Cómo aplicar la tecnología de big data agrícola
(1) Aplicación en la gestión de procesos de producción agrícola
Utilización de tecnología avanzada de big data, analizar y procesar una gran cantidad de datos recopilados durante el proceso de producción en las principales áreas de producción agrícola, y luego proporcionar fórmulas agrícolas "precisas", decisiones de gestión "inteligentes" y control de instalaciones, para lograr el propósito de aumentar la producción agrícola y los ingresos de los agricultores. También proporciona fórmulas agrícolas "precisas", decisiones de gestión "inteligentes" y control de instalaciones para lograr el objetivo de aumentar la producción agrícola y los ingresos de los agricultores.
(2) Aplicación de gestión de recursos agrícolas
Además de los recursos naturales como la tierra y el agua, los recursos agrícolas también incluyen diversos recursos biológicos agrícolas y materiales de producción agrícola. Aunque nuestro país tiene una gran superficie terrestre, cada vez hay menos recursos disponibles para la producción agrícola. A juzgar por la situación real de la base agrícola actual, es necesario utilizar tecnologías avanzadas como Internet de las cosas y big data para optimizar aún más la asignación de recursos agrícolas y desarrollarlos racionalmente, a fin de lograr un alto rendimiento, alta calidad, Ahorro energético y alta eficiencia en la agricultura.
(3) Aplicación de la Gestión del Medio Ambiente Ecológico Agrícola
El medio ambiente ecológico agrícola incluye suelo, atmósfera, calidad del agua, meteorología, contaminación, desastres, etc. Es necesario realizar el proceso completo. de controlar estos factores que afectan el entorno agrícola. Seguimiento y gobernanza precisa.
(4) Productos agrícolas y aplicaciones de gestión de la seguridad alimentaria
La gestión de la seguridad de los productos agrícolas implica el entorno de producción, la preproducción, la mitad de la producción y la posproducción, la gestión de la cadena industrial, el almacenamiento y procesamiento, circulación en el mercado, logística y sistema de trazabilidad y cadena de suministro, etc., a través del análisis y procesamiento de la información de monitoreo de calidad y seguridad de los productos agrícolas, se puede lograr una alerta temprana de riesgos de seguridad alimentaria y emergencias de calidad y seguridad. manejo de emergencias.
(5) Aplicaciones de monitoreo de instalaciones y equipos agrícolas
Puede realizar gestión inteligente y aplicaciones para monitoreo, diagnóstico remoto, despacho de servicios, etc. del estado operativo de equipos agrícolas y instalaciones.
(6) Proporcionar aplicaciones de big data generadas en diversas actividades de investigación científica agrícola.
Los big data generados en la investigación científica agrícola incluyen datos de teledetección espacial y terrestre, así como datos como los genéticos. mapas y gran escala Una gran cantidad de datos experimentales biológicos, como secuenciación, datos del genoma agrícola, diseño de polímeros y fármacos: el uso de estos grandes datos para la investigación científica y el análisis experimental puede guiar mejor la producción y la vida agrícolas.