机器人可以在作物之间自主行走，利用各种传感器（包括摄像机）对单个植物的特性进行测量，实时地将数据传输到操作员的手机或笔记本电脑。 “这些机器人将从彻底改变人们从农田里收集和利用数据的方式，”伊利诺斯大学农业与生物工程教授Girish Chowdhary表示。 美国植物生物学教授Carl Bernacchi表示，数据的自动收集和分析有可能通过解开植物为什么以非常不同的方式对环境条件作出反应来提高育种管道的潜力，他也是该项目的合作科学家之一。 Chowdhary认为，TerraSentia填补了在快速种植或喷洒很多土地的大型机械和能够执行需要精度但移动速度更慢的任务的人类工作者之间“目前农业设备市场上的巨大差距”。 Chowdhary说，“这些机器人不仅在美国有很大的市场，在那里，农业是一个有利可图的业务，而且在巴西和印度等发展中国家也是如此，在这些国家，农民与极端天气条件如季风和恶劣的阳光以及野草和害虫作斗争。”
我们继续GIS数据获取专栏，今天整理的是植被、农业数据。 或许是由于专业原因，对于农业类的数据都会感到很亲切；而另一方面，遥感、GIS等技术应用于农业领域也是目前这一学术专业很重要的一部分，可以说是还有很大发展空间的一部分（并且公众号的头像和永远不换的封面图也是农业与 因此，农业类的数据应用需求也比较大。 4 植被农业数据 4.1 作物产量数据 4.1.1 SPAM •网址[1]：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml? Intelligence •网址[2]：https://github.com/aerialintel/data-science-exercise Aerial Intelligence是一个致力于为世界农业带来最先进数据科学的初创企业
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农业机器人是用于农业生产的特种机器人，是一种新型多功能农业机械。农业机器人的问世，是现代农业机械发展的结果，是机器人技术和自动化技术发展的产物。 农业机器人的出现和应用，改变了传统的农业劳动方式，促进了现代农业的发展。 1、机器人挤奶 剑桥大学奶牛场，挤奶工作全部由机器人独立完成，无需任何手工。 3、施肥机器人 美国明尼苏迭州一家农业机械公司的研究人员推出的机器人别具一格，它会从不同土壤的实际情况出发，适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量，降低了农业成本。 德国农业专家采用计算机、全球定位系统(GPS)和灵巧的多用途拖拉机综合技术，研制出可准确施用除草剂除草的机器人。首先，由农业工人领着机器人在田间行走。 农业工人先将这些信息当场按顺序输入便携式计算机，返回场部后再把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。当他们日后驾驶拖拉机进入田问耕作时，除草机器人便会严密监视行程位置。
前言 农业科技是推动农业现代化发展的动力，进入2018年我国农业科技也将会新的发展。回顾2017年，我国农业科技发展也有诸多的亮点。2017年我国最值得关注的农业科技亮点你知道吗？ 06 农业大数据 ? 2017年，互联网农业仍然热度不减，在第四届世界互联网大会上，一些和农业有关的大数据平台纷纷建立。 依靠互联网，大数据平台将汇聚和农业产业有关的各种数据和信息，大家可以在平台上了解到自己想知道的东西，也可以在平台上得到帮助，就这样，一个虚拟的平台让天南地北的新农人拉近了距离。 07 重型拖拉机 ? 实现农业生产机械化，是2017年农业发展的一大目标。2017年，东方红LW4004拖拉机研制成功，这是国内首台400马力无级变速拖拉机，结束了我国350马力以上重型拖拉机必须进口的历史。 科技改变世界，也改变着我国传统农业的生产方式。我国农业现代化进程因农业科技不断向前发展。我们相信，在2018年，农业科技也会继续迸发其力量。 文章来源：农业技术咨询服务 文章编辑：天天
在使用边缘计算技术时，农民依靠数据来更好地控制行业并优化其运营效率，从而降低运营费用。 农业是世界上的关键产业之一，传统上与其他行业相比，在推进和采用现代技术方面的速度较慢。 通过使用传感器、实时数据驱动的洞察力和执行器，数字化可以帮助克服农业中的一些最大挑战。 智能农业和农业有许多用例示例，从跟踪气候变化和调节作物或牛群条件到温室自动化，甚至农场管理解决方案。 拖拉机可以与附近的传感器通信，以获取有关周围环境的必要数据。 农业机器人可以根据所执行任务的类型、现场现有车辆的数量、设备的大小等来评估覆盖所需区域的最有效方法。 边缘计算将使农业机器人能够使用计算机视觉和预加载现场数据并解释来自该数据的见解。此外，如果有任何障碍物，例如有任何动物或人挡在路上，自动拖拉机可以自动更改路线。 防灾 农业物联网系统可以在边缘计算的帮助下对可能的环境危害或自然灾害做出复杂的决策。遥感器可以积累和检查有关天气或环境变化的数据，以预测可能发生的灾害。
飞哥推荐语： 如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验 有，收费软件Genstat，是窗口化界面，这是英国洛桑试验站开发的农业数据分析软件，里面有试验设计、方差分析、回归分析等常用的生物统计分析，还有混合线性模型、一年多点数据分析、NCII配合力分析、品种与环境互作分析 （AMMI模型和GGE模型），我当初就是靠这款软件入门学习了生物统计和数据分析，软件很强大，非常适合农业数据的分析！ 看一下它的界面： 看一下分析模块： 看一下方差分析模块：把Block这个农业专用的名词放到模型设置中，在统计分析软件中独一无二！
数据猿导读 FarmLogs 依靠移动互联网收集农业产生产管理数据，如耕种、 施肥、 浇水、 种植、 喷洒、收割数据和外接的土壤数据、气象数据，并将其实时呈现在客户端上，增强农场数据的可视化管理水平。 编译 | 大文 根据venturebeat的消息，总部位于密歇根州的农业大数据公司FarmLogs近日获得了由Naspers Ventures领投的2200万美元C融资。 FarmLogs 依靠移动互联网收集农业产生产管理数据，如耕种、 施肥、 浇水、 种植、 喷洒、收割数据和外接的土壤数据、气象数据，并将其实时呈现在客户端上，增强农场数据的可视化管理水平。 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。 随着数据技术的不断进步，大数据也正在改变着农业这个古老的行业。中国是一个历史悠久的农业大国，用7%的耕地养活了世界22%的人口。希望在未来，农业大数据也会在中国的农田上发光发热。 来源：数据猿
在近代，“重农固本”沉湎于农业的大清也让我们拥有了一段落后就要挨打的历史。 农耕文明是中华文明产生的基础，农耕自然经济是中国古代社会经济的主体。 通过模块采集温度、湿度传感器等信号，经由无线信号收发模块传输数据，实现对大棚温湿度的远程控制。 蓝琛智能农业通过物联网连接土地、作物，知道作物生长的状态，上传数据后将得到的反馈结果依靠算法、深度学习寻找规律、整合规律、指导规律。 农业、土壤、气象、地块的指标都可以量化成全新的农业大数据，通过人工智能学习来指导相关的耕作，将大大提高农业生产效率。 通过调研发现，与传统农业相比，采用智能农业的农业科技创业公司农作物用水量减少高达90%，而农业用地上的产量增长最高可达80-100倍。
这个是星球内问题： 先说两个趋势： 趋势1： 农业的数据分析以后会越来越重要，因为分子数据的落地，包括分子标记辅助、GWAS和GS的应用，特别是基因组选择（GS）的落地，使得育种的效率大大提升，以后使用数据去育种将不再是纸面上冠冕堂皇的话 趋势2： 新兴的机器学习、神经网络等算法将会进入到育种数据分析中来，这一块的应用，还是要育种从业人员自己学习掌握，至少会调包，靠别人不如靠自己，要拥抱新技术，使用新技术。 痛点在哪里？ 现有的教育环节中，对这一块涉及极少，我们学习的生物统计都是基于线性模型的，T检验+方差分析+回归分析，甚至连聚类分析和主成分分析都没有包含，而育种中的数据分析框架主要是混合线性模型+贝叶斯+机器学习，这些内容很偏
美国有3亿多人口，其中住在农村地区的人仅占约2%，从事农业生产的人不到1%，其中又只有半数将农业作为主业，根据美国农业部的数据，美国农场数量1935年达到峰值680万个，农业人口超过1.27亿，现如今农场数量只有 美国是对农业数据收集比较齐全的国家，也是较早进行农业数据开放的国家，目前，有关农业数据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。 >>>> 大数据进田 大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。 该公司认为，农业大数据是个价值数十亿美元的投资，而其在2012年5月到2014年2月间收购的几家农场数据分析公司也验证了这一点。 (2)MySmartFarm 农民都不可避免地要使用数据，有机农业运营更需要采集大量的耕作数据。
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理，包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。 ASTER GDEM3.3.2 AW3D303.4 水体数据3.4.1 MERIT Hydro3.4.2 ASTWBD4 植被农业数据4.1 作物产量数据4.1.1 SPAM4.1.2 Aerial ，其具有农业、经济、地球科学、社交网络等多个领域的数据，十分丰富。 其一大优势即为可以针对温度、降水、云覆盖等不同的气象要素分别检索，极大提高效率。 2.1.7 GES DISC 网址：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets? 4 植被农业数据 4.1 作物产量数据 4.1.1 SPAM 网址：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?
技术和物联网有可能在许多方面改变农业。也就是说，物联网有五种方式可以改善农业： 由智能农业传感器收集的大量数据，例如天气状况、土壤质量、作物生长进程或牛的健康状况。 可能最受欢迎的智能农业设备是气象站，它结合了各种智能农业传感器。在整个领域中，他们收集来自环境的各种数据并将其发送到云。 农业物联网设备的一些例子有allMETEO、Smart Elements和Pycno。 温室自动化 ? 除了采购环境数据，气象站还可以自动调整条件以匹配给定的参数。 无论如何，传感器的质量对产品的成功至关重要——它将取决于收集数据的准确性和可靠性。 2、大脑 数据分析应该是每一个智能农业解决方案的核心。如果你搞不懂收集到的数据本身就没什么用。 因此，您需要拥有强大的数据分析能力，并应用预测算法和机器学习，以便基于收集的数据获得可操作的洞察力。 3、维护 硬件的维护是对农业物联网产品至关重要的挑战，因为传感器通常用于现场，很容易损坏。
---- 农业机器人是用于农业生产的特种机器人，是一种新型多功能农业机械。农业机器人的问世，是现代农业机械发展的结果，是机器人技术和自动化技术发展的产物。 农业机器人的出现和应用，改变了传统的农业劳动方式，促进了现代农业的发展。 1、机器人挤奶 ? 剑桥大学奶牛场，挤奶工作全部由机器人独立完成，无需任何手工。 3、施肥机器人 美国明尼苏迭州一家农业机械公司的研究人员推出的机器人别具一格，它会从不同土壤的实际情况出发，适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量，降低了农业成本。 德国农业专家采用计算机、全球定位系统(GPS)和灵巧的多用途拖拉机综合技术，研制出可准确施用除草剂除草的机器人。首先，由农业工人领着机器人在田间行走。 农业工人先将这些信息当场按顺序输入便携式计算机，返回场部后再把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。当他们日后驾驶拖拉机进入田问耕作时，除草机器人便会严密监视行程位置。
项目链接：https://github.com/PRBonn/geometrical_stem_detection
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 ? 为满足行内数据分析和监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 2016年11月至今，完成五大集市即对公客户、个人客户、风险、运营风控等数据集市的投产上线，同时建设集数据处理、模型算法、结果展示于一体的数据挖掘平台。 方案价值 这是中国金融行业最大的数据仓库和大数据平台，也是第一次国产化数据库进入4大行的核心业务系统。 在不断的市场实践和用户反馈中，GBase 8a体现出8大价值，可分为两级： 一级价值 这是中国金融行业最大的数据仓库和大数据平台，也是第一次国产化数据库进入4大行的核心业务系统 二级价值 提速：查询分析类性能提升
我们可以看到，无论是人工智能，还是物联网的应用，都即将迎来一个新阶段，作为传统产业的农业已经成为物联网、人工智能的重点发展领域。 十九大报告中鼓励新时代农业利用现代化手段，结合互联网大数据分析，建立满足农业生产整体规划要求的智慧农业人工智能基础设施。未来，智慧农业将是中国农业发展的重要方向。 整个系统由设施农业母液制备系统，管道增压离心泵，设施农业母液输配系统，农业工作液制备与施肥系统，多级细心增压构成。 图片4.png 用户可以通过点击模块节点，可了解该系统的详细信息。 总结 我国农业现代化的进程加快。结合着中国土地面积大,但耕地面积比例并不高的实际情况下，更大力推举智能农业，以提高整体的农业产量和改善农业能源消耗量和农业生态环境是符合时代发展的举措。 借用物联网的辅助，基于IoTopo的方案，使得数据可视化在各行各业充满了无限的可能，连接未来，为企业提速猛进。
该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用 知识的树形结构 农业知识概览部分，我们能够列出某一农业分类下的词条列表，这些概念以树形结构组织在一起： ? 农业分类的树形图： ? 若当前句子无法判断，则点击Change One按钮换一条数据。 标注好的数据同样存在MongoDB中另一个Collection中。 抛弃不存在的页面，提取页面内容，存到数据库中 4.根据页面内容，提取每一个词条页面的特征，构造相似度的比较方法，使用KNN进行分类 5.最后获取每个词条的所属类别，同时能够剔除不属于农业的无关词条
1996年，孟山都完成了业务重组，分为两家公司，一家为化工公司，另一家就是后来一直以转基因“出名”的农业科技公司，其业务主要涉及农业育种、生物转基因技术、植物保护、生物制剂以及依靠大数据进行的精准农业发展 有关“转基因”的是非功过各种争议，本文暂不做讨论，而是介绍孟山都在涉及农业大数据方面的精准农业种植探索，以对当下科技农业发展有所借鉴。 Climate面向农民提供农业数据技术平台和意外天气保险服务。 它通过分析已掌握的海量数据，包括气象、天气、降雨、地质土壤调查数据等，来预测未来可能对农业生产造成破坏的各种情况，帮助农民预测作物产量，农民可以根据预测情况选择相应的农业保险，以降低气候环境对农业生产带来的影响 孟山都曾在收购Climate Corporation后发表的声明中表示，数据科学能够在种子和化肥销售这两大核心业务以外，给公司带来200亿美元的创收机会。
农业大脑：大数据驱动万物互联 据了解，农业大脑由蓝海智能科技有限公司开发，该平台是基于农业全产业链传感矩阵的人工智能决策体系，将为农业全产业链提供数据支撑。 “传感器是一切数据的基点，它是从模拟世界到数字化世界转换的窗口，将驱动农业大脑运行，比如通过传感器收集有关田地的精确数据，通过制定科学的策略，可以对每一小块土地精耕细作，从每一颗种子中获得最高的价值，而整个产业链上的数据共享 ，美国占据10家，全球4大粮商中，美国也稳稳占据3家。 针对平台未来发展，张磊表示，农业大脑将推动中国所有的土地和农业机器装上传感器。通过实时获取气象数据，如降水、温度、风力、湿度等; 土壤数据，如土壤水分、土壤温度，作物品种信息、作物病虫害信息)。 据悉，目前中国一拖已率先进入 “农业大脑”平台，平台将在未来3年，投入50亿元来打造农业大脑工程，让更多的农业产业链相关方参与进来，通过让数据流动，建立足够大的数据池，用数据去滋养农业大脑，使其升级和进化
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