大数据与施肥管理PPT课件

大数据与农田施肥管理 陈国庆山东农业大学农学院2015 06 26 1 一 大数据 大数据 是由数量巨大 结构复杂 类型众多数据构成的数据集合 需要新处理模式才能具有更强的决策力 洞察发现力和流程优化能力的海量 高增长率和多样化的信息资产 简单的讲 大数据技术就是从各种各样类型的数据中 快速获得有价值信息的能力 2 大数据与数据的区别 数据 结构化的 数据分析可以遵循一定现有规律的 大数据是结构化 半结构化和非结构化的 其在分析过程中遵循的规律则是未知的 它通过综合方方面面的信息进行模拟 它以分析形式评估证据 假设应答结果 并计算每种可能性的可信度 通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点 3 特点 4 1KB 1 024Bytes1MB 1 024KB 1 048 576Bytes1GB 1 024MB 1 048 576KB1TB 1 024GB 1 048 576MB1PB 1 024TB 1 048 576GB1EB 1 024PB 1 048 576TB1ZB 1 024EB 1 048 576PB1YB 1 024ZB 1 048 576EB1BB 1 024YB 1 048 576ZB1NB 1 024BB 1 048 576YB1DB 1 024NB 1 048 576BB 多大的数据量算大数据 5 大数据本质是解决问题 大数据的核心价值是预测 大数据分析的基础是相关性 6 联系 需要数据支持对数据的挖掘分析大数据技术离不开统计分析区别 数据量不同样本量不同数据要求不同处理方式不同 大数据与统计 7 大数据与物联网 物联网 传感器 网络 处理 实施结合点 数据 8 农业大数据大事记2013年6月18国内第一个农业大数据产业技术创新联盟成立 2014年10月29日中国农产品大数据联盟成立 2014年11月5日中国杨凌农业大数据中心正式成立 二 农业大数据 9 在农业中的应用 精确农业 农产品流通体系 农业气象预测 环境预测 其他 10 1 农场 大棚 精准化管理 Farmlogs 面向对象 各类农场 合作社解决 数据自动采集 管理方案自动生成 效益评估分析 市场信息推送等 应用案例 11 2 生长管理决策 GranularGranular是一个全方位的 从播种 收获 售卖 到结算都帮你考虑到了的公司 在播种之前 Granular会根据农场的历史数据来告诉农场主每个决定所带来的后果 在收获季到来前 Granular会自动根据农场本季的农作物来制定一个to dolist 在售卖阶段 Granular能根据市场价格 储存成本等给农场主在不同阶段提供不同的销售策略 并且提供一套完整的财会软件来帮助农场主解决税收 账务等问题 并将这些数据作为下个播种季的分析资料 12 三 大数据与农田施肥管理 结合领域 1 精准施肥 根据作物长势 土壤状况 经过数据的分析和运算 确定肥料的用量和施肥方案 13 2 效益分析 评价 根据投入 产出及相关数据 对生产效益进行评价 比较 分析 最高效的肥料用量是多少 最高效的肥料类型是什么 最高效的施肥方案是什么 影响肥效的主要因素有哪些 各自影响率 14 3 肥料市场分析 企业产品 什么时候需要升级换代 产品市场什么时候达到饱和 如何调整市场结构等等 都可以用大数据的手段加以分析预测 为企业提供咨询指导 有机肥的发展趋势 企业何时转型 15 应用案例 测土配方施肥 大数据技术提供 数据 方法 预测 决策 16 怎么做 17 限制因素 基础条件的限制 技术条件的限制 技术人员的限制 网络 计算机 云平台 移动终端 智能机械等 大数据模型 农业监测技术 农业传感器技术等 懂先进信息技术的基层技术人员少 技术推广难度大 18 四 大数据 农业应用前景 1 面向农村 农业 农民的大数据垂直应用 通过开发指向农业的移动大数据应用系统 让农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息 通过开发面向农业移动智能大数据感应系统 让农作物的生长情况 扫一扫 就能及时显示在农民的手中 并通过网络直接连接政府提供的农业大数据平台实现精确的生产性指导 通过开发直达农民家门口的农村智能大数据分析系统 让农民对市场 政策 生活的预期更加准确 19 2 面向农产品市场 农业产业的大数据预测系统 举个例子 如何解决猪肉价格周期问题 这就需要利用到大数据 解决农民和市场信息不对称的难题 通过大数据技术 能够细化到每头猪的生长情况 饲养状态 位置信息 健康情况 出栏时间 对接商超 预期收益等 都做到了如指掌 过去那种盲目的市场行为势必将减少 20 3 跨行业的农业内外部数据的管理 链接与整合 将整个农业行业内外 包括生产 加工 物流 营销 回溯的各种数据进行数字化的记录 分析和整理 为农民管理