农业大数据分析与计算实践

文章阐述了关于农业大数据分析与计算实践，以及农业大数据技术与应用的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、构建首个覆盖农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测的棉花单品大数据平台，集成农业信息，提供全方位服务。围绕农业大数据共享与分析，形成云计算+大数据模式下的服务与共享关键技术，促进数据资源流通与应用，为用户提供高效数据库查询接口，保证系统高效运转。

基础课程学习 - 农学基础：涵盖作物栽培学、土壤学、植物保护学等，为学生提供农业生产的基本知识。- 生物学基础：包括生态学、遗传学、微生物学等，奠定生物学理论基础。- 信息技术基础：学习计算机科学与技术、数据结构与算法分析，为后续智慧农业技术学习打下编程和逻辑思维基础。

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主要课程涉及农业生态学、作物栽培学、耕作学、作物育种学、智慧农业与信息技术、农业模型学、智能农业装备、植物生理与分子生物学、高级语言程序设计、农业气象与物候学等。

基础课程农学基础：包括作物栽培学、土壤学、植物保护学等。生物学基础：包括生态学、遗传学、微生物学等。信息技术基础：包括计算机科学与技术、数据结构与算法分析等。专业核心课程智慧农业导论：介绍智慧农业的发展历程和现状，以及未来发展趋势。

主要课程包括作物生产学、作物育种学、***学、植物保护学、农业传感器原理与应用、数据库原理与技术、农业机器人技术基础、生物信息学、农业大数据分析与实践、农业物联网技术、农业地理信息系统以及农学综合实习和智慧农业综合实习。本专业具有多项优势。

（图片来源网络，侵删）

智慧农业专业涵盖了广泛的学科领域，旨在培养具备现代农业技术与管理知识的高级技术人才。该专业的课程包括作物生产学、作物育种学、植物保护学等传统农业课程，同时也引入了现代信息技术和人工智能技术。例如，神经网络与深度学习、大数据框架与模式等课程帮助学生掌握智能化农业技术。

农业大数据是指在农业领域中，通过对海量数据（如产量、品种、土壤状况、气候条件、农资投入、农业机械、农民收入等）的收集、存储、处理和应用，实现对农业产前、产中和产后全过程的精细化管理和决策，以提高农业生产效率、降低成本、增加农民收入的大数据技术。

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，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。

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***。

农业大数据是指大数据理念、技术和方法在农业领域的应用。它覆盖了耕作、播种、施肥、杀虫、收割到储存等农业生产的全过程，具备数据量大、处理速度快、数据类型多样、价值丰富和精准度高等特点。植保无人机植保无人机，又称无人飞行器，是用于农业植物保护的无人驾驶飞机。

农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多（Variety）、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。

一是“小数据才是大数据”。农业农村生产生活生态中每一事物的特征都可用短小、精细的数据描述和记录，正是这些小个体的数据才构成了农业农村的大数据；二是“活数据才是更可持续数据”。

关于农业大数据分析与计算实践，以及农业大数据技术与应用的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。