大数据智慧农业的应用分析

冯岳

摘要：随着信息和通信技术（ICT）的迅速发展，传统农业生产发生了翻天覆地的变化。大数据技术以前所未有的方式和规模收集处理和分析数据，将丰富的数据统计建模方法与与智能决策支持相结合，极大地提高了农业生产力和生产效率，同时也能够满足提高农业生产可持续性的需求。本研究旨在概述智慧农业中大数据农业技术的当代研究状况以及应用前景，为大数据农业的应用发展提供一定的理论基础。

关键词：智慧农业；大数据分析；应用；展望

1前言

随着大数据分析（BDA）和云计算等颠覆性数字技术，农业领域迎来了真正的智慧农业潮流。智慧农业系统是利用基本农生产知识以及各种新兴技术，加强当下农业生产系统的设计和管理，并在不断变化的环境中给出智能数据驱动的判断。大数据技术作为虚拟对应物，复制数字空间中有形对象、流程或系统的特征和功能，利用其模拟和预测现实世界行为的能力。他们在智能农业中发现了有价值的应用，促进了农业生产的过程优化，其中包括作物种植、土壤成分和主要天气条件等重要方面。

通过合并来自不同来源的数据，包括土壤、植物状况、环境传感器网络、气象预测以及高分辨率无人机和卫星图像，农民可以访问其农业领域的动态和最新可视化，使他们能够就有效灌溉计划、最佳施肥方法和有效的害虫管理策略等关键方面做出明智和及时的选择，提高农业生产的整体生产力和可持续性。

2大数据分析在农业中的应用

大数据分析可以作为物理农场的虚拟模型或利用传感器、物联网设备和云计算等尖端技术构建的农业运营。农民可以利用大数据分析在虚拟环境中的模拟增强模块，改进现有农业生产水平。大数据分析能够捕获作物生长速度、天气条件、环境温度甚至土壤湿度水平的实时数据，作为各种环境和操作因素。利用这些数据可以建立一个小型农业生产系统的动态模型，以测试不同的情景，并优化农业操作的各个方面，包括作物产量、资源利用率和总体效率。通过大数据分析，农民可以更好地了解他们的耕作方法如何影响环境，并确定减少浪费和提高可持续性的方法。

总的来说，农业大数据分析为农民提供了一个强有力的工具，可以优化他们的耕作方法，提高其作业的效率和可持续性。通过技术和传感器能力的快速发展，农业土壤的农业大数据分析可以彻底改变植物的生产力、健康和产量，甚至可以通过强调土壤的特性和属性来优化水的使用，最小化化学投入，提高农业实践的整体可持续性。并且，还可以通过将将机器学习模型和农业大数据分析相结合，可以有效地实现对农田环境参数，土壤元素和灌溉做法的持续监测和分析。

伴随着农业数字化的前景，农业大数据分析技术对于传统农业向更高效、更可持续的实践转变起着至关重要的作用。农业大数据分析使用户能够通过他们的收集、分析和预测结果与周围环境和远程位置无缝互动，促进增强的连通性和用户体验。

此外，农业大数据分析通过提高生产力、动物福利和整体农场管理，还在畜牧业或精确畜牧业中发挥了重要作用。它们可以用来创建个体动物，动物群体或整个畜牧生产系统的虚拟表示，以建模和预测动物行为，生长和健康，使农民能够优化饲养策略，检测疾病或痛苦的早期迹象，并改善整体动物福利。

通过数据驱动的洞察力和预测分析，农民可以在营养、育种和医疗保健干预方面做出明智的决定。通过整合从不同来源收集的最新信息，包括传感器、监测设备和农业管理系统，农业大数据分析使农民能够监测、模拟和分析动物的行为、健康和表现。

农业大数据分析可以通过模拟关于环境条件或遗传因素对动物表现和生产结果的不同情景，支持决策和农场管理的优化，同时提高生产效率和尽量减少环境影响。此外，与其他数字平台（如农场管理系统、供应链网络和兽医数据库）的连接允许农业大数据分析无缝数据共享和分析是可行的，从而提高整个价值链的可追溯性、质量保证和决策。

总而言之，农业大数据分析有可能通过提供实时监控、预测分析和决策支持，给动物养殖业带来革命性变化。它们可以优化动物健康、福利和生产效率，同时促进可持续农业实践。在这一领域继续进行研究和开发，对于充分利用动物养殖中滴滴涕的惠益和应对相关挑战至关重要。

3结论与展望

农业大数据分析采用最新技术创新优化作物生产的智慧农业正在给农业带来革命性变化。在智慧农业中，农业大数据分析使农业专家、研究人员和农民能够模拟各种情景，测试不同的策略，并准确地预测结果。农业大数据分析提供了农业变革性的可能性，使作物种植和管理发生革命性变化，同时使资源利用达到最佳化，最大限度地减少环境足迹，并为可持续和高效的农业生态系统提高作物产量，因此具有广泛的应用前景。