Unter Agrar-Big Data versteht man die Anwendung von Big-Data-Konzepten, -Technologien und -Methoden in der landwirtschaftlichen Produktionspraxis, von der Produktion bis zum Verkauf, in jedem Glied des gesamten Prozesses, bis hin zur spezifischen Darstellung der Datenanalyse und -gewinnung und Datenvisualisierung. Lassen Sie die Daten „sprechen“, um die groß angelegte, professionelle und gesunde Produktion der Landwirtschaft zu unterstützen und zu leiten. Durch die Kombination der Merkmale der Landwirtschaft selbst und der Art und Weise der Segmentierung der gesamten Agrarindustriekette können landwirtschaftliche Big Data in vier Kategorien unterteilt werden: Landwirtschaft Ressourcen-Big Data, Big Data für die landwirtschaftliche Produktion, Big Data für den Agrarmarkt und das Agrarmanagement.
Zu den Big Data zu landwirtschaftlichen Ressourcen gehören hauptsächlich: Arbeitskräfte, Landressourcendaten, Wasserressourcendaten, meteorologische Ressourcendaten, biologische Ressourcendaten und Katastrophendaten usw. Diese dienen hauptsächlich dazu, Landwirten dabei zu helfen, das Umweltklima, die Bodenfruchtbarkeit und andere Faktoren zu verstehen, um zu bestimmen, welche Pflanzen sind zum Anpflanzen geeignet.
Zu den Big Data zur landwirtschaftlichen Produktion gehören Plantagenproduktionsdaten und Aquakulturproduktionsdaten. Unter diesen beziehen sich Pflanzenproduktionsdaten hauptsächlich auf verschiedene Indexdaten im Prozess der Pflanzenaussaat: verbesserte Saatgutinformationen, Sämlingsinformationen, Aussaatinformationen, Pestizidinformationen, Düngemittelinformationen, Bewässerungsinformationen, Informationen zu landwirtschaftlichen Maschinen und Informationen zur landwirtschaftlichen Situation. HENGKO entwickeltIOT-Überwachung von Temperatur und Luftfeuchtigkeitund Steuerungstechnik können die Anforderungen an die Fernüberwachung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit erfüllen. Mit langjähriger Erfahrung in der Produktion hochwertiger Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsanweisungen bietet HENGKO eine starke Unterstützung für die IOT-Umgebungsüberwachung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit.
Die statistische Analyse der Produktionsdaten kann dabei helfen, die Analyse des Produktionsmodells zu überarbeiten und die Produktion des nächsten Jahres im Voraus abzuschätzen. Zu den Produktionsdaten der Aquakulturindustrie gehören hauptsächlich individuelle Systemprofilinformationen, individuelle charakteristische Informationen, Informationen zur Futterstruktur, Informationen zur Wohnumgebung und zur Epidemiesituation.
Die Agrarmarktdaten umfassen die Angebotsdaten und Preisdaten von Agrar- und Nebenerwerbsprodukten in verschiedenen Großhandelsmärkten. Es werden alle landwirtschaftlichen Produkte verkauft, und man kann das Saatgut nicht bevormunden, ohne den Markt zu verstehen.Alle landwirtschaftlichen Produkte werden verkauft, und man kann das Saatgut nicht bevormunden, ohne den Markt zu verstehen. Nur durch das Verständnis der Marktbedingungen kann die Produktion wissenschaftlich so gestaltet werden, dass der Markt dazu neigt, Angebot und Nachfrage auszugleichen und ein Überangebot zu vermeiden, das zu unverkäuflichen Produkten führt.
Zu den Agrarmanagementdaten gehören hauptsächlich grundlegende Informationen zur Volkswirtschaft, Informationen zur inländischen Produktion, Handelsinformationen, internationale Agrarproduktdynamik und Notfallinformationen.
Mit der Entwicklung und dem Aufbau der Landwirtschaft und der Anwendung des Internets der Dinge ist die Anwendung landwirtschaftlicher Big Data immer umfangreicher geworden, und die Entwicklung landwirtschaftlicher Big Data hat eine große Chance eröffnet.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 15. Mai 2021
