大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智慧农业推广经验的问题，于是小编就整理了2个相关介绍智慧农业推广经验的解答，让我们一起看看吧。
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厦门大学教授、博导张德富介绍了《大数据科技创新助推农产品安全产业》,5年多来,张教授足迹踏遍了400多个农村,调研实践发现,农产品滞销或者不好卖,有四大原因:盲目跟风生产、生产技术落后、市场渠道不畅以及缺乏品牌建设。仅仅帮助解决滞销问题只能是暂时的,必须利用大数据解决痛点才能全面提升农产品的价值。
因此,张教授利用大数据和人工智能,对农产品价格进行预测帮助农民解决生产什么的问题。利用大数据建立的专家系统,解决生产技术问题。
利用大数据对农产品进行精准营销。特别是品牌建设,产品的品质和安全至关重要,都可以通过食品安全溯源来为消费者提供放心产品。
随着信息时代来临，互联网的兴起，大数据毫无疑问为各行各业带来深刻的变革。在农业领域积累的大量数据，这些有关苗情、土情、肥情、水情、虫害、气象、农产品流通等方面的农业信息可以经过有效分析和研究为未来智慧农业作出指导。
目前看来,大数据在农业智慧管理中的应用主要可归纳为以下几方面：
一、预测市场需求，二、农业环境监测，三、实现农产品可追溯，四、拉动农业产业链
通过农业大数据的利用，实行产加销一体化，将农业生产资料供应，农产品生产、加工、储运、销售等环节链接成一个有机整体，并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制，以期获得农产品价值增值。打造农业产业链条，不但有利于增强农业企业的竞争能力，增加农民收入和产业结构调整，而且有助于农产品的标准化生产和产品质量安全追溯制度的实行。
这些大数据可直接分到每个村里，在公销社的图书室，办公室推管，宣传，聚中农业的种植收获的数据，实地实事的让农业更好的，更有数据的传送，抵制到烂市，滥种多剩的趋势？
基于物联网等技术的运用，农业领域积累了大量的数据，为大数据应用于农业奠定了基础。从全世界范围来看，提高作物产量到保障食品安全，农业大数据无不发挥着巨大作用。
通辽市绿云信息有限公司一直在做数字乡村类项目，智慧种植、农畜产品追溯、农牧业信息化服务、农业物联网等，每一个信息化平台和物联网设备都会产生大量数据，这些数据都会汇总到数字乡村总平台，通过云计算、大数据分析，对海量农业信息数据挖掘，可以了解一个地区作物播种面积，经营主体发展情况等，为生产管理者整体部署提供数据支撑，为安全生产提供保障，同时将生产与市场相结合，生产者不再担心市场销路问题。
恺易物联网是做现代农业服务的，这个问题我来回答一下。
随着农业领域不断的发展进步，农业数据的重要性也逐渐显露出来，而农业大数据又属于最典型的大数据。大数据理论和技术在农业上的应用和实践，是指运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、分析与应用等一系列问题，然后以此来指导农业生产经营。这里所讲的农业大数据就是指以大数据分析为基础去解决一系列农业问题。
当前，大数据正在助推农业生产向智慧型转变，数据将成为现代农业生产的新兴要素。因此将大数据技术应用到农业中，是现代农业发展的新趋势可以在很大程度上促进农业信息服务技术的发展进步，还能在很大程度上推动我国农业领域的整体发展进程。
农业大数据对智慧农业的重要性
随着科技时代的到来，以互联网、多媒体、云计算等主要技术的广泛应用，推动了中国农业信息化发展的进程，而云计算也在很大程度上推动了计算能力的进展。试想，如果农场管理人员能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农场管理人员和农技专家足不出户就可观测到农场内的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农场带来经济损失。
农业大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。
农业大数据的作用
在经历了多年的发展，国内已研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因，这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。而农业大数据的出现，将能够更好的规范数据标准，在提高农业管理上发挥巨大的作用。
农业作为中国的基础产业，面临着农产品需求不断增加、资源紧缺、气候变化导致灾害频发、生态安全脆弱、生物多样性持续下降等严峻挑战，因此，夯实以农业物联网、云计算技术为核心的农业信息化基础，提升以大数据为支撑的农业信息化服务，是开拓智慧农业新局面，实现农业现代化和信息化跨越式发展的重要力量。
大体来说，卫星影像在农业中的应用主要分为3个方向：农作物种植面积监测于制图，农作物长势监测与产量估测，农作物灾害预警与病害监测。以下分别论述：
1、农作物种植面积监测与制图：卫星影像一般有多个不同的波段组成，不同的作物在不同的波段中会呈现出不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用特征提取算法可以有效的区分这些信息，从而将作物种植面积准确地提取出来，最终以图像的形式呈现出来，并服务农作物长势监测等其他领域。目前该方法已用于第三次农业普查的过程中，对农业现代化转型起到了巨大的作用。
2、农作物长势监测与产量估测：作物长势监测为指对作物的苗情、生长状况的宏观监测。作物长势不同，其对不同波段的光谱响应也不同。利用卫星影像进行农作物长势监测与产量估测的实质是通过多种技术提取不同长势的作物所对应的光谱信息，之后利用各种统计或物理模型建立光谱与作物长势和产量之间的定量关系，最终实现基于卫星影像的农作物长势监测和产量估测。
3、农作物灾害预警与病害监测：植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化，包括生物化学变化（纤维素、叶片等）和生物物理变化（冠层结构、覆盖度、LAI等），相应的，植物特征吸收曲线特别是近红外和红边区域的光谱特性就会发生相应的变化，所以在灾害（如干旱、病虫害等）发生早期就可以卫星遥感探测到，从而为下一步的农事操作提供指导性意见。
农业遥感技术在农业监测中扮演着重要角色，通过卫星和无人机获取的遥感数据可以提供关键的农业信息。本文旨在探讨农业遥感监测的主要内容，包括土地利用和土地覆盖监测、农作物生长状态监测、病虫害监测与预警系统、水资源管理与精准灌溉以及农业环境监测与生态保护。同时，我们还将介绍农业遥感监测所使用的技术和方法，并探讨该领域面临的挑战和未来发展的展望。
一、农业遥感监测的基本概念
农业遥感监测是利用遥感技术获取农业信息并监测农业相关参数和指标的过程。它通过获取来自卫星、无人机等平台的遥感数据，结合数据处理和分析方法，用于监测农作物的生长状态、土地利用和覆盖情况、病虫害发生、水资源利用以及农业环境变化等。农业遥感监测的基本概念包括以下几个方面：
1. 遥感技术：遥感技术是一种通过感知地球表面物体的电磁辐射并获取相关信息的技术手段。它利用航空器或卫星从空间获取图像和数据，包括可见光、红外线、微波等不同波段的辐射信息。
2. 遥感数据：遥感数据是通过遥感技术获取的地球表面信息。它可以是多光谱、高光谱或合成孔径雷达等不同类型的数据。遥感数据可以提供多维、多尺度的信息，用于解释地物的空间分布、特征和变化。
3. 数据处理和分析：农业遥感监测需要对获取的遥感数据进行处理和分析。这包括预处理步骤，如辐射定标、几何校正和大气校正，以及特定的数据分析方法，如图像分类、变化检测和指标计算等。
4. 监测指标：农业遥感监测涉及多个指标和参数的监测。常见的监测指标包括植被指数（如NDVI）、土壤湿度、叶面积指数（LAI）、水体面积、气象参数等。这些指标可以提供关于农作物生长、土地利用、水资源状况和环境变化等方面的信息。
5. 应用领域：农业遥感监测在农业统计、农作物管理、精准农业和环境保护等领域有广泛应用。它可以提供决策支持和监测评估，帮助农业决策者和农民进行农作物管理、病虫害防控、水资源管理和环境保护等方面的决策。
二、农业遥感监测的主要内容
（一）土地利用和土地覆盖监测
土地利用和土地覆盖监测是农业遥感监测的重要领域。通过卫星遥感数据的获取和分析，可以实现土地类型的监测和分类。下表展示了一些常见的土地利用类型及其遥感监测方法：
（二）农作物生长状态监测
农作物生长状态监测是农业遥感监测的核心内容之一。通过分析卫星遥感数据中的植被指数和光谱特征，可以实时监测作物的生长状况和健康程度。下表列举了一些常见的农作物生长监测指标和遥感监测方法：
（三）病虫害监测与预警系统
病虫害监测与预警系统是农业遥感监测的重要应用之一。通过分析卫星遥感数据中的植被指数和光谱特征，可以实时监测农田中的病虫害情况，并预警可能的灾害发生。下表展示了一些常见的病虫害监测指标和遥感监测方法：
（四）水资源管理与精准灌溉
水资源管理与精准灌溉是农业遥感监测的重要应用之一。通过监测土壤湿度和水体分布等信息，可以实现对水资源的有效管理和利用。下表展示了一些常见的水资源监测指标和遥感监测方法：
（五）农业环境监测与生态保护
农业环境监测与生态保护是农业遥感监测的重要内容之一。通过监测农田环境指标，可以评估农业生态系统的健康状况，并采取相应的保护措施。下表列举了一些常见的农业环境监测指标和遥感监测方法：
三、农业遥感监测的技术与方法
农业遥感监测的技术与方法是指在农业遥感应用中，利用遥感数据进行数据处理和分析的具体手段和方法。这些技术与方法的选择和应用对于提高农业遥感监测的准确性和效果至关重要。下面介绍几种常见的农业遥感监测技术与方法。
1. 遥感影像获取：农业遥感监测的第一步是获取高质量的遥感影像。目前主要采用的是卫星遥感和无人机遥感技术。卫星遥感可以提供较大范围的遥感影像，适用于对广阔农田进行监测。而无人机遥感则可以提供更高分辨率和更精细的影像，适用于小范围和特定区域的监测。
2. 数据预处理：获取到的遥感影像需要进行一系列的预处理步骤，以消除影像中的噪声和误差，提高数据质量。预处理包括辐射定标、几何校正和大气校正等。辐射定标是将原始数据转化为物理量的过程，几何校正是将影像与地理坐标系统对齐，大气校正是消除大气影响。
3. 图像分类与解译：图像分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，以提取出感兴趣的农业目标和特征。常用的分类方法包括基于像元的分类、基于目标的分类和基于深度学习的分类等。图像解译则是对分类结果进行进一步的分析和解释，以获取更具体的农业信息。
4. 变化检测：农业遥感监测中的变化检测是指比较不同时间或不同影像之间的差异，以分析和监测农田的变化情况。变化检测可以用于监测农作物的生长状态、土地利用变化、病虫害的发生等。常见的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于目标的变化检测。
5. 指标计算与模型构建：通过遥感数据计算各种农业监测指标，如植被指数、土壤湿度指数、水体面积等，可以提供农田的相关信息。此外，还可以利用遥感数据构建农业模型，如作物生长模型、病虫害预测模型和水资源利用
四、面临的挑战和未来展望
在农业遥感监测领域，仍面临着一些挑战，如影像获取受限、数据处理复杂、遥感解译精度等。未来，随着遥感技术的不断发展和创新，我们可以期待更高分辨率的遥感影像、更精确的数据处理算法以及更智能化的农业遥感监测系统。
到此，以上就是小编对于智慧农业推广经验的问题就介绍到这了，希望介绍关于智慧农业推广经验的2点解答对大家有用。
