一、农业大数据系统

农业大数据系统的价值和应用

随着科技的不断发展和农业现代化进程的加速推进，农业领域也逐渐迎来了大数据时代。农业大数据系统的建设和应用为农业生产、农民增收和农业科研提供了全新的机遇和挑战。本文将探讨农业大数据系统的价值和应用，希望能为相关领域的从业人员和决策者提供一些参考和启发。

首先，农业大数据系统的建设能够帮助农民更好地了解农业生产的情况，提高农业生产的效率和质量。通过收集各类与农业生产相关的数据，如气象数据、土壤数据、作物生长数据等，农业大数据系统可以帮助农民进行精准农业，制定科学合理的种植方案，提高作物产量，降低生产成本，实现农业可持续发展。

其次，农业大数据系统的应用也对农业科研和决策具有重要意义。传统的农业科研和农业政策制定往往依靠经验和试错，效率较低且成本较高。而有了农业大数据系统，科研人员和决策者可以利用大数据技术对海量数据进行分析和挖掘，发现数据之间的规律和关联，为农业科研和政策制定提供科学依据和决策支持，从而推动农业产业的升级和发展。

此外，农业大数据系统还能够促进农业产业链的优化和升级。在传统农业产业链中，信息不对称、农产品质量难以保障、销售渠道有限等问题普遍存在，制约了农产品的市场竞争力。有了农业大数据系统，农业从业者可以借助数据分析和挖掘的技术手段，优化生产、流通和销售环节，提高农产品的质量和品牌效应，拓展市场空间，实现农业产业链的全面升级和优化。

综上所述，农业大数据系统的建设和应用对于推动农业现代化、提高农业生产效率、促进农业科研和决策的科学化、优化农业产业链等方面具有重要意义。在未来的发展中，我们需要不断推动农业大数据系统的创新和应用，充分发挥大数据在农业领域的潜力，助力农业产业的转型升级和可持续发展。农业大数据系统，助力农业现代化，引领农业新未来！

二、农业数据采集管理系统采集哪些信息？

农业数据采集管理系统采集有农业种植技术管理信息、气象、水利、自然灾害、农机具配备信息等等。

三、农业生产大数据系统

四、农业研发数据！！?

随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。

对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。

中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。

该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。

结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。

现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。

五、农业数据的特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，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

六、农业数据怎么分析？

农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。

七、农业系统简称？

在一定的自然条件和社会经济条件下，农业各部门或各种作物的生产要素按各种比例、采用不同方式结合而成的系统。它是农业土地利用方式的总称，一般用来指某一种农业类型（见农业地域类型）。

农业是具有多种类型的综合性物质生产部门，因此农业系统也构成了多层次的大生产系统。高层次如种植业、林业、牧业、渔业以及副业各部门之间的有机组合，较低层次如种植业中的各种作物组合、林业中的林种混交、牧业中的大小牲畜放牧、渔业中池塘养鱼的鱼种混养等。农业系统一般分布在一定的地域范围内，形成不同结合形式和不同等级的生产类型，表现为某种农业经营制度，并形成农业区。

影响因素 　农业生产首先是生物再生产过程，而生物的生长、发育和繁殖与周围环境密切相关，因此农业系统受到气候、地形、水文、土壤和微生物等自然环境因素的限制及其综合影响。另一方面，农业又是一种经济再生产过程，还要受到社会需求和经济、技术水平的制约。因此，农业系统的形成和发展还要受到社会经济技术条件的影响，发生变化。

划分标准 　世界上不少农业地理学者和农学者对农业系统进行过划分，划分标准大体上都是根据土地性质、气候、劳动力、资金、风险、经营方式和生产水平等因素划分的。

八、什么是数据农业？

数据农业是借助现代科学技术，如遥感技术监测、大数据分析、物联网等，对农业进行精准的数据监测，而后将数据传输到平台，种植户可以通过平台观看到农业种植过程中的各项数据，再根据现有的数据进行实时操控。

数据农业并不单单只是一个数据，它是一个集合，其中包括了农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分，通过数字农业种植，可以达到合理利用田地资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农作物产量与品质的目的。

九、三大系统之间如何传递数据？

随着近年来SOA（面向服务技术架构）的兴起，越来越多的应用系统开始进行分布式的设计和部署。

系统由原来单一的技术架构变成面向服务的多系统架构。 原来在一个系统之间可以完成的业务流程，通过多系统的之间多次交互来实现。

这里不打算介绍如何进行SOA架构的设计，而是介绍一下应用系统之间如何进行数据的传输。

应用系统之间数据传输有三个要素：

传输方式，传输协议，数据格式

数据传输方式一般无非是以下几种：

1 socket方式、2 ftp/文件共享服务器方式、3 数据库共享数据方式、4 message方式

十、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。