大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智慧农业宏观分析论文的问题，于是小编就整理了1个相关介绍智慧农业宏观分析论文的解答，让我们一起看看吧。
农业大数据是从互联网技术中“孵化”出来的，从一定程度上来说，是为了解决农业“看天吃饭”的基本问题上通过数据反馈、分析、运用到农业生产的各个环节，让农业更加精准、专业、可预见、可控制。
具体来看，我们可以这样理解：
1.农业大数据将农业领域的海量信息进行搜集储存
农业涵盖的方面实在太广了，气象、农业耕地、播种、田间管理、采收等各个生产环节都只是其冰山一角，而这其中设计到的信息用“海量”来形容并不为过。
而这些信息对于每个地区的农业生产和发展具有很好的预测意义，要进行有效搜集，必然需要用到农业大数据技术。
2.农业大数据能对市场进行及时预测和调控
就拿今年来讲，“姜你军”、“蒜你狠”、“豆你玩”等市场现象很好地说明了农产品供需市场的波动性，如果能够把农产品生产中以及市场需求中的各个数据汇总起来，那么便能及时预测，做好调控措施，实现供需平衡。
3.农业大数据能减少田间人力成本，实现农业生产自动化
这个就涉及到我们常听的“智慧农业”了，通过农业大数据采集到的作物生长数据云端化处理，智能监控作物生长情况，比如需要病虫害防治，那么通过田间的只能管理设备和数据监控中心可进行远端操作，这样一来，一个人就可以做完整个农场的事，高效易管理，人力成本大大降低。
4.农业大数据能让种植者更用心，消费者吃的更放心
食品安全是消费者最为关心的一个话题，在日常生活中我们往往会听到不少消费者“哎呀，这个不晓得是什么喂大的，不敢吃啊”，有了农业大数据，可追踪生产的每一个环节，包括物流运输，能够让消费者在购买时看得到手中的菜是怎么来的，买的更加放心，这样一来，作为农产品生产者也会更加注重农产品质量，改善整个食品安全环境。
当然农业大数据比较依赖于土地的集约化经营，因此和土地流转密切相关，其能不能得到大力推广就看接下里几年里我国土地流转和适度规模经营的水平怎么样了。
本次很高兴为你做答，来帮你解决问题。
农业大数据
首先，农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大(volume)、类型多样(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)、精确度高(veracity)和复杂度高(complexity)等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化
第二，
从它的特性来看，农业大数据的特性满足大数据的五个特性，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。 类型 根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。 (1)农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。 (2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。 (3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。 (4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。 建立平台 为了不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧农业 的建设进程，需要全面及时掌握农业的发展动态，这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术，建设一个农业大数据分析应用平台---农业大数据平台来支撑。 在技术上，该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术，建设具有高效性，先进性，开放性的商务智能项目。结构上，该平台应具有良好的可配置性，满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展，业务量的增加，系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。 平台拟实现功能: (1)实现数据库的交互;(2)根据农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转;(3)数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用;(4)实现农业大数据分析人员的交流平台 平台拟实现目标: (1)通过平台的建设，汇集各方资源，构建农业领域特色的大数据研究中心;(2)通过数据整合，采集和加工处理，建设中国第一个专业的农业数据资源中心;(3)依托农业大数据相关技术，包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台;(4)通过分析应用平台，进行成果发布，形成农业领域专业研究的权威成果发布平台，服务于高校和政府，涉农企业，社会公众等。
第三，农业大数据的建立可以帮助农民更好的管理农作物。
真心希望对你有帮助。
通俗易懂的解释农业大数据还真有点难度，因为农业大数据包括的行业和领域太广泛。我个人的理解是农业大数据平台就是利用气候及土壤大数据，提供三农生产所需的最佳解决方案，同时协助生产者有效管理土地，并让农民从土地和生产过程中提取最高的价值。
农业大数据运用将会是解决未来人类对粮食需求的解药，透过物联网及云端运算之应用，农业大数据下的精准农业，预期将能减少农业对环境生态的负面影响，并透过所建立的模型进行预测，提出最适的解决方案，一方面提高粮食的产量，另一方面则减少生产资源的浪费，进而在未来有效地响应人类对粮食的需求。
农业大数据主要在以下这几个领域之间实现数据库的互通发挥核心作用：
生态环境数据
包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据，准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖，减少资源浪费和成本投入。
农业技术及农资流通数据
掌握农业技术能保障农产品高效、丰产，而基于农资流通数据的分析，则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据，亦可判断某个品类农产品的生产规模，为调整规模的依据。
农产品价格与农产品流通数据
生产规模的调节、生产品类的调整，必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外，通过B2B、B2C电子商务平台促使农产品供求信息对接，能拓展销售市场，提高农产品价格。
土地流转数据
通过土地流转供求双方信息的对接，促使流转更高效率，减少一方撂荒、一方找地的情况出现。
农产质量量可追溯数据
通过上述的农资使用数据、生产流通数据的整合，可构建出从农场到餐桌的可追溯数据，以消除消费者对农产质量量的疑虑，提高农产品的购买率。
农业经营者征信数据
前述数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统，作为发放贷款、设置农业保险的信用依据，以此推动金融和农业的融合。
到此，以上就是小编对于智慧农业宏观分析论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于智慧农业宏观分析论文的1点解答对大家有用。
