Cosa analizzano i Big Data agricoli?

I big data agricoli sono l'applicazione di concetti, tecnologie e metodi di big data nella pratica della produzione agricola, dalla produzione alle vendite, in ogni anello dell'intero processo, alla visualizzazione specifica dell'analisi dei dati e dell'estrazione e visualizzazione dei dati. Lasciamo che i dati “parlino” per supportare e guidare una produzione agricola su larga scala, professionale e sana. Combinando le caratteristiche dell’agricoltura stessa e il modo di segmentare l’intera filiera agricola, i big data agricoli possono essere suddivisi in quattro categorie: agricoli Big Data sulle risorse, Big Data sulla produzione agricola, Big Data sul mercato agricolo e sulla gestione agricola.

I big data sulle risorse agricole includono principalmente: forza lavoro, dati sulle risorse terrestri, dati sulle risorse idriche, dati sulle risorse meteorologiche, dati sulle risorse biologiche e dati sui disastri, ecc. Questi servono principalmente per aiutare gli agricoltori a comprendere il clima ambientale, la fertilità del suolo e altri fattori per determinare quali le colture sono adatte alla semina.

I Big Data sulla produzione agricola includono dati sulla produzione delle piantagioni e dati sulla produzione dell’acquacoltura. Tra questi, i dati sulla produzione della semina si riferiscono principalmente a vari dati indice nel processo di semina delle colture: informazioni migliorate sulle sementi, informazioni sulle piantine, informazioni sulla semina, informazioni sui pesticidi, informazioni sui fertilizzanti, informazioni sull'irrigazione, informazioni sulle macchine agricole e informazioni sulla situazione agricola. HENGKO sviluppatomonitoraggio IOT di temperatura e umiditàe la tecnologia di controllo, possono far fronte ai requisiti di monitoraggio remoto della temperatura e dell'umidità. Con molti anni di esperienza nella produzione di strumenti di temperatura e umidità di alta qualità, HENGKO fornisce un forte supporto al monitoraggio ambientale IOT di temperatura e umidità.

L'analisi statistica dei dati di output può aiutare a rivedere l'analisi del modello di output e stimare in anticipo la produzione dell'anno successivo; i dati di produzione del settore dell'acquacoltura comprendono principalmente informazioni sul profilo del sistema individuale, informazioni sulle caratteristiche individuali, informazioni sulla struttura dei mangimi, informazioni sull'ambiente di stabulazione e situazione epidemica.

I dati del mercato agricolo includono i dati sull'offerta e i dati sui prezzi dei prodotti agricoli e collaterali in vari mercati all'ingrosso. I prodotti agricoli vengono tutti venduti e non è possibile proteggere i semi senza comprendere il mercato. I prodotti agricoli sono tutti venduti e non è possibile proteggere i semi senza comprendere il mercato. Solo comprendendo le condizioni del mercato è possibile organizzare scientificamente la produzione, in modo che il mercato tenda a bilanciare domanda e offerta ed evitare un eccesso di offerta, con conseguente prodotti invendibili.

I dati sulla gestione agricola includono principalmente informazioni di base sull’economia nazionale, informazioni sulla produzione nazionale, informazioni commerciali, dinamiche internazionali dei prodotti agricoli e informazioni sulle emergenze.

Con lo sviluppo e la costruzione dell’agricoltura e l’applicazione dell’Internet delle cose, l’applicazione dei big data agricoli è diventata sempre più estesa e lo sviluppo dei big data agricoli ha inaugurato una grande opportunità.