1、Farmeron：农场云端管理服务商简介：Farmeron成立于2010年，为全球农民提供类似于google Analytics的数据跟踪和分析服务。农民可通过其网站记录和跟踪畜牧情况、饲料消耗、收支信息等，实现农场管理的数据化。
2、十大国外农业大数据应用案例如下：农场云端管理服务商：如Farmeron，通过数据分析技术，帮助农场主优化生产计划，实现农业生产的精细化管理，从而提高农业生产效率。土壤抽样分析服务商：如Solum，利用大数据和精准农业技术，对土壤进行抽样分析，指导农民精准施肥，有效降低农业生产成本。
3、在“2022国际未来农业食品百强·杨凌峰会”上，丰农控股合伙人、大丰收CEO周单作了题为“数字驱动农业产业服务的发展与升级”的主题分享。周单指出，数字技术在农业产业服务中的应用正在推动该领域的深刻变革与升级。
4、技术体系组成部分物联网技术：用于实时采集农业生产数据，如温度、湿度等。大数据技术：对海量农业数据进行处理和分析，挖掘有价值信息。人工智能技术：通过智能算法对农业生产进行预测和管理。云计算技术：提供数据存储、处理和分析的云平台，提高数据安全性。
5、通过区域数据对比，识别发展短板，推动产业升级。科研与创新 利用基因组数据与表型数据，加速育种进程，培育高产抗病品种。分析消费者行为数据，开发定制化农产品。农业大数据的发展趋势技术融合：物联网（IoT）、人工智能（AI）、区块链与大数据结合，提升数据采集与处理效率。
1、农业大数据分析是指利用现代信息技术，特别是大数据和人工智能技术，对农业生产、管理、市场等方面所积累的大量数据进行收集、存储、处理、分析和应用的过程。以下是关于农业大数据分析的详细解释：数据来源 农业大数据的来源十分广泛，包括但不限于气象数据、土壤数据、作物生长数据、农业机械数据以及市场交易数据等。
2、农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业领域的实践应用，涵盖农业全产业链各环节的数据分析与挖掘，具有跨行业、跨专业、跨业务的特征。 具体分析如下：农业大数据的构成与特性数据构成 结构化数据：如统计报表、生产记录等规范格式数据。
3、大数据是一个数据分析工具，是利用新技术、新算法处理海量数据，并从中分析出有价值的信息。目前，大数据已经在农业等领域广泛应用，为农业生产带来了诸多便利和变革。预测未来情况，帮助农民做出抉择 大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。
4、农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
1、农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业领域的实践应用，涵盖农业全产业链各环节的数据分析与挖掘，具有跨行业、跨专业、跨业务的特征。 具体分析如下：农业大数据的构成与特性数据构成 结构化数据：如统计报表、生产记录等规范格式数据。
2、农业大数据主要包含农业自然资源与环境数据、农业生产数据、农业市场数据、农业管理数据以及其他数据。
3、农业大数据不是噱头，它与普通农民的劳作和生活密切相关。大数据是一个数据分析工具，是利用新技术、新算法处理海量数据，并从中分析出有价值的信息。目前，大数据已经在农业等领域广泛应用，为农业生产带来了诸多便利和变革。
4、农业大数据的特征主要包括规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征。规模巨大（volume）：农业大数据的规模巨大，涵盖了从耕地、播种到收割、存储等农业生产全链条的各个环节。
5、农业大数据的关键技术主要包括以下两点：数据采集技术：这是农业大数据应用的基础，涉及从各种来源收集大量的数据。数据采集技术需要高效、准确，并能适应农业生产的复杂性和多样性。
1、农业大数据的采集方法主要包括以下几种： 卫星遥感技术采集 说明：通过卫星遥感技术，可以采集农作物生长环境中的各项指标数据，如土壤湿度、温度、光照强度等。 优势：这种方法覆盖范围广，数据采集效率高，能够为农业生产提供宏观的环境监测数据。
2、农业传感数据和遥感数据是农业大数据的两种主要类型。传感数据通过安装在农田中的传感器收集，包括温度、湿度、土壤成分等指标。遥感数据则来自卫星或无人机，用于监测作物生长、水资源分布和土地利用情况。 农业面板数据和探测技术也是数据收集的重要方式。
3、按照农业大数据的采集方式，可以分为农业传感数据、遥感数据和农业面板数据、探测技术、无线射频识别技术。按数据来源划分，则可以分为农业资源环境大数据、农业生物大数据、农业生产经营大数据。农业资源环境大数据包括使用农业传感器或农业遥感设备采集的气象因子、土壤因子、水分因子和生物因子的大数据资源等。
1、农业大数据与互联网、云计算、AI等信息技术融合，改变传统农业模式，促进智慧农业发展。在农业高效育种、农业生产管理、农产品市场监测、乡村管理服务等方面，农业大数据技术都发挥了重要作用。结论 农业大数据是实现智慧农业的关键。通过充分利用农业大数据，可以提高农业生产效率、优化农产品供应链、推动农业可持续发展。
2、智慧农业物联网是通过物联网技术，将传感器、采集器、无线传输模块等设备部署在农业生产环境中，实现对环境参数的实时监测和数据采集。这些数据通过智能网关传输至云平台，用户可以通过手机、电脑等终端设备远程查看和分析数据，从而实现对农业生产的精准管理和智能调控。
3、智慧农业项目有农业大数据、植保无人机、未来农场、农业AI技术、节水农业。农业大数据 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大、精准度高等特点。
4、成功实施智慧农业需要以下几个关键要素：先进的技术支持：这包括物联网技术、大数据分析、人工智能和机器学习等。这些技术能够实时监测土壤湿度、作物生长状况，进行智能施肥、自动化收割等精准农业管理。完善的基础设施：智慧农业离不开高速、稳定的通信网络，以确保数据的实时传输。
5、远程控制：通过远程控制技术，实现对农业生产设备的远程操控和管理，降低人力成本，提高生产效率。数据管理与云计算：技术：利用云计算和大数据分析技术。功能：对农业数据进行集中管理和分析，实现对农业生产过程的全面监控和管理。作用：提高农业生产效率和决策水平，为农业生产提供科学依据。
6、构建数字农业建设基础 加快网络设施建设：在乡村地区推广覆盖基础网络设施，为数字化建设提供基本网络基础。打造云计算和大数据基础平台：在市级及乡级中心，通过租用公有云基础设施，打造云计算和大数据基础平台，作为智慧农业大数据平台的建设基石。
农业传感数据和遥感数据是农业大数据的两种主要类型。传感数据通过安装在农田中的传感器收集，包括温度、湿度、土壤成分等指标。遥感数据则来自卫星或无人机，用于监测作物生长、水资源分布和土地利用情况。 农业面板数据和探测技术也是数据收集的重要方式。
按照农业大数据的采集方式，可以分为农业传感数据、遥感数据和农业面板数据、探测技术、无线射频识别技术。按数据来源划分，则可以分为农业资源环境大数据、农业生物大数据、农业生产经营大数据。农业资源环境大数据包括使用农业传感器或农业遥感设备采集的气象因子、土壤因子、水分因子和生物因子的大数据资源等。
农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。（2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。
数据类型多：整合数值、文本、图像、空间坐标等多模态数据。价值密度高：精准预测产量、优化资源配置，直接提升经济效益。精确性高：通过高精度传感器和模型校正，减少误差。农业大数据的覆盖范围领域维度 核心农业领域：种植业（耕地、播种、施肥）、林业、畜牧业（生猪、肉鸡等专项监测）。
农业大数据主要包含农业自然资源与环境数据、农业生产数据、农业市场数据、农业管理数据以及其他数据。
随着科技进步，传统的土地农业逐渐演变为现代化种植方式，如设施种植、立体种植和汇彦种植等。这些方法模拟自然生长环境，以提高作物产量和质量。具体作物包括水果如柑橘、杨梅、葡萄以及蔬菜如叶菜、块茎类、根笋等。
