大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智慧农业数据来源的问题，于是小编就整理了2个相关介绍智慧农业数据来源的解答，让我们一起看看吧。
智慧与生态农业相互依存共同发展并同存在关系，三农必须走属于本地经济发展的实业。望，靠，要不如自已搞，利用本地资源改造迠设，利用本村民资金入股，利用自已力量和优势走乡村旅游田圆产物产业链，引进外企入村利用剩余劳力增加收入才是路。
智慧农业和生态农业有什么联系？
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智慧农业和生态农业，区别就在于对“智慧”和“生态”的理解。智慧农业指的是物联网技术在农业领域的运用，让农业变得更加“智慧”。主要体现就是传感器、软件控制平台的应用，实现精准感知、控制、决策、管理等。除此之外，还有农业信息化、视频溯源防伪、农业电子商务等。
智慧农业是高度信息化和科技化的表现，集成了互联网、物联网、云计算等新技术，可对环境温度、土壤分析、水分分析、二氧化碳、虫害、病害等进行精准监控和分析。完备的智慧农业具备以下特点：
一，监控功能：对植物和农产品进行生长环境检测，如土壤PH植、水分、温度、光照、植物养分等参数进行实时检测和传输。
二、数据监测：对各个感应节点进行实时监测并通过声光等信号进行警报，快速反应
三，图像和监控：除了数据层面的检测，还有图像表征的监控，只管的反映农作物的实时状态和生长情况，实现远程管理。
四、控制：根据监测情况进行决策，自动化设备管理和控制作物，实现自动管理和控制。
智慧农业对改善农业生态环境、提升经经营效率具有十分重要的意义，彻底改变农业的行业结构，实现规模化、集成化的现代农业模式。
而生态农业，主要 是运用生态学原理和现代手段进行农业管理，主要体现在提升生态效益、社会效益方面。生态农业强调生态工程、协调发展与环境之间的关系、开发利用与资源保护之间的关系。
生态农业的提出主要是近几十年出现了很多生态危机，例如土壤酸化、农药化肥用量上升、生态系统破坏、能源危机、环境污染等问题，各国开始探索一种可以保护生态系统的农业生产模式。他的特点是：
一、系统化：强调整个 生态系统的协调、循环和再生，优化产业结构，使农林牧副渔平衡发展，相互支持
二、丰富性：因地制宜、扬长避短，营造丰富的生态系统
三、持续性：让生个生态系统和生产经营都可以持续稳定，而不是杀鸡取卵的开发。
可以看到，智慧农业和生态农业是从不同的角度提出的理念，智慧农业更注重提升效率，生态农业更注重环境的制衡。但是两者也并不矛盾，智慧农业虽然是以科技手段为核心，但是农业的根本是离不开生态的，智慧农业也需要一个良好的、平衡的生态系统作为基础。而生态农业如果有了智慧农业的手段、有了更能提升效率的方法，那就更容易发现自然生态中出现的问题，采用科学手段进行研究分析，从而得出更加优秀的解决方案。他们之间相互促进，互为良师益友。
农业的发展虽然历史很长，几乎是伴随着人类文明的历史而来，但是它仍然是十分脆弱的，现在粮食危机、生态危机依然没有完全解除，反而越来越明显。学习优秀的农业生产理念，融会贯通，有助于发现问题解决问题。
1.智慧农业是很好理解，就是通过人的聪明才智想办法使农业产出最大化，包括用高科技技术，机械，科学的管理模式等。
2.生态农业也很好理解，生态就是绿色健康，它不一定要农业产出最大化，（但智慧农业也要生态。)你可以根椐地理位置和土地情况做精品和个性化农业种植，养殖来应对市场消费升级。比如我们现有的生态农庄，农家乐，和亲子农庄等
这两种都是可以提升土地价值，意思就是用现有的农村土地通过上面两种做法使农民富裕起来
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）
到此，以上就是小编对于智慧农业数据来源的问题就介绍到这了，希望介绍关于智慧农业数据来源的2点解答对大家有用。
