农业数据怎么创造的呢

随着信息技术的飞速发展，特别是物联网、人工智能等新兴技术的进步，农业生产效率低、生产成本高等问题终将被彻底改变。物联网、人工智能等新兴技术与传统的农业的结合，离不开农业-2/的支持。农业是数字化水平最低的行业之一，它是基于传统农业向精确农业和智能农业的转变。农业数字化是智能发展的基础农业，主要通过传感器监控、无人机航拍和卫星观测获得农业 数据，涉及3S技术、计算机视觉和图像识别技术。

在相对可控的环境条件下，通过工业化生产实现了集约、高效、可持续发展的现代先进模式农业如设施先进、土地配套、技术规格高、效率高的集约化规模经营生产模式智能化农业(工厂)智能化农业原理智能化农业产品自动开启或关闭指定设备

1，中国已经进入加速从传统农业向现代农业转型的关键阶段。突破资源环境的约束，需要用数据提高农业生产精密化、智能化的水平，促进资源利用方式的转变。打破成本“地板”和价格“天花板”的双重挤压，需要推进农产品供给侧和需求侧结构性改革，提高农业全要素利用效率。2.提升我国农业国际竞争力，需要借助数据加强全球农业 数据的调查分析，提升我国在国际市场的话语权、定价权和影响力。

3.推进政府治理能力现代化，需要利用数据enhance农业农村经济运行信息的时效性和准确性，加快基于数据的科学决策。Big 数据(BigData)也称巨量数据，是指一种庞大的、高增长的、多元化的信息资产，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。“Da 数据”的概念最早是由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编纂《Da 数据 Times》时提出的，意思是所有的数据都用于分析，而不是随机分析。

Rangda 数据介入新农业充分发挥Rangda 数据在农村发展中的重要作用和巨大潜力，提供强有力的支持和服务-。按照国务院《促进发展数据发展行动计划》精神，我部农业近日印发了《关于促进发展的实施意见农业农村发展数据对此进行了全面部署。《意见》强调，要按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”的要求，坚持问题和需求导向，坚持创新驱动，加快数据的整合共享，充分发挥数据的预测功能。深化数据 in 农业生产经营管理服务的创新应用，为政府部门的管理决策和各类市场主体的生产经营活动提供更加完善的数据服务，实现农业现代化的目标。

匹配前端卖家和后端买家的地址、姓名、产品和需求。农业 Da 数据综合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等特点，来源广泛，结构复杂，潜在价值大，难以用通常的方法进行加工分析-2。它保留了Da 数据的规模庞大、类型多样、值密度低、处理速度快、精度高、复杂度高等基本特征，延伸和深化了农业内部的信息流。

数据是对客观事物的观察、测量和逻辑归纳，是对现实的映射、记录和表达，在越来越多专业人士的挖掘下，逐渐成为推动经济增长的新生产力要素。通过数据的分析统计，可以预测当前的情况，甚至未来的情况。在相关工作的过程中，我们经常以这种方式采取合理、高效、准确的行动，以获得最大的利益。农业 数据是农民、农作物、环境和投入品共同影响的客观表现，而生产是农业行为的主要目的，所以是农业-2/的核心。

可以查看相关城市的统计年鉴或者农业统计年鉴。有很多渠道:一是通过查询该市当年的国民经济统计公报，每年都有，会在网上公布，公告里会有农业-2/。2.查询城市的农业信息网，一般都有农业相关信息，三。如果想要详细的数据，可以去当地农业部门找他们要对应的数据，他们每年都做统计农业related数据。或者找统计局，统计局每年都会出统计年鉴。