农业大数据分析与精准预测

1/1农业大数据分析与精准预测第一部分农业大数据的定义与特征 2第二部分农业大数据分析价值 4第三部分农业精准预测的意义与挑战 7第四部分农业大数据分析技术 9第五部分农业精准预测模型构建 11第六部分农业大数据分析与精准预测应用案例 15第七部分农业大数据分析与精准预测的局限性 17第八部分农业大数据分析与精准预测未来展望 19

第一部分农业大数据的定义与特征关键词关键要点【农业大数据的定义】：

1.农业大数据是指海量、复杂、多源、多维度的农业数据，包括气象、土壤、作物生长、病虫害、农业机械等数据。

2.这些数据具有体量巨大、种类繁多、价值密度高、时效性强等特点，能够全面反映农业生产的方方面面。

3.农业大数据为精准农业、智慧农业提供数据基础，是农业现代化转型的关键驱动力。

【农业大数据的特征】：

农业大数据定义

农业大数据是指通过先进的信息技术手段在大范围的农业生产中采集、存储、处理和分析海量、多维度、复杂且具有时效性的农业数据，涵盖农作物种植、畜禽养殖、农产品加工、农业市场等各个环节的生产、经营和管理信息。

农业大数据的特征

1.海量性

农业大数据具有巨大的数据量，包括来自传感器、遥感、气象站、田间监测设备、农业机械、物联网设备等数据源。这些数据以GB、TB甚至PB为单位，难以通过传统的手段进行处理和分析。

2.多维度性

农业大数据涉及农业生产经营的多个维度，包括气象环境、土壤条件、作物生长、畜禽养殖、农产品加工、市场需求等方面，形成了一个复杂且相互关联的数据生态系统。

3.时效性

农业大数据关注实时或近实时的数据，以反映农业生产过程中的动态变化。例如，气象数据、农作物生长监测数据、物联网设备采集的实时数据等，都具有较强的时效性。

4.动态性

农业大数据随着农业生产经营的不断变化而动态更新，反映了农业生产过程中的阶段性特征。例如，作物生长周期、畜禽养殖过程、农产品市场需求等，都存在明显的动态变化。

5.复杂性

农业大数据包含多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，涵盖文本、图像、视频、音频等多种格式，且数据之间存在复杂的关系。

6.价值性

农业大数据蕴含着巨大的价值，可以为农业生产经营提供决策支持，优化资源配置，提高农业生产效率和经济效益。

农业大数据的应用

农业大数据在农业生产经营中有着广泛的应用，主要包括：

*农业生产智能化：利用大数据对气象、土壤、作物生长、畜禽养殖等数据进行分析，为农业生产提供科学决策支持，实现生产过程的自动化和智能化。

*农产品质量追溯：通过大数据技术建立农产品溯源体系，记录农产品从生产到消费的整个过程，实现农产品质量安全可追溯。

*农业市场预测：利用大数据分析农产品市场需求、价格波动、供需关系等信息，为农业经营者提供市场预测和决策支持。

*农业资源管理：通过大数据技术对农业资源，如土地、水资源、农机具等进行优化配置，提高资源利用效率，实现可持续农业发展。

*农业政策优化：利用大数据对农业政策实施效果进行评估，分析政策对农业生产经营的影响，为农业政策的制定和调整提供依据。第二部分农业大数据分析价值关键词关键要点农业经营管理优化

•利用大数据分析作物生长、产量预测，实现科学化种植，提高资源利用率。

•实时监测农机设备运行状态和作业数据，优化作业流程，降低运营成本。

•基于大数据分析农民种植习惯和需求，提供针对性农资服务，提升农业生产效率。

市场预测与价格预警

•采集和分析农产品市场数据，建立消费者偏好和市场趋势模型，预测市场供需情况。

•根据历史数据和实时市场信息，预警农产品价格波动，帮助农户规避市场风险。

•通过数据挖掘技术，识别农产品潜在新市场和增长机会，及时调整生产策略。农业大数据分析价值

随着农业数字化转型加速，大数据分析在农业领域发挥着至关重要的作用，创造了巨大的价值。

1.提高生产效率

*通过分析作物产量、土壤条件、天气数据等，优化种植管理，减少浪费，提高产量。

*根据历史数据和实时信息，预测农产品需求，优化生产计划，避免供需失衡。

*利用大数据建立智能灌溉系统，根据作物需水量自动调整浇灌，节省用水量。

2.提升产品质量

*分析农产品品质数据，监测病虫害、污染物等，提高农产品安全性。

*通过机器学习算法，识别农产品缺陷，提高分拣和加工效率。

*利用传感器和摄像头，实现实时监测，及时发现问题并采取干预措施。

3.优化资源配置

*分析农资使用数据，优化施肥、灌溉和农药使用，降低成本。

*根据土地条件和作物需求，进行科学的土地资源规划，提高土地利用率。

*利用大数据整合供应链信息，实现农产品流通透明化，降低交易成本。

4.增强风险管理

*分析天气、市场、病虫害等数据，评估农业生产风险，制定应急预案。

*通过智能算法，预测极端天气、疫情等事件对农业生产的影响，及时采取应对措施。

*建立农产品价格预测模型，帮助农民规避市场波动风险。

5.促进可持续农业

*分析环境数据，监测农业活动对环境的影响，提出减排措施。

*利用大数据技术，优化农田管理，减少化肥和农药使用，保护生态环境。

*通过数据共享和协同创新，推进农业绿色转型。

6.驱动农业创新

*大数据分析为农业研究提供海量数据和分析工具，加速育种、病虫害防治等方面的创新。

*通过数据挖掘和机器学习，发现新的农业规律和市场需求，推动农业技术进步。

*利用大数据平台，促进农业产学研合作，创造新的商业模式。

7.改善农民生活

*提供精准农事指导，帮助小农户提高种植水平，增加收入。

*通过大数据平台，连接农民与市场，拓宽农产品销售渠道。

*利用大数据分析，预测农产品价格，帮助农民及时决策，提高经济效益。

8.支持政府决策

*分析大数据，掌握农业生产、流通和消费全貌，制定科学的农业政策。

*建立农业风险预警系统，提前应对重大农业事件，保障粮食安全。

*利用大数据，评估农业补贴政策的实施效果，提高资金利用率。

综上，农业大数据分析具有多方面的价值，在提高生产效率、提升产品质量、优化资源配置、增强风险管理、促进可持续农业、驱动农业创新、改善农民生活、支持政府决策等方面发挥着重要作用，为农业现代化和可持续发展提供了强有力的支撑。第三部分农业精准预测的意义与挑战关键词关键要点农业精准预测的意义

1.提升农业生产效率：精准预测可优化种植、灌溉、施肥等环节，提高产量和质量，降低生产成本。

2.优化资源分配：通过预测作物需求和天气变化，提前进行资源调配，减少浪费，提高资源利用率。

3.减轻自然灾害影响：精准预测可提前预警极端天气事件，如干旱、洪涝，帮助农民及时采取应对措施，降低损失。

农业精准预测的挑战

1.数据收集和质量：获取全面、高质量的数据是精准预测的基础，但农业数据分散、异构且受环境影响大。

2.算法模型选择：针对不同作物、环境和管理practices，需要选择最合适的算法模型，以提高预测准确性。

3.多因素综合考虑：农业生产受多种因素影响，如气候、土壤、pests等，需要综合考量这些因素，建立更精准的预测模型。农业精准预测的意义

农业精准预测对于保障粮食安全、提高农业生产效率和可持续性具有至关重要的意义：

*提高产量和质量：精准预测农作物生长、病害和产量，使农民能够优化投入，采取针对性的管理措施，从而提高产量和产品质量。

*减少损失：对自然灾害、病虫害和市场波动的预测，可以帮助农民提前采取预防措施，避免或减少损失。

*优化资源分配：精准预测可以指导资源的合理分配，包括水、化肥和劳动力，减少资源浪费和环境影响。

*促进可持续发展：通过预测气候变化和资源可用性，农民可以调整耕作practices，确保农业生产的可持续性。

*提高市场竞争力：基于精准预测的信息，农民可以优化产品供给，满足市场需求，提高市场竞争力。

农业精准预测的挑战

虽然农业精准预测具有巨大潜力，但它也面临着一些挑战：

数据获取和质量：农业精准预测需要大量高精度的数据，包括天气、土壤、作物生长和市场信息。然而，获取和处理这些数据可能存在成本高昂、准确性低和不及时等问题。

模型开发和验证：开发和验证用于农业精准预测的模型需要专业知识和大量的计算资源。这些模型需要能够处理复杂且动态的农业系统，并对不同环境和条件具有鲁棒性。

数据集成和共享：农业精准预测涉及多学科数据，包括气象、土壤科学、作物生理学和经济学。集成和共享这些数据是确保预测准确性和可重复性的关键。

农民教育和采用：农民需要接受培训和支持，以理解和利用农业精准预测信息。推广这些技术可能面临挑战，包括缺乏技术素养和资源约束。

监管和政策挑战：农业精准预测涉及数据的获取、处理和共享，可能引发监管和政策方面的挑战，包括数据隐私、知识产权和责任问题。

其他挑战：

*气候变化：气候变化增加了农业系统的不确定性，给精准预测带来了挑战。

*技术获取：农民获得精准预测技术可能受到成本、可用性和基础设施限制。

*市场因素：市场波动和政策变化可能会影响农业精准预测的可靠性。

*人力资源：农业精准预测需要具有专业技能的分析师和科学家。第四部分农业大数据分析技术关键词关键要点【遥感技术与图像分析】：

1.无人机和卫星遥感获取高分辨率图像，监测作物生长、健康和产量。

2.图像处理和分类算法提取关键信息，识别病虫害、杂草和水分胁迫。

3.机器学习模型利用历史和实时图像数据进行预测分析，提前预警作物问题。

【传感器网络与数据采集】：

农业大数据分析技术

一、数据采集技术

*传感器技术：采集环境、作物和土壤等实时数据，包括温度、湿度、光照、土壤湿度、养分含量等。

*遥感技术：利用卫星、无人机等平台获取作物长势、土壤类型、水文状况等空间数据。

*物联网技术：将传感器、控制器和通信模块连接起来，实现数据自动采集和传输。

*移动应用技术：通过智能手机或平板电脑收集农民的种植信息、管理操作等数据。

二、数据存储技术

*云计算技术：提供海量存储空间和计算能力，满足农业大数据庞大体量和复杂分析的需求。

*分布式存储系统：将数据分布在多个服务器上，提高数据访问效率和容灾能力。

*NoSQL数据库：以非关系型方式存储非结构化和半结构化数据，适用于处理大数据中大量非规范化数据。

三、数据处理技术

*数据清洗与预处理：去除异常值、噪声数据和冗余数据，提高数据质量。

*数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，为后续分析提供统一的数据视图。

*特征工程：提取和构造与作物产量或管理决策相关的关键特征，提高模型准确性。

*数据降维：降低数据维度，减少计算复杂度，提高算法效率。

四、数据分析技术

*统计分析：统计作物的生长参数、环境因素和管理措施之间的相关性，发现影响作物产量的关键因素。

*机器学习技术：建立预测模型，通过分析历史数据来预测作物产量、病虫害发生和管理决策。

*深度学习技术：处理非线性关系和复杂数据模式，提高模型预测精度。

*大数据挖掘技术：从海量数据中发现隐藏的知识和规律，为农业管理提供决策依据。

五、数据可视化技术

*地理信息系统（GIS）：将农业数据与地理信息相结合，实现空间数据可视化和分析。

*交互式仪表盘：提供实时数据监测、预测结果展示和管理决策支持。

*图表和图形：以直观的方式呈现数据，便于农民和决策者理解和决策。

六、数据安全与隐私保护技术

*数据加密：保护数据传输和存储的安全，防止未经授权的访问。

*访问控制：基于角色和权限管理对数据访问进行限制。

*隐私保护算法：在数据分析过程中保护个人隐私，防止个人数据泄露。

通过应用这些技术，农业大数据分析可以实现作物产量预测、精准管理、病虫害监测和决策支持等应用，提高农业生产效率和可持续性。第五部分农业精准预测模型构建关键词关键要点大数据的采集与处理

1.多元化数据采集：利用传感器、卫星遥感、移动设备等采集土壤、作物、天气等多源农业数据。

2.数据预处理：对采集的数据进行清洗、转换、标准化，去除噪声和异常值，提升数据质量。

3.数据融合：将不同来源和维度的农业数据进行关联和整合，形成全面的农业大数据集。

特征工程

1.特征提取：从原始数据中提取与作物产量、病虫害预测等感兴趣目标相关的特征，包括土壤性质、气候条件、作物生长指标等。

2.特征选择：通过算法或专家知识筛选出对预测模型最具影响力的特征，避免过拟合和提升模型性能。

3.特征组合：将多个原始特征组合或转化为新的特征，增强特征之间的相关性和预测能力。

模型选择与训练

1.模型选择：根据预测问题的性质和数据特征，选择合适的预测模型，如回归模型、分类模型、决策树等。

2.参数调优：通过交叉验证、网格搜索等方法，对模型参数进行调优，提升模型的泛化能力。

3.模型训练：利用训练数据集对选定的模型进行训练，学习目标函数，建立模型与数据之间的映射关系。

模型评估与验证

1.评估指标：使用合适的评估指标，如均方根误差、准确率、F1值等，评估模型的预测性能。

2.交叉验证：通过多次将数据集划分为训练集和测试集，综合评估模型的稳定性和泛化能力。

3.独立测试：利用未用于模型训练的独立数据集，进一步验证模型的预测效果。

模型部署与应用

1.模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，提供实时或批处理的预测服务。

2.用户界面设计：开发直观的用户界面，方便用户输入农业数据并获得预测结果。

3.应用拓展：将农业精准预测模型应用于作物产量预测、病虫预测、农业管理等多个领域。

趋势与前沿

1.机器学习算法创新：开发更先进的机器学习算法，提升模型的预测精度和泛化能力。

2.云计算与大数据分析平台：利用云计算和分布式计算技术，处理海量农业大数据，提高模型训练和预测效率。

3.人工智能与农业物联网：将人工智能技术与农业物联网相结合，实现农业数据的实时采集和智能化决策。农业精准预测模型构建

农业精准预测模型的构建涉及以下关键步骤：

1.数据获取和预处理

*收集历史气象数据、作物生长数据、土壤数据等相关数据。

*对数据进行清洗、预处理，去除异常值和噪声。

*提取特征变量，如温度、降水、土壤肥力、作物品种等。

2.模型选择

选择合适的预测模型，如回归模型、时间序列模型、机器学习模型等。

*回归模型：建立特征变量与目标变量（如产量、病害发生概率）之间的线性或非线性关系。

*时间序列模型：利用历史时间序列数据预测未来趋势。

*机器学习模型：利用算法从数据中学习模式，构建决策模型。

3.模型训练

*将预处理后的数据划分为训练集和测试集。

*使用训练集训练预测模型，调整模型参数。

*评估模型在测试集上的性能，如准确度、误差率等指标。

4.模型调参

*优化模型的超参数，如学习率、正则化系数等。

*通过网格搜索、随机搜索等技术寻找最优超参数组合。

*提高模型的预测精度和泛化能力。

5.模型评估

*使用留出数据集或交叉验证方法评估模型的预测性能。

*计算各种评估指标，如平均绝对误差、均方根误差、相关系数等。

*判断模型的可靠性和适用于特定预测场景的能力。

6.模型部署

*将训练好的模型部署到实际生产环境中。

*通过Web服务、移动应用程序或其他工具提供预测服务。

*监控模型的性能，根据需要进行更新和调整。

7.案例研究

作物产量预测：

*使用回归模型建立温度、降水、土壤肥力等因素与作物产量的关系。

*预测未来特定时间段内的作物产量，指导种植决策和产量管理。

病害发生预测：

*采用时间序列模型分析历史病害发生数据。

*预测未来特定时间段内病害发生的概率和严重程度。

*提供预警信息，指导病害防治措施的及时实施。

土壤养分管理：

*应用机器学习模型分析土壤养分数据。

*预测土壤养分需求和最佳施肥策略。

*优化肥料使用，提高作物产量和土壤健康。

农业精准预测模型的优势：

*提高预测精度和可靠性，减少决策的不确定性。

*优化资源配置，提高生产效率和经济效益。

*提前预警病害和灾害，减轻损失。

*促进农业可持续发展，保护生态环境。第六部分农业大数据分析与精准预测应用案例关键词关键要点智能决策支持系统

1.利用传感器、卫星图像等数据收集，收集实时农田信息，如作物生长、土壤湿度和病虫害情况。

2.通过机器学习算法分析数据，识别模式和趋势，预测作物产量、病害风险和所需投入。

3.为农民和农业决策者提供个性化建议，优化作物管理策略，提高产量和收益，同时减少环境影响。

病虫害监测与预警

1.通过传感器、图像识别和人工监测，实时监测农田病虫害情况。

2.利用大数据分析技术，快速识别和分类病虫害，预测其传播模式和风险。

3.及时发出预警，通知农民采取预防措施，控制病虫害蔓延，最大限度减少作物损失。农业大数据分析与精准预测应用案例

一、精准产量预测

*案例：荷兰Wageningen大学，使用传感器数据、卫星图像和天气数据，建立了作物产量预测模型。该模型有效提高了产量预测的准确性，从而优化了农事管理和资源分配。

*结果：产量预测误差降低20%，肥料和农药使用量减少15%。

二、病害虫害预警

*案例：美国加州大学戴维斯分校，利用图像识别技术和传感器数据监测葡萄园，早期检测出病虫害。该系统向种植者发送警报，使他们能够及时采取预防措施。

*结果：病虫害造成的损失减少30%，农药使用量下降25%。

三、精准灌溉管理

*案例：中国华中农业大学，开发了一个基于大数据分析的灌溉管理系统。该系统结合了传感器数据、天气预报和作物生长模型，为作物提供精确的灌溉需求。

*结果：水资源利用率提高20%，作物产量增加10%。

四、优化肥料管理

*案例：加拿大萨斯喀彻温大学，利用大数据分析优化肥料推荐。该系统分析土壤取样数据、作物生长模型和天气数据，为特定字段和作物提出个性化的肥料施用建议。

*结果：化肥使用量减少20%，作物产量保持稳定，环境污染降低。

五、精准畜牧管理

*案例：荷兰LivestockResearch，使用传感器和摄像头收集牛群的行为和健康数据。这些数据用于检测疾病、优化饲养管理和提高动物福利。

*结果：疾病检出率提高15%，死亡率降低10%，产奶量增加5%。

六、农业机械智能控制

*案例：美国约翰迪尔公司，开发了基于大数据分析的拖拉机自动驾驶和作业控制系统。该系统使用GPS、传感器和图像识别技术，优化机器性能并减少操作员参与。

*结果：作业效率提高20%，劳动力成本降低15%，作物损伤减少。

七、农业供应链优化

*案例：中国阿里巴巴集团，建立了一个基于大数据的农业供应链平台。该平台连接农民、经销商和消费者，实现农产品的实时追踪、快速交易和高效物流。

*结果：农产品损耗降低25%，交易时间缩短50%，农民收入增加10%。

八、农业政策制定

*案例：欧盟委员会，利用大数据分析监测农业趋势、评估政策影响和制定数据驱动的政策。该系统收集来自农场、农业企业和研究机构的数据，为决策提供依据。

*结果：基于证据的政策制定，提高政策有效性和对农业部门的影响。第七部分农业大数据分析与精准预测的局限性农业大数据分析与精准预测的局限性

尽管农业大数据分析和精准预测具有广阔的前景，但它们并非没有局限性。理解这些局限性对于合理制定和实施农业大数据策略至关重要。

数据质量和完整性

农业大数据分析很大程度上依赖于传感器、设备和数据存储库收集的各种数据类型。然而，这些数据可能存在质量问题，例如不准确、不完整或缺失。此外，来自不同来源的数据的标准化和集成可能具有挑战性，从而导致分析结果的可靠性和可信度下降。

缺少足够的历史数据

精准预测通常需要大量历史数据，以识别模式和开发可靠的模型。然而，在某些农业领域，可能缺乏足够的历史数据，尤其是对于新兴技术或创新实践。这会限制预测的准确性和有效性。

复杂性和可解释性

农业系统非常复杂，涉及许多相互作用的变量。这使得开发精确的预测模型具有挑战性，而且这些模型可能难以解释和理解。这会阻碍农民和决策者将预测结果转化为实际行动。

技术限制

大数据处理和分析需要强大的计算能力和先进的算法。小规模或资源有限的农场可能难以获取和利用这些技术，从而限制了他们充分利用农业大数据的机会。

隐私和安全问题

农业大数据分析涉及敏感数据，例如农场管理实践、作物产量和财务信息。保护这些数据免受未经授权的访问、使用和泄露至关重要。然而，当前的技术和法规可能不足以确保农业大数据的隐私和安全。

技能差距

农业大数据分析和精准预测需要专门的技能和知识。农民和农业专业人士可能缺乏理解和利用这些技术所需的专业知识。这可能会阻碍采用和实施这些技术。

以下是一些额外的局限性：

*数据偏见：数据集中可能存在偏见，这会影响分析结果的准确性和公平性。

*算法偏见：用于预测的算法可能包含偏见，这会影响预测的公平性和有效性。

*不可预测事件：农业系统容易受到不可预测事件的影响，例如天气极端事件或疾病爆发。这可能会限制预测的准确性。

*农民的接受程度：农民对农业大数据和精准预测技术的接受程度可能会因各种因素而异，例如年龄、教育和风险偏好。

*成本：实施农业大数据分析和精准预测可能需要大量的投资，这可能会限制中小型农场的采用。

结论

农业大数据分析和精准预测为提高农业生产力和可持续性提供了巨大潜力。然而，有必要认识和解决这些技术的局限性。通过解决这些局限性，我们可以最大限度地发挥大数据的潜力，为农民和农业决策者提供改进决策所需的信息。第八部分农业大数据分析与精准预测未来展望关键词关键要点人工智能技术整合

1.推动大数据与人工智能算法的深度融合，提高数据分析准确性和预测精度。

2.利用机器学习、深度学习等技术，实现农业数据的自动提取、特征识别和预测建模。

3.探索无人机、传感器等新技术与人工智能的结合，增强农业数据收集和分析能力。

云计算与边缘计算

1.构建农业大数据云平台，实现农业数据的集中存储、处理和共享。

2.利用边缘计算技术，将数据分析处理环节下沉至农业现场，降低网络延迟和提升实时性。

3.探索云-边缘协同模式，实现大数据分析与农业现场监控的无缝衔接。

智慧农业体系建设

1.以农业大数据分析为核心，构建集数据采集、分析、决策和执行于一体的智慧农业体系。

2.运用精准灌溉、智能施肥等技术，实现农业生产的精细化管理。

3.探索农业物联网、区块链等新技术，增强智慧农业系统的可持续性和互通性。

数据安全与隐私保护

1.建立完善的农业大数据安全制度和技术保障措施，防止数据泄露和滥用。

2.运用数据脱敏、匿名化等技术，保护农民和企业的数据隐私。

3.探索区块链技术在农业大数据安全中的应用，增强数据不可篡改性和可追溯性。

政策支持与产学研合作

1.出台相关政策法规，鼓励农业大数据分析与精准预测技术研发和应用。

2.构建产学研合作平台，促进科技成果向农业生产环节的转化。

3.培养大数据分析与人工智能领域的专业人才，支撑农业现代化发展。

国际合作与交流

1.加强与国际知名研究机构和农业企业合作，引入先进技术和经验。

2.参与国际农业大数据联盟和组织，分享成果和共同应对挑战。

3.积极推广中国在农业大数据分析领域的成功经验，提升国际影响力。农业大数据分析与精准预测未来展望

随着农业信息化建设的不断推进，农业大数据分析与精准预测技术正在快速发展，为提升农业生产效率、优化资源配置、保障粮食安全提供有力支撑。

一、农业大数据分析与精准预测的未来趋势

1.数据来源和规模的持续扩大

未来，随着物联网、遥感、无人机等技术的广泛应用，农业数据采集手段将更加丰富，数据量将呈指数级增长。此外，农业物联网平台、农业云平台等基础设施的完善将进一步促进农业数据的汇聚和共享。

2.数据分析技术的不断创新

随着人工智能、机器学习等新兴技术的快速发展，农业大数据分析技术将迎来变革。深度学习、神经网络等算法将广泛应用于农业数据挖掘和预测模型构建，提升分析精度和效率。同时，农业知识图谱、农业本体等语义技术也将助推农业大数据的智能化解读和应用。

3.精准预测的细化和深化

未来，精准预测将从宏观层面的产量预测向中观层面的分区预测和微观层面的单体预测演进。基于农业物联网和遥感技术的实时监测数据，将实现对农作物生长发育、病虫害发生等关键指标的精细化预测。

4.数据服务模式的创新

农业大数据分析与精准预测将逐步从技术驱动的模式向服务驱动的模式转变。通过云平台、移动端等渠道，向农业生产者提供个性化