农业大数据应用：角色、重要性和挑战
已发表: 2020-04-28大数据是结构化和非结构化数据的广泛集合，可以挖掘信息并进行分析，以构建预测系统，从而做出更好的决策。 除了政府、电信、医疗保健、营销、教育和几个工业部门之外，随着牲畜监测设备、无人机和土壤传感器等技术正在生成大量数据以支持数据驱动的农业，大数据在农业中的应用正在获得动力。 最终目标是帮助农民、农学家和科学家采用有益的农业实践。
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什么是大数据？
当一个问题出现时，什么是大数据，它是一个大的、复杂的、未经处理的数据的集合，被称为“大数据”。 由于复杂性，传统的数据处理和数据管理应用程序无法处理大数据，需要能够分析和处理大量数据的高级工具。 大数据具有一些独特的特征——数量、多样性、速度、可变性、准确性和复杂性。 必须系统地研究、存储和处理这一庞大的信息库，以便将其应用于公共部门、科学研究、农业、工业等。
大数据的应用
政府——来自传感器、卫星、闭路电视和交通摄像头、电话、电子邮件、社交媒体、IT 空间、学术界等来源的数据涌入需要有效的数据存储和分析，以更好地治理和管理公共部门。
银行业——银行和保险业的大数据应用程序处理大量数据。 大数据分析被用于存储数据、提高可扩展性并获得业务洞察力。
医疗保健——通过应用基于大数据的协议，可以大大减少困扰医疗保健行业的通信孤岛问题。
电信——大数据的实时分析提供有用的预测，以得出业务洞察力和战略，例如提供创收服务，同时牢记网络和客户考虑。
农业大数据
农业中的大数据应用是技术和分析的结合。 它需要收集、汇编和及时处理新数据，以帮助科学家和农民做出更好、更明智的决策。 由于智能机器和传感器产生了大量的农场数据，农业过程正日益成为数据驱动和数据驱动的。
传统工具正在被配备传感器的机器所取代，这些机器可以从环境中收集数据以控制其行为——例如用于温度调节的恒温器或用于实施作物保护策略的算法。 技术与外部大数据源（如天气数据、市场数据或其他农场的标准）相结合，正在推动智慧农业的快速发展。
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大数据在农业中的作用
可持续性、全球粮食安全、安全和提高效率是农业大数据应用正在解决的一些关键问题。 毫无疑问，这些全球性问题已经将大数据的范围扩展到农业之外，现在涵盖了整个食品供应链。 随着物联网的发展，农业和供应链的各个组成部分都实现了无线连接，生成可实时访问的数据。
数据的主要来源包括传感器和机器人捕获的操作、交易以及图像和视频。 然而，挖掘这些数据库的全部潜力在于有效的分析。 由于大数据，与风险管理、传感器部署、预测建模和基准测试相关的应用程序的开发成为可能。
利益相关者
技术和投入供应商是向农民提供平台和解决方案的传统参与者。 数据隐私和安全风险迫使农民结成联盟以从他们的数据中受益，从而创造一个封闭的专有环境。 大数据还吸引了初创企业、私营企业、非农业科技公司和公共机构。
利益相关者的组织决定了大数据解决方案的基础设施——专有系统或开源系统。 农业大数据应用的发展将导致农民成为综合长供应链的特许经营商，或者农民与供应商和政府合作参与短供应链的场景。
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大数据分析如何改变农业？
提高生产力——从配备 GPS 的拖拉机、土壤传感器和其他外部来源收集的数据有助于更好地管理种子、杀虫剂和化肥，同时提高生产力以养活不断增长的全球人口。
获取植物基因组信息——这有助于开发有用的农艺性状。
预测产量——数学模型和机器学习用于整理和分析从产量、化学品、天气和生物量指数中获得的数据。 使用传感器进行数据收集减少了错误的手动工作，并为产量预测提供了有用的见解。
风险管理——数据驱动的农业减少了由于天气模式变化而导致的作物歉收。
食品安全——收集与温度、湿度和化学品相关的数据，通过早期检测微生物和其他污染物来降低食品变质的风险。
节省——人工智能和数据分析驱动的农业为农业带来了可观的节省。
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在农业中实施大数据解决方案的挑战
- 高质量数据的生成是农场管理信息系统中的一个关键问题，而大实时数据对缓解这一问题几乎没有作用。
- 数据所有权、隐私和安全问题的严格应用阻碍了创新。
- 大量的非结构化和异构数据需要领域专家和熟练的数据科学家。
- 成功的商业模式需要可持续地整合所有来源的数据，这通常是一项艰巨的任务。
- 商业模式必须允许利益相关者之间公平分享。
- 为发展中国家的农民开发负担得起的解决方案是一项挑战。
概括
大数据分析已经影响了一些最关键的经济部门，并将继续这样做。 农业大数据应用仍处于起步阶段，面临着亟待解决的挑战。 如果农民和利益相关者齐心协力，开发和采用数据驱动和数据支持的创新作物管理技术，大数据的全部潜力将得到充分发挥。
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