Ang malaking data ng agrikultura ay ang aplikasyon ng mga konsepto, teknolohiya at pamamaraan ng malaking data sa kasanayan sa produksyon ng agrikultura, mula sa produksyon hanggang sa pagbebenta, sa bawat link ng buong proseso, sa partikular na pagpapakita ng pagsusuri ng data at pagmimina at visualization ng data. Hayaang "magsalita" ang data upang suportahan at gabayan ang malakihan, propesyonal at malusog na produksyon ng agrikultura. Pinagsasama ang mga katangian ng agrikultura mismo at ang paraan ng pagse-segment ng buong kadena ng industriya ng agrikultura, ang malaking data ng agrikultura ay maaaring nahahati sa apat na kategorya: agrikultura resource big data, agricultural production big data, agricultural market at agricultural management big data.
Pang-agrikultura resources big data ay pangunahing kinabibilangan ng: labor force, land resource data, water resource data, meteorological resource data, biological resource data at disaster data, atbp. Ang mga ito ay pangunahin upang matulungan ang mga magsasaka na maunawaan ang klima sa kapaligiran, pagkamayabong ng lupa at iba pang mga salik upang matukoy kung alin ang mga pananim ay angkop sa pagtatanim.
Kasama sa malaking data sa produksyon ng agrikultura ang data ng produksyon ng plantasyon at data ng produksyon ng aquaculture. Kabilang sa mga ito, ang data ng produksyon ng pagtatanim ay pangunahing tumutukoy sa iba't ibang data ng index sa proseso ng paghahasik ng pananim: pinahusay na impormasyon ng binhi, impormasyon ng punla, impormasyon sa paghahasik, impormasyon sa pestisidyo, impormasyon sa pataba, impormasyon sa patubig, impormasyon sa makinarya ng agrikultura at impormasyon sa sitwasyong pang-agrikultura. Nabuo ang HENGKOtemperatura at halumigmig na pagsubaybay sa IOTat kontrol ng teknolohiya, maaaring harapin ang temperatura at halumigmig na kinakailangan sa remote monitoring. Sa maraming taong karanasan sa produksyon ng mataas na kalidad na temperatura at halumigmig na pagtuturo, ang HENGKO ay nagbibigay ng malakas na suporta sa temperatura at halumigmig na pagsubaybay sa kapaligiran ng IOT.
Ang pagtatasa ng istatistika ng data ng output ay maaaring makatulong na baguhin ang pagsusuri ng modelo ng output at matantya nang maaga ang output ng susunod na taon; pangunahing kasama sa data ng produksyon ng industriya ng aquaculture ang indibidwal na impormasyon ng profile ng system, impormasyon ng indibidwal na katangian, impormasyon ng istraktura ng feed, impormasyon sa kapaligiran ng pabahay, at sitwasyon ng epidemya.
Kasama sa data ng merkado ng agrikultura ang data ng suplay at data ng presyo ng mga produktong pang-agrikultura at sideline sa iba't ibang pakyawan na merkado. Ang mga produktong pang-agrikultura ay ibinebenta lahat, at hindi mo maaaring tangkilikin ang mga buto nang hindi nauunawaan ang merkado. Ang mga produktong pang-agrikultura ay ibinebenta lahat, at hindi mo maaaring tumangkilik sa mga buto nang hindi nauunawaan ang merkado. Sa pamamagitan lamang ng pag-unawa sa mga kondisyon ng pamilihan ay maisasaayos ng siyentipiko ang produksyon, upang ang merkado ay may posibilidad na balansehin ang supply at demand, at maiwasan ang labis na suplay, na nagreresulta sa mga produktong hindi mabibili.
Pangunahing kasama sa data ng pamamahala sa agrikultura ang pangunahing impormasyon sa pambansang ekonomiya, impormasyon sa domestic production, impormasyon sa kalakalan, dynamics ng produktong pang-agrikultura, at impormasyong pang-emergency.
Sa pag-unlad at pagtatayo ng agrikultura at paggamit ng Internet of Things, ang aplikasyon ng malaking data ng agrikultura ay naging mas at mas malawak, at ang pagbuo ng malaking data ng agrikultura ay naghatid ng isang malaking pagkakataon.
Oras ng post: Mayo-15-2021
