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智慧农业精准化与智能化瓶颈.docx

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智慧农业精准化与智能化瓶颈.docx

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文档介绍:该【智慧农业精准化与智能化瓶颈 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【29】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【智慧农业精准化与智能化瓶颈 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。1/43智慧农业精准化与智能化瓶颈第一部分农业数据获取不充分 2第二部分农业数据质量欠佳 5第三部分农业数据融合不足 8第四部分农业知识库建设滞后 12第五部分农业模型算法不完善 15第六部分农业智能装备研制薄弱 18第七部分农业智能技术推广有限 21第八部分农业政策法规不健全 242/,数据获取难度大。农业生产过程涉及多个环节,包括种植、养殖、加工、销售等,每个环节都可能产生大量数据。这些数据往往分散在不同的部门和系统中,难以集中管理和利用。。农业生产过程大多在户外进行,数据采集设备需要能够承受恶劣的环境条件,因此成本较高。此外,农业数据采集往往需要大量的人力物力,也增加了成本。。由于农业生产过程复杂,数据采集往往存在误差。此外,由于农业数据往往分散在不同的部门和系统中,数据标准不统一,也导致了数据质量不高。。物联网技术可以将农业生产过程中的各种设备、设施和传感器连接起来,实现数据的自动采集和传输。这将大大降低数据采集的成本和难度。。大数据技术可以对海量农业数据进行处理和分析,从中提取有价值的信息。这将为农业生产和管理提供科学依据。。人工智能技术可以模仿人的思维方式,从数据中学****和推理。这将使农业数据分析更加智能化和高效化。,缺乏多维度的综合数据。当前,农业数据主要集中在气象数据、土壤数据、作物长势数据等方面,缺乏对农业生产过程中的其他环节、要素的数据采集,如农产品质量安全数据、农机作业数据、农业投入品数据等。这种单一的数据类型无法满足智慧农业精准化与智能化发展的需求。,数据质量不高。目前,农业数据主要依靠人工采集,这种方式效率低、成本高、4/43数据质量不高。由于缺乏统一的数据采集标准和规范,不同地区、不同作物、不同生产环节的数据之间存在着较大的差异,难以进行有效的集成与利用。,数据孤岛现象严重。由于各级农业部门、科研机构、农业企业之间缺乏有效的沟通与合作,农业数据分散在不同的单位和部门,形成一个个独立的数据孤岛。这种数据共享不畅的情况严重阻碍了智慧农业精准化与智能化的发展。。农业数据是智慧农业精准化与智能化的基础,数据获取不充分直接影响着智慧农业的发展。如果没有足够的数据,智慧农业平台就无法构建准确的生产模型,无法实现对农业生产过程的精准管理和控制。。智慧农业是农业农村现代化建设的重要组成部分,农业数据获取不充分将严重制约农业农村现代化的进程。农业数据是农业生产经营决策的重要依据,也是农业政策制定的重要基础。如果没有足够的数据,农业部门就无法制定出科学合理的农业政策,无法有效地支持农业生产经营。。智慧农业是农业科技进步的重要驱动力,农业数据获取不充分将严重阻碍农业科技的进步。农业数据是农业科研的重要基础,也是农4/43业新技术、新产品、新工艺开发的重要依据。如果没有足够的数据,农业科研人员就无法开展深入的研究,无法开发出新的农业技术。。大力发展农业物联网技术,在农业生产区域部署传感器、摄像头等数据采集设备,实现农业数据的实时采集和传输。同时,要建立统一的数据采集标准和规范,确保不同地区、不同作物、不同生产环节的数据能够相互兼容。。建设国家级、省级、市级等不同层级的农业数据共享平台,将各级农业部门、科研机构、农业企业的数据汇集到平台上,实现农业数据的共享与交换。同时,要制定数据共享的管理制度,确保数据安全和隐私。。鼓励农业企业、科研机构等单位开放农业数据,让更多的单位和个人能够利用这些数据进行研究和开发。同时,要加强对农业数据的监管,防止数据滥用和泄露。。培养一批懂农业、懂信息技术的数据分析人才,为智慧农业精准化与智能化发展提供人才支撑。同时,要加强对农业从业人员的数据素养培训,使他们能够熟练地使用农业数据进行生产经营决策。6/,导致数据格式不统一、数据质量参差不齐,难以进行有效的数据处理和分析。,导致数据准确性较差,影响数据分析的可靠性。,导致数据采集过程容易出错,影响数据质量。,导致数据容易丢失或损坏。,导致数据无法得到及时存储,影响数据分析的效率。,导致数据容易被泄露或篡改,影响数据分析的可靠性。,导致数据传输过程中容易出现延迟或丢失。,导致数据传输过程容易出现兼容性问题。,导致数据容易被劫持或窃取,影响数据分析的安全性。,导致数据分析的效率低下。,导致数据分析结果不准确或不全面。,导致数据分析过程容易出错,影响数据分析的可靠性。,导致数据分析结果不够深入,无法挖掘出有价值的信息。,导致数据分析过程容易出错,影响数据分析的可靠性。,导致数据分析结果容易出现误差或偏差,影响数据分析的准确性。,导致数据分析结果无法得到充分的利用。,导致数据分析结果无法发挥出应有的价值。,导致数据分析结果无法得到及时的修正和改进,影响数据分析的实用性。一、:部分农业生产企业的数据采集设备精度较差,导致采集到的数据不准确,影响数据质量。:一些农业生产企业在数据采集过程中,没有按照统一的标准和规范进行采集,导致采集到的数据格式不统一、不规范,难以进行有效分析和利用。:部分农业生产企业的データ采集人员素质不高,缺乏专业知识和技能,在采集过程中容易出现误操作或漏采,导致数据质量下降。二、:部分农业生产企业所在地区的网络基础设施建设滞后,网络信号不稳定,导致数据传输容易出现中断或延迟,影响数据质量。:一些农业生产企业在数据传输过程中,使用不同的数据传输协议,导致数据传输不兼容,影响数据质量。:部分农业生产企业没有采取有效的データ传输安全防护措施,导致数据在传输过程中容易被窃取或篡改,影响数据质量。三、:部分农业生产企业的数据存储设备容量7/43不足,导致数据存储空间不足,影响数据质量。:一些农业生产企业在数据存储过程中,没有按照统一的标准和规范进行存储,导致数据存储混乱、难以查找,影响数据质量。:部分农业生产企业没有采取有效的データ存储安全防护措施,导致数据在存储过程中容易被窃取或篡改,影响数据质量。四、:部分农业生产企业的数据分析人员素质不高,缺乏专业知识和技能,难以对数据进行有效分析和利用。:一些农业生产企业在数据分析过程中,没有采用科学合理的数据分析方法,导致分析结果不准确或不可靠,影响数据质量。:部分农业生产企业使用的データ分析工具不先进,缺乏必要的功能和算法,难以满足数据分析的需求,影响数据质量。五、:部分农业生产企业的数据共享意识不强,不愿意将数据与其他企业或机构共享,导致数据孤岛现象严重,影响数据质量。:一些农业生产企业缺乏健全的数据共享机制,导致数据共享难度大,影响数据质量。9/:部分农业生产企业没有采取有效的データ共享安全防护措施,导致数据在共享过程中容易被窃取或篡改,影响数据质量。六、:部分农业生产企业的数据应用意识不强,不重视数据在农业生产中的作用,导致数据应用程度低,影响数据质量。:一些农业生产企业缺乏数据应用能力,难以将数据有效地应用于农业生产实践,影响数据质量。:部分农业生产企业没有采取有效的データ应用安全防护措施,导致数据在应用过程中容易被窃取或篡改,影响数据质量。,包括田间传感数据、气象数据、卫星遥感数据、土地资源数据、农产品市场数据等,这些数据通常分散在不同的部门和机构手中,导致数据共享和集成困难。,各个部门和机构在数据采集和存储过程中使用不同的数据格式,导致数据难以相互兼容和交换,增加了数据整合和分析的难度。,部分数据采集和存储过程缺乏严格的质量控制措施,导致数据准确性和可靠性难以保证,影响了数据分析和决策的准确性。,缺乏成熟和统一的数据融合模型和算法,导致数据融合过程难以实现自动化和智能化。10/,需要对数据进行清洗和预处理,以去除冗余和冲突数据,保证数据质量和一致性。,不同时空尺度的农业数据具有不同的特点和规律,需要采用不同的数据融合方法和算法。,未能充分利用已有的数据资源,导致数据价值难以得到充分发挥和体现。,难以对海量农业数据进行有效处理和分析,导致数据价值难以被挖掘和利用。,导致数据价值挖掘难以实现标准化和规模化。,需要加强数据安全和隐私保护措施,防止数据泄露和滥用。,导致数据安全和隐私保护措施难以落实和执行。,需要加强相关技术研发,以保障数据安全和隐私。、遥感技术、无人机技术等。目前,这些技术都还不够完善,无法满足智慧农业对数据采集的要求。*传感器技术:传感器技术是农业数据获取的基础,但目前传感器技术还存在很多问题,如精度不高、可靠性差、成本高、功耗大等。*遥感技术:遥感技术可以获取大范围的农业数据,但遥感技术受天气条件的影响很大,无法在阴天或雨天获取数据。*无人机技术:无人机技术可以获取高分辨率的农业数据,但无人机技术成本高,操作难度大,安全性差。