数据分析与挖掘技术
统计分析方法
运用统计学方法对农业大数据进行描 述性、推断性分析,揭示数据内在规 律。
机器学习算法
应用机器学习算法对农业大数据进行 分类、回归、聚类等分析,挖掘潜在 价值。
深度学习技术
利用深度学习技术对图像、语音等非 结构化农业大数据进行分析和挖掘。
可视化分析技术
运用数据可视化技术对分析结果进行 直观展示,为决策者提供有力支持。
数据量大、类型多、处理速度快、 价值密度低。
农业大数据来源
包括农业生产环境数据、农业生物 数据、农业遗传资源数据等。
智慧农业建设目标与愿景
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智慧农业定义
利用物联网、云计算、大 数据等现代信息技术,实 现农业生产全过程的智能 化管理和控制。
智慧农业建设目标
提高农业生产效率、降低 生产成本、保障农产品质 量安全、促进农业可持续 发展。
当前智慧农业领域缺乏统一的技术标准和规范,导致不同系统、不同设备之间的数据互通和共享存在障碍。
规范制定滞后
随着技术的快速发展,智慧农业相关规范和标准的制定相对滞后,无法满足实际需求,制约了智慧农业的进一步 发展。
人才队伍培养与引进问题
人才短缺
智慧农业涉及多学科交叉,需要具备农业、信息技术、数据科学等背景的专业人才,目前这类人才相 对短缺。
农业资源环境监测与保护
利用大数据技术对农业资源环境进行实时监测和数据分析,为政府和企业 提供农业资源利用和环境保护的决策支持。
通过大数据分析,发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题,提出针对性 的保护措施和建议。
结合遥感技术和地理信息系统,实现农业资源环境的空间分析和可视化展 示,提高决策的科学性和准确性。