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农业大数据
农业百科

数字农业

发布时间:2022-04-18 点击次数:1

一、什么是数字农业:

数字农业是目前农业领域较火的概念之一,是将信息作为农业生产要素,用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合,对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。

二、数字农业主要组成部分:

1.农业物联网(Internet of Things)

农业物联网从本质上讲,是一套数控系统。在一个特定的封闭系统内,以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。它根据已经确定的参数和模型,进行自动化调控和操作。由于需要以硬件设备的投资和联网为基础,因此投资额较大,主要用于设施农业生产过程的管理和操作,也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

2.农业大数据(Big Data)

农业大数据是与农业物联网相对应的概念,它是一个数据系统,在开放系统中收集、鉴别、标识数据,并建立数据库,通过参数、模型和算法来组合和优化多维和海量数据,为生产操作和经营决策提供依据,并实现部分自动化控制和操作。因为它是在完全开放的系统中运作,因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。

3.精准农业(Precision Farming)

精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。它主要是以农机的单机硬件为基础,配以探测设备和智能化的控制软件,以实现精准操作,变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷药等),无人驾驶,以及最佳的工作环境和场景适配。精准农业强调的是(单体)设备和设施操作的精准和智能化控制,是硬件+软件。

4.智慧农业(Smart Agriculture)

智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统,其核心是软件系统。智慧农业强调的是智能化的决策系统,配之以多种多样的硬件设施和设备,是系统+硬件。智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。

三、数字农业的特点:

1、农业生产高度专业化、规模化、企业化:

美国农业生产的专业化是多层次的,这主要表现在地区专业化、农场专业化和生产工艺专业化。美国大陆划分为几个主要的作物带,每个作物带中最适合一种作物的生长,如著名的“玉米带”、“奶牛带”等;绝大多数的农场只生产一种作物,进行大规模种植;而有的农场只生产一种作物的一个品种,或只做一种作物的育种。这样因地制宜、各有所专,达到了专业化与规模化的很好结合,形成了专业化生产、集约化经营、企业化管理现代产业模式。

2、农业生产体系完善

美国已形成发达的产前、产中、产后紧密衔接的农业生产体系,包括农业生产资料的生产和供应,以及农产品的收获后的储藏、运输、加工和销售等部门。他们分工明确,高效协作,在相关农业法律体系的维护下,农业生产有序而高效。

3.、农业教育、科研和推广“三位一体”

美国的农业是由私人经营的,但各级政府积极支持农业科学技术的发展,建立了富有特色的“三位一体”的农业教育科研和推广体系,农学院同时承担农业教育、科研和推广三项职能,使教学科研和推广紧密地结合起来,为农业发展提供强大的技术推动力。

四、数字农业与智慧农业的区别:

所谓数字农业是将信息作为农业生产要素,把农业对象、生产环境、生产等过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的农业生产经营方式,将一切涉及农业生产经营的资料、设备等数字化。

而智慧农业则建立在数字农业基础之上,囊括的方面更多样,信息采集的范围更广泛,以农业标准化为指导,结合物联网、云计算、大数据等技术,将科学有效的管理方式、标准化的生产方式运用到农业中,从而实现农业生产的精播、精施、精准控制、全程溯源,达到农业高产、优质、高效、生态、安全生产等目标。

发展数字农业应注重运用互联网、、物联网、大数据、云计算、人工智能、5G等现代信息技术与农业产业的深度融合,以农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化四个维度作为目标,对农业产业进行全方位、全角度、全链条改造。提高全要素生产率,释放数字要素的放大、叠加、倍增作用,驱动农业发展质量变革、效率变革和动力变革,改造提升农业发展动能,推动全国农业高质量发展。

数字农业 什么是数字农业 数字农业与智慧农业
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