20、农业大数据分析：现状、技术与案例

农业大数据分析：现状、技术与案例

1. 农业大数据的“V”特征及应用

农业大数据具有五个关键的“V”特征，不同的农业应用对这些特征有不同的需求。

1.1 各“V”特征对应的农业应用

大数据维度	“V”特征描述	农业应用
V1	大数据量	天气预报、每日畜群淘汰、农民生产力提升、小农户保护与保险、农民融资、利用遥感进行粮食安全评估、土地利用与土地覆盖分类、地球观测数据共享
V2	高速度（时间关键应用）	天气预测、葡萄酒发酵、动物食品质量与安全、杂草辨别、动物疾病识别、生产力提升、偏远地区农民金融交易、地球观测数据共享
V3	高多样性（来自异构源的数据）	管理区域识别、发展中国家粮食估计、野生动物种群评估、农民保险与保护、农民生产力提升、理解农民可持续性与运营效率、作物耐旱性、气候科学
V4	高准确性（数据可靠性和准确性至关重要的应用）	奶牛群淘汰、动物食品质量与安全、杂草辨别、动物疾病识别、发展中国家粮食供应估计、小农户保险与保护、农民生产力提升、地球观测数据共享、评估野生动物种群生存