为农业生产提供更加专业、精准、全面的农业数据，它是以专业分析为导向，面向农业相关人员，提供数据查询、在线分析、共享交流等服务的知识开放平台。
农业云平台简介
该平台具有全面庞大的数据资源，内容涵盖了专业农业数据、动态农业数据、共享农业数据、涉农企业数据四大模块。平台将宏观经济与农业农村等国家权威发布的相关政策和数据全面收集，能够高效的为用户提供更加全面的新鲜咨询，同时还实现了与本地政府、企业和社会三方数据共享，打破了信息孤岛，实现了各种信息资源的有效连通。同时还能够独家采集到涉农企业数据，帮助农民群众进行更加准确的市场分析和定位分析。在整个平台运行过程中，以专业分析为导向，并成功引入了数据挖掘理念，为用户提供多层次、多角度、多维度的农业数据在线分析功能。同时整个平台操作较为简便，可视化的操作界面，让用户可以更加轻松的实现数据查询、数据分析和数据成果展现。平台所生成的数据报表具有可视化功能，能够满足不同层次用户的多方面需求。该平台还具有互动功能，平台开设有互相关注、评论等互动模块，用户可以根据自己的想法，发表相应意见和见解，或者评价相应的数据，实现了用户之间的有效沟通，有效交流，使单纯的数据平台转化为知识共享交流及知识传播的平台。
五、农业数据的特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。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（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），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）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）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，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据
六、农业数据怎么分析？
农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。
七、什么是数据农业？
数据农业是借助现代科学技术，如遥感技术监测、大数据分析、物联网等，对农业进行精准的数据监测，而后将数据传输到平台，种植户可以通过平台观看到农业种植过程中的各项数据，再根据现有的数据进行实时操控。
数据农业并不单单只是一个数据，它是一个集合，其中包括了农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分，通过数字农业种植，可以达到合理利用田地资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农作物产量与品质的目的。
八、如何构建农业云平台？
在农业生产过程中，为了进一步推动农业经济优化，实现农业可持续发展，并持续调整农业产业结构，进一步推动智慧型农业建设进程，就需要及时全面的掌握农业发展动态。而要想达到这个目标，就需要依托大数据技术和相关数据分析技术，构建农业云平台。从技术角度分析，该平台充分应用了先进的数据管理技术和仓储管理技术，构建了一套具有高效、先进、开放的智能项目。从结构上分析，该平台具有很好的适应性，能够满足不同农服务产业资源业务流程变化，同时还能结合不同产业变化情况，对业务项目进行添加。整个平台构建主要包含以下几个方面:
1、构建筑云工程
筑云工程是实施现代农业大数据共享技术工程的基础。农业云平台建设在云管端三个层面形成云储存、云计算、云服务整体解决方案，重点围绕农业农村发展现状，解决数据分析、数据挖掘、数据应用的个性化需求，以及客户端种粮大户、农业生产大户、农业企业、农业合作社的个性化信息需求问题，从而能够确保农业云平台更好的发挥互联互通作用，提高平台的适应性。
2、数据库建设工程
数据库是农业云平台的主要组成部分，是长期储存在计算机内，有组织、可共享的大量数据的集合体。因此，实施农业数据库建设工程，主要是为了解决与农业发展相关的数据资源有序化管理和共享问题。云平台数据库建设重点是农业数据科学化分类、高效采集整理数据，从而实现数据信息的科学管理。
3、大数据共享工程
农业云平台的一个重要功能就是为了实现农业数据共享。因此,在云平台构建过程中应该积极开展大数据工程建设。实现农业共享数据标准化是农业大数据共享工程建设的基础,只有建立数据标准化体系，才能构建省、市、县级乃至与国家数据中心共享的应用平台和数据资源中心。通过构建大数据共享工程，能够实现农业数据科学分类，从而构建完善的农业数据科学框架体系。
4、数据服务工程
构建农业云平台，是为了更好的收集和农业相关的数据资源，并实现资源的高效整合，为农业生产服务。因此数据采集的最终目的是为了更好的应用。利用农业大数据技术，从数据采集到应用数据,都需要经过数据筛选、入库、挖掘、分析、整合等若干技术环节。为了确保数据服务工程能够更好建设，就需要自主开发相应数据分析软件，构建数据分析模型。
九、华为云空间数据怎么这么大？
华为云空间数据大是因为他是赠送的。华为的云空间本来就是免费赠送11个g的免费空间。如果说多了的话，需要自己购买。
十、农业云平台有哪些特点？
首先，从服务领域来看。该农业云平台以农业领域为核心，涵盖了种植业、养殖业、林业等行业，并逐渐拓展了和农业、林业、养殖业相关的上下游产业，从宏观方面对各个产业的相关经济数据进行全面收集整合。内容主要包括了统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、气象数据等;其次，从地域范围来看。该平台以本地区农业数据为核心，并借鉴其他省份和国际农业数据为参考，不仅包括了本乡镇、市级、省级农业数据，更包括了全国层面的数据，为精准区域研究提供了坚实基础;最后，从专业角度分析。该平台构建了分层实施结构。首先构建了农业领域专业数据资源，然后逐步构建了与农业相关的各个产业的数据资源，对涉及各个产业的数据资源进行有效监测。
农业云平台构建
在农业生产过程中，为了进一步推动农业经济优化，实现农业可持续发展，并持续调整农业产业结构，进一步推动智慧型农业建设进程，就需要及时全面的掌握农业发展动态。而要想达到这个目标，就需要依托大数据技术和相关数据分析技术，构建农业云平台。从技术角度分析，该平台充分应用了先进的数据管理技术和仓储管理技术，构建了一套具有高效、先进、开放的智能项目。从结构上分析，该平台具有很好的适应性，能够满足不同农服务产业资源业务流程变化，同时还能结合不同产业变化情况，对业务项目进行添加。整个平台构建主要包含以下几个方面:
1、构建筑云工程
筑云工程是实施现代农业大数据共享技术工程的基础。农业云平台建设在云管端三个层面形成云储存、云计算、云服务整体解决方案，重点围绕农业农村发展现状，解决数据分析、数据挖掘、数据应用的个性化需求，以及客户端种粮大户、农业生产大户、农业企业、农业合作社的个性化信息需求问题，从而能够确保农业云平台更好的发挥互联互通作用，提高平台的适应性。
2、数据库建设工程
数据库是农业云平台的主要组成部分，是长期储存在计算机内，有组织、可共享的大量数据的集合体。因此，实施农业数据库建设工程，主要是为了解决与农业发展相关的数据资源有序化管理和共享问题。云平台数据库建设重点是农业数据科学化分类、高效采集整理数据，从而实现数据信息的科学管理。
3、大数据共享工程
农业云平台的一个重要功能就是为了实现农业数据共享。因此，在云平台构建过程中应该积极开展大数据工程建设。实现农业共享数据标准化是农业大数据共享工程建设的基础，只有建立数据标准化体系，才能构建省、市、县级乃至与国家数据中心共享的应用平台和数据资源中心。通过构建大数据共享工程，能够实现农业数据科学分类，从而构建完善的农业数据科学框架体系。
4、数据服务工程
构建农业云平台，是为了更好的收集和农业相关的数据资源，并实现资源的高效整合，为农业生产服务。因此数据采集的最终目的是为了更好的应用。利用农业大数据技术，从数据采集到应用数据，都需要经过数据筛选、入库、挖掘、分析、整合等若干技术环节。为了确保数据服务工程能够更好建设，就需要自主开发相应数据分析软件，构建数据分析模型。