农业研学课程设计方案？

一、农业研学课程设计方案？

设计研学方面的农业课程，这个课程如果涉及在互联网应用的话。首先内容是比较重要的。

2.其次是用户体验度，在设计环节应当充分考虑用户体验度才能实现输出它真正的价值。

3.内容的易懂程度，这个是学术问题，研学一项课程，首先要设计清晰的思路和课程节点，通过一节一节的重点来逐步学习，另外提到了研学，就是要研究，这需要互动性去完成，思维的碰撞和探索比不可少。交流产生火花。

4.未来大数据时代到来，通过AI技术实现远程浸入式近景沟通将成为现实，或许要流程不卡也要等到5g网络普及。

二、农业采摘园课程设计方案？

让学生在农场采摘果蔬，体会收获的快乐，培养学生热爱劳动的思想，提升劳动技能。

三、农业数据的特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据

四、农业研发数据！！?

随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。

对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。

中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。

该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。

结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。

现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。

五、农业数据自身的特征？

农业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。

农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

六、农业数据怎么分析？

农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。

七、什么是数据农业？

数据农业是借助现代科学技术，如遥感技术监测、大数据分析、物联网等，对农业进行精准的数据监测，而后将数据传输到平台，种植户可以通过平台观看到农业种植过程中的各项数据，再根据现有的数据进行实时操控。

数据农业并不单单只是一个数据，它是一个集合，其中包括了农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分，通过数字农业种植，可以达到合理利用田地资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农作物产量与品质的目的。

八、农业大数据的意义？

农业大数据是指利用互联网、物联网、云计算等信息技术手段，收集农业生产中的各种数据，运用数据挖掘、人工智能等技术手段进行分析和预测，从而为农业生产提供科学、精准、高效的支持。农业大数据的意义主要包括以下三个方面：

1. 提高农业生产效率：通过对大规模农业数据的深入分析，可以更加精准地了解各种农作物的生长状况、气候变化等相关因素，从而制定更加科学、精准的农业生产计划。在农作物管理、育种、播种、施肥、病虫害防治等方面，农业大数据分析可以帮助农民精准制定农业生产计划，最终提高农业生产效率。

2. 促进农业可持续发展：农业大数据可以帮助预测农业生产的发展趋势和市场需求，从而指导农民进行合理的种植和养殖，避免盲目跟风和滥种滥养。同时，农业大数据还可以为农业科研提供数据支持，更好地推动农业研究和技术创新，从而促进农业可持续发展。

3. 优化农业资源配置：通过对农业大数据的分析，可以深入了解不同地区、不同时间的农业生产资源状况，从而为土地利用、种植结构、农业投资等方面提供科学参考。通过科学的规划和管理，可以优化农业资源配置，提高资源利用效率，从而最大化地发挥农业资源的效益。

综上所述，农业大数据是提升农业生产效率、促进农业可持续发展、优化农业资源配置的重要手段。

九、农业大数据的地位？

一、物联网搭建方面

目前提倡的现代农业精细化生产与专业的农业大数据技术结合从而拥有着巨大的市场需求空间，以数据分析统计处理为基础手段，实现人与人、人与物及物与物全面互联的网络平台构筑成功。农业大数据在现代农业物联网搭建上发挥着不可磨灭的功效，使得智慧农业大局初有成效，使物联网的脉络深入到生活方方面面。

二、在农产品生产监控方面

随着农业大数据的应用随时掌握天气变化数据、市场供需数据和农作物生长数据等等不再成为一大难题。在农业大数据构建后农技专家等足不出户就可观测到农作物成长的相关数据，从而准确判断农作物的生长状态是否健康，能够有效的监控农产品的质量和产量，从而彰显农业大数据在农业领域跨界应用的重要性为农作物生产条件监控和分析奠定基础。

三、在农作物销售运作方面

农业大数据的应用不仅可以建立全方位无死角的管理体系，还可以构建完善系统的农作物销售体系来监控农作物生产销售的每一细节。农业大数据分析市场销售波动状况来了解农作物预期销售情况，预判农产品的滞销率和销售成功率等等，保证生产的农作物能够实现无障碍销售，更好的保护农业生产者劳动成果。

十、农业数据自身的特征包括？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。