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大数据在农业领域掀浪潮,水产融入数据采集

2020-01-22 点击:1286

近年来,“大数据”引发了新一轮农业变革。其中,基于大数据的生态农业、智能农业、智能渔业、农业技术推广云平台、物联网等新模式相继诞生,不仅丰富了农业转型要素,也为我国农业多元化发展提供了清晰、清晰、可靠的数据支持。从这个角度来看,大数据的支持正逐渐成为现代农业发展的新动力。就像学者砖块一样,现代农业发展的关键不是资本或技术,而是数据!那么,在收集农业数据时,我们应该处理和应用这些数据,把它们自身的信息价值转化为农业生产中的实质性价值体现,这就变得尤为重要了!

其中,智能渔业的发展正是大数据融入水产行业的最好例证。然而,大数据的发展给水产行业带来了巨大的机遇,同时也带来了巨大的挑战。如何构建、应用、管理和开发大数据,给广大水产技术人员和管理者、应用领域和各级政府提出了新的课题、要求和挑战。

水产养殖大数据-从头开始

在水产养殖行业,许多年前,就有企业和技术人员参与大数据的研究和开发。他们整合了大数据的开发和利用,引入了有利于水产养殖发展的技术和管理系统,并成功地将其应用于水产养殖。

2013年,重庆忠县三会镇王永红与谢贤联合成立水产公司,修建鱼塘,开始养殖。新建鱼塘采用池塘循环微水高产技术养殖淡水鱼。像许多企业家一样,两人在创业之初也遇到了技术“基石”:持续的暴雨破坏了鱼塘的水质,并造成了直接的经济损失。事件发生后,谢郭喜安开始到处学习鱼塘水质数字化控制技术,并将鱼塘水质数字化控制技术应用于鱼塘,取得了良好的经济效益。

从以上案例中不难看出,随着互联网的发展和利用,大量数据的获取、聚集、存储、传输、处理和分析变得越来越方便。大数据逐渐发展成为一门新学科、新方法、新决策和预测手段,并将发挥“科学技术是第一生产力”的作用。水产养殖领域掀起了新一轮改革浪潮。因此,如何顺应水产养殖的发展趋势,使大数据与水产养殖的整合实现经济效益的快速转化,刺激行业的经济增长,促进水产养殖的智能化转化,已经成为水产养殖从业人员首先要思考的问题。

将水产品纳入大数据收集是基础。

Victor,牛津大学大数据权威专家,曾经说过:“在大数据时代,人们会意识到最重要的是从数据中提取价值。因为数据就像一个神奇的钻石矿,在发现其主要价值后可以产生价值。”大数据是否成功应用取决于它是否产生价值。

水产养殖融入大数据时代后,为了不断创造价值,我们必须首先收集和准备数据,然后利用新技术、新方法和新模型,在有限的时间内从大量数据和各种各样的数据中快速筛选出有价值的信息,将“数字”转化为“数据”,设定“不确定性”,发现规律,协助决策,预测未来。它为以后的数据建模和分析提供了有效的信息源。

智能渔业数据建模和分析是关键。

信息收集后,数据应用的关键是数据的处理和分析,数据建模和分析是大数据价值转化系统中最核心、最关键的部分。在实际水产养殖中,通过建立模型对采集的数据和信息进行分析,找出事物之间的内在联系和潜在规律,消除“不确定性”,为水产养殖中的各种决策和预测提供有力支持。

让我们以诸葛亮的《草船借箭》为例来解释如何“数据建模”。首先,诸葛亮通过确立数据建模的方向和目的,收集和积累全方位的信息,完成了数据源的收集,然后,通过他的逻辑梳理,如“今天有雾”、“我期望曹操不敢在大雾中出来”、“紫晶必须充分理解和理解“我”等方面的数据源,从而预测事情的发展方向,并根据这些分析,制定了实施方案。借用箭头的整个过程就是所谓的数据建模和分析的完整体现。同样的模式也适用于我们的水产养殖业。通过物联网等技术将人工智能系统与相关仪器、仪表、设备相结合,通过计算机控制实现水质监测、增氧、投饵、捕鱼等水产养殖作业的自动化管理。在这个过程中,数据和数据被转换和综合,最终形成新的方法来指导我们的水产养殖工作,大大减少了传统水产养殖中人力、物力和财力的浪费。

因此,数据建模和分析非常重要。经过分析,得到了匹配结果,建立了新的质量体系。

水产养殖发展分析数据的结果是支持性的。

因此,数据建模和分析的结果可以指导我们在水产养殖中得出新的结论,并建立新的数据质量评价体系。然后,数据分析结果在水产养殖中的应用可以促进智能水产养殖模式的发展,改变我国传统的粗放式水产养殖模式,从而改变水产养殖周期长、劳动强度大、生产效率低、水产养殖风险高、水污染严重的现状。在这些“数据和数据”分析结果的基础上,将建立一个新的数据系统标准,以更好地指导我们今后的育种工作。例如,通威集团智能渔业的成功应用,通过环境数据的收集和分析,建立了智能养殖系统和大数据智能,指导养殖生产和管理活动。江苏昆山渔业管理中心利用大数据系统模块开发了报警信息、数据管理、系统管理、质量追溯、产品信息和信息宣传服务模块,实现多维智能管理。

综上所述,随着大数据的研究和应用日益增多,智能水产养殖技术在渔业领域逐渐普及。在相关科研机构和渔业企业的努力下,基于大数据的智能水产养殖技术大大提高了水产养殖效率和管理水平。然而,水产养殖要真正与大数据相结合,使大数据不断产生经济价值,促进产业发展,就必须收集、建模、分析和分析大数据的结果,并建立新的质量标准体系。

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