① 農業大數據的重要性體現在哪些方面

一、物聯網搭建方面
目前提倡的現代農業精細化生產與專業的農業大數據技術結合從而擁有著巨大的市場需求空間，以數據分析統計處理為基礎手段，實現人與人、人與物及物與物全面互聯的網路平台構築成功。農業大數據在現代農業物聯網搭建上發揮著不可磨滅的功效，使得智慧農業大局初有成效，使物聯網的脈絡深入到生活方方面面。
二、在農產品生產監控方面
隨著農業大數據的應用隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據和農作物生長數據等等不再成為一大難題。在農業大數據構建後農技專家等足不出戶就可觀測到農作物成長的相關數據，從而准確判斷農作物的生長狀態是否健康，能夠有效的監控農產品的質量和產量，從而彰顯農業大數據在農業領域跨界應用的重要性為農作物生產條件監控和分析奠定基礎。
三、在農作物銷售運作方面
農業大數據的應用不僅可以建立全方位無死角的管理體系，還可以構建完善系統的農作物銷售體系來監控農作物生產銷售的每一細節。農業大數據分析市場銷售波動狀況來了解農作物預期銷售情況，預判農產品的滯銷率和銷售成功率等等，保證生產的農作物能夠實現無障礙銷售，更好的保護農業生產者勞動成果。

② 農業大數據有什麼作用

農業大數據可以提高農民的產量，同時也能給農民帶來巨大的經濟效益。作用很大的，提到農業大數據，那必須得給你介紹孟山都，這個公司一直在這方面做的很好。

③ 大數據在農業農村領域的應用有哪些實際意義

數據提供依據 用來校驗演算法模型

比如 你想知道全國的糧食收入， 但又覺得會被造假欺騙（大飢荒） 那麼就可以利用衛星偵測全國農田，得出各個穀物的總面積、降水量、。 根據以往數據進行分析出產量

④ 大數據對於農業的發展會帶來什麼影響

數據影響農業決策。
准確的大數據可以實現決策正確。
提高效率，提高生產率和土地利用率。
降低農業生產成本。

⑤ 人工智慧 大數據 如何作用在農業發展

原標題：2019年中國農業產業市場分析：傳統三大發展痛點，三大技術助力向數字農業轉型升級

數字農業應運而生 前景如何?

在數字經濟快速發展的背景下，「數字農業」應運而生。我們應該怎樣理解 「數字農業」?我國數字農業前景如何?數字農業又能如何助推傳統農業轉型升級?

2019年3月中國農產品進出口金額統計分析

在進口金額方面，數據顯示，2018年2-4季度中國農產品進口金額逐漸下降，2019年3月中國農產品進口金額為10595.8百萬美元，同比下降0.1%。

在出口金額方面，2018年1-4季度中國農產品出口金額呈增長趨勢，其中，2018年2季度中國農產品出口金額增幅最大，相比1季度增長11.45%。2019年3月中國農產品出口金額為16482.3百萬美元，同比增長12.3%。

我國傳統農業發展痛點分析

1、需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類製品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對於高品質的農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。

2、供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居於世界首位，但由於長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落後於發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低於發達國家。

3、服務側——融資困難、非標准化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。「三農」貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標准化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標准不完善，農產品標准化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗餘、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。

數字技術如何助力傳統農業轉型升級?

針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智慧將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。

1、物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基於物聯網的農業解決方案，通過實時收集並分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基於物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用於解決農業領域特有問題，打造基於物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。

2、大數據——決策「數字化」，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在雲端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智慧。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基於不同商業模式的各類應用。

3、人工智慧——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智慧有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。人工智慧縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。

說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半乾旱或乾旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。

近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、感測器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。

更多數據請參考於前瞻產業研究院發布的《中國農業產業化市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑥ 大數據來了，它將怎樣影響農業發展

大數據是一個數據分析工具，它利用新技術、新演算法處理海量數據，並從中分析出有價值的信息。目前，大數據已經在農業、物流、電商、服務業等領域廣泛應用。
前瞻產業研究院指出，大數據在農業中的應用主要在以下幾個方面：一、預測未來情況
幫助農民做出抉擇：大數據在農業中應用最普遍的領域之一就是精準農業。在精準農業中，控制中心實時收集並處理數據，來幫助農民在播種、施肥和收割作物等方面做出最明智的決策。
二、農業機械化+大數據
從種到收全掌握：作為農業大國，發展大數據不僅能夠提高我國農業生產精準化、智能化水平，最後的紅利也會惠及普通的農民群眾，而為農業提供大數據，本身也是一個商機。

⑦ 大數據運用到農牧業該怎麼說

大數據運用在農牧業是融合了農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特徵後產生的來源專廣泛、類型多樣、屬結構復雜、具有潛在價值，並難以應用通常方法處理和分析的數據集合。
其涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等各環節，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

⑧ 農業大數據能為農民做什麼應該如何應用

農業大數據平台就是利用氣候及土壤大數據，提供農戶最佳化的栽種管理決策，協助農民有效管理其農地，並讓農民從每一顆種子中提取最高的價值；
簡單來說，農夫可以透過移動裝置快速進行數據分析，並藉此分析結果優化資源及提高效益。除Climate FieldView平台外，MySmartFarm、FarmLogs等也都是大數據在農業應用中的實例。
農業大數據運用將會是解決未來人類對糧食需求的解葯，透過物聯網及雲端運算之應用，農業大數據下的精準農業，預期將能減少農業對環境生態的負面影響，並透過所建立的模型進行預測，提出最適的解決方案，一方面提高糧食的產量，另一方面則減少生產資源的錯置與浪費，進而在未來有效地回應人類對糧食的需求。

⑨ 農業大數據的應用有哪些農業大數據能為農場做什麼

1.首先，也是最重要的，農民需要測量和了解數量巨大、種類多樣的數據版所能帶來的權影響，因為這些數據驅動著他們的耕地的整體質量與產量。這些數據包括當地的天氣數據、GPS數據、土壤細節、種子、化肥和作物保護劑規格等等。充分利用這些數據運行長期和短期模擬，以應對氣候變化、市場需求或其他參數造成的「事件」，對要實現利潤最大化農民而言不可或缺。同時，從監管的角度來看，在整個供應鏈跟蹤並追溯產品，或是實行原產國標簽，無疑是額外的大數據挑戰。

2.其次，種子、植物保護劑和肥料的供應商需要接收所有的這些數據，將其放入統一的模型中，並使用專用演算法，以便向農民提供盡可能最好的解決方案和服務。

3.再次，農業機械製造商是整個價值鏈的另一個重要組成部分。他們不僅需要確保其資產能在最低成本保持最長的正常運行時間，還要支持移動數據採集(如土壤樣本、水分監視器和感測器、田間作物的顏色、生長速率、天氣破壞、營養水平、農作物品種等)，並能讓這些信息在價值鏈內被實時獲取，以進行進一步的處理。