数字农业-带你全方位了解 (数字农业带动乡村振兴)

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• 带你全方位了解“数字农业”
• 11大类20个国外智慧农业平台案例
• 农业大数据的特色

带你全方位了解“数字农业”

数字农业是农业现代化的外围，数字乡村树立和乡村复兴的关键内容。

其外围在于“数字化”，经过科技赋能农业，成功农业的现代化转型。

那么，数字农业如何成功从部分运行到大规模推行？如何经过科研运行转化，构成更强的竞争力和消费劲？随着数字经济的极速开展，数字农业的概念应运而生。

它指的是应用数字化消息作为农业消费因素，将现代消息技术运行于农业对象、环境和全环节的现代化农业外形。

2020年，农业乡村部颁布的《数字农业乡村开展布局（2019—2025）》进一步明白了数字农业是未来农业的开展方向。

数字农业的外围概念最早由美国迷信院、工程院两院士在1997年提出。

它指的是经常使用现代消息技术，对农业对象、环境和全环节启动可视化表白、数字化设计、消息化治理的现代农业。

经过与基础学科的无机联合，数字农业成功了对农业消费环节的实时监测，从而正当应用农业资源，提高农作物产品和品质。

数字农业关键蕴含以下四大组成部分：农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业。

农业物联网是基于探头、传感器、摄像头号设施的数控系统，成功智能化调控和操作；农业大数据是搜集、甄别、标识数据，经过参数、模型和算法成功智能化控制和操作；精准农业基于农机配件，成功精准操作和最佳的上班环境和场景适配；智慧农业则经过软件系统，成功智能化决策。

数字农业的开展前景宽广，但依然面临许多应战。

其外围组成部分的了解和运行还有不少歧义。

农业的消费触及泛滥品类和种类，消费环节漫长而复杂，须要假以时日才干成功片面提高和运行。

数字农业具备三大特点：消费高度专业化、规模化、企业化；农业消费体系完善；农业教育、科研和推行“三位一体”。

这使得美国农业消费成功了高效和现代化。

近年来，我国数字农业技术极速开展，已打破关键技术，开发适用技术产品，树立了网络化数字农业技术平台。

例如，农业乡村部在陕西省试点的“苹果产业大数据中心”和托普云农为浙江省政府搭建的智慧农业云平台，都是数字农业大数据运行的成功案例。

我国数字农业开展迅速，但依然面临一些疑问，包括重配件、轻软件；有数据、没智慧；数字经济单薄；产品化才干弱等。

为处置这些疑问，我国数字农业开展将出现六大趋向：数据供应定制化、数据模型国产化、农业机械智能化、产业链虚构化、供应链金融普惠、数据安保增强化。

11大类20个国外智慧农业平台案例

智慧农业，作为环球农业开展的关键趋向，正逐渐成为中国农业现代化的关键路径。

为了促成农业经济优化、可继续开展和区域产业结构更新，片面把握农业灵活，依赖农业大数据和剖析技术，构建农业大数据剖析运行平台变得至关关键。

本文将展现国外部分农业大数据平台案例，旨在展现不同类型的平台及其开展形式，以开掘、剖析和运行农业数据。

首先，物联网现场监控平台是智慧农业的关键组成部分，旨在提供决策支持。

美国的GroveStreams是一个基于云的剖析平台，可轻松裁减，用于接纳和剖析来自多个设施的天气、土壤湿度、灌溉设施形态等数据，为农场决策提供依据。

以色列的Phytech则经过实时监测植物成长和环境条件，优化灌溉战略，提高产量，经过模型预测灌溉方案，成功智能化调度，降落消费老本，提高经济效益。

其次，新一代农场平台，如美国的AeroFarms，专一于在市区环境中应用无土、无阳光条件下的气浮成长系统，消费绿色蔬菜，成功可继续、高效和安保的食品消费。

BrightFarms则在市区中心应用废除空间，经过水培系统种植蔬菜，缩小对化学农药的依赖，全年肥壮成长，确保食品安保和提高产量。

品质治理方面，CropTrak和FreshSurety区分提供农场软件和服务，用于跟踪作物和食物的安保和追溯性，协助食品消费商和批发商提供更安保、可追溯的食物。

FreshSurety经过实时报告，提供新颖食品的微天文位置、环境和新颖度消息，优化物流治理，降落损失和糜烂老本，清楚优化盈利才干。

ERP-农场处置方案包括美国的AgConnections和AgCode，区分提供农作物治理软件和服务。

AgConnections的12云API准许用户访问和推送数据消息，如工单、运行程序、发票等。

AgCode的AM3软件则用于治理农产品从种植、农药报告到休息治理的全环节，同时确保数据安保和高效的数据搜集与剖析。

Plan2Profit Agri则经过其PAPGRI软件为澳大利亚农业企业提供治理支持和业务咨询服务，协助农民成功综合服务。

现场监测传感器方案是智慧农业的关键技术，美国的AGERpoint、以色列的CropXLtd和美国的Spensa提供各种传感器和系统，用于监测作物肥壮、成长形态和环境条件，如土壤湿度、作物冠层直径、光协作用等，协助农民做出更精准的决策。

FMIS（农场治理消息系统）如法国的MyEasyFarm，提供现代化工具和数据治理，处置养活环球、气候变动、农业污染等疑问，成功农业消费的现代化和消息化。

无人机平台-系统如美国的AbundantRobotics和法国的Delair-Tech，提供智能化和精准农业处置方案，如苹果采摘机器人、DT18和DT26X无人机等，用于搜集农田数据，提高作物产量和资源应用率。

虚构事实技术剖析平台，如法国的DemandSideInstruments，提供翻新的处置方案，如基于通讯对象网络的灌溉治理处置方案，协助农民实施准确灌溉，提高农业消费的效率和可继续性。

大数据提供商如美国的AGCOFuse Technologies和荷兰的VanderSat，提供先进的农业大数据剖析和卫星观测服务，为农民提供精准决策支持，优化农业消费。

影像服务提供商如法国的Airinov，提供无人机处置方案和多光谱传感器，用于极速绘图、施肥技巧、试验跟踪等农业服务，协助农民提高作物品质和产量。

最后，农作物治理软件如德国的365FarmNet，提供片面的农场治理系统，涵盖作物治理、机器通讯、记载文档和经营剖析，成功共性化和智能的农业服务，优化农民和利益关系者的业务。

农业大数据的特色

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）、二是处置速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是准确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从畛域来看，以农业畛域为外围（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐渐拓展到关系高低游产业（饲料消费，化肥消费，农机消费，屠宰业，肉类加工业等），并整合微观经济背景的数据，包括统计数据、进进口数据、多少钱数据、消费数据、乃至气候数据等。（2）从地区来看，以国际区域数据为外围，自创国际农业数据作为有效参考；

不只包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域钻研提供基础；（3）从粒度来看，不只应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本消息、投资消息、股东消息、专利消息、进进口消息、招聘消息、媒体消息、GIS坐标消息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业畛域的专业数据资源，其次应逐渐有序布局专业的子畛域数据资源，例如针对畜种类的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。