农业现代化有关学年毕业论文范文 和大数据推动农业现代化运用方面学年毕业论文范文

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大数据推动农业现代化运用

一、大数据对现代农业发展的作用

我国农业的根本问题并非集中在效率、效益以及效能方面,而是因为各种生产要素之间缺少耦合效应,各方面的产业链条衔接也不牢固,增加了农业大系统循环性,但是相互之间的协同性却很难达标.这些问题导致当前农业产业发展越来越粗放,并且这种粗放是因为长期以来我国农业基准数据资源比较薄弱,数据结构也不够合理、数据不标准、不规范等原因导致的.

随着物联网技术、云计算技术以及移动互联网技术的不断发展,各种以前收集不到的数据都开始收录到数据系统中,提升了数据流动性.数据分析与数据服务能力也从侧面得到了发展,所以大数据开始成为我国农业产品定位仪、农业市场导航灯,为未来一段时间我国农业发展提供了方向.

二、大数据在当代农业发展中的应用效果

大数据技术的应用,不仅可以从本质上反映出客观事物,同时还可以体现出客观事物自身的数据特征,促进不同事物相互深度耦合,起到提升效能的作用.另外,还可以通过数据间相关特征来预测未来一段时间内的事物主要发展方向,提升了项目的预见性.从当前来看,不论是农业生产、农业经营、农业消费还是农业贸易等,各个环节都可以通过大数据来提升工作效能,提升工作质量.

(一)通过发挥大数据耦合效应的方式来提升生产决策的精确性

大数据的作用不仅仅局限在发现自身价值方面,同时也可以利用大数据来帮助相关组织、人员更加深刻地认识到自身的长处和短处,促进耦合作用正常发挥,并提升他物的价值.国内外在农业粗放生产改变方面,一般都是围绕着气象预报、水肥管理以及病虫害预报等内容来优化工作体系.前些年国家提出,要严格按照不同地区的实际情况,将配方肥融入到田间地头,淘汰传统施肥模式.通过大数据技术,帮助化肥生产企业共同推广配方肥.不论是泰国、越南还是印尼等国,都开始将遥感信息技术和作物保险监测工作计划相互融合,并广泛应用于水稻等作物的生产中.

(二)促进数据科学和农业科学的相互结合

工作人员要不断完善数据科学工作理论方法体系,并且综合国内外的实践经验,阐明全新的农业信息科学概念、信息学科理论以及方法等,通过这些方式来引领不同地区农业信息技术变革,促进农业生产飞速发展.数据密集型的科学已经成为科研项目第四范式,可以有效推动信息技术科学和现代农学的相互融合,但是要将数据当成一门学科来研究,还需要综合考虑各种大数据理论基础,并不断创新工作方法,提升大数据学科体系建设质量.

目前国内许多高校都已经开始着手成立专业的研究机构,设定大数据工作专业.所以未来的一段时间内,大数据生命周期、大数据演化以及大数据传播规律等,都可以和相关学科之间相互融合.

(三)构建农业基准数据

要全面提升大数据实用性,就必须要构建农业基准数据,并不断夯实现代化农业发展基础.将现代化农业发展基础作为基准数据,指导农业建设中的生产环节、经营环节、管理环节等.对这些环节进行标准化管理,提升数据的基础性和准确性.

三、大数据核心技术在农业领域中应用的研究进展

(一)大数据获取

按照农业大数据来源对其进行分类,分别将其分成农业生产数据、农业资源以及各种环境数据等.针对不同领域农业大数据内容来获取相关技术,包含感知技术、项目识别技术、项目采集技术等.首先,感知技术的主要作用,是分别从不同尺感度的方面来感知来自于动植物的生命及环境信息.而在地域范围,工作人员主要考虑对地观测问题以及宏观布局问题.将遥感、便携式的GPS 面积测绘仪等融入到日常观测中,考虑动植物生长信息时空变异性特点;将Wrb GIS 动植物生长信息动态监测平台与项目检测相结合,从视域的角度来分析动植物生态环境复杂性,将动植物生长所需营养、动植物病害以及相关位置的污染信息等,采集到传感器中,在不同的领域范围中,判定动植物信息干扰因素.其次,识别技术还可以对农产品质量进行监测,利用RFID 技术来强化农产品原料、农产品加工以及农产品销售等环节的监管强度,并优化无损检测.

使用红外线光谱、X 射线以及计算机视觉等无损检测工作技术,并将这些技术融入到农产品品质分析、农产品商品监控等环节.智能移动采集技术的主要目标是农产品市场、农产品营销体系以及农产品管理信息.传统大数据在获取材料、结构设计以及性能指标方面的处理方法都比较单一,种植业传感技术只能对气温进行测量、对湿度进行测量以及对二氧化碳信息进行测量.而随着物联网技术的不断发展,传感器材料已经开始从液态模式转变成半固态化模式、固态化发展方向,整体结构更小、更加集成且模块化特点突出.当前国内所研发出的传感器已经可以用来监测植物冠层的营养状态、监测径流以及检测病虫害.在未来一段时间内,国内大数据获取技术必然会不断的发生变化,而变化的重点会集中在信息技术和农业作物机理相互结合、动物行动状态和市场变化相互结合等方面,分别在信息获取广阔度、信息获取深度以及信息获取速度等方面实现突破.

(二)大数据分析处理与传统小样本分析的不同之处

因为收到大数据环境的影响,数据量近年来呈现出逐渐膨胀的态势.数据深度分析技术、数据可视化技术、数据实时需求都在不断增加,所以大数据处理的重要性日渐凸显.和传统小样本统计分析相比,大数据处理更加侧重于从大量的数据中寻找相关关系,并对这种相关关系进行分析和预测.(见下图).

近年来,国内农业生产成本有了明显的提升,各种大宗农产品要明显超过国际市场的,农业产业需要创新、转型,并通过各种方式来提升农业产品竞争力,利用大数据技术来实现农业现代化目标,可以取得很好的效果.

农业现代化论文范文结:

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