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农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。

农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。

农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是性高。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）从性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的数据资源，其次应逐步有序规划的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等监测数据。

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从农业生产环节来看，农业大数据可以用于指导农事生产、辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等；通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到的未来气候走向、病虫害趋势等；通过分析环境数据整体走向，可以得到种植建议、管理指导。试想如果在作物的生长过程中，气候灾害可以得到规避及有效防治措施，种植方法可以得到有效指导，那么随之而来的将会是产量的稳产甚至提高，结合符合当地的种植经验决策，农业种植将不会只是“看天吃饭”，更多的是“知天而作”，大大提高农业生产效率。而从农业源头种植生产效率的提高，更会拉动农业产业整体内需，从农业生产，到农业市场、农业管理，农业大数据将会大幅提高农业整条产业链的效率。其次，我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。

大数据未来

1、农业大数据普及范围的扩大在中国，生产环节农业大数据应用前提应是偏于集约化管理的土地经营，生产决策的指导更多的是对面而很难做到对独立的点。我国是农业大国，我国农业环境分布差异由南到北因地制宜，集约化农业目前集中在东北、新疆、河南、江苏等农业大省。由具备集约化、大规模特征农业生产经营主体或政府示范为核心，逐步推广农业大数据生产指导。

2、农业大数据基础设施逐渐农业大数据的应用离不开源头数据的采集，涉及对数据信息量、数据精度等一系列基本要求，结合物联网、农业数据云平台、卫星遥感平台等，逐渐农业大数据基础设施建设。

3、农业大数据技术日臻农业大数据技术普及，除了数据获取基础设施的，还需对数据分析、挖掘的方法有进一步提升。加强数据挖掘、关联分析、知识发现等大数据技术在农业中的应用。

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