农业大数据在农业经济管理中的实践探究

21世纪,科技发展日新月异,引领全社会进入信息化时代。这一形势下,大数据在各行各业发挥的作用日益突出,其中也包括农业。众所周知,农业是促进我国经济发展的支柱型产业,其经济管理状况与社会经济建设息息相关。而如何将大数据技术与农业经济管理深入融合,成为农业现代化发展需要深入研究和探讨的重要课题。所以,文章将结合工作经验,对农业大数据进行概述,并分析其在农业经济管理中的作用,同时提出几点切实可行的实施策略,旨在为农业产业化发展、集成化经营贡献一己之力。

基于农业大数据和深度学习的稻田杂草识别

为在稻田中准确高效识别杂草,从而支持选择性喷药或机器人除草,基于农业大数据技术和深度学习技术提出改进的YOLO v8杂草检测模型,即采用CBAM(convolution block attention module)注意力机制来增强YOLO v8网络对复杂环境中杂草特征的提取能力,同时使用EIOU(expected intersection over union)+DFL(distribution focal loss)提高YOLO v8检测框的回归效率,并通过模型对比试验验证了改进YOLO v8模型的有效性。结果表明,改进YOLO v8模型在测试集上的均值平均精度(mean average precision,mAP)达到98.2%,相比YOLO v8提高了4.4百分点,且在参数量和计算量方面仅有微小增加。相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5、YOLOX、YOLO v7,其mAP分别提高24.8、21.9、14.8、21.3、8百分点。在模拟不同光照条件的测试中,改进YOLO v8模型表现出较强的泛化能力,精度(precision,P)、召回率(recall,R)和mAP保持在88.1%以上。此外,在测试环境复杂的条件下,改进YOLO v8模型对6种杂草的识别显示出卓越的鲁棒性和泛化能力,P达到94.2%以上,R达到95.7%以上,AP均达到95.2%以上。综上,本研究提出的改进YOLO v8具有更少的参数和计算量,同时克服了现有稻田中杂草识别方法的局限性,可为稻田中的杂草控制工作提供技术支持。

农业大数据在档案管理中的应用

随着农业大数据的快速发展,利用大数据技术提高农业档案管理水平成为重要课题。本文在分析农业大数据与农业档案管理发展现状的基础上,提出了农业大数据技术框架下的农业档案管理体系,并详细阐述了大数据技术在档案收集、存储、检索和应用中的创新方法。此外,文章还构建了基于大数据分析的农业档案挖掘与利用策略,即通过知识挖掘、规律挖掘和趋势挖掘,服务于科技创新、生产管理、市场营销和社会服务。最后,通过典型案例分析验证了方法的有效性,总结了大数据在提高档案管理效率、丰富档案内容、挖掘档案价值等方面的突出贡献,并展望了未来发展方向。

农业高质量发展与农业大数据建设探讨

农业高质量发展是中国现代化建设的重大战略目标选择,是新阶段农业高效化推动生产、科学化施策管理、精准化拓展服务的重要要求。农业高质量发展目标的实现离不开农业大数据的基础作用和推动力量。当前农业大数据越来越被人们所重视,应用大数据思维、方法和技术解决农业的生产、经营、管理、服务的问题,将使农业发生重大变革。未来一段时期,农业大数据建设应着力构建农业基础数据资源体系、标准体系、关键技术体系,突出问题导向、品种导向、应用导向、市场导向,大力开展中国主要农产品大数据建设,发展农业全产业链数据经济和数据产业。

基于云链融合的农业大数据安全治理模型研究

当前我国农业生产模式从传统向智慧农业转型,针对各农业组织自身数据规模不断扩大,数据共享出现“数据孤岛”难以大规模汇聚农业数据指导精准农事决策等问题,本研究基于云链融合和分布式农业场景下数据安全治理相关技术解决所述问题,并探索其实际应用效果。在分布式农业场景下,以IPFS、区块链和云计算为基础,设计可部署在智能合约的农业大数据治理算法,构建多方农业数据汇聚模型以及完整、安全、可追溯的数据保护模型和典型场景应用模型。以新疆昌吉华兴农场及其附属农业组织农业生产为例,进一步构建云链融合农业大数据平台。对比本文所设计的基于云链融合的农业大数据治理模型和两种传统模型的性能,实验表明,本模型综合性能相比于传统模型更优。

农业大数据应用现状及发展策略

近年来,随着全球信息技术的发展,大数据技术受到了越来越多的关注,并在各个领域中彰显出巨大的潜力和优势。随着我国农业现代化的不断推进,农业大数据作为大数据技术与农业深度融合的产物,为农业生产效率和资源利用效益的提升发挥了显著的作用。本文首先介绍了大数据技术在精准农业、作物育种、农产品质量安全监控、市场预测与营销方面的应用,其次综述了农业大数据目前面临的挑战,最后对农业大数据未来的发展趋势和策略进行了探讨,以期为农业大数据的发展提供参考。

农业大数据在农业经济管理中的作用探讨

现代农业经济管理的创新发展往往离不开农业大数据的支持,需要对二者关系进行准确分析和把握,并探索推动农业发展的新路径。简单介绍了农业经济管理和农业大数据,分析了后者应用于前者中所发挥的延伸农业产业链、提高农业生产水平、促进农业转型升级、优化涉农企业经营活动、为地区农业发展决策提供依据和支持、防范农业风险等作用,并围绕基层信息建设、农业大数据人才培养、农业经济统计、基层农村合作经济财务管理系统建设、农业经济调查数据缺失值处理、农业生产和管理的智慧化发展等方面,探讨了农业经济管理中合理运用农业大数据的针对性策略,希望能发挥一定的参考作用。

欢迎订阅《农业大数据学报》

《农业大数据学报》(CN10-1555/G2,ISSN 2096-6369)2018年创刊,季刊,是由农业农村部主管、中国农业科学院农业信息研究所主办,我国首个以研究论文和数据论文的形式综合报道数据资源、数据研究与大数据农业农村创新应用的学术期刊,目前已被中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)、中国核心期刊(遴选)数据库、CNKI中国期刊全文数据库、中文科技期刊数据库、超星、EBSCO、CABI、DOAJ等多家数据库收录。

“新工科+新农科”建设背景下课程教学效果评价研究——以农业大数据分析和处理课程为例

该文以农业大数据分析和处理课程为例,开展在“新工科+新农科”模式下,课程教学效果评价研究。首先概述融合新工科与新农科的教育模式研究进展,接着审视现有教学效果评价的理论框架和实践情况,并讨论在这种背景下评价所面临的挑战与机遇。随后,详细说明如何构建评价体系,并对其进行实际应用以证明其有效性和可靠性。最终,基于评价结果,提出教学改革和调整的建议,以及提升教师教学质量和学生学习能力的策略,旨在为教育改革提供指导和建议。

《农业大数据学报》入选“中国科技核心期刊”

2024年9月20日,从在北京召开的“2024年中国科技论文统计结果发布会暨中国一流科技论文世界影响力评价论坛”上获悉,中国农业科学院农业信息研究所主办的学术期刊《农业大数据学报》首次入选“中国科技核心期刊”阵列。

农业大数据在农业经济管理中的应用探微

新时代环境下,国民经济水平持续提升、科技成果转化速率日益加快,对中国农业经济发展产生了积极影响,但是由于多方面因素的影响,中国农业经济管理模式仍存在诸多不足,对农业经济现代化建设进程产生了一定的阻碍。而随着农业大数据技术的广泛化应用,为进一步提高农业经济管理水平提供了重要契机,有助于提升农业生产工作的科学性以及高效性。本文围绕农业大数据在农业经济管理中的应用展开了深入、全面的探析,旨在进一步提高农业大数据在农业经济管理方面的应用水平。

农业大数据在农技推广中的价值与应用

农业大数据作为一种农业生产与管理的新兴工具,对于农技推广具有重大价值。农业大数据能够提高农技推广的准确性、效率、针对性和创新性。其在种植技术、养殖技术、生态环境保护以及农产品质量安全监管等方面均有广泛应用。利用大数据技术,可以对作物生长模式、病虫害发生规律、养殖环境条件等进行精确分析,进而实现精准农业。此外,大数据的应用还促进了智能化、自动化技术在农业中的应用,加快了农业现代化进程。该文将通过具体案例分析,探讨农业大数据在提升农技推广中的作用和实际效益。

基于农业大数据技术优化农产品生产服务

在农业生产工作进行时,合理应用大数据技术,能够较好地将各种设备、平台同农业生产联系到一起,构建起智能化体系,对农业生产的各个环节、阶段进行全面监管,最终实现提高农产品质量与效益的目标。农业生产包括的环节较多,管理难度不断加大,科学合理地利用农业大数据技术,对各个农业生产、经营环节进行科学引领,给予一定的支持,推动农业生产各流程高效展开。新时期,大数据技术对农业生产起到了积极的促进作用,不仅降低了生产成本,同时优化农产品生产服务,在提高产量与品质方面有重要意义。基于此,本文从农业大数据技术的应用出发,对优化农产品服务进行了分析,旨在通过探究,为相关工作的展开提供一定参考,并助推农业农村现代化水平的提高。

农业大数据与人工智能促进生产效率及可持续性的新范式

在当今世界,农业不仅承载着养活全球人口的重任,更面临着气候变化、资源短缺和生态退化等严峻挑战。为了应对这些挑战,农业领域正经历着一场由数据驱动的科技革命。农业大数据的兴起,结合人工智能(AI)的强大分析能力,为农业生产、管理和决策提供了前所未有的洞察力和精准度。本文旨在探讨农业大数据的定义、特点以及其与AI结合的潜力,进而分析这些技术如何促进农业生产效率的提升和农业可持续性的发展。本文通过分析农业大数据的来源、类型及其在农业决策中的关键作用,探讨了人工智能在自动化、智能化农业中的应用,并讨论二者结合所带来的生产效率提升和环境可持续性增强,以期提供一个全面的认识框架,促进技术的有效整合和创新应用,进而推动农业向更高效、更环保的方向发展。

农业大数据在农业经济管理中的应用分析

我国是农业大国,农业生产安全关系国家粮食安全与社会稳定。有效应用农业大数据辅助农业经济管理,发展现代化、科学化、信息化的农业,符合我国的发展需要。分析了农业大数据在农业经济管理中应用的作用和问题,探讨了农业大数据在农业经济管理中的应用对策,促进我国农业的可持续发展。

农技推广中农业大数据的价值与应用

随着信息技术的发展,农业大数据已经成为推动农业现代化的重要力量。在云县农业中,大数据的整合从多源信息收集开始,涉及气象、土壤、作物生长等方面,为深入分析提供了基础。数据挖掘有助于揭示农业生产的潜在问题和机遇,进而通过应用优化农技推广。实际应用中,农业大数据在生产管理、病虫害防治、市场预测和政策制定方面展现出巨大价值。具体应用案例表明,利用大数据可以明显提升农业生产效率和市场反应速度,助力地方农业的可持续发展。

农业大数据对农业经济管理的作用

随着信息技术的飞速发展和互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术基础设施的逐渐完善,社会对农业现代化和可持续发展的要求也越来越高,农业大数据技术作为一种新型农业科技手段,被越来越频繁地应用于农业经济管理中。对农业大数据进行了概述,分析了目前我国农业经济管理方面存在的问题及对策,深入探讨了农业大数据对农业经济管理的作用,以期提供参考。

智能农业中农业大数据分析的应用、挑战与策略

随着全球人口的增长和气候变化的加剧,传统农业面临着前所未有的挑战。智能农业,作为应对这些挑战的一种解决方案,正逐渐成为现代农业发展的重要趋势。通过综合应用传感器、云计算和机器学习等技术,智能农业在提高生产效率、优化资源利用和增强农业可持续性方面取得了显著进展。这些技术的应用不仅改善了农业生产的管理和决策过程,还促进了农业生产模式的转型升级。然而,智能农业的发展也面临着诸多挑战,包括数据隐私保护、技术标准的统一以及农民对新技术的接受度和培训问题。要充分发挥大数据在智能农业中的潜力,需要加强技术创新,完善相关法规政策,以及加强政府、企业和科研机构之间的合作。通过分析智能农业中大数据的应用现状,探讨了其面临的主要挑战,并提出了相应的策略和建议。

农业大数据在农业经济管理中的运用研究

信息技术快速发展的时代背景下,数据的价值正在受到普遍关注,在农业领域利用农业大数据技术能够极大提升农业生产的科学性,为促进产业转型升级提供全面支持。在大数据时代背景下,利用农业大数据加强农业经济管理能保障农业生产的需要,保障农业生产整体质量。农业大数据在农业经济管理中的运用正在面临着一定的挑战,主要表现在对农业大数据的应用缺乏重视,农业大数据的软硬件支持不足,缺乏高素质农业经济管理人才,农业大数据与市场营销相脱节,农业大数据安全风险管控不足。现在农业大数据应用于农业经济管理必须考虑到现阶段我国农业发展的实际情况,做到转变思想认知,充分重视农业大数据的价值;加大资源投入,完善农业大数据软硬件配置;加强人才培养,提高农业大数据应用的能力;创新营销手段,借助农业大数据实现精准营销;完善管理机制,保障农业大数据应用安全性。

农业大数据在农业经济管理中的作用

随着当前农业经济的快速发展,促使农业生产规模逐渐扩大,通过合理利用农业大数据技术,可以对农业数据进行有效采集和分析,为农业经济管理工作的实施提供技术支持,确保管理人员可以根据农业信息对农业经济的发展态势进行科学预测,以便预防市场风险。新时期下,大数据技术在农业生产领域中发挥着重要作用。通过利用农业大数据技术可以推动农业经济的快速发展,在农业经济管理工作中应用大数据技术,提升农业经济决策的合理化,同时可以对农作物的生长状况进行全面监管。利用智能化栽培技术,进而推动农业经济的健康发展。本文主要分析当地农业经济管理状况,以及农业大数据在农业经济管理中的作用。