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随着信息技术的不断发展，农业大数据已经成为农业信息化的重要组成部分。农业大数据的采集、存储、处理、分析、应用等环节涉及到多个领域和多个部门，需要建立一套完整的标准体系来规范和管理。DB37/T 3431-2018 农业大数据标准体系的制定，就是为了满足这一需求。

该标准体系包括了农业大数据的采集、存储、处理、分析、应用等多个环节，具体内容如下：

1. 农业大数据采集标准：包括数据采集的对象、采集的方式、采集的频率、采集的精度等方面的规范。

2. 农业大数据存储标准：包括数据存储的格式、存储的位置、存储的安全性等方面的规范。

3. 农业大数据处理标准：包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘等方面的规范。

4. 农业大数据分析标准：包括数据分析的方法、数据分析的指标、数据分析的结果等方面的规范。

5. 农业大数据应用标准：包括数据应用的场景、数据应用的方式、数据应用的效果等方面的规范。

除了以上几个方面的规范外，该标准体系还包括了数据共享、数据安全、数据质量等方面的规范。其中，数据共享是指农业大数据的共享和交流，数据安全是指农业大数据的安全性保障，数据质量是指农业大数据的准确性和可靠性。

通过建立农业大数据标准体系，可以实现农业大数据的规范化管理，促进农业大数据的共享和交流，提高农业大数据的安全性和质量，推动农业信息化和现代化。同时，该标准体系还可以为农业大数据的应用提供技术支持和保障。

相关标准：
GB/T 35789-2017 农业物联网技术规范
GB/T 35790-2017 农业物联网数据标准
GB/T 35791-2017 农业物联网安全技术规范
GB/T 35792-2017 农业物联网应用标准
GB/T 35793-2017 农业物联网数据质量标准