痛点解决：怎样将农业种植做到精准

农业是一个很古老的行业，在几千年的中国历史中，中国农民始终是靠天吃饭，收成全凭老天爷脸色。即使不遭受自然灾害的打击，也会有时候由于对市场判断不准确，辛辛苦苦种出来的东西却卖不出去，“菜贱伤农”的事件时有发生。经常看到新闻里报道大批的香蕉或者白菜卖不出去被迫“倒掉”，可以说触目惊心。大数据的崛起，许多传统产业都发生了翻天覆地的变化，这其中就包括了人类最悠久的产业“农业”。怎样利用大数据帮助农民生产农作物的同时更高效地利用资源，促进农作物增产，减少病虫害带来的损失，是农业大数据亟须解决的问题。

数据支撑：农业生产种植数据的有机整合

农业大数据的数据来源主要来源于气象数据、土壤数据以及农业生产管理数据，这三者数据相互关联，相互印证。

气象数据主要分为四大部分：天气、降雨、温度、光照。再细分的话可以有空气温度、空气湿度、光照时长、光照强度、降雨量、风速、风向、二氧化碳浓度等。

土壤数据主要包括：土壤有机质数据、土壤微量元素、土壤酸碱度数据。例如：土壤温度、土壤含水率、土壤PH值、土壤EC值等。

生产管理数据主要包括：营养需求量、生长周期、最适条件。例如：水泵压力、水肥流量、设备运行记录、耕种、施肥、浇水、种植、喷洒和收割等数据。

应用场景：全方位指导农业精准作业

1.促成农作物增收。不同区域位置、不同土壤情况下进行不同农作物品种的不同间距、不同深度的播种，从而极大优化农作物的种植，并帮助实现差异化灌溉。

2.降低资源和生产成本。通过了解植物不同的生长周期营养需求量，及时采取灌溉施肥等手段，既节约资源，又能节约成本。

3.减少天气危害及时预警。通过对气象实时监测，当有恶劣天气发生，及时让农户做好预防灾害的措施，减少气象对农作物的危害。

4.精细标准种植，降低水肥成本。根据种植的标准流程以及实时采集的各种环境数据，严格控制水肥的使用量，有效节约水肥成本。