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分析中国智慧农业关键技术应用


中投顾问在《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》中提到,我国农业正在机械化和信息化发展非常脆弱的基础上推进现代化发展。智慧农业在这一外部环境中体现出更多的专职合作思想和更高的希望。智慧农业应充分利用信息技术,还应包括更明确的感官技术、更普遍的互联技术和更熟悉的智能技术。

可以使农业系统的运行更加有效和明智,超越提高农产品竞争力、农业可持续发展、农业资源有效利用和环境保护的目标。目前,推进智能农业发展所涉及的核心技术如下:一、利用物联网技术、视频监控设备,通过多种无线传感器动态收集农业生产现场温湿度、照明、CO2浓度等参数,提供农作物生长状况等,对农业生产环境进行远程监控,对收集到的参数和提供的信息进行数字转换和统计后,通过传输网络动态传播到智能管理系统。系统将根据农作物增长的各种指标,自动打开或重新开发准确的遥控农业设施(如节水池遥控、节能、增加氧气等),构建智能化农业生产。

利用RFID、条码等识别技术建立农产品安全的本源系统,只建立农产品公平安全的来源,促进农产品品牌建设,提高农产品附加值。重组无线传感器网络,开发智能农业应用系统,对空气、土壤、作物生长状况等进行动态收集和分析,规划农业产业园生产,合理布局农作物品种,在线疾病识别和管理,科学指导生态旋转。其次,云计算技术是现有计算技术和网络技术融合发展的产物,应用于云计算,具有资源构成动态、市场需求服务自助、资源池简化和透明等特点。

云计算体现的集约化建设、按需动态分配资源等优势,更适合农业发展中的集约化建设、农业共性技术支持平台。目前,在南京、安徽等部分地区建设的多层次平台系统中,农业企业需要存储和处理农作物养殖及种植数据、农作物生产加工数据、农作物仓库物流配送数据、农作物销售管理数据、以数据为基础的监管主题数据、报告中间数据、报告结果数据、详细数据应用等。系统对数据进行分类、加密和销毁,并根据特定规则构建云和终端数据的动态存储和管理。

县级农业管理部门要存储和处理农业的“情况”监管数据和企业级各部分的监管数据、报告数据等。该数据的系统处置与企业级数据处理一样,执行分类加密,部分存储在云中心,部分存储在县农业部门终端或设备中。县级平台可以采访农业企业的数据,并向省级云计算中心平台提供数据。

省级农业部门作为云数据中心,存储和销毁企业、县级、气象数据、灾害预测临床和应急响应、农业资源评估和管理、作物增长预测和估计等数据。第三,大容量数据技术用于摆脱对现有结构数据管理的允许,继承统计优势。对大量数据进行统计搜索、比较、聚类和分类汇总分析,掌握数据和业务之间的相关性,对多媒体、海量、简单数据的挖掘分析和历史相关数据进行比较分析大数据技术在农业中将起到足够小的作用,并以当地多年的气象信息、作物和土壤信息、管理信息、市场流通和消费等为基础,通过数据统计、案例比较、模式判断等。

利用土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等农业资源管理数据,解决我国农业资源不足、生态环境、生物多样性开发等问题。在掌握房子底层的基础上,以农业高产、优质、节能为基础,建设高效、可持续的发展。利用土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等农业生态环境管理数据,建立数据模型、业务模型,全面监测和准确管理农业生态环境。利用原产地环境、产业链管理、产前产后、储存加工、市场流通领域、物流、供应链、原产地系统等农产品及食品安全管理数据,推进问题农产品及食品安全问题的解决,确保农户切身利益。

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利用农业设备和设施监测数据(如设备和实施情况监测、远程临床、服务日程等)解决农业基础设施的智能问题。在这些应用中,核心是农业环境和资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场、消费的监测和预测等。

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本文来源:亚洲彩票-www.dsybellclub.com

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