영어로 번역, 고득점 보상, 긴급요청 농업에 빅데이터 활용 농업생산과 과학연구에서 대량의 데이터가 생성되고, 이러한 데이터의 활용

농업에 빅데이터 적용

농업 생산과 과학 연구에서 대량의 데이터가 생성되며, 이러한 데이터의 통합과 향후 마이닝 및 활용은 농업 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다. 현대 농업의 발전은 매우 중요한 역할을 할 것입니다. 농부가 날씨 변화, 시장 수요와 공급, 작물 성장 및 기타 데이터를 언제든지 파악할 수 있다면 농부와 농업 기술 전문가는 집에서 밭의 상태와 관련 데이터를 관찰하고 작물에 시비, 관개 또는 농약 살포가 필요한지 정확하게 판단할 수 있습니다. 농민뿐만 아니라 자연적 요인으로 인한 수확량 감소를 방지하고, 시장 요인으로 인해 농민에게 발생하는 경제적 손실을 방지합니다. 현재는 정밀농업, 농산물 순환시스템, 농업기상예측, 식량안보, 해충예측 및 예방, 토양관리, 동식물 사육, 농업구조조정, 농산물가격 등 다양한 농업분야에 활용이 가능하다. , 농산물 및 부업품 소비, 소도시 건설 등 빅데이터 기술을 통한 예측 및 개입. 4OBSERVATION은 농업에 빅데이터를 적용하는 방법에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않는다는 점을 관찰했습니다.

(1) 정밀 농업. 정밀농업은 정보기술과 농업생산을 완벽하게 통합한 새로운 형태의 농업으로, 지구측위시스템, 농지정보수집시스템, 농지 원격감지 모니터링 시스템, 농지지리정보시스템, 농업전문가 시스템, 지능형 농업 등 6가지 하위시스템으로 구성된다. 기계류의 핵심은 완전한 농지지리정보시스템을 구축하는 것이다[3]. 빅데이터는 다양한 시스템에서 얻은 막대한 양의 정보를 기반으로 정밀 농업 발전을 위한 많은 기회를 제공합니다. 토양 비옥도 관리, 농경지 경계도 관리, 수확량 분포도 관리, 병해충 방제 방법의 정밀 위치 파악, 시비 결정 관리 등에 활용할 수 있습니다.

(2) 농산물 유통 시스템. 빅데이터는 기후, 농산물 가격 추세, 도시로의 도로 교통 정보, 단말기 소비

수요 등 시스템 통합 관련 데이터를 제공할 수 있으며 시장 및 슈퍼마켓 매점 모니터링 및 평가 데이터로 보완됩니다. 이러한 분석을 통해 전문적인 데이터의 해석을 통해 농산물의 수요, 가격변화 등을 파악할 수 있습니다.

(3) 농업 기상 예보. 일기예보는 날씨 식별 모델을 구축한 후 이 모델을 현재 기후 조건과 비교하고 예측 분석을 적용하여 이루어집니다. 이 경우 기상 예측은 더 길고 정확합니다.

(4) 환경 예측. 환경 예측을 위해서는 지역 작물, 토양, 물, 동물, 기후 및 날씨 간의 복잡한 상호 작용을 이해해야 합니다. 분석을 위해서는 이러한 다양한 요소에 대한 데이터를 수집해야 합니다.

빅 데이터 기술은 다양한 지역의 대규모 데이터를 통합하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

(5) 인간의 건강을 개선합니다. 빅데이터는 생물학적 공동체의 게놈, 동물 영양, 인간 영양 상태 데이터 등 사람과 주변 생물학적 공동체 간의 상호 작용을 분석함으로써 인간의 건강과 행복을 더 잘 예측할 수 있습니다. 그리고 작물의 게놈 서열을 분석함으로써 작물의 질을 질적으로 변화시키고, 영양가가 더 높은 작물을 재배하여 인류의 건강을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 빅데이터와 농업의 심층적인 통합과 인프라, 정보 관리 모델, 소프트웨어 기술의 발전으로 인해 과거의 전통적인 방법과 기술에 의존하여 해결할 수 없었던 많은 문제들이 해결될 것입니다. 쉽게 해결되었습니다.

농업 분야의 대용량 데이터 활용

농업 생산 및 연구에서 대량의 데이터가 생성되고, 데이터 통합과 미래의 마이닝, 활용, 현대 농업 개발이 매우 중요한 역할을 할 것입니다. 농민이 날씨의 변화, 시장의 수요와 공급, 작물의 성장 등의 데이터를 따라갈 수 있다면, 국내의 농민과 농업 전문가가 현장 및 관련 데이터를 관찰하여 시비 여부를 정확하게 판단할 수 있습니다. , 관개 및 농작물 살포는 생산량 감소를 초래하는 자연적 요인을 피할 수 있을 뿐만 아니라 농민에게 경제적 손실을 가져오는 시장 요인을 피할 수 있습니다. 현재 정밀 농업에서는 농산물 순환 시스템, 농업 일기 예보, 식량 안보, 질병 및 해충 예측 및 통제, 토양 관리, 동식물 사육, 농업 구조 조정, 농산물 가격, 농산물 및 부업 제품 소비, 작은 마을 건설 등 많은 농업 분야에서 예측 및 개입이 가능합니다. 데이터 기술은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 농업에 4OBSERVATION관측 데이터를 적용합니다.

정밀 농업(1). 정밀 농업은 새로운 농업 정보 기술과 농업 생산 전반의 조합으로, 글로벌 측위 시스템, 농지 정보 수집 시스템, 농지 원격 모니터링 시스템, 농지 지리 정보 시스템, 농업 전문가 시스템, 지능형 농업 시스템 등, 그 핵심은 엄청난 양의 정보를 통해 완벽한 농지 지리 정보 시스템을 구축하는 것입니다[3]. 다양한 시스템의 기반을 확보하여 정밀 농업 발전을 위한 좋은 기회를 제공합니다. 토양 비옥도 관리, 포장 경계 지도 관리, 수확량 분포 지도 관리, 해충 방제 방법의 정확한 위치 결정 및 시비 의사 결정 관리에 사용할 수 있습니다. .

(2) 농산물 유통 시스템은 관련 기후, 농산물 가격 동향, 도시 도로 교통 정보, 터미널 소비 등의 시스템 통합을 통해 빅데이터를 제공할 수 있습니다.

시장 슈퍼마켓 부스 모니터링 및 평가 데이터 시스템으로 보완된 관련 데이터 수요는 이러한 전문 데이터의 해석을 통해 농산물 수요, 가격 변동 등을 결정할 수 있습니다.

(3) 농업 기상 예측 기상식별모델 구축을 통해 이들 모델을 현재 기후상황과 비교한 후 예측분석을 통해 날씨를 예측하는 방식을 사용한다.

(4) 환경 예측에는 지역 작물, 토양, 동물, 물, 기후 및 날씨의 복잡한 상호 작용에 대한 이해가 필요하며 이러한 다양한 요소에 대한 데이터를 수집하고 분석해야 합니다.

빅 데이터 기술은 다양한 지역의 대규모 데이터 통합을 개선하는 데 도움이 됩니다.

(5) 생물학적 공동체 게놈을 포함하여 인간과 주변 유기체 공동체 간의 상호 작용 분석을 통해 인간의 건강을 향상시킵니다. , 동물 영양, 인간 영양 상태 데이터, 대규모 데이터는 인간의 건강과 복지를 더 잘 예측할 수 있으며 품질 변화 작물의 품질에서 작물 게놈의 서열을 분석하고 작물의 영양가를 높이고 인간 건강 수준을 향상시킵니다. 동시에 융합 개발 및 인프라, 정보 관리 모델, 대용량 데이터의 소프트웨어 기술 및 농업 문제의 깊이가 향상됨에 따라 전통적인 방법과 기법을 사용하여 거래를 원활하게 해결하거나 쉽게 해결할 수 있습니다. .