数字化农产品云大数据建设

2023-06-20 理论教育版权反馈

【摘要】：基于数字化农产品大数据支撑平台，使用数字化农产品大数据使能工具，汇聚农产品全方面数据，进行数字化农产品云大数据建设。

基于数字化农产品大数据支撑平台，使用数字化农产品大数据使能工具，汇聚农产品全方面数据，进行数字化农产品云大数据建设。

1.气象大数据

农业气象大数据预测分析系统通过分析海量气象站监测数据，同时将外接区域的短中长临期天气预报进行综合气候分析，为用户提供精细化天气预报产品，为农作物种植园区提供高频率的气象服务，基于气象潜势，指导未来的农事操作、作物长势、病虫害扩散趋势评估，保证现代农业产业园区的高效运转。

2.智能作物生长模拟系统

智能作物生长模拟系统基于一系列过程作物生长模型，并同化气象预测、土壤传感数据、遥感作物长势等，即“时、地、空、作物”的监测数据，预测未来作物长势、产量预期、土壤水分和养分动态过程，提出不同农企的农事决策建议，并估算出园区的化肥和农药等对土壤和水体的污染程度，控制农业点源和面源污染，并提供给政府用于监督，保证当地良好的农业生态环境。

3.精准种植大数据

精准种植大数据通过建立农作物生长态势、产量评估、农作物品质、节能灌溉、土壤元素调节、灾损评估等模型，帮助优化农作物的种植，并帮助实现差异化灌溉，最终促成农作物增收。

4.智能工厂大数据

实现对农产品生产加工环节的智能化生产排程、能耗分析、品质分析管控等。

5.流通大数据

实现农产品流通数据统计分析，并形成农产品流通轨迹GIS地图。

6.食味大数据

建立农产品食味大数据系统，并形成全国食味大数据GIS地图，实现不同地区对农产品的食味偏好、需求分析。

7.图像识别算法模型构建

结合高清摄像头、无人机巡航图像、种植管理人员上传图像，进行图形识别，解决作物的病虫害识别、作物生长态势识别，农产品成品包装监测识别等问题。