智慧農業，作為未來農業的發展方向，其實現基于種植環境、生長管理、農機設備等數據。農業大數據核心在于技術，包括獲取技術和處理數據技術。相比工業大數據技術，獲取技術的多樣性和復雜程度更高，根本原因在于工業大數據技術面對的是非生命物質，農業大數據面對的是開放環境生長的動植物。

一、農業大數據獲取技術

遙感技術：衛星遙感、無人機遙感、有人機遙感、定點攝像頭等;

氣象技術：氣象衛星、氣象雷達、氣象基站、自動氣象站等;

探測技術：照相機、傳感器、探測設備、無線傳輸等設備;

定位技術：GPS、北斗等各種有線和無線傳輸技術;

二、農業大數據處理技術

對于農業數據的處理，涉及數據庫、算法、小程序、APP、軟件功能、模塊、系統、平臺、SAAS云計算、區塊鏈等部分及技術。相互融合應用，建立了一款集數據展示、園區管理、實時監測、農場品價格預測分析、在線數據挖掘、產業形勢分析、預警信息提醒、環境數據分析以及種植分析等功能于一體的農業大數據軟件系統。

平臺以農產品為切入點，形成可復制、可推廣、可持續的單品種大數據應用模式，推進大數據在農業生產、經營、管理、服務等各環節、各領域的應用，在引導市場預期和指導農業生產中發揮重要作用。

①在線數據挖掘和產業形勢分析，統計分析地域性數據分析和農產品喜好分析，可以精準預測預報農產品市場動向。并對消費數據的采集挖掘，可以為農產品銷售者提供消費畫像、精準營銷、及差異化定價的決策支持;

②建立了農產品氣象災害預測預警及災害評估模型，為農民提供及時精準的氣象災害預測預警服務，降低農民的種植風險;通過地方試點監測農產品產銷數據，建立供需平衡和產銷結構數據體系，為產業從業者提供決策支持，避免出現各大產區農產品扎堆上市、惡性競爭的現象;

③通過對農作物種植過程中的各類數據分析以及環境數據分析，助力農產品大數據產業聯盟，可以將整合的數據信息與產業鏈生產和經營主體、政府監管部門、科研院所等資源進行相互融合，最終為產業鏈主體提供服務，實現大數據農產品開放共享機制。

④系統中另外含有報警提醒板塊，可以為農民推送展示各類報警信息。

三、農業生產過程的全要素

(1)宏觀要素：社會、經濟、政策、成本、價格、供求關系、國際貿易等因素;

(2)投入要素：如種子、化肥、農藥、農機、農膜、人力、農作物種類等;

(3)環境要素：氣候、氣象、地理環境、小氣候、土壤等影響農業生產的各項參數;

(4)操作要素：如農事規劃、農事操作(水肥灌溉、移栽等操作)，與農時/作物生長周期、農機與農具的搭配;

(5)管理要素：農業生產規模、效率、投入、產出、成本、效益、人均勞動生產率等。農業大數據涉及農業產業鏈全過程的各個方面數據，如：

金融大數據(成本、效益、投入產出比、資金周轉率等)、產業大數據(作物、品種、投入、生產、產出、銷售、加工、損耗、倉儲、物流，庫存，損耗，開工率等)、消費大數據(消費群體、消費水平、地域、渠道、年齡、偏好、品類、數量、頻次、時段、價格、支付方式、重復購買率、品牌忠誠度等)。

建立了農產品氣象災害預測預警及災害評估模型，為農民提供及時精準的氣象災害預警服務，降低農民的種植風險。

審核編輯 黃宇