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当前，大数据正在助推农业生产向智慧型转变，数据将成为现代农业生产的新兴要素。因此，将大数据技术应用到农业中，是现代农业发展的新趋势，可以在很大程度上促进农业信息服务技术的发展进步，还能在很大程度上推动我国农业领域的整体发展进程。
农业大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序地发展。
下面就为大家介绍几个农业大数据的应用场景：
01智慧农牧大数据分析
依托部署在农业生产现场的各种传感节点，对环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、大气压强等实现农业生产环境的智能感知，利用病虫害监测预警系统进行病虫害监测预警，实现病虫综合治理、农药减量控害，生产端监测各农业生产基地详细登记并记录各项农业投入品使用情况，通过对各农资生产经营单位投入品的检测大数据，杜绝高毒、高残留及其他禁售农资流入市场销售，同时在销售端进行市场份额和受众统计，并对农业舆情进行实时预警。
02作物管理
全天候地监测作物的长势信息，监测到广大地域作物的生长状态，包括出苗率、种植密度、叶面发育、水果挂果率等，实时监控作物所处的生长周期，为灌溉、施肥、植保、收割等农事活动提供依据，在监测作物长势的基础上，结合作物模型和积温等气象数据，从而预估每个地块的产量。
03土地确权数据分析
实时掌握土地信息，敏锐匹配客户需求，并对应制定更完善的土地运营模式，为土地资产运营赋能，将积累土地确权、土地流转交易等数据，成为决策农业生产、指导农业产业规划、服务农村发展的重要数据资源，增强土地流转质量。
04农产品价格预测
通过对农产品不同产业环节价格数据进行挖掘、建模，包括价格指数变化模型、价格预测模型、农产品成交量历史变化模型、农产品价格波动拟合预测象限模型等，描绘不同农产品的价格周期、辅助业务决策，更及时更准确地进行价格监测预警。