21、大数据在林业与农业中的数据分析和预测应用

大数据在林业与农业中的数据分析和预测应用

1. 林业数据集成系统

在林业综合建模中，如之前讨论的气候适应案例，需要一个系统来集成分散的林业数据。该系统具有显著优势，它能够将分散的林业数据整合在一起，已发布了来自欧洲数据仓库的300多个数据集。同时，还为小公司和个人提供了发布元数据的接入点，也为新的建模人员提供了发布参考数据集的机会，用于综合建模实验。

不过，该系统也存在一些问题。由于元数据的数量和质量不足，元数据概念与外部本体概念的关联变得复杂。此外，由于元数据缺乏深度和结构，无法准确捕捉科学数据集的复杂性质，像谱系等常用且重要的字段，无法为复杂的数据生产过程提供所需的结构，从而阻碍了数据的结构化处理。为解决这一问题，系统将孤立的AGROVOC词汇片段与具有特定语义的综合子领域相链接，但这只是一个定制化的解决方案，并非通用方法。

2. 农业大数据分析的研究领域

2.1 开放问题

农业大数据分析技术的应用带来了一些问题：
- 数据垄断 ：由于数据存储和分发成本高，大型农业组织可能垄断农业数据，导致农民高度依赖这些组织，同时限制了技术向小型组织的传播。
- 所有权和滥用问题 ：数据所有权的模糊性会引发所有权和货币化问题，种子组织和农场可能滥用农业信息，对冲基金可能利用实时农业数据在商品市场进行不必要的投机。
- 安全、访问和准确性问题 ：大数据在分析和收集过程中，可能出现安全、访问和准确性方面的问题。
- 数字鸿沟 ：发展中国家和发达国家在软件、计