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    互聯網時代 智慧農業如何借力大數據謀發展

    字體: 放大字體  縮小字體 發布日期:2016-04-20  瀏覽次數:554
         大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據。大數據核心技術是基于存儲的計算,從本質上來說,大數據主要解決的是海量數據搜集、存儲、計算、挖掘、展現和應用等問題。也可以將其簡單歸納為三個層面:大數據的云存儲(計算機資源虛擬化)、大數據處理(云計算模型)和大數據挖掘(各類算法庫、模型庫構建)。

    從為用戶服務角度,還應提供更多的應用功能:可視化交互分析引擎、提供啟發式、人機交互、可視化數據挖掘新技術,海量數據挖掘高度人機交互功能;建立工作流引擎,為用戶創建海量數據處理、分析流程提供圖形化流程設計工具,自動執行用戶創建的數據處理分析流程,提供資源調度及優化服務;提供open  api功能,提供數據挖掘平臺與第三方應用系統的擴展接口等。

    農業是產生大數據的無盡源泉,也是大數據應用的廣闊天地。農業數據涵蓋面廣、數據源復雜。關于農業大數據,顧名思義,就是運用大數據理念、技術和方法,解決農業或涉及農業領域數據的采集、存儲、計算與應用等一系列問題,是大數據理論和技術在農業上的應用和實踐。農業大數據是大數據理論和技術的專業化應用,除了具備大數據的公共屬性,必然具有農業數據自身的特點。

    通常所講到的農業,實際上應涵蓋農村、農業和農民三個層面,具有涵蓋區域廣、涉及領域和內容寬泛,影響因素眾多、數據采集復雜、決策管理困難等特點。狹義的農業生產是指種植業,包括生產糧食作物、經濟作物、飼料作物和綠肥等農作物的生產活動等,不僅僅涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等作物生產的全過程各環節,而且還涉及跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘,以及結果的展示與應用,乃至整個產業鏈的資源、環境、過程、安全等監控與決策管理等。廣義的農業生產是指包括種植業、林業、畜牧業、漁業和副業五種產業形勢,均應該包含在農業大數據研究的范疇中。

    圖標1:智慧農業典型應用

    來源:前瞻網
     
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