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许世卫:我国“互联网+”现代农业进展与展望

作者:adminnky 来源:新三农 发布时间:2017-02-24 11:38
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    据测算,2015年我国农业信息化率达到37%,比“十一五”末提高17个百分点,超额完成“十二五”35%的预期目标。在信息化的快速发展中,“互联网+”把互联网的创新成果与农业发展深度融合,推动了物联网在生产上的应用,促进了线上线下农业与经营的融合,提升了大数据在农业管理中的作用。“互联网+”现代农业正成为现阶段解决“三农”问题的重要手段,实现农业大国向农业强国迈进的重要途径。
 
    1、农业物联网与农业生产
    物联网是一个基于互联网、传统电信网和传感网等信息承载体,能够让所有物理对象通过信息传感设备与互联网连接起来,进行计算、处理和知识挖掘,实现智能化识别、控制、管理和决策的智能化网络。物联网本质上是通信网、互联网、传感技术和移动互联网等新一代信息技术的交叉融合和综合应用。物联网技术的创新促进了农业物联网的快速发展。农业物联网是物联网技术在农业领域的应用,是通过应用各类传感器设备和感知技术,采集农业生产、农产品流通以及农作物本体的相关信息,通过无线传感器网络、移动通信无线网和互联网进行信息传输,将获取的海量农业信息进行数据清洗、加工、融合、处理,最后通过智能化操作终端,实现农业产前、产中、产后的过程监控、科学决策和实时服务。国内外农业物联网技术应用的实践证明,农业物联网是改变农业、农民、农村的新力量,将会对我国农业现代化产生重大而深远的影响。近年来,我国高度重视农业物联网建设与应用,我国农业物联网实践应用已经取得初步成效,特别是在大田种植、设施园艺、畜牧养殖、水产养殖等方面已经发挥重要作用。
    1.1物联网在大田中的应用
    目前我国已经发展了多项大田种植类农业物联网应用模式,囊括水稻、小麦、玉米、棉花、果树、菌类等作物种类,研发形成的一系列应用技术包括农田信息快速获取技术、田间变量施肥技术、精准灌溉技术、精准管理远程诊断技术、作物生长监控与产量预测技术、智能装备技术等,形成的应用模式包括智能灌溉、土壤墒情监测、病虫害防控等单领域物联网系统,也包括涵盖育苗、种植、采收、仓储等全过程的复合物联网系统。通过应用这些物联网模式,可以实现对气象、水、土壤、作物长势等的自动感知、监测、预警、分析,实现智能育秧、精量播种、精量施肥、精准灌溉、精量喷药、精准作业、精准病虫害防治,从而有效降低成本,大幅提高收益。
新疆生产建设兵团构建了万亩基于物联网技术的棉花精准灌溉自动化控制与智能化管理系统,结合首部控制器、阀门控制器、田间气象站等相关设备实现示范区内墒情信息感知、墒情预报、灌溉决策、气象信息发布和信息服务等功能。该系统包括智能感知层,无线传输层和平台应用层。软件部分包括通信后台、管理后台和信息展示前台,基于B/S结构开发,可以实现农田墒情信息感知、墒情预报、灌溉决策、灌溉监测、农田生产管理等功能。基于农业物联网技术,系统实时监测农田土壤墒情信息,展示土壤墒情动态变化特征;结合可测定的气象信息,根据土壤墒情预报模型,实现对棉花耕作层土壤水分的增长和消退规律的预报;基于土壤墒情预报和作物蒸腾信息,进行灌溉自动决策;同时,系统可基于农田生产管理信息,提供作物耗水量统计分析,为农业节水、水资源优化配置、合理灌溉提供科学指导与服务。按照以上计算,通过棉花精准生产物联网技术应用示范,1万亩核心区、10万亩示范区和50万亩辐射示范区棉花生产节支增收分别能够达到292.4万元、2924万元和14620万元。
    1.2物联网在设施园艺中的应用
    设施园艺是一种集约化程度较高的现代农业,由环境设施和技术设施相配套,具有高投入、高技术含量、高品质、高产量、高效益等特点,是最有活力的农业新产业。随着物联网在设施园艺中的温室环境监控、作物生理监测、水肥一体化管理、病虫害精确防治、自动供暖、自动卷帘、自动通风、工厂化生产等方面的技术水平不断提升,设施园艺类农业物联网应用和推广效益明显。
    某企业利用物联网技术种草莓,技术员不需到现场,只要在控制室打开电脑,登录平台,即可查看田间土壤水分、pH值等参数。据统计,蓝莓物联网生产管控系统能使灌溉水的利用率由以前的0.50提高到0.95以上,与地面灌溉相比,可节约灌溉用水30%以上,节约耕地5%~7%,节能20%~30%,节省灌溉管理用工30%~40%,年新增经济效益25.19万元,综合节水率可达45%,增产率53%。
    1.3物联网在畜牧养殖中应用
    畜禽养殖物联网主要用于解决猪、牛、禽类养殖过程中的标准化环境监控和自动饲喂、粪便自动处理、养殖孵化、犊牛精准饲喂、分级包装、冷链配送等畜禽养殖业中的问题,把动物的饲养管理、疫病预防检疫、屠宰加工、商业流通等情况实时录入管理系统等物联网技术,不仅实现了养殖业主对生产管理状态进行网络远程了解、下达生产指令等,政府监管部门也可以在网上实时监管查询养殖场疫病预防、出栏补栏、检疫报检、屠宰流通等环节的情况,实现全程无缝监控和数据监测。
    某企业应用物联网养殖技术,在现存栏800余头奶牛的养殖场先后采用了奶牛发情监测系统、奶牛生产性能测定与现代化牧场管理信息系统(软件)等技术,取得了良好的效果。奶牛发情监测系统主要由颈圈、牛号阅读器和控制终端等部分组成。颈圈包括加速传感器、微处理器和存储器,可以记录奶牛活动的各种指数(如行走、奔跑、卧倒、站立、反刍等),通过大量奶牛行为数据可以监测到奶牛发情、生病等情况,为确定最佳授精时间提供参数。通过物联网技术的优化管理,养殖场降低了生产成本,提高了产奶量和鲜奶质量。
    1.4物联网在水产养殖中应用
    水产养殖物联网主要应用在水质智能化监测及管理、苗种培育、远程自动投喂以及病疫预警健康管理等方面,对水产养殖业健康、有效和可持续发展起到了重要作用。目前,天津、江苏宜兴等地区建立水产物联网示范区,通过物联网技术在水产养殖的应用,实现对水产品养殖的全过程监控和智能化管理,社会经济效益明显。
    上海农业物联网工程技术研究中心应用对虾水产养殖智能管理系统,结合奉贤区12316区级服务站点的服务设备和服务能力,实现了物联网技术和传统农业信息服务渠道的对接,结合农户的生产电子档案和物联网感知数据,实现农技服务部门对农民生产的主动式关怀和生产指导。据介绍,在应用物联网技术之前,白天平均每3小时进行水质抽检,夜间安排专人轮流值班。在应用物联网技术后,只需安排一人对设备进行例行保养,而且每亩成虾平均死亡率下降2.15%。
 
    2、线上线下融合与农业经营
    现代农业是“线上农业”与“线下农业”的集合体。线上农业是指移动互联网等新一代信息技术与农业生产、流通、市场、消费深度融合的农业发展新形态。线下农业是指应用自然生产要素进行农业生产与经营活动的传统产业形态。现代信息技术发展催生线上农业,线上农业牵引线下农业,线上线下农业协同融合,正在不断推动农业经营创新,引领农业生产变革,助推现代农业发展。
    2.1信息化深化发展催生线上线下农业
    互联网的诞生与应用是人类历史上一次最伟大的技术革命,改变了人类生产与生活方式。20世纪以来,以信息科学理论突破与通信技术创新为标志的科学技术进步突飞猛进。上世纪40年代,信息论之父香农发表了著名的“通信的数学理论”,提出信息可度量的最小单位,给出了信息熵的定义。40年代中期,世界上第一台电子计算机在美国费城诞生。50年代初,第一个计算机网络在美国国防部实验室出现。其后,将一个个计算机终端联接在一起的各种计算机技术、网络技术突飞猛进,移动终端、智能设施、海量存储、高性能计算、专用系统如排山倒海之势层出不穷,形成了将人们日常生活与生产活动中无论天南海北、无论参差错落、无论前世今生的事情都能一瞬间相连的“互联网”,大大改变了人类生存与活动方式。
线上线下农业的分化与发展成为互联网时代的必然趋势。现代信息技术正式应用于农业,起步于上世纪50年代,美国农业部FredWaught博士1952首次将计算机技术应用到饲料混合配方研究之中。中国尽管晚于美国近30年才将计算机技术应用于农业,但起步晚跑得快。从80年代近千台计算机用于资源管理、农业规划、分析决策,到90年代信息管理系统、农业数据库、农业遥感应用于决策支持、农业专家系统,再到21世纪信息技术应用于整个农业,互联网思维已经深深地影响了农业的变革,“互联网+”已经切实改变着农业生产、经营、消费、贸易各个方面、各个环节。“互联网+”将带动农业生产方式变革,带动农产品消费方式的创新,它会全面感知农业整体生命周期中的生产、经营、管理、物流、服务等各方面的状况。它会改变传统农业的信息缺失,形成独有的线下农业资源应用与组织生产方式。它会引导新兴农业方向,规避实体风险,形成为实体农业导航并与之匹配的线上农业活动新形态,呈现出新阶段“线上农业”和“线下农业”相结合的现代农业发展模式。
    2.2线上线下农业融合的新实践
    近年来,在“互联网+”的引领下线上线下农业与农业生产经营的融合不断加速。
    一是信息进村入户启动实施,“三农”信息高速公路初步搭建。2014年农业部开始开展信息进村入户试点工作,到2016年试点范围扩大至26个省116个县,已建成运营2.4万个益农信息社,累计为农民和新型农业经营主体提供公益服务630万人次,开展便民服务1.1亿人次、涉及金额39亿元,实现电子商务交易额21亿元。信息进村入户领导体制和工作机制基本建立,市场化运营机制初步形成,信息进村入户工程的实施为“互联网+”现代农业发展在基层提供了新的人流、物流、信息流和资金流的集散地;
    二是电子商务快速发展,线上线下产业融合不断加速。在共享经济的推动下,农业生产资料、休闲农业及民宿旅游电子商务平台和模式不断涌现,到2015年农产品网络零售交易额超过1500亿元,2016年北京、河北、吉林等10个省(区、市)进一步开展了农业电子商务的试点,推动12家电商企业与10省份签订共同推进农业电子商务试点工作协议,在这些措施的推动下,我国电子商务正在形成跨区域电商平台与本地电商平台共同发展、东中西部竞相迸发、农产品进城与工业品下乡双向互动的发展格局,电子商务的发展为解决“三农”问题提供了新途径;
    三是线上线下的实践互动,正在加速推动农业品牌化经营。我国农产品不是缺少供给,而是缺少有效、高端、品质供给,线上线下的实践互动恰恰给农业品牌提升提供了巨大舞台。2016年全国“互联网+”现代农业工作会议上3000人共襄“互联网+”现代农业大会,数百家企事业单位展示新技术、新产品、新模式,在第十四届中国国际农产品交易会上,20位省部长登台推介农产品品牌,通过线上线下的互动,将创新者与应用者、生产者与消费者、实体店与虚拟网联系在一起,品牌化的成果得以充分展示,为推动了农业转型升级、提质增效发挥了重要作用。
    2.3线上线下融合推动农业经营的成效
    线上线下农业融合催生了一大批新业态。线上线下的融合拓宽了农产品、民俗产品、乡村旅游等市场,催生了农产品深加工、电子商务、创意休闲农业、互联网小镇等新业态,加快了一二三产业的融合发展;线上线下融合培育了一批新人才。农业部通过农民手机应用技能培训工作,到2016年累计培训农民6.9万人次,农民信息化运用能力的提高,必将有助于城乡数字鸿沟的缩小;返乡创业人才正在成为农业的新生力量,近五年来返乡创业人数增幅均保持在两位数左右,目前农民工返乡创业人数累计已超过450万,“十二五”期末大学毕业生下乡创业比例达1%。2016年农业部评选出“互联网+”现代农业百佳实践案例107个和新农民创业创新百佳成果103项,“双百”成果的出现,正是得益于这群新农人的出现,他们具有互联网的思维、受到了工业化的训练,懂得现代信息技术、能够触网营销,未来将对线上线下农业的发展发挥重要作用;线上线下融合形成了一批新模式。线下线下融合,推动了电子商务诸多商业模式的创新。目前电子商务已经从初期的网上营销为主的商务模式,发展到现在的基于合作社的、基于商业机构的、基于政府平台的多种农业电子商务模式并行的态势,与此同时,还催生了生态农业、乡村旅游、民俗民宿、绿色体验等多种新型线下商业模式。2015年全国休闲农业和乡村旅游接待游客超过22亿人次,营业收入超过4400亿元,从业人员790万人,其中农民从业人员630万人,带动550万户农民受益。信息进村入户工作也在各地开花结果,辽宁采用“羊毛出在牛身上”的思路,充分运用市场力量,通过“培育一个运营主体,建设万家益农信息社”运营模式的创新,完善了农业信息服务体系,促进了农业农产与互联网的融合。
 
    3、大数据与农业管理
    大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态(温孚江,2013;许世卫等,2015)。大数据是继矿产资源和能源之后,又一重要国家基础性战略资源,正在日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
    农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业中的实践。农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据本身的基本特征,并使农业内部的信息流得到延伸和深化。大数据技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。目前农业大数据技术主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制,实现基于数据的科学决策,正在日益成为转变农业监测预警工作范式、提升农业管理方式以及促进农业电子政务管理模式的重要技术推动力量。
    3.1大数据提升农业监测预警能力
    农业信息监测预警是基于信息流特征,对农产品生产、市场流通、进出口贸易等环节进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的全过程活动;也是集农业信息获取技术、信息处理技术、信息服务技术于一体,对未来农业运行安全态势做出判断,并提前发布预警,为政策制定部门和生产经营管理者提供决策参考,有效管理农业生产和市场流通,从而实现产销对接、引导农业有序生产和稳定农产品市场的有效手段。开展农业信息监测预警,是欧美等发到发达国家一直以来一贯的做法。
    我国农业信息监测预警体系建设从2002年开始逐渐步入专业化发展轨道。农业部率先建立的农产品市场监测预警系统经过三年的探索与发展,基本实现了对主要农产品市场供求、价格走势等重要信息的动态实时监测。伴随着我国农业信息化的不断深入和发展,在农业大数据的推动下,数据驱动决策的工作机制正在悄然形成。我国相关部门也建立了一些大型的农业信息监测预警系统,不断为我国农业信息监测预警体系建设和完善积蓄力量。如国家粮食局的粮食宏观调控监测预警系统,商务部的生猪、重要生产资料和重要商品预测预警系统以及新华社的全国农副产品农资价格行情系统等,在实际工作中均得到较好的运用。在科研院所农业信息监测预警系统体系建设中,由中国农业科学院农业信息研究所开发的中国农产品监测预警系统(ChinaAgricultureMonitoringandEarly-warningSystem,CAMES)涵盖11大类953种农产品,应用经济学、农学、气象学及计算机等多学科知识,实现了生物学机理和经济学机制的融合,成为我国农业信息监测预警体系建设的一项重要进展。
    农业信息发布是引导市场预期和生产的专业化活动,需要靠专业化建设提高质量,靠专业化建设增强特色,靠专业化建设树立权威,靠专业化建设增强话语权。农业部作为我国农业信息发布的重要部门之一,正在成为我国引导农产品市场预期的重要风向标。开展农业展望,加强农业信息监测预警,是我国农业适应国际化、信息化、市场化发展的现实之需,也是我国现代农业管理制度的创新之举。2014年中国召开了第一届中国农业展望大会,发布了《中国农业展望报告(2014-2023)》,开启了提前发布市场信号、有效引导市场、主动应对国际变化的新篇章。截止2016年底中国已经成功召开3届农业展望大会,在国际国内引起良好反响,展望大会的召开及其发布的成果均得到来自FAO和OECD等组织有关专家的高度评价,提升了我国在国际上的话语权和影响力。
    3.2大数据提升农业管理效率
    大数据的作用不仅仅在于更好发现自身价值,还在于帮助其他要素更好认识自身,发挥要素耦合作用,提升他物价值,促进“价值双增”。大数据正在成为新时期高效管理农业,提升农业管理效率,破解我国资源环境瓶颈的重要抓手。
    在政府层面,吉林省农委依靠信息化服务手段来提高测土配方施肥技术服务水平。基于10年的测土配方施肥大数据开发了测土配方施肥手机服务系统,种植户通过拨打12582电话,说明种植意向及产量水平,测土配方施肥指导意见就会以短信的形式发到农民手机中,实现对农民的施肥指导,提高了农户肥料利用效率。2013年3月初,系统正式运行,开始为伊通县农民提供技术咨询服务。仅4月份一个月内就有13000多农民打电话接受服务,高峰时每天600-700位农民应用该技术。目前伊通县已经有2万多农户应用了此服务,极大地方便了农民选肥、配肥、购肥。
    在科学研究层面,为了探究蔬菜基因组大数据背后所代表的生命信息,中国农科院蔬菜所团队将基因组等大数据应用到植物次生代谢研究之中,通过分析蔬菜几万个基因的变异和表达特征,最终揭示了葫芦科作物苦味形状的进化特征和黄瓜苦味的形成机理,成为我国科研领域利用大数据改良蔬菜品质的成功实践之一。
    在企业层面,有的电商企业利用大数据保障食品溯源,针对不同类型农产品的成长特点,通过二维码来承载产品名、产品特征、产地、种植人、生长周期、生长期施肥量、农药用量、采摘上市日期等不同的溯源信息。有的农业产业化龙头企业利用养殖业大数据改善养殖产业生态圈,通过猪管理系统、猪金融、猪数据、猪交易等模块帮助养殖户搭建生成管理系统,积累起大量的、全国范围的猪数据,可以为养殖户提供数据资产,提高养殖效率,并且通过积累养殖户数据,建立起征信系统,为养殖户进行融资服务。
    3.3应用大数据做好电子政务管理
    电子政务借助计算机、网络和通信等现代信息技术手段,使用专业的信息化平台,实现政府组织结构和工作流程优化重组,建立一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式,全方位地向社会提供优质、规范、透明、高水准的管理和服务。电子政务推动了政府与社会公众之间的交互式沟通,提高了行政效能,强化了网络信息安全管理和数据资源开发利用,增强了综合管理、决策服务、应急管理和公共服务能力。
    农业应急管理信息化建设是国家应急管理体系建设的重要组成部分,是农业信息化建设的重要内容,是适应我国现代农业发展需要、有效提升农业应急管理能力、积极推进农业治理体系和治理能力现代化的重要举措。农业部先后出台了《国家突发重大动物疫情应急预案》《农业重大自然灾害突发事件应急预案》《全国草原火灾应急预案渔业船舶水上安全突发事件应急预案》等16项预案,并加强了与国务院办公厅、水利部、卫生部、国家林业局、国家气象局及国家地震局等相关部门相关应急预案的衔接,为及时、有效应对农业突发公共事件提供了科学依据。
    “金农工程”是国家重点建设的12个电子政务项目之一,是农业电子政务建设和农业信息化的重要基础项目,并于2014年6月19日通过竣工验收。该项目建成了互联互通的国家和省两级农业数据中心、国家农业科技数据分中心、国家和省级粮食购销调存数据中心、国家农业综合门户网站;建成了农业监测预警、农产品和生产资料市场监管、农村市场和科技信息服务三大类应用系统;构建了部省两级信息安全管理体系、技术体系、运维体系和农业电子政务标准规范体系;带动新建和完善了1500多个县级农业信息服务平台,建成了1.1万多个“六有”乡镇信息服务站和“五个一”标准的村级信息服务点,累计培训农村信息员21万人次。
    此外,中国利用大数据开展食品安全监管的力度不断加强,2015年6月国务院新出台了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》,明确提出建立产品信息溯源制度,对食品、农产品等关系人民群众生命财产安全的重要产品加强监督管理,利用物联网、射频识别等信息技术,建立产品质量追溯体系,形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条,方便监管部门监管和社会公众查询。
 
    4、展望
    4.1农业生产将发生智能化变革
    农业物联网的广泛深层次应用,能够促进农业生产方式向高产、高效、低耗、优质、生态和安全的方向转变。现代农业的需求和当代社会的发展决定了我国农业物联网的发展将呈现出以下趋势:
    (1)低成本、小型化与移动性感知设备成为农业物联网应用的关键。目前,农业中应用的传感器件,大多成本高、耐用性差、使用频率短,未来随着传感器技术的发展,低成本、普惠性的微型传感器将决定农业物联网产品在多大范围内普及应用;
    (2)智能化数据处理成为农业物联网发展的前沿。物联网的核心是对数据的处理和分析,并最终用来辅助人类的决策行为。而数据的分析处理涉及到人工智能、概率论、统计学、机器学习、数据挖掘以及多种相关学科的综合应用以及计算机建模与实现,是当代信息技术的核心与前沿,是“智能化”的源泉和动力,只有实现了智能的数据处理,农业物联网才能真正地展现出其巨大优势;
    (3)与时间和空间要素的结合成为农业物联网扩展应用的重点。时间和空间特征是农业系统的固有属性,离开了时间和空间要素,农业数据和信息的处理就会发生偏差和谬误。未来农业物联网应用系统必将实现与时空信息的集成与融合,实现灵活的时空信息环境下的数据分析与处理,提高农业决策的精确程度;
    (4)统一的应用标准体系将成为农业物联网的基础。相关工作标准、管理标准和技术标准的缺乏,已成为影响农业物联网发展的首要问题和制约物联网在现代农业领域发展的重要因素。
    4.2农业经营将迈入“双线”牵引新时代
    在“互联网+”现代农业的推动下,我国农业线上线下、产业内外融合将加快,将进入线上牵引与线下驱动的“双线”牵引新时代。线下农业是线上农业繁荣发展的源头活水,是现代农业的“根”,线上农业是线下农业的探照灯和听诊器,今后我们在“互联网+”现代农业的背景下,要始终坚持线上线下互动、虚拟与实体融合、传统与现代结合、结构与功能搭配、产品与产业衔接、属性与形态统一,“两手同时抓、两手都要硬”,正确处理好线上与线下在农业发展中的关系。
    要加快线上线下农业信息化基础工程建设。进一步加快推进“宽带中国”战略在农村地区的深入实施,尤其要加快老少边穷地区的信息基础设施建设步伐,实现村村通网络。深入推进信息进村入户工程,加快益农信息社建设进度,建立全国信息进村入户平台,力争2020年建成60万个行政村联通的农业信息高速公路。实施农产品冷链物流渠道下延战略,整合农村物流资源,建设改造农村物流公共服务中心和村级网点,健全县、乡、村三级农村物流服务网络。通过聚集线上线下各种资源,产前、产中、产后的有机连接,数量、时间、空间维度的均衡对接,实现产业链、供应链、服务链、价值链“四链融合”和农业量值质的迭代倍增。
    4.2农业大数据治理将深入推进
    农业大数据工作将不断向深度和广度延伸。随着信息化和农业现代化深入推进,农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。农业大数据的发展正在对传统的数据处理技术体系提出挑战,需要我们在数据采集、数据标准、数据处理、数据分析、数据展现等方面做全新的技术升级。国家农业数据中心建设将不断加强、农业大数据共享开放将逐渐推进、数据标准建设亟需完善、数据安全管理也将面临巨大挑战。
    农业大数据正在推动农业监测预警工作的思维方式和工作范式的转变。未来随着我国农业信息化的不断深入和发展,农业大数据推动农业信息监测预警的分析对象和研究内容更加细化、数据获取技术更加便捷、信息处理技术更加智能、信息表达和服务技术更加精准。伴随大数据技术在农业监测预警领域的广泛应用,构建农业基准数据库、开展农产品信息实时化采集技术研究、构建复杂智能模型分析系统、建立可视化的预警服务平台等将成为未来农产品监测预警发展的重要趋势。
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