智慧农业建设 武汉正熙网络科技 潜江智慧农业

多方面的思维和系统的认知分析技术是实现农业科技突破的首要前提。农业系统是一个复杂的系统，很难依靠技术突破在"点"上实现各方面推广。农业智能化应用的前景和农业领域的科学突破，智慧农业，必须突破单一因素的思维，从资源利用、运行效率、系统灵活性和可持续性等方面进行思考。我国农业生产效率低、竞争力弱、生态不可持续的问题主要在于土地资源的利用。因此，农业领域的科技突破需要从土地资源的管理、恢复和推广入手。

数据科学和信息技术是智慧农业应用前景的战略性关键技术。数据科学的进步为改进农业领域的研究和知识应用提供了一个重要的突破机会。尽管收集了大量数据，如粮食、农业、资源等，但由于实验室研究和生产实践中的数据彼此脱节，缺乏有效的工具来广泛利用现有数据、知识和模型。大数据、人工智能、机器学习、区块1链等技术的发展为结构数据的收集、分析、存储、共享和集成提供了更快、更先进的分析方法。换句话说，数据科学和信息技术可以极大地提高解决复杂问题的能力。

   土壤的优劣对作物的成长具有至关重要的作用，土壤的温湿度、酸碱度、养分和水分的含量等都会对作物的产量起到直接或间接的影响。而病虫害是我国农业发展的主要灾害之一，病虫害的发生会使农作物本身的抵抗力下降，造成产量减产，对农业生产造成重大损失。且中国每年由于水灾和旱灾等自然灾害造成的受灾面积超过两千万公顷，智慧农业追溯，直接造成农民经济损失数亿元，因此，智慧农业设计，气候气象数据也是重点观测对象。而农作物自身条件决定着zui终的收获品质和产量。

由于不同作物进行光合作用和呼吸作用的能力不同，光合作用越强，呼吸作用就越弱的植物，植物体内积累的养分就会越多，从而大大提高了作物产量，研究作物自身生长数据不可缺少，而这些智慧农业都能够通过传感器结合大数据来统筹管理，因此智慧农业是现代农业的发展大方向。

农业数字化转型推动农业绿色可持续发展，可以zui大限度减少投入，降低成本，保障农产品质量安全。农业数字化转型促进农产品产销精准对接，推动农产品生产流通各环节的数字化，提高产需双方信息获取效率和处理效率，降低交易过程中的不确定性。利用大数据、人工智能，将经验、知识和技术数据化，实现智能化、产业化、有效化生产，能有效解决劳动力缺乏、行业风险高、生产效益低等问题。


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