农业大数据与智能决策支持系统

农业大数据与智能决策支持系统TOC\o"1-2"\h\u30684第一章农业大数据概述 343181.1农业大数据的定义 3184431.2农业大数据的特点 3128901.3农业大数据的应用领域 316534第二章农业大数据采集与处理 4308062.1数据采集技术 430532.2数据预处理 4148652.3数据存储与管理 526777第三章农业大数据分析与挖掘 559093.1数据挖掘方法 5283133.1.1引言 5193493.1.2传统数据挖掘方法 594033.1.3深度学习方法 6145683.2农业大数据分析模型 635113.2.1引言 6191313.2.2回归分析模型：回归分析模型主要用于分析变量之间的线性关系。在农业大数据分析中，回归分析模型可以用于预测作物产量、土壤肥力等。 6212613.2.3聚类分析模型：聚类分析模型是将数据分为若干个类别，使得同一类别中的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。在农业大数据分析中，聚类分析模型可以用于分析不同地区的气候条件、土壤特性等。 6263483.2.4关联规则挖掘模型：关联规则挖掘模型用于发觉数据中的潜在关联性。在农业大数据分析中，关联规则挖掘模型可以用于发觉不同作物之间的生长关系、病虫害与气候条件的关系等。 692123.3农业大数据挖掘应用 6177143.3.1引言 6207493.3.2农业生产管理：通过对农业大数据的分析，可以实现对作物生长过程中的监控和管理，提高农业生产效率。例如，利用数据挖掘方法分析土壤特性、气候条件与作物产量的关系，为农民提供科学的种植建议。 6135583.3.3病虫害预测与防治：通过对历史病虫害数据进行分析，可以发觉病虫害发生的规律和趋势，为病虫害防治提供依据。利用数据挖掘方法还可以预测未来病虫害的发生概率，提前做好防治工作。 6125433.3.4农业资源优化配置：通过对农业资源数据进行分析，可以找出资源利用的瓶颈和潜力，为农业资源优化配置提供支持。例如，分析不同地区的气候条件、土壤特性，为作物布局提供依据。 6192113.3.5农业市场分析与预测：通过对农产品市场数据进行分析，可以预测农产品价格走势、市场需求等，为农业生产者和决策者提供参考。还可以利用数据挖掘方法分析消费者行为，为企业提供有针对性的营销策略。 7541第四章农业智能决策支持系统概述 7323054.1智能决策支持系统的定义 7213204.2智能决策支持系统的组成 7124094.3智能决策支持系统的应用 76708第五章农业智能决策支持系统设计 8217695.1系统架构设计 822185.2功能模块设计 873825.3系统集成与优化 9212第六章农业智能决策支持系统关键技术 9108246.1数据挖掘与机器学习 9186446.1.1数据挖掘技术在农业领域的应用 927916.1.2机器学习技术在农业领域的应用 9246366.2人工智能与专家系统 10285436.2.1人工智能在农业领域的应用 10118106.2.2专家系统在农业领域的应用 1077776.3云计算与大数据处理 10135346.3.1云计算在农业领域的应用 10145046.3.2大数据处理技术在农业领域的应用 108377第七章农业智能决策支持系统应用案例 10293567.1精准农业 10289477.1.1应用背景 1184577.1.2应用案例 11142907.2农业灾害预警与防治 11181507.2.1应用背景 1123187.2.2应用案例 11305567.3农业产业链管理 11177507.3.1应用背景 11110517.3.2应用案例 1231502第八章农业大数据与智能决策支持系统的发展趋势 12299968.1国际发展动态 12163008.2国内发展现状 1248848.3发展趋势与挑战 1310200第九章农业大数据与智能决策支持系统的政策与法规 1314109.1政策环境分析 13322069.1.1国家层面政策环境 13290539.1.2地方层面政策环境 1439419.2法规体系建设 14242579.2.1法律法规制定 14311399.2.2法规制度实施 14167809.3政策与法规的实施 15178809.3.1政策实施 15296479.3.2法规实施 153209第十章农业大数据与智能决策支持系统的未来发展 15843110.1市场前景分析 151349110.2技术创新方向 1511710.3社会效益与影响 16第一章农业大数据概述1.1农业大数据的定义农业大数据是指在农业生产、管理、服务及农村经济社会发展过程中产生的各类数据集合。这些数据涵盖了农业资源、生态环境、农业生产、农产品市场、农村社会经济等多个方面，具有海量的数据规模、复杂的数据类型和快速的数据增长特点。农业大数据是农业现代化和农业信息化的重要组成部分，对推动农业科技进步和产业转型升级具有重要意义。1.2农业大数据的特点（1）数据来源多样化农业大数据的来源丰富多样，包括遥感数据、气象数据、土壤数据、作物生长数据、农产品市场数据等。这些数据来源于农业生产、科研、管理等多个领域，为农业大数据的应用提供了丰富的信息资源。（2）数据类型复杂农业大数据包含了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据主要包括农业统计数据、农产品市场数据等；半结构化数据包括遥感图像、作物生长日志等；非结构化数据则包括农业文献、研究报告等。（3）数据更新速度快农业大数据的更新速度较快，特别是在农业生产环节，作物生长、气候变化等因素都会影响数据的实时更新。这要求农业大数据的处理和分析能力必须跟上数据更新的步伐。（4）数据量大农业大数据具有海量的数据规模，涉及多个领域和部门。这些数据需要进行有效的整合、清洗和挖掘，以发挥其在农业智能决策支持系统中的作用。1.3农业大数据的应用领域（1）农业生产管理农业大数据可以用于监测和分析农业生产过程中的各种因素，如土壤湿度、作物生长状况、气候变化等，为农业生产管理提供科学依据。（2）农业技术研发农业大数据可以为农业科研人员提供丰富的数据资源，促进农业技术创新和成果转化。（3）农产品市场分析农业大数据可以分析农产品市场供需情况，为农产品价格预测、市场调控提供支持。（4）农村社会经济决策农业大数据可以为部门制定农村社会经济政策提供数据支持，促进农村经济社会发展。（5）农业生态环境监测农业大数据可以用于监测农业生态环境变化，为农业可持续发展提供保障。第二章农业大数据采集与处理2.1数据采集技术农业大数据的采集是农业智能决策支持系统的首要环节，其准确性直接影响到后续的数据处理与分析。目前农业数据采集技术主要包括地面传感器、遥感技术、物联网以及移动设备等。地面传感器通过埋设于农田中的各类传感器，实时监测土壤湿度、温度、养分含量等信息。这些传感器一般具有小型化、低功耗、低成本的特点，能够长时间稳定运行。遥感技术则是通过卫星或航空器搭载的遥感设备，对农业区域进行大范围、高精度的监测。它可以获取地表植被指数、土壤湿度、作物生长状况等数据，为农业决策提供宏观信息。物联网技术通过将农田、农机、仓库等环节连接起来，实现数据的实时传输与共享。物联网设备如智能水表、气象站等，可自动采集并数据，为农业管理提供动态信息。移动设备采集技术则是利用智能手机、平板电脑等移动设备，通过应用程序进行数据采集。农民可以实时记录田间管理信息，与云端平台同步，为决策提供一线数据。2.2数据预处理原始数据往往存在不完整、噪声、不一致等问题，需要进行预处理以保证数据质量。预处理过程主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化等。数据清洗是指去除重复记录、填补缺失值、剔除异常值等，保证数据的准确性。数据集成则是将来自不同源的数据进行整合，形成统一的格式。数据转换涉及将数据从一种格式转换为另一种格式，如将文本数据转换为数值数据。数据归一化则是将不同量纲的数据转换为统一的量纲，便于后续分析。2.3数据存储与管理农业大数据的存储与管理是保证数据安全、高效访问的关键。数据存储通常采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，它们能够处理大规模数据集，并提供高效的数据读写能力。数据管理则涉及数据的组织、索引、查询和更新等。关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是常用的数据管理工具。RDBMS如MySQL、Oracle等，适用于结构化数据的管理；而NoSQL如MongoDB、Cassandra等，则适用于非结构化或半结构化数据的管理。数据加密和备份也是数据管理的重要组成部分。加密技术可以保护数据不被未授权访问，而备份则保证数据在发生故障时能够快速恢复。第三章农业大数据分析与挖掘3.1数据挖掘方法3.1.1引言农业大数据的积累，数据挖掘方法在农业领域的应用日益广泛。数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，其目的是通过分析数据，发觉数据之间的内在联系和规律，为决策者提供有效依据。本节将介绍几种常用的数据挖掘方法及其在农业大数据分析中的应用。3.1.2传统数据挖掘方法（1）统计分析方法：统计分析方法通过对数据的描述性分析、推断性分析等手段，揭示数据之间的关联性。在农业大数据分析中，统计分析方法可用于分析作物产量、气候条件、土壤特性等因素之间的关系。（2）机器学习方法：机器学习是让计算机通过学习大量数据，自动发觉其中的规律和模式。常用的机器学习方法有决策树、支持向量机、神经网络等。这些方法在农业大数据分析中，可以用于预测作物产量、病虫害发生概率等。3.1.3深度学习方法深度学习是近年来快速发展的一种人工智能技术，其通过构建深度神经网络模型，对数据进行特征提取和表示。在农业大数据分析中，深度学习方法可以用于图像识别、作物分类、土壤检测等任务。3.2农业大数据分析模型3.2.1引言农业大数据分析模型是农业大数据分析与挖掘的核心部分，它通过对数据的处理和分析，为决策者提供有效的决策依据。本节将介绍几种常用的农业大数据分析模型。3.2.2回归分析模型：回归分析模型主要用于分析变量之间的线性关系。在农业大数据分析中，回归分析模型可以用于预测作物产量、土壤肥力等。3.2.3聚类分析模型：聚类分析模型是将数据分为若干个类别，使得同一类别中的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。在农业大数据分析中，聚类分析模型可以用于分析不同地区的气候条件、土壤特性等。3.2.4关联规则挖掘模型：关联规则挖掘模型用于发觉数据中的潜在关联性。在农业大数据分析中，关联规则挖掘模型可以用于发觉不同作物之间的生长关系、病虫害与气候条件的关系等。3.3农业大数据挖掘应用3.3.1引言农业大数据挖掘在农业领域的应用日益广泛，以下将介绍几个典型的应用场景。3.3.2农业生产管理：通过对农业大数据的分析，可以实现对作物生长过程中的监控和管理，提高农业生产效率。例如，利用数据挖掘方法分析土壤特性、气候条件与作物产量的关系，为农民提供科学的种植建议。3.3.3病虫害预测与防治：通过对历史病虫害数据进行分析，可以发觉病虫害发生的规律和趋势，为病虫害防治提供依据。利用数据挖掘方法还可以预测未来病虫害的发生概率，提前做好防治工作。3.3.4农业资源优化配置：通过对农业资源数据进行分析，可以找出资源利用的瓶颈和潜力，为农业资源优化配置提供支持。例如，分析不同地区的气候条件、土壤特性，为作物布局提供依据。3.3.5农业市场分析与预测：通过对农产品市场数据进行分析，可以预测农产品价格走势、市场需求等，为农业生产者和决策者提供参考。还可以利用数据挖掘方法分析消费者行为，为企业提供有针对性的营销策略。第四章农业智能决策支持系统概述4.1智能决策支持系统的定义智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem，IDSS）是在传统决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）的基础上，融合人工智能技术、大数据分析技术以及模型优化方法，为决策者提供智能化决策支持的系统。该系统能够处理复杂、动态、不确定的环境，通过模拟人类专家的决策过程，为用户提供有效的决策建议。4.2智能决策支持系统的组成智能决策支持系统主要由以下几个部分组成：（1）数据层：负责收集、整合和管理各类农业数据，包括气象数据、土壤数据、作物数据、市场数据等。（2）模型层：包括各种预测模型、优化模型、评价模型等，用于对数据进行处理和分析，为决策提供依据。（3）知识库：存储与农业决策相关的领域知识、专家经验以及决策规则，为决策支持提供知识基础。（4）推理层：利用知识库中的知识和模型层中的模型，对问题进行分析和推理，决策建议。（5）交互层：为用户提供交互界面，展示决策结果，接收用户反馈，优化决策过程。4.3智能决策支持系统的应用智能决策支持系统在农业领域的应用广泛，以下列举几个典型应用场景：（1）作物种植决策：根据土壤、气候、市场需求等因素，为农民提供作物种植建议，提高农业生产效益。（2）病虫害防治决策：通过监测病虫害发生规律，为农民提供防治建议，降低病虫害损失。（3）农业生产管理决策：对农业生产过程进行实时监控，为农民提供生产管理建议，提高生产效率。（4）农产品市场决策：分析市场行情，为农民提供农产品销售策略，提高农产品附加值。（5）农业政策制定决策：为部门提供农业政策制定依据，促进农业产业健康发展。农业大数据和人工智能技术的不断发展，智能决策支持系统在农业领域的应用将越来越广泛，为我国农业现代化提供有力支持。第五章农业智能决策支持系统设计5.1系统架构设计农业智能决策支持系统的架构设计是系统开发的基础。本系统采用分层架构设计，主要包括数据层、服务层和应用层。数据层负责存储和管理农业大数据，包括农业生产、气象、土壤、病虫害等数据。数据层采用分布式数据库系统，保证数据的高效存储和访问。服务层主要包括数据处理与分析、模型构建与优化、决策支持等功能模块。数据处理与分析模块对数据进行预处理、清洗和整合，为后续模型构建提供可靠的数据基础。模型构建与优化模块根据农业领域的特点，构建适用于不同场景的预测和优化模型。决策支持模块根据模型输出结果，为用户提供决策建议。应用层主要包括农业智能决策支持系统的用户界面和业务应用。用户界面提供友好的交互方式，方便用户输入参数、查看结果和调整模型。业务应用根据实际需求，为用户提供针对性的决策支持服务。5.2功能模块设计农业智能决策支持系统主要包括以下功能模块：（1）数据处理与分析模块：对农业大数据进行预处理、清洗和整合，为后续模型构建提供可靠的数据基础。（2）模型构建与优化模块：根据农业领域的特点，构建适用于不同场景的预测和优化模型。包括病虫害预测模型、产量预测模型、施肥优化模型等。（3）决策支持模块：根据模型输出结果，为用户提供决策建议。包括病虫害防治方案、种植结构优化方案等。（4）用户界面模块：提供友好的交互方式，方便用户输入参数、查看结果和调整模型。（5）系统管理模块：负责系统运行过程中的用户管理、权限控制、日志记录等功能。5.3系统集成与优化系统集成是将各个功能模块有机地结合在一起，形成一个完整的农业智能决策支持系统。系统集成过程中，需关注以下几个方面：（1）模块接口设计：保证各个模块之间的数据交互顺畅，提高系统运行效率。（2）系统功能优化：通过算法优化、硬件升级等方式，提高系统处理大数据的能力。（3）用户体验优化：根据用户反馈，不断改进用户界面和交互方式，提升用户满意度。（4）系统安全与稳定性：加强系统安全防护，保证数据安全和系统稳定运行。（5）系统维护与更新：定期检查系统运行状况，及时修复漏洞和更新功能模块。通过系统集成与优化，农业智能决策支持系统能够为用户提供高效、准确的决策建议，助力我国农业产业发展。第六章农业智能决策支持系统关键技术6.1数据挖掘与机器学习数据挖掘与机器学习是农业智能决策支持系统的核心关键技术之一。数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，而机器学习则是使计算机具备从数据中学习规律和模式的能力。6.1.1数据挖掘技术在农业领域的应用数据挖掘技术在农业领域的应用主要包括：作物生长监测、病虫害预测、产量估算、资源优化配置等。通过分析农业大数据，可以找出影响作物生长的关键因素，为农业生产提供科学依据。6.1.2机器学习技术在农业领域的应用机器学习技术在农业领域的应用包括：作物分类、病害识别、产量预测等。通过机器学习算法，可以实现对大量农业数据的自动处理和分析，为农业生产提供智能决策支持。6.2人工智能与专家系统人工智能与专家系统是农业智能决策支持系统的另一重要组成部分，它们在农业领域的应用具有显著的优势。6.2.1人工智能在农业领域的应用人工智能在农业领域的应用主要包括：智能农业、无人机遥感、智能灌溉系统等。人工智能技术可以提高农业生产的自动化程度，降低劳动力成本，提高生产效率。6.2.2专家系统在农业领域的应用专家系统是一种模拟人类专家知识和经验的计算机系统。在农业领域，专家系统可以应用于作物病害诊断、农业技术咨询、农业生产管理等。通过专家系统，农民可以获取专业的农业知识和技术指导，提高农业生产水平。6.3云计算与大数据处理云计算与大数据处理技术为农业智能决策支持系统提供了强大的数据存储、计算和分析能力。6.3.1云计算在农业领域的应用云计算技术可以为农业领域提供弹性、高效、可靠的计算资源。在农业大数据处理过程中，云计算可以实现数据的高速传输、存储和计算，为农业智能决策支持系统提供基础支撑。6.3.2大数据处理技术在农业领域的应用大数据处理技术包括数据清洗、数据整合、数据分析等。在农业领域，大数据处理技术可以应用于农业资源调查、农业生产监测、市场分析等。通过对农业大数据的处理，可以为农业智能决策支持系统提供准确、全面的数据支持。通过对数据挖掘与机器学习、人工智能与专家系统、云计算与大数据处理等关键技术的深入研究，可以为农业智能决策支持系统的发展提供有力保障。第七章农业智能决策支持系统应用案例7.1精准农业7.1.1应用背景信息技术、物联网、遥感技术等在农业领域的广泛应用，精准农业作为一种新兴的农业生产方式，逐渐成为农业现代化的重要组成部分。精准农业通过实时获取农田土壤、作物生长状况等信息，为农业生产提供决策支持，实现作物产量和品质的提升。7.1.2应用案例在某地区，农业智能决策支持系统通过收集土壤养分、水分、气象等数据，结合作物生长模型，为农民提供施肥、灌溉、病虫害防治等决策建议。以下为具体应用案例：（1）土壤养分管理：系统根据土壤养分数据，推荐合理的施肥配方，提高肥料利用率，减少化肥使用量，降低环境污染。（2）灌溉管理：系统根据土壤水分和作物需水量，自动调节灌溉频率和水量，实现节水灌溉。（3）病虫害防治：系统通过监测病虫害发生发展情况，提供防治措施，降低病虫害损失。7.2农业灾害预警与防治7.2.1应用背景农业灾害预警与防治是农业智能决策支持系统的重要组成部分。通过实时监测农业灾害发生发展情况，为部门和农民提供预警信息，有助于降低灾害损失。7.2.2应用案例在某地区，农业智能决策支持系统针对以下灾害类型进行了预警与防治：（1）气象灾害：系统通过收集气象数据，预测未来一段时间内可能发生的气象灾害，如干旱、洪涝、霜冻等，提前发布预警信息。（2）病虫害：系统通过监测病虫害发生发展情况，提供防治措施，降低病虫害损失。（3）生物灾害：系统通过监测入侵物种、有害生物等生物灾害，提供防治建议，保护当地生态环境。7.3农业产业链管理7.3.1应用背景农业产业链管理是农业智能决策支持系统在农业生产、加工、销售等方面的应用。通过优化产业链各环节，提高农业产值和竞争力。7.3.2应用案例在某地区，农业智能决策支持系统在以下环节发挥了重要作用：（1）产前决策：系统通过分析市场需求、农产品价格等信息，为农民提供种植结构和品种选择建议。（2）产中管理：系统通过实时监测作物生长状况，提供施肥、灌溉、病虫害防治等决策建议。（3）产后加工与销售：系统通过分析农产品市场行情，为农民提供加工和销售策略，提高农产品附加值。（4）产业链金融服务：系统结合农业产业链各环节需求，为农民提供贷款、保险等金融服务，降低农业生产风险。第八章农业大数据与智能决策支持系统的发展趋势8.1国际发展动态全球农业大数据与智能决策支持系统的发展呈现出积极态势。发达国家如美国、加拿大、澳大利亚等，在农业大数据领域投入巨大，已取得显著成果。在国际发展动态方面，以下两点值得关注：（1）技术创新与应用：国际农业大数据与智能决策支持系统的发展，依赖于先进技术的创新与应用。例如，物联网、人工智能、云计算等技术在农业领域的融合应用，为农业大数据的收集、处理和分析提供了有力支持。（2）政策引导与产业协同：各国纷纷出台相关政策，推动农业大数据与智能决策支持系统的发展。同时农业产业链上下游企业、研究机构等共同参与，形成产业协同，促进农业现代化进程。8.2国内发展现状我国农业大数据与智能决策支持系统的发展相对较晚，但近年来已取得显著成果。以下两个方面体现了我国农业大数据与智能决策支持系统的发展现状：（1）政策支持与投入：我国高度重视农业大数据与智能决策支持系统的发展，出台了一系列政策文件，加大资金投入，支持农业信息化建设。（2）技术应用与示范：我国农业大数据与智能决策支持系统在技术研发、应用示范等方面取得了一定成果。例如，在种植、养殖、农产品流通等领域，大数据与智能决策支持系统得到了广泛应用。8.3发展趋势与挑战未来，农业大数据与智能决策支持系统的发展趋势可从以下几个方面进行展望：（1）技术融合与创新：5G、物联网、人工智能等技术的不断发展，农业大数据与智能决策支持系统将实现更深层次的融合与创新。（2）产业链整合与协同：农业产业链上下游企业、研究机构等将加强合作，实现产业链整合与协同，推动农业现代化进程。（3）政策引导与市场驱动：将进一步加大对农业大数据与智能决策支持系统的政策支持力度，同时发挥市场在资源配置中的决定性作用。但是在农业大数据与智能决策支持系统的发展过程中，也面临以下挑战：（1）数据资源整合与共享：如何实现农业数据资源的整合与共享，提高数据利用效率，是当前亟待解决的问题。（2）技术成熟度与可靠性：农业大数据与智能决策支持系统的发展，依赖于技术的成熟度和可靠性。如何提高技术成熟度，保证系统稳定运行，是未来发展的关键。（3）人才培养与团队建设：农业大数据与智能决策支持系统的发展，需要大量具备相关专业知识和技能的人才。如何培养和吸引人才，建设高水平团队，是推动产业发展的重要环节。第九章农业大数据与智能决策支持系统的政策与法规9.1政策环境分析9.1.1国家层面政策环境我国高度重视农业现代化建设，特别是农业大数据与智能决策支持系统的发展。从国家层面来看，相关政策主要包括以下几个方面：（1）科技创新政策。国家鼓励农业科技创新，支持农业大数据与智能决策支持系统的研究与开发，推动农业科技成果转化。（2）农业信息化政策。国家将农业信息化作为农业现代化的重要手段，加大投入，推动农业大数据与智能决策支持系统的普及与应用。（3）农业产业政策。国家鼓励农业产业结构调整，支持农业企业利用大数据与智能决策支持系统提高产业竞争力。9.1.2地方层面政策环境地方各级也纷纷出台相关政策，以推动农业大数据与智能决策支持系统的发展。主要表现在以下几个方面：（1）地方科技创新政策。地方通过设立科技创新基金、提供税收优惠等方式，支持农业大数据与智能决策支持系统的研究与开发。（2）农业信息化政策。地方加大投入，推广农业大数据与智能决策支持系统，提高农业信息化水平。（3）农业产业政策。地方通过政策引导，推动农业企业运用大数据与智能决策支持系统，提升产业竞争力。9.2法规体系建设9.2.1法律法规制定为保证农业大数据与智能决策支持系统的健康发展，我国法律法规体系逐步完善。主要包括以下几个方面：（1）农业法。农业法明确了农业科技创新、农业信息化建设等方面的法律地位，为农业大数据与智能决策支持系统的发展提供了法律保障。（2）信息安全法。信息安全法对数据安全、个人信息保护等方面进行了规定，为农业大数据与智能决策支持系统的数据安全提供了法律依据。（3）知识产权法。知识产权法对农业大数据与智能决策支持系统的研究成果进行了保护，促进了科技创新。9.2.2法规制度实施在法规制度实施方面，我国采取了一系列措施，以保证农业大数据与智能决策支持系统的政策法规得到有效执行：（1）建立健全监管机制。各级部门加强对农业大数据与智能决策支持系统的监管，保证政策法规的落实。（2）加强政策宣传与培训。通过多种渠道宣传政策法规，提高农业从业人员对农业大数据与智能决策支持系统的认识和应用能力。（3）完善激励机制。对在农业大数据与智能决策支持系统发展过程中取得显著成绩的单位和个人给予表彰和奖励。9.3政策与法规的实施9.3.1政策实施在政策实施方面，我国采取了以下措施：（1）加大投入。加大农业大数