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数据采集：通过数据传感体系、网络通讯体系、传感适配体系、智能识别体系和软硬件资源接入系统等手段，实现对海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换等管理。这些数据包括进出口数据、价格数据、生产数据和气象数据等，涵盖了种植业、养殖业和林业等领域的信息，以及种子、化肥、农药、农机、饲料、农产品加工等子行业的所有信息。
数据监管：在农业大数据的监管方面，需要建立完善的监管机制和标准，确保数据的真实性和可靠性。对数据的采集、存储、处理和使用等各个环节进行监管，防止数据滥用和侵犯隐私等问题。同时，还需要加强对农业大数据的安全保护，防止数据泄露和被攻击。
数据分析与应用：通过对农业大数据的分析和应用，可以挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，为农业生产和管理提供科学依据。例如，利用大数据分析可以预测农产品价格走势，指导农业生产者合理安排生产和销售；还可以分析气候、土壤等环境因素对农作物生长的影响，优化种植结构和管理方式；此外，大数据还可以应用于农业灾害预警和防治等方面。
智能化决策与管理：基于农业大数据的分析结果，可以实现智能化决策和管理。例如，利用大数据分析可以预测病虫害发生趋势，提前采取防治措施；还可以根据土壤和气象条件，智能调节灌溉和施肥方案，提高农业生产效率和管理水平。
农业大数据的采集与监管是实现精准农业和智慧农业的重要手段，有助于提高农业生产效率和管理水平，推动农业现代化进程。
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