分析中国智慧农业关键技术应用
中投顾问在《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》中提及，我国农业是在机械化、信息化发展极为脆弱的基础上推展现代化发展的。智慧农业在此外部环境下，被彰显了更加多的专责协同思想和更高希望。智慧农业必须充分利用信息技术，还包括更加明了的感官技术、更加普遍的互联互通技术和更加了解的智能化技术，使得农业系统的运转更为有效地、更为智慧，以期超过农产品竞争力强劲、农业可持续发展、农业资源有效地利用和环境保护的目标。
对于目前推展智慧农业发展牵涉到的关键技术主要还包括如下内容： 一、物联网技术应用于 通过各种无线传感器动态收集农业生产现场的温湿度、光照、CO2浓度等参数，利用视频监控设备提供农作物的生长状况等信息，远程监控农业生产环境，同时将收集的参数和提供的信息展开数字化切换和汇总后，经传输网络动态上传遍智能管理系统中；系统按照农作物生长的各项指标拒绝，准确地遥控农业设施自动打开或者重开（如远程控制节水青草、节约能源增氧等），构建智能化的农业生产。 利用RFID、条码等辨识技术，搭起农产品安全性本源系统，构建农产品仅有流程安全性本源，增进农产品的品牌建设，提高农产品的附加值。 重新组建无线传感器网络，研发智能农业应用于系统，对空气、土壤、作物生长状态等数据展开动态收集和分析，系统规划农业产业园产于、合理配备农作物品种、在线疾病辨识和管理、科学指导生态轮作。
二、云计算技术应用于 云计算作为传统计算技术和网络技术融合发展的产物，具备资源配置动态化、市场需求服务自助化、资源池简化与透明化等特点。云计算反映出来的集约化建设、按须要动态分配资源等优势在农业发展中，更加合适应用于集约化建设农业共性技术承托平台。 目前，南京、安徽等部分地区所建设的多级平台系统中，农业企业级必须存储和处置农作物养殖和栽种数据、农作物生产加工数据、农作物仓储物流流通数据、农作物销售管理数据，以及基于数据的监管主题数据、报表中间数据、报表结果数据、应用于细节数据等。系统对数据展开分类、加密等处置，同时按照一定的规则构建对于云端和终端数据的动态存储与管理。
地县级农业管理部门必须存储和处置农业“四情”监管数据，以及对企业级各环节的监管数据、报表数据等。系统对这些数据的处置和企业级的数据处理一样，展开分类加密，部分存储在云中心，部分存储在县级农业部门终端或者设备中。县级平台可以从农业企业采访数据，可以提供数据给省级云计算中心平台。
省级农业部门作为云数据中心，处置源于企业级、地县级的数据，存储和处置例如气象数据、灾情预测临床及应急反应、农业资源的评估与管理、作物长势预测与估产等数据。 三、大数据技术应用于 大数据技术应用于突破了传统对于结构化数据管理的容许，承继了统计学的优点，对于数量极大的数据做到统计资料性的搜寻、较为、聚类和分类概括分析，更好地注目数据与业务间地关联关系，注目多媒体、海量、简单数据的挖出分析和历史涉及数据的较为分析。大数据技术在农业中将充分发挥较小起到，基于当地多年的气象信息、作物与土壤信息、管理信息、市场流通与消费等信息，经过数据统计资料、案例对比和模式判断等，可以获取更为智慧的各类农业服务。
通过利用农业资源管理数据，如土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等数据，解决问题我国农业资源短缺、与生物多样性发育等问题。在摸清家底的基础上，构建农业高产优质、节约能源高效地可持续发展。
通过利用农业管理数据，如土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等数据，创建数据模型、业务模型对农业展开全面监测、精准管理。通过利用农产品与食品安全管理数据，如产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与本源系统等的数据，推展解决问题农产品和食品安全问题，确保真诚长胜农户的切身利益。通过利用农业装备与设施监控数据，如设备和实行工况监控、远程临床、服务调度等数据，解决问题农业基础设施的智能化问题。
在上述应用于中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。
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