大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于山西省智慧农业数据中心的问题，于是小编就整理了2个相关介绍山西省智慧农业数据中心的解答，让我们一起看看吧。
还好啦。就是学费贵学院现有全日制本科生1091人。学院与新西兰奥克兰理工大学、爱尔兰沃特福德理工学院积极探索合作办学的人才培养新模式。学院可面向全国高校推荐和接收优秀应届本科毕业生免试攻读硕士研究生。一、机构设置学院下设教学机构“三系一中心”：即软件工程技术系、移动互联工程系和智慧农业系统工程系及实践实验教学中心，依托学院专业建设现有一个软件工程基础教研室，一个校外实习实训基地（甲骨文北京软件系统有限公司）。二、学科建设学院现有一个二级学科博士授权点：智慧农业系统工程；一个学术型硕士学位授权点：智慧农业系统工程；一个专业型硕士学位培养点：农业信息化（软件工程方向）；学院正在筹建“山西农业大数据中心”和“院士工作站”。三、专业建设学院现有软件工程、软件工程服务外包方向、数字媒体艺术3个本科专业及专业方向，其中软件工程服务外包方向、数字媒体艺术将于2015年7月正式招生，学院可面向全国高校推荐和接收优秀应届本科毕业生免试攻读硕士研究生。
关键在于构建购销平台。农民的希望在于丰收，丰收关键在于价格，价格关键在于卖的出去。大数据就是发挥数据链和平台作用，可以通过网络把农产品推出去。其次，在农业技术服务方面运用大数据，甚至实现农业自动化。三是繁荣农村文化，丰富农村人居生活。
随着网络信息技术的迅猛发展，传统的粗放式的农业生产模式也正逐步朝着集约化、精准化、智能化、数据化的方向转变。其中大数据在农业领域中的应用，更是中流砥柱的存在。
在互联网发达的今天，大数据除了在餐饮、服务等行业中的初现锋芒，也在悄声悄息的做准备进入了农业这个“硬骨头”行业，但是又因为农业数据本身就具有体量大、结构复杂、模态多变、实时性强、关联度高等数据特征，所以利用大数据技术进行农业相关应用研究，就有着更重大的现实意义。
大数据将助力农险发展
通过采集农作物生长环境中的各项指数数据，再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心，从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况，气温条件，灾害强度，土壤湿度的关联监测能力。
这样，农业生产者就能根据天气、自然灾害、病虫害、土壤墒情等环境因素，监测作物长势，指导灌溉和施肥，预估产量。随着GPS导航能力和其他工业技术的提高，生产者们可以跟踪作物流动，引导和控制设备，监控农田环境，精细化管理整个土地的投入。这样，相关的农业气候灾害不仅可以得到规避及科学有效防治措施，种植方法也可以得到有效指导，这使农作物可以在稳产的基础上实现增产，有效地提高农业生产效率。
大数据加快作物育种
在培育优良作物品种的传统过程中，不仅会耗费大量的财力和人力，而且可能需要10年或更长时间。但是大数据技术的应用会大大加快这个过程。生物信息爆炸已促使基因组织学研究实现了突破性进展。首先，获得了模式生物的基因组排序；其次，实验型技术可以被快速应用。
曾经要在温室和田间地头进行的生物研究，现在可以先在计算机上进行模拟分析研究，海量的基因信息流可以在云端被创造和分析，并同时进行假设验证、试验规划、定义和开发。在此基础上，只需要在地里试种规模小得多的实验作物进行验证，就可以判断出在大规模环境中种植的效果如何，然后培育者便可以确定哪种杂交作物最适合某个特定的地域，并可以高效确定品种的适宜区域和抗性表现。新的育种过程不仅代价更低、速度更快，而且能够完成我们以前无法想象的目标。后续的培育将带来质量更高、经济和环境成本更低的作物。在培育中的很多作物都会让农民和消费者受益，比如高钙胡萝卜、抗氧化剂土豆、不会引起过敏的坚果、抗菌橙子、节水型小麦和营养价值更高的木薯。
大数据让农产品可追溯
“国以民为先，民以食为天，食以安为重”食品安全一直是社会持续关注的焦点，而跟踪农产品从农田到顾客的过程不仅有利于防止疾病、加强对食品安全的监督管理，也有利于减少污染和增加收益。在美国，每年约有7,600万人患上食源性疾病，导致5,000例死亡。在发达国家，40%的食物被丢弃，包括10%到15%的农产品。随着农产品全球供应链的延长以及不良商家的投机倒把，追踪和监督农产品变得越来越重要。而利用农业大数据技术平台，可以实现从田间到餐桌每一个过程的追踪。
现在大数据正在被用来改善其中的各个环节。农业大数据有助于开展农产品监测预警，通过深入挖掘并有效整合散落在全国各农业产区的农产品生产和流通数据，进行专业分析解读，为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，以提高农业资源利用率和流通效率，从源头上保障食品安全。同时，农产品生产商、供应商和运输者也都通过使用物联网传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。比如生产和运输过程当中的农产品的品质可以通过带有GPS功能的传感器进行实时监控，有助于预防食源性疾病和减少供应链浪费。
大数据重组供应链
大型农业企业拥有大量的研发经费和机制，促使他们较容易地运用复杂技术开发出新产品。另外，对大部分公司的另一个挑战是复杂的定价策略不断演化，涉及层层分销商、经销商、打包销售、返利折让等一系列过程，造成产业链过程中价格不透明。谁能掌握此先机，谁就掌握了市场的主动权。
（数据资料来源：聚土网，农资论坛，老刘数据论道，第一财经日报，江苏农业科学，知乎）
将来农业不再适宜家庭耕作和小规模种植，随着土地流转的深入、资本注入等，将来必定是以规模化种植为主，在用少量人管理大田的情况下，大数据也将发挥越来越多的作用，应用场景也越来越多，助推指挥农业发展，提升机械化、自动化、信息化、智能化水平。
首先在田间管理方面，可以通过在作业环境中放置传感器，时时检测环境中的各种数据，比如温度、湿度、图像、水分含量、病虫害、各种微量元素的含量等等，再将各种数据汇总，对目前状态一目了然，再通过智能化设备分析，自动进行灌溉、施肥等作业。同时通过大数据溯源的功能，消费者也可以追溯购买的产品所经过的生长过程，让消费者更加放心。
再就是无人设备的应用，5G的到来将实现万物互联，上面提到过可以将作业环境信息、地块信息、生长情况信息整合到一起，将数据汇总分析后，统一发送指令给智能化设备，看看是不是该浇水了、是不是该施肥了、是不是该增加光照了等等，可以控制自动灌溉设备、无人植保飞机、自动大棚、无人拖拉机、无人收割机等等一系列设备，有些目前已经在应用了，极大提高农业的精准化、自动化。
结合国内高校和行业资源形成多行业融合的应用能力，打通相关行业大数据壁垒，应用先进手段和传感设备，汇集时空大数据、农林水专题数据、感知数据、社会经济数据等相关数据，完善数据采集、场景模拟、分析应用、响应决策、风险预警等环节，结合数据融合、挖掘、分析、可视化等手段，面向农林水相关行业瓶颈和技术难点，构建基础分析模型库，为农业提供辅助决策、为资源配置提供场景模拟和优化辅助决策，打造面向农业农村资源禀赋的全景多维辅助决策系统，形成跨学科、跨部门、跨行业的多源数据复杂模型分析和应用的综合平台，为农业发展及水资源保护利用等服务，并以农业、水利等数据为基础，打造面向农业农村资源禀赋的大数据融合创新应用。
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