大数据要与农业全产业链深度融合
“互联网+”农业
“互联网+”农业“互联网+”农业是指将互联网技术和农业生产、经营等领域深度融合，打造一种全新的农业生产模式。
在这种模式下，通过移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术手段，实现农业生产全产业链智能化、信息化和可持续发展。
互联网+农业有以下几个方面的重要意义：1.促进农业现代化传统农业生产方式存在许多问题，如信息不对称、产品质量难以保证、市场竞争力不强等，而互联网+农业通过数据共享、智能化技术等手段，能够提高农业现代化水平，实现可持续发展。
2.提高农业效益互联网+农业可以通过智能化设备、大数据分析、物联网等技术手段，实现农业生产全产业链的信息化和智能化，提高农业效益和产业链效益。
3.推动农业结构调整互联网+农业可以让农业生产与市场需求方面更加相对应，调整农业的产业结构和产品结构，更好的满足市场需求和实现农业可持续发展。
4.促进农产品质量可控互联网+农业可以通过追溯系统和数据分析等手段，实现农产品的质量监管。
同时，通过打破信息壁垒，加强农民与市场的联系，提高农产品的品质。
5.促进农民增收互联网+农业可以通过线上线下的渠道销售和信息平台制定农业保险等手段，让农民获得更多的收益。
1.海南三亚互联网+农业海南三亚在推动新农业模式发展方面采用了全链条的技术方案。
通过建设互联网+农业平台，引入优质种源、优化种植技术、设施化、精细化管理培养新型农民，以开展“种养加并举”的新型农业经营模式。
福州市福清市“福娃农场”采用了互联网+农业模式，形成了区块链溯源、交互式直播、共享农庄等多种形态，并依托大数据、人工智能、虚拟现实等技术手段实现智慧农业，实现农业资源整合，增加农民收入。
3. “哈尔滨物流云谷”农产品电商平台“哈尔滨物流云谷”农产品电商平台聚集了当地3万余名农民创业者，借助互联网技术，实现农产品线上销售，与全国各地合作伙伴合作，建成面向全国的一站式农产品市场。
这个平台让农民不用离开家门，就可以实现就近销售，轻松增加收益。
数字农业与信息化乡村振兴的融合发展报告
数字农业与信息化乡村振兴的融合发展报告在当今时代，数字技术的飞速发展正在深刻地改变着我们的生活和生产方式。
农业作为国民经济的基础产业，也迎来了数字化的变革浪潮。
与此同时，乡村振兴战略的实施为农村地区带来了新的发展机遇。
数字农业与信息化乡村振兴的融合，成为了推动农村经济发展、提升农民生活水平、实现农业现代化的重要途径。
一、数字农业的内涵与特点数字农业是指将信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链深度融合，实现农业生产智能化、经营网络化、管理数据化和服务在线化。
其特点主要包括以下几个方面：1、精准化生产通过传感器、卫星遥感、地理信息系统等技术，实时获取土壤、气候、作物生长等信息，实现精准施肥、精准灌溉、精准病虫害防治，提高农业资源利用效率和农产品产量质量。
2、智能化装备智能农机、农业机器人等装备的应用，大大减轻了农民的劳动强度，提高了作业效率和质量。
例如，无人驾驶拖拉机可以按照预设路线进行精准作业，自动采摘机器人能够根据果实的成熟度进行采摘。
3、数字化管理利用大数据、云计算等技术，对农业生产、经营数据进行收集、分析和处理，为农业决策提供科学依据。
同时，实现农产品质量追溯，保障农产品安全。
4、电商化营销借助互联网平台，拓展农产品销售渠道，减少中间环节，增加农民收入。
农产品电商不仅让消费者能够更便捷地购买到优质农产品，也为农民提供了更多的市场机会。
二、信息化乡村振兴的意义与目标信息化乡村振兴是指利用信息技术推动乡村产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴和组织振兴，实现乡村经济社会的全面发展。
其意义主要体现在以下几个方面：1、促进城乡融合发展消除城乡之间的信息鸿沟，加强城乡之间的要素流动和资源共享，推动城乡一体化发展。
2、提升乡村治理水平通过信息化手段，实现乡村政务公开、事务管理的规范化和高效化，提高村民参与乡村治理的积极性和主动性。
3、丰富乡村文化生活利用互联网平台，传播优秀乡村文化，丰富农民的精神文化生活，增强乡村文化自信。
我国数字经济与农业经济的有效融合分析
我国数字经济与农业经济的有效融合分析作者：冯庆俊来源：《南方农业·下》2022年第03期摘要随着我国经济和科学技术的发展，先进技术在很多行业和领域都得到了广泛应用。
为了推动我国农业经济发展，帮助传统农业生产模式转型升级，分析了数字经济与农业经济有效融合的价值功能，阐述了数字经济为农村经济发展带来的重要契机，并提出了完善配套基础设施、推动战略规划设计、创新数字经济活力有效释放模式及将信息技术融入农业全产业链等策略。
关键词农村;农业经济;数字经济;技术引领中图分类号：F327 文献标志码：A DOI：10.19415/ki.1673-890x.2022.06.038随着信息技术的不断革新，以及我国市场经济体制改革的深入推进，数字经济近些年引起了人们的广泛关注。
数字经济是指以互联网、数字化技术作为重要依据，利用网络作为载体，对原有的产业经济结构进行不断调整和优化，从而实现经济的高效率、高质量发展。
在新的时代背景下，加强农村数字经济和农业经济的结合是必然趋势，农业具有明显的地域性、周期性特点，虽然农村土地资源丰富，劳动力也比较多，但由于其信息化基础设施建设薄弱，原始资本积累并不丰富，这是限制农业进一步发展的重要因素[1]。
不仅如此，农村地区天然存在着信息不对等、金融资源缺乏等问题，是目前政府部门需要关注和解决的重点。
因此，对农村数字经济和农业经济的结合进行分析具有重要意义。
1 数字经济与农业经济有效融合的价值1.1 响应国家战略的需要就目前情况来看，受到资源分配、基础设施建设等各方面因素的影响，农村数字经济整体发展较为滞后，对我国提升数字经济竞争力带来了一定阻碍。
早在2017年，中央政府工作报告中就提出了“数字经济”的相关概念，并将促进数字经济发展作为重要工作目标。
2019年，中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《数字乡村发展战略纲要》中提出了明确要求，在新的时代背景下，要将强化农村数字经济发展水平作为一项重要工作。
“互联网+”与农业经济发展的相关研究
“互联网+”与农业经济发展的相关研究随着互联网技术的不断发展和普及，互联网+已经深刻影响了各行各业，其中农业也不例外。
互联网+农业经济发展是当下研究的热点之一，通过互联网技术的运用，可以提高农业生产效率、降低生产成本，促进农产品的流通和营销，促进现代农业的发展。
本文将围绕互联网+农业经济发展进行详细的研究和探讨。
一、互联网+农业经济发展的基本概念互联网+农业经济发展，是指通过运用互联网技术手段，以农业为载体，推动农业现代化，提高生产效率，降低生产成本，实现农产品的精准生产和精准营销，推动农业经济的发展。
互联网+农业经济发展是以互联网技术为基础，通过信息技术和物联网技术等手段，与农业产业深度融合，实现农业全产业链的信息化、数字化和智能化。
1. 现状：当前，我国农业面临诸多挑战，包括农产品销售渠道单一、信息不对称、生产成本高等问题，制约了农业的发展。
互联网+农业经济发展应运而生，通过信息技术和物联网技术等手段，让农业与互联网深度融合，推动了农业的转型升级和发展。
2. 意义：互联网+农业经济发展对于农业发展具有重要意义。
一方面，它可以提高农业生产效率，优化农业生产方式，降低了生产成本，提高了农产品的品质和产量。
它可以扩大农产品的销售渠道，提升农产品的市场竞争力，促进农产品的精准营销。
1. 农业信息化：通过互联网技术，实现农业生产的信息化管理，包括土壤信息、气象信息、农作物生长信息等，通过信息化手段，提高农业生产的精准性和准确性。
2. 农产品产销对接：通过互联网技术，实现农产品的生产对接销售，降低农产品销售环节的中间环节、减少流通损耗，提高农产品的市场竞争力。
3. 农业电商：农业电商是互联网+农业经济发展的重要内容，通过农业电商平台，可以实现农产品的直接销售，打通农产品生产者与消费者之间的信息和资金流通。
4. 农业物联网：利用物联网技术，实现农业生产的智能化管理，包括农业设施的远程监控、农业生产设备的智能化运行等，提高农业生产效率。
农业生产农业大数据发展与应用方案
农业生产农业大数据发展与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与意义 (3)1.2 农业大数据发展现状与趋势 (4)第2章农业大数据获取与处理技术 (4)2.1 数据采集与预处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (5)2.2.2 数据管理 (5)2.3 数据分析与挖掘 (5)2.3.1 数据分析方法 (5)2.3.2 数据挖掘技术 (5)第3章农业生产数据采集与监测 (6)3.1 土壤信息采集 (6)3.1.1 土壤物理性质采集 (6)3.1.2 土壤化学性质采集 (6)3.1.3 土壤生物性质采集 (6)3.2 气象信息采集 (6)3.2.1 气温 (6)3.2.2 降水 (6)3.2.3 湿度 (6)3.2.4 风速和风向 (7)3.2.5 辐射 (7)3.3 农田作物生长监测 (7)3.3.1 作物长势监测 (7)3.3.2 作物病虫害监测 (7)3.3.3 作物产量预测 (7)3.3.4 农田水分监测 (7)第4章农业大数据分析模型与方法 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据集成 (7)4.1.3 数据转换 (8)4.1.4 数据归一化 (8)4.2 农业数据关联分析 (8)4.2.1 相关性分析 (8)4.2.2 主成分分析 (8)4.2.3 聚类分析 (8)4.3 预测与优化模型 (8)4.3.1 线性回归模型 (8)4.3.3 支持向量机模型 (9)4.3.4 神经网络模型 (9)4.3.5 遗传算法优化模型 (9)4.3.6 深度学习模型 (9)第5章农业智能决策支持系统 (9)5.1 系统架构与设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 系统设计 (10)5.2 农业生产决策支持 (10)5.2.1 作物生长模拟与优化 (10)5.2.2 灾害预警与防治 (10)5.2.3 农田水肥管理 (10)5.3 农业市场分析预测 (10)5.3.1 市场供需分析 (10)5.3.2 价格预测 (10)5.3.3 农业产业链分析 (11)第6章农业信息化与大数据平台建设 (11)6.1 农业信息化发展现状与趋势 (11)6.1.1 发展现状 (11)6.1.2 发展趋势 (11)6.2 农业大数据平台架构设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 平台架构 (11)6.3 农业数据资源共享与交换 (12)6.3.1 数据资源共享 (12)6.3.2 数据交换 (12)第7章农业大数据在农业生产中的应用 (12)7.1 精准农业 (12)7.1.1 基于大数据的农业生产决策 (12)7.1.2 精准施肥与灌溉 (12)7.2 智能农业设备 (12)7.2.1 智能监测设备 (13)7.2.2 智能农机 (13)7.3 农业生态环境监测与治理 (13)7.3.1 农业生态环境监测 (13)7.3.2 农业面源污染治理 (13)7.3.3 农田土壤质量改善 (13)第8章农业大数据在农产品营销中的应用 (13)8.1 农产品市场分析 (13)8.1.1 市场供需分析 (13)8.1.2 消费者行为分析 (13)8.1.3 市场细分与目标市场定位 (14)8.2 农产品价格预测 (14)8.2.2 预测模型构建与应用 (14)8.3 农产品品牌推广与营销策略 (14)8.3.1 品牌定位与策划 (14)8.3.2 营销渠道优化 (14)8.3.3 网络营销策略 (14)8.3.4 精准营销与客户关系管理 (14)第9章农业大数据在政策制定与农业管理中的应用 (14)9.1 农业政策制定支持 (14)9.1.1 数据支持农业政策目标设定 (15)9.1.2 数据辅助农业政策方案设计 (15)9.1.3 数据监测农业政策实施效果 (15)9.2 农业资源合理配置 (15)9.2.1 土地资源优化配置 (15)9.2.2 水资源合理调配 (15)9.2.3 农业投入品高效利用 (15)9.3 农业灾害预警与风险管理 (15)9.3.1 农业灾害预警 (15)9.3.2 农业风险管理 (16)9.3.3 农业保险创新 (16)第10章农业大数据发展前景与展望 (16)10.1 农业大数据技术发展趋势 (16)10.2 农业大数据产业发展 (16)10.3 农业大数据在乡村振兴战略中的作用与贡献 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，农业作为我国国民经济的基础产业，亦迎来了前所未有的发展机遇。
大数据与智慧农业的深度融合
大数据与智慧农业的深度融合：开创农业新纪元随着科技的飞速发展，大数据技术正在逐步渗透到各个行业，尤其在农业领域，大数据与智慧农业的深度融合正开创农业的新纪元。
智慧农业，即利用现代信息技术，实现农业生产、管理、经营全过程的智能化，以提高农业生产效率、降低成本、增加收益。
而大数据技术则为智慧农业提供了强大的数据支持和技术保障。
一、大数据助力农业生产在农业生产中，大数据技术可以帮助我们获取更全面、更准确的信息，从而更好地指导农业生产。
例如，通过收集和分析气象数据、土壤数据、作物生长数据等，我们可以预测天气变化、土壤肥力、作物病虫害等，从而为农民提供合理的种植计划和防治措施。
此外，大数据还可以帮助农民优化种子选择、肥料配比、灌溉方式等，以提高农作物的产量和质量。
二、大数据提升农业管理效率在农业管理中，大数据技术可以实现精细化管理和智能化决策。
通过对农业生产全过程的监测和分析，我们可以及时发现和解决生产中存在的问题，从而提高农业管理的效率和精度。
例如，利用大数据技术对农田灌溉系统进行智能化调度，可以大大提高水资源的使用效率；通过数据分析，还可以实现对农田环境的智能化调控，以满足作物生长的最佳环境条件。
三、大数据推动农业经营模式创新在农业经营方面，大数据技术可以帮助农民实现农产品销售的精准定位和智能化管理。
通过对市场信息的收集和分析，农民可以更好地了解市场需求，制定合理的销售策略，提高农产品的附加值。
同时，大数据技术还可以帮助农民实现农业资源的优化配置，提高农业生产的整体效益。
此外，大数据还可以帮助农民建立与消费者之间的直接联系，实现农产品的个性化定制和精准配送，提高消费者的满意度。
四、展望未来随着大数据与智慧农业的深度融合，我们有理由相信，未来的农业将更加智能化、高效化。
首先，随着物联网、人工智能等技术的进一步发展，农业生产将更加自动化、智能化，大大提高生产效率。
其次，随着大数据技术的不断完善和应用范围的扩大，农业将更加精细化、精准化，为农民提供更加全面、准确的信息支持。
农业信息化与大数据技术在农业中的深度融合考核试卷
1.农业信息化与大数据技术的融合可以完全替代传统农业生产方式。（）
2.农业大数据分析只需要关注农业生产环节的数据。（）
3.云计算技术对于处理农业大数据中的海量数据具有重要作用。（）
4.农业信息化的发展与农民的文化素质水平无关。（）
4.针对当前农业信息化与大数据技术的发展现状，提出你认为在未来五年内，这两个领域的发展趋势及可能面临的挑战。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. D
3. D
4. D
5. D
6. D
7. D
8. D
9. D
10. D
11. D
12. C
13. D
14. D
15. D
16. D
17. D
18. D
19. D
A.大量性
B.多样性
C.价值密度低
D.所有以上特点
11.以下哪种技术在农业信息化中应用较少？（）
A.物联网
B.人工智能
C.区块链
D.虚拟现实
12.农业大数据分析中，以下哪个环节最重要？（）
A.数据收集
B.数据处理
C.数据分析
D.结果应用
13.以下哪个平台不是我国农业信息化平台？（）
A.国家农业大数据平台
2.农业大数据在市场分析与预测中，通过对历史销售数据、消费者行为等分析，为农产品销售提供决策支持。如某电商平台利用大数据预测，提前布局农产品供应链，优化库存，提高了销售效率。
3.信息化与大数据技术在农业资源管理与保护中，如通过无人机遥感监测农田病虫害，减少农药使用，保护生态环境。例如，某地区通过无人机监测，及时控制了病虫害，减少了30%的农药使用量。
数字化赋能农业全产业链运营模式及对策研究——以“丽水山耕”农产品为例
20农场经济管理 （2023/7）Nongchang Jingji Guanli数字化赋能农业全产业链运营模式及对策研究代琳（丽水学院）摘要：2023年中央一号文件提出，全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化和推进大数据应用及智慧农业发展。
数字化赋能农业高质量发展助推共同富裕建设是中国式现代化的重要特征。
在浙江省高质量发展建设共同富裕示范区坐标体系下，山区县农业经济社会发展既是“短板地”，同时又是“潜力极”。
积极探索以数字化手段赋能农业高质量绿色发展和全产业链运营模式发展路径，对于丽水加快推进打造数字化品质农业，建设宜居宜业和美乡村促进共同富裕具有重要启示作用和现实意义。
关键词：丽水；农业；数字化；全产业链；对策——以“丽水山耕”农产品为例【作者简介】 代琳（1987-），男，副研究员，博士，丽水学院中国（丽水）两山学院。
【基金项目】 浙江省丽水市生态产品价值实现专项研究课题（项目编号：FGLS202211）。
一、“丽水山耕”基本情况“山”和“水”是丽水最大的自然特征，因其良好的生态资源优势孕育出具有山水特征为代表的特色资源。
作为全国首家生态产品价值实现机制试点市，丽水在创新绿色发展和践行“两山”理念方面，以打造农产品区域公用品牌“丽水山耕”为载体，通过品牌赋能菌、茶、果、蔬、药、畜牧、油茶、笋竹和渔业等九大主导产业[1]，积极拓展农业产业化生态产品价值实现高质量绿色发展路径。
2020年，销售额突破108亿，平均溢价率30%，连续三年居中国区域农业形象品牌排行榜首位，获评“全国绿色农业十佳发展范例”[2]。
截至2021年底，全省共537家企业获得“丽水山耕”品字标认证，产品运作20多个省市，发放证书683张，其中丽水地区获品字标认证企业207家，发放产品证书252张。
二、“丽水山耕”农产品现存问题（一）数字化产业链融合闭环体系及层次延伸不够数字化赋能农业全产业链是需要实现从消费端到服务端再到生产端的闭环全渗透，即从“餐桌”到“田间”的产业链条各关键节点的重塑[3]。
数字经济背景下农业产业链供应链现代化的创新路径探讨
数字经济背景下农业产业链供应链现代化的创新路径探讨1. 内容描述数字经济对农业产业链供应链的影响分析。
数字经济通过大数据、云计算、物联网等技术的应用，为农业产业链供应链带来了前所未有的机遇与挑战。
这种影响表现在提升农业生产效率、优化资源配置、拓展市场渠道等方面。
农业产业链供应链现代化的必要性。
面对市场需求的变化和国内外竞争压力，农业产业链供应链现代化成为提升农业产业竞争力的必然选择。
通过现代化改造，可以实现农业生产过程的智能化、精细化、绿色化，提高农产品质量与安全水平。
创新路径探讨。
结合数字经济的特点，本文提出了农业产业链供应链现代化的创新路径，包括：推进数字化农业建设，加强农产品电商平台的开发与运营；构建现代化农业物流体系，提高物流效率；推动农业产业链信息化、标准化建设，实现产业协同；加强农业科技创新，提升农业生产技术水平等。
实践案例。
本文将结合具体实践案例，分析农业产业链供应链现代化创新路径的可行性与效果，为相关领域提供借鉴与参考。
1.1 研究背景随着信息技术的迅猛发展，数字经济已逐渐成为全球经济增长的新引擎，并对各行各业产生深远影响。
在这一大背景下，农业产业链供应链作为农业生产与消费的重要桥梁，其现代化转型显得尤为重要。
传统的农业产业链供应链存在诸多弊端，如信息不对称、效率低下、成本高昂等，这些问题严重制约了农业的高质量发展。
在此背景下，探讨如何在数字经济环境下实现农业产业链供应链的现代化创新，对于提升我国农业竞争力、促进农民增收以及保障国家粮食安全具有重要意义。
通过深入研究这一领域，我们有望找到有效路径，推动农业产业链供应链向更高效、更智能、更可持续的方向发展，从而助力乡村振兴和全面实现社会主义现代化国家的目标。
1.2 研究意义随着数字经济的快速发展，农业产业链供应链现代化已成为全球农业发展的重要趋势。
在数字经济背景下，农业产业链供应链现代化的创新路径探讨具有重要的理论和实践意义。
研究数字经济背景下农业产业链供应链现代化的创新路径，有助于揭示数字经济对农业产业链供应链的影响机制，为农业产业链供应链的优化升级提供理论支持。
智慧农业如何促进农业与互联网的深度融合
智慧农业如何促进农业与互联网的深度融合在当今时代，科技的发展日新月异，互联网已经深度融入了我们生活的方方面面。
而在农业领域，智慧农业的兴起正推动着农业与互联网的深度融合，为农业的发展带来了前所未有的机遇和变革。
智慧农业，简单来说，就是将现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链进行深度融合，实现农业生产的智能化、精准化、高效化和可持续发展。
它涵盖了诸多先进的技术和理念，如物联网、大数据、云计算、人工智能等。
首先，物联网技术在智慧农业中发挥着关键作用。
通过在农田、养殖场等场所部署各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤养分传感器等，可以实时采集大量的农业生产环境数据。
这些数据被传输到云平台进行分析和处理，农民可以通过手机或电脑随时随地了解农田的情况。
比如，当土壤湿度低于一定阈值时，系统会自动发送警报并启动灌溉设备；当养殖场内温度过高时，通风设备会自动开启，以确保农作物和畜禽的生长环境始终处于最佳状态。
这种精准的环境监测和控制，大大提高了农业生产的效率和质量，减少了资源的浪费和环境污染。
其次，大数据技术为农业决策提供了有力支持。
随着物联网设备采集的数据不断积累，形成了庞大的农业大数据。
通过对这些数据的深入分析，可以挖掘出很多有价值的信息，如不同农作物在不同地区、不同气候条件下的最佳种植模式，畜禽的生长规律和疾病预防策略等。
农民可以根据这些数据分析结果，制定更加科学合理的种植和养殖计划，避免盲目决策带来的风险。
同时，政府和农业企业也可以利用大数据进行市场预测和供需分析，优化农业产业结构，提高农业生产的效益和竞争力。
云计算技术则为智慧农业提供了强大的计算和存储能力。
由于农业数据量巨大，处理这些数据需要强大的计算资源。
云计算平台可以根据用户的需求，动态分配计算和存储资源，满足智慧农业系统的运行需求。
而且，云计算服务具有成本低、可扩展性强等优点，使得中小农户也能够享受到先进的信息技术带来的便利。
智慧农业如何推动农业与大数据的深度融合
智慧农业如何推动农业与大数据的深度融合在当今时代，科技的飞速发展正在深刻地改变着各个领域，农业也不例外。
智慧农业作为农业现代化的重要方向，正通过与大数据的深度融合，为农业带来前所未有的变革和机遇。
大数据在农业中的应用范围广泛且意义重大。
从农业生产的前端，包括土壤成分分析、气象预测，到种植过程中的作物生长监测、病虫害预警，再到农产品的销售和市场需求预测，大数据都发挥着关键作用。
首先，大数据有助于精准的土壤分析。
通过收集和分析土壤的各种数据，如酸碱度、肥力、含水量等，农民能够准确了解土地的状况，从而选择最适合的作物品种，并制定合理的施肥和灌溉计划。
这不仅提高了土地的利用率，还减少了资源的浪费和环境污染。
其次，气象大数据对于农业生产至关重要。
准确的气象预测可以帮助农民提前做好应对极端天气的准备，合理安排农事活动，避免因自然灾害造成的损失。
例如，提前知道暴雨或干旱的来临，农民可以及时调整灌溉策略或采取防护措施，保护农作物的生长。
在种植过程中，大数据能够实现对作物生长的实时监测。
利用传感器和遥感技术，收集作物的生长数据，包括植株高度、叶面积、果实大小等，以及环境数据如温度、湿度、光照强度等。
通过对这些数据的分析，农民可以及时发现作物生长过程中的问题，如营养不良、病虫害感染等，并采取相应的措施进行干预，确保作物的健康生长和高产。
病虫害的预警也是大数据在农业中的重要应用之一。
通过监测和分析病虫害的发生规律、传播途径以及与环境因素的关系，大数据可以提前发出预警，让农民能够及时采取防治措施，减少病虫害对农作物的危害。
而在农产品销售环节，大数据更是发挥着巨大的作用。
通过分析市场需求、消费者偏好、价格走势等数据，农民可以更加精准地制定种植计划，生产出市场需求大、价格高的农产品。
同时，大数据还可以帮助农民优化销售渠道，降低销售成本，提高销售效率。
智慧农业推动农业与大数据深度融合的关键在于技术的应用和创新。
物联网技术是其中的核心之一，它将各种传感器和设备连接起来，实现了农业生产数据的实时采集和传输。
用＂产业链+大数据＂的办法 解决农业贷款难问题 ——浙江宁波通
＝＝ ＝ Ｉ型农 业经营主 体大量涌现 ，农业生产 规模化 、
集 约 化 、组 织 化 水 平 不 断提 高 ，对 金 融服 务 的 需求 日
据平 台 ，选 择 关 键 性 的数 据 指 标 ， 帮 助 银 行找 到生 产
成绩 优 良、信 用 程 度 良好 的 农 户 ， 将信 贷 资源 投 向最 需要 最 合 适 的农 户 手 中 ，解 决农 户 融 资 困难 。
评析、主体信用评估 以及信贷资产风险评估 。符合准入
条件 的，银 行实 地贷 前调 查 ，对符 合银 行生 猪养 殖户 群 体 准入 标准 的农 户 申请发 放 小微贷 款 。
贷 款发 放 以后 ，主要 通过 与饲 料 公司 的 “ 大 数
一
、
农业 贷款创新 服务模 式做法
（ 一） 业 务 合作 模 式 简 介 在 生 猪 养 殖 领 域 ，与 多 家 国 内知 名 生 猪 饲 料 品 牌
和 批 量贷 后 管 理 ，取 得 了社 会 效 益 和 银 行 效 益 共 同 发
展 的 良好 局 面 。
殖 牧场 ，同时养 殖相 关 数据 能够达 到银 行 的要求 。通 过 “ 饲 料 公 司 推荐 ＋ 大 数 据 征信 风 控 ＋ 生 产 经 营数 据 ”的 模 式进 行初 步准 入筛 选 ，主 要解 决农户 的主 体欺 诈 风险
据 ”合 作 ，通 过 饲 料 公 司 为 农 户 提 供 的 牧 场 管 理 系 统 ，实 时 跟 踪 牧场 的 生产 经 营情 况 ， 了解 贷 款 客 户 的 生 产 情 况 、 现 金流 情况 ，评 判 贷 款 投 放 后 ，养 殖 户 生
企业进行合作 ，为其下游生猪养殖户提供农 业贷款 ，
（ 二）“ 产 业链 ＋ 大 数据 ” 的 结合
有机农业如何促进农业与互联网大数据的融合
有机农业如何促进农业与互联网大数据的融合在当今数字化的时代，互联网大数据正以前所未有的速度和深度影响着各个行业，农业也不例外。
有机农业作为一种可持续、环保的农业生产方式，与互联网大数据的融合将为农业发展带来新的机遇和挑战。
那么，有机农业究竟是如何促进农业与互联网大数据融合的呢？首先，我们要明白什么是有机农业。
有机农业是指在生产中完全或基本不用人工合成的肥料、农药、生长调节剂和畜禽饲料添加剂，而采用有机肥满足作物营养需求的种植业，或采用有机饲料满足畜禽营养需求的养殖业。
其核心是建立和恢复农业生态系统的生物多样性和良性循环，以维持农业的可持续发展。
互联网大数据在农业中的应用具有多方面的优势。
通过收集和分析大量的农业数据，包括土壤条件、气候信息、作物生长情况、市场需求等，能够为农业生产提供精准的决策支持。
比如，根据土壤的肥力和酸碱度数据，农民可以精确地调整肥料的使用量和种类，提高肥料利用率，减少浪费和环境污染。
有机农业与互联网大数据的融合，为精准生产管理提供了有力的支持。
在有机农业中，对土壤质量、作物生长环境的要求更为严格。
借助互联网大数据技术，能够实时监测土壤的温度、湿度、养分含量等指标，以及空气的温度、湿度、光照强度等环境参数。
这些数据的收集和分析，可以帮助农民更精准地把握有机作物的生长需求，及时采取相应的管理措施，如灌溉、施肥、病虫害防治等，从而提高有机农产品的产量和质量。
在病虫害防治方面，互联网大数据也发挥着重要作用。
传统的病虫害防治方法往往依赖于化学农药，这不仅对环境造成了污染，也可能影响有机农产品的品质。
而通过大数据分析，可以提前预测病虫害的发生风险，为农民提供及时的预警信息。
农民可以根据预警采取生物防治、物理防治等绿色防控手段，有效地减少病虫害的发生，保障有机农产品的安全和质量。
同时，有机农业与互联网大数据的融合有助于优化供应链管理。
有机农产品的市场需求日益增长，但由于其生产过程的特殊性，供应链管理面临着诸多挑战。
利用科技创新打造智慧农业
利用科技创新打造智慧农业农业，作为人类社会的基石，一直以来都在不断演进和发展。
从最初的刀耕火种到如今的现代化农业，每一次变革都离不开科技的推动。
在当今时代，科技创新更是成为了打造智慧农业的关键力量，为农业的可持续发展带来了前所未有的机遇。
智慧农业，简单来说，就是将现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链深度融合，实现农业生产的智能化、精准化、高效化和绿色化。
它依托物联网、大数据、人工智能、云计算等前沿技术，让农业从“靠天吃饭”转变为“知天而作”。
在农业生产环节，科技创新带来了诸多改变。
物联网技术的应用，使得农田里遍布各类传感器，实时监测土壤湿度、温度、酸碱度、养分含量以及气象信息等。
这些数据被源源不断地传输到后台，经过分析处理后，为农民提供精准的灌溉、施肥、病虫害防治等决策建议。
比如，当土壤湿度低于一定阈值时，自动灌溉系统会启动，为农作物及时补充水分；当病虫害即将爆发时，预警系统会提前通知农民采取防治措施，避免损失。
无人机和农业机器人也逐渐成为农田里的“新劳动力”。
无人机可以快速高效地完成农田测绘、播种、施肥、喷药等作业，不仅节省了人力成本，还提高了作业效率和质量。
农业机器人则能够完成除草、采摘、分拣等精细工作，减少人工操作的误差。
大数据和人工智能技术在农业生产中的作用也不容小觑。
通过对海量农业数据的分析和挖掘，人工智能可以预测农产品的市场需求，帮助农民合理安排种植品种和规模，降低市场风险。
同时，它还能优化农业生产流程，提高资源利用率，实现农业生产的可持续发展。
在农产品流通环节，科技创新同样发挥着重要作用。
借助电子商务平台，农民可以直接将农产品销售给消费者，减少中间环节，提高收益。
同时，区块链技术的应用确保了农产品的溯源和质量安全，消费者可以通过扫码了解农产品的生产、加工、运输等全过程信息，买得放心。
此外，智慧农业还促进了农业经营和管理方式的变革。
农民可以通过手机 APP 随时随地掌握农田的情况，进行远程管理。
农业生产的数字化转型
农业生产的数字化转型近年来，随着信息化技术的发展，数字化转型已经成为生产力的新趋势之一。
在这个背景下，农业生产的数字化转型也已经逐渐成为了农业生产新的发展方向。
数字化转型为农业生产带来极大的变革和机遇，同时也带来了新的挑战。
一、数字化转型给农业带来的变革数字化转型，首先得益于农业现代化建设的迅速发展。
在农业现代化的推进之下，农业生产机械化水平大幅提高，设备的自动化程度不断提高，耕作效率和品质都有了很明显的提高。
同时，依托于现代信息化技术，数字化农业在生产过程中得到了更广泛地应用，这使得农业的现代化及数字化程度大大提高，为生产带来了便利和优势。
数字化转型为农业带来的主要变革，一是生产方式的转变，二是生产效率的提高，三是产品质量的提高。
生产方式的转变，体现在采用现代化技术对农业进行优化升级，如农作物的种植、施肥、浇水、收割等步骤通常都依托于现代化设备或手段进行实施。
同时，现代化技术不仅使农作物的种植过程更加规范化、精准化，而且也为农业产品的安全生产提供了有力的支撑。
生产效率的提高，则对应了数字化农业具有很大的优势。
依托于先进的信息化技术，数字化农业可以实现对农作物、肥料、水源等作物生产要素进行精细化管理，增强了农业生产的效率。
例如，农用机器人的引入，可以使得种植过程的生产效率提高近三倍。
产品质量的提高，则来源于数字化转型对作物生产的精准化管理和优化升级。
数字化农业可以对农业作物成分进行分析，以提高产品的质量和产量。
例如，现在一些极具针对性的农作物肥料已经采用大数据算法进行配比，以便更好的满足农作物成长的生长需求。
二、数字化转型带来的新机遇数字化转型为农业带来的机遇，不仅在于生产效率的提高和产品质量的提升，更重要的在于推动了农业现代化的发展，从而为农业产业链在数字化时代下的深度融合提供了坚实的基础。
数字化转型为农业带来的新机遇主要有两个方面：一是数字化技术的充分应用，可以推动农业的大数据化升级，提高生产效率和产出，降低成本。
智慧农业如何促进农业与供应链的深度融合
智慧农业如何促进农业与供应链的深度融合在当今时代，科技的飞速发展正深刻地改变着各个领域，农业也不例外。
智慧农业作为一种新兴的农业发展模式，为农业与供应链的深度融合带来了前所未有的机遇。
智慧农业，简单来说，就是将现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链相融合，实现农业的智能化、精准化、高效化。
那么，它究竟是如何促进农业与供应链深度融合的呢？首先，智慧农业通过精准的数据采集和分析，优化了农业生产环节，从而与供应链前端实现了紧密对接。
在传统农业中，农民往往依靠经验和直觉来决定种植的品种、时间和方式，这种方式存在很大的不确定性和风险。
而智慧农业借助传感器、卫星遥感、无人机等先进技术，可以实时、准确地获取土壤墒情、气象条件、作物生长状况等大量数据。
这些数据经过云计算和大数据分析，能够为农民提供精准的种植建议，比如什么时候浇水、施肥、打药，以及种植何种作物能够获得最佳收益。
这种基于数据的精准农业生产模式，不仅提高了农产品的产量和质量，还使得农业生产更加标准化和规范化，为供应链前端的采购和供应提供了稳定、优质的货源。
其次，智慧农业的发展大大提高了农产品的物流效率，加强了农业与供应链中端的协同。
农产品具有易腐、季节性强等特点，对物流的时效性和保鲜要求极高。
智慧农业利用物联网技术，可以实现对农产品在运输过程中的全程监控，包括温度、湿度、位置等信息。
通过这些实时数据，物流企业能够及时调整运输方案，优化路线和仓储布局，确保农产品以最快的速度、最佳的状态送达市场。
同时，智慧农业还推动了冷链物流的发展，通过智能化的冷链设备和管理系统，有效延长了农产品的保鲜期，减少了损耗。
这使得农产品能够突破地域限制，实现更广泛的流通，进一步拓展了市场空间。
再者，智慧农业有助于建立可追溯的农产品质量安全体系，增强了农业与供应链后端的信任。
消费者对食品安全的关注度日益提高，他们希望能够了解所购买农产品的来源、生产过程和质量检测情况。
智慧农业如何促进农业与供应链的深度融合
智慧农业如何促进农业与供应链的深度融合在当今时代，农业的发展面临着诸多挑战和机遇。
随着科技的不断进步，智慧农业作为一种创新的农业生产方式应运而生，为农业与供应链的深度融合提供了强大的推动力。
智慧农业，简单来说，就是将现代信息技术与农业生产、经营、管理和服务全产业链进行深度融合，实现农业生产的智能化、精准化和高效化。
这种创新模式不仅改变了传统农业的生产方式，还对农业供应链产生了深远的影响。
首先，智慧农业通过精准的农业生产管理，促进了农业与供应链的协同发展。
在传统农业中，农民往往依靠经验和直觉来决定种植的品种、时间和数量，这种方式不仅效率低下，而且风险较大。
而智慧农业借助物联网、大数据和人工智能等技术，可以实时监测土壤、气候、病虫害等信息，为农民提供精准的种植决策。
例如，通过传感器收集土壤的湿度、肥力和酸碱度等数据，农民可以精确地控制灌溉和施肥的时间和量，从而提高农作物的产量和质量。
同时，这些精准的数据也为供应链的上游环节提供了准确的生产预测，使得农资供应商能够更加合理地安排生产和配送计划，减少库存积压和浪费。
其次，智慧农业实现了农产品的全程追溯，提升了供应链的透明度和安全性。
消费者对食品安全的关注度越来越高，他们希望了解农产品从田间到餐桌的整个过程。
智慧农业利用物联网技术，为每一个农产品赋予唯一的标识码，记录其种植、加工、运输和销售等环节的信息。
消费者通过扫描标识码，就可以获取农产品的详细信息，包括产地、种植过程中使用的农药和化肥、加工环节的添加剂等。
这种全程追溯机制不仅增强了消费者对农产品的信任，也有助于在出现食品安全问题时迅速定位和召回问题产品，降低风险和损失。
对于供应链中的企业来说，透明的追溯系统可以提高其品牌形象和市场竞争力，促进农业与供应链的良性发展。
再者，智慧农业优化了农产品的物流配送，提高了供应链的效率。
农产品具有易腐、季节性和地域性等特点，物流配送环节对于保证农产品的新鲜度和质量至关重要。
农业数字化转型发展的困境及路径探析
农业数字化转型发展的困境及路径探析近年来，党中央、国务院围绕推动农业数字化转型发展出台一系列相关意见、计划和方案，要求加快数字农业发展步伐，提升农业生产、加工、销售、物流等全产业链的数字化水平。
1 数字农业：农业现代化的必由之路数字农业就是将遥感技术、计算机技术、通信和网络技术、定位技术、自动化技术、人工智能技术与农学、生态学、地理学、土壤学等学科有机结合起来，实现对农作物从规划、投入、生产到农产品收获、加工、营销全过程的模拟、监测、研判和建议，以提高资源利用率、劳动生产率和产品质量的现代农业生产模式。
数字农业通过农业与数字科技的高度融合，推动了农业生产从“体力”到“智力”，从“靠经验”到“靠数据”的根本转型。
马克思指出，生产力中也包括科学[1]。
数字技术嵌入农业生产，改变了农业生产要素的作用机理，推动了农业生产要素在更大范围、更低成本、更高层次上的优化配置，提高了农业劳动生产率、资源利用率和土地产出率。
以人工智能、5G 技术、物联网、大数据等为标志的信息技术快速发展，为农业的数字化转型提供了技术支撑。
一方面，数字技术赋能农业生产，将影响农业生产的各类气候、自然环境因素、农作物生长自然节点等外部变量纳入到数字监测、分析、研判、预警进程中，使影响传统农业生产的各类变量变成一种可预测、有对策的能动过程，有效提升了农业生产抵御各类风险的能力，减少了农业生产的波动性。
另一方面，数字技术应用于农业生产，将影响农业生产的各类要素及变量，以数字化的统一标准界定和管理，有效规避了传统农业生产模式下依靠经验开展农业生产而导致的农业生产效率低、农产品质量难以控制等问题，通过数字技术重塑农业生产流程，深化农业生产专业化分工，优化农业生产要素配置，提高农业生产效益。
2 我国数字农业发展历程20 世纪90 年代，国家支持开发计算机“农业智能应用系统”。
1990—2004 年间，农业科研人员经过研究探索、试验示范、推广应用3 个阶段，取得了一系列重大科研成果，包括5 个智慧农业专家系统开发平台、200 多个智慧农业专家系统、3 000 多万条数据的数据库、涵盖600 多个区域性的知识模型，覆盖全国800 多个县，实现累计700 多万农户受益。
国外智慧农业发展现状
国外智慧农业发展现状智慧农业是指利用新一代信息技术、通信技术和自动化技术，实现农业生产全过程的智能化管理和控制，以提高农业生产效率、质量和可持续发展能力的一种现代农业生产方式。
在国外智慧农业已经取得了一定的发展成果，下面将从技术应用、实践案例和发展趋势三个方面进行介绍。
首先，国外在智慧农业技术应用方面取得了很大的突破。
利用物联网技术，农田土壤、气象数据等实时监测，并通过无线传感器网络传输给农户，帮助农户更好地掌握农田状况，合理调整农业生产措施。
同时，利用人工智能技术，结合大数据分析，可以根据不同的农田状况和作物需求，制定个性化的施肥、灌溉、植保等措施，提高农业生产效率和质量。
其次，国外智慧农业的实践案例也比较丰富。
例如，荷兰是智慧农业的先行者之一，其利用物联网、大数据和自动化技术，实现了对温室环境的精细化管理。
通过监测温度、湿度、光照等参数，自动调节温室内的环境，提高作物的生长速度和质量，实现了高效的农业生产。
此外，以色列在水资源紧缺的情况下，通过智慧农业技术，实现了农田的精准灌溉，大大降低了水资源的浪费和农业生产的成本。
最后，国外智慧农业的发展趋势也值得我们关注。
一方面，智慧农业技术将更加便捷和普及，农户可以通过智能手机等移动终端随时随地获取农田状况，进行农业生产管理。
另一方面，智慧农业将与互联网、大数据、人工智能等技术深度融合，形成农业生产全产业链的数字化和智能化，从供应链管理到市场营销的各个环节都能实现精准决策和高效运营。
综上所述，国外智慧农业在技术应用、实践案例和发展趋势方面取得了很大的进展。
我国智慧农业发展仍处于起步阶段，可以借鉴国外的经验和成果，推动我国农业向数字化、智能化的方向发展，提高农业生产效率和质量，实现农业可持续发展。
数字经济对咱们的农村农业有什么帮助呢
数字经济对咱们的农村农业有什么帮助呢在农村地区，数字经济的应用也为农业和农村的可持续发展带来了诸多益处。
数字经济对农业的帮助主要体现在以下几个方面：1、提高农业生产效率：通过数字技术与农业深度融合，系统化整合农业生产流程，实现农业生产智能化，降低农业生产经营成本，提高农业效益。
这有助于农民经营性收入不断增加。
2、改变农业经营方式：农村电商可突破时空限制，以产地直发取代传统的层层分销，重塑农产品供应链、价值链，实现经营网络化。
这使得农业经营更加便捷高效。
3、助力激活农业要素资源：随着数字技术在农业生产、经营领域的嵌入和应用，逐步实现以信息流带动资金流、技术流、人才流、物资流等向农业集聚。
这有助于重组农业生产要素，推动传统农业向智慧农业、数字农业转变。
4、提升农业数字化水平：建立健全农业数据采集系统，完善信息终端和服务供给，提升农业生产、加工、销售、物流等各环节数字化水平。
这有助于提高农业产业的效率和竞争力。
5. 延长农业产业链：以实施“数商兴农”工程为抓手，延长农业产业链。
通过数字技术的应用，推动农业全产业链的数字化升级，提高农业产业的附加值。
6、加大资金投入，加快农村数字基础设施建设：建设完善的数字基础设施，包括互联网、物联网、大数据、人工智能等方面的设施，为农业数字化转型提供有力的支撑。
这有助于提高农业产业的创新能力和竞争力。
7、优化资源配置：数字经济的渗透可以帮助农民更加全面地了解市场信息和资源状况，实现资源的优化配置。
通过互联网和移动通信等手段，农民可以及时获取市场价格、供求关系等信息，从而更加准确地判断市场趋势和风险。
这有助于农民合理安排生产计划和资源投入，提高农业效益和竞争力。
8、促进农村发展：数字经济在农村地区的推广和应用也有助于促进农村发展。
一方面，数字经济的渗透可以推动农村产业升级和结构调整，发展新型农业业态和乡村旅游等产业，增加农村经济活力。
另一方面，数字经济的推广也可以促进农村教育和文化事业的发展，提高农民的文化素质和生活水平。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据要与农业全产业链深度融合
农业大数据是指在现代农业生产、经营、管理、销售等活动中形成的具有高附加值、多时空特征的海量数据，它广泛应用于服务农业主管部门、建设智慧生态农业、一体化农业服务网络、助力农业保险推广、服务农村金融等方面。
农业大数据的获取手段包括传感器、监控设备、智能移动设备、互联网、无人机和卫星、科研活动及农民等。
其管理架构可分为基础层，数据处理、分析、挖掘层，应用服务层和决策层四个层次。
其重点研究内容是数据标准化及数据共享，农业大数据建模分析、模拟预测方法研究，人工智能技术。
认识大数据时代的来临，比认识大数据本身更为重要。
党的十九大报告提出实施乡村振兴战略，并在贯彻新发展理念，建设现代化经济体系这个部分中，强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
发展农业大数据对建设智慧生态农业，助力乡村振兴，加快推进农业现代化具有重大的战略意义。
农业大数据助力乡村振兴，它有力支撑着现代化农业中生产、经营、管理、服务各个环节，农业大数据是农业信息化过程中的必然产物，因此要将大数据与农业的全产业链进行深度融合，促进农业现代化进程。
农业大数据和其他领域的资源一样，是重要的农业资源，要研究和选择从资源中挖掘财富的方法和技术。
农业大数据的研究和应用，要紧密结合我国乡村振兴中存在的突出问
题展开，要树立问题导向，提高认识，促进贵州全省农业大数据开放共享；要坚持实事求是，因地制宜，扶持重点，打造特色，防止低水平重复建设，总结发展实践和成功经验，探索创新多元模式，以点带面，点面结合，推动全省乡村振兴健康有序进行。