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大數據下的未來智慧農業發展趨勢

智慧農業產業聯盟陳立耀

2016-12-27 09:26:45

[ 導讀 ] 未來智慧農業發展趨勢如何？

隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。物聯網的存在使這種基于大數據的采集以及分析變成了一種可能，2009年以來，在國家政策積極鼓勵和財政資金大力支持下物聯網發展掀起高潮，此后，物聯網在工業、農業、交通、物流、城市管理、環境保護、公共安全、醫療、家居等各個領域都開展了應用示范，目前提倡的現代農業精細化生產與物聯網技術結合有著巨大的市場需求空間，以感知為前提，人與人、人與物、物與物全面互聯的網絡平臺構筑成功，現代農業悄然步入物聯網時代，智慧農業大局初現。

試想，如果農民能隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據、農作物生長數據等等，農民朋友和農技專家足不出戶就可觀測到大田里的實景和相關數據，準確判斷農作物是否該施肥、澆水或打藥，不僅能避免因自然因素造成的產量下降，而且可以避免因市場供需失衡給農民帶來經濟損失。各國政府、社會組織、企業都意識到大數據這場旋風所帶來的機遇，開始發力推動大數據在農業領域的跨界應用。

大數據時代，不僅可以通過建立綜合的數據平臺，調控農業生產，還可以記錄分析農業種植養殖過程、農產品流通過程中的動態變化，通過分析數據，同時結合經驗，制定一系列調控和管理措施，使農業高效有序發展。

1農業大數據平臺建設

在經歷了多年的發展，研發了涵蓋多層面、多領域的農業信息化系統，構建了很多不同級別、面向不同領域的數據資源，形成了龐大的信息資源財富。但是由于利益等原因，這些數據相互之前缺乏統一的標準和規范，信息缺乏共享，信息資源與業務脫節，這必然導致數據利用率低下、信息冗余散亂。構造虛擬化技術平臺，規范數據標準，將在大規模數據中心管理和解決方案交付方面發揮巨大的作用。

推進農業經濟的優化，實現可持續的產業發展和區域產業結構優化調整，進一步推動智慧農業發展進程，需要全面及時掌握農業的發展動態，這需要依托農業大數據及相關大數據分析處理技術，建設一個農業大數據分析應用平臺。

在技術上，該平臺應基于先進的大數據系統框架，充分融合物聯網在數據獲取以及云計算在數據處理方面的技術優勢，建設具有高效性，先進性和開放性的業務化應用平臺。

結構上，該平臺應具有良好的可配置性，滿足資源擴展、業務流程的變化。平臺應具有穩健的設計構架、良好的人機交互功能，便于一般技術人員開發使用。隨著應用領域的拓寬、業務的發展、業務量的增加，系統也應該具有良好的擴展性和應用性。

2大數據的應用領域及解決猜想

1農業大數據目前主要應用領域

農業大數據類別復雜。從領域來看，以農業領域為核心(涵蓋種植業、林業、畜牧水產養殖業、產品加工業等子行業)，逐步拓展到相關上下游產業(飼料、化肥、農藥、農機，倉貯、屠宰業，肉類加工業等)，并需整合宏觀經濟背景數據，包括統計數據、進出口數據、價格數據、生產數據、氣象、災害數據等;從地域來看，以國內區域數據為核心，借鑒國際農業數據作為有效參考;不僅包括全國層面數據，還應涵蓋省市數據，甚至地市級數據，為區域農業發展研究提供基礎;從廣度來看，不僅包括統計數據，還包括涉農經濟主體基本信息、投資信息、股東信息、專利信息、進出口信息、招聘信息、媒體信息、地理空間坐標信息等;從專業性來看，應分步構建農業領域的專業數據資源，進而應逐步有序規劃專業的子領域數據資源。

2農業大數據解決猜想

農業資源管理：

基于3S技術，建立管理區域電子地圖，對管理區域內農業種植用地進行科學決策、精細化管理。

(1)、基于3S技術，建立管理區域電子地圖

以全球定位系統(GPS)提供的地理基本信息基于地理信息系統(GIS)建立農業用地的電子地圖。運用遙感(RS)技術感知電子地圖中的實地信息(土質、)，全面掌握農業種植用地的范圍，實時了解區域內土壤條件、大氣環境等綜合信息并通過對信息的差異性分析將種植區域劃分為不同的管理區域，有針對性地進行規劃。

(2)、附加種植業專題數據，充分整合區域信息

將包含實地遙感數據的電子地圖與種植業相關實驗數據相結合，實現種植業農業資源的實時查詢、分析、決策功能。

農作物生產管理：

整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對不同管理區域內農作物進行有針對性的種植管理。

對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“處方農業”。

1、處方農業

針對水稻的品種、葉綠素含量、氮含量等信息的遙感信息抽取示意圖。

2、農作物監測、估產

利用遙感(RS)技術監控農作物長勢，根據需要及時采取有效措施，并根據各種數據的綜合分析較準確地預估農作物產量。

遙感估產系統示意圖(顏色越深產量越高)

3、病蟲害分析

利用GIS、遙感、高光譜分析等技術，對植物病蟲害進行分析、預測、防治。

農產品質量安全管理：

整合產地環境、生產檔案、檢測數據形成農產品質量安全溯源數據。

1、產地環境數據

運用遙感(RS)、傳感器等技術手段全面掌握農產品產地環境數據，并形成歷史記錄。

2、生產檔案數據

農產品生產記錄，記錄農產品在生長過程中的各種農事操作信息。

3、農產品檢測數據

記錄企業資質，檢測報告，產品品質的認證證明等信息。

農村政務服務管理：

政務服務管理涵蓋人口管理、計生管理、黨群管理、公共咨詢、社保管理、經營管理、資源管理，將這些數據整合，形成縣、鄉、村三級政府部門的信息管理系統。

1、政務管理

政務管理內網承擔各級政府部門的辦公業務實現村、鄉、縣各級部門間的信息交流，政務管理外網處理各部門面向企業的業務及政府部門之間的業務。

2、公共服務管理

人口、計生、社保等公共服務的信息化管理，實現公共服務的簡便快捷。

3、農業資源管理

涵蓋部分農業資源管理數據，為管理者提供轄區內的農業資源數據(土地使用情況、作物種植情況、產量預估等)，為農業資源的科學決策提供可靠依據。

農業大數據引領智慧農業3

總的來講，大數據作為新一代信息技術，在農業領域的應用任重道遠。大數據不僅充滿了挑戰和未知，人們也充滿了更多期待和憧憬。大數據涉及的內容十分浩瀚，可分成大數據科學、大數據工程、大數據技術、大數據應用等領域。目前在大數據技術和大數據應用方面關注的較多，而相比之下大數據科學和大數據工程問題尚缺乏足夠的重視。農業大數據屬于技術和應用層面，但同時也需要不斷吸收大數據的科學思想、引進大數據的最新研究成果，才能保持農業大數據的生命力。

農業作為中國的基礎產業，面臨著農產品需求不斷增加、資源緊缺、氣候變化導致災害頻發、生態安全脆弱、生物多樣性持續下降等嚴峻挑戰，夯實以農業物聯網、云計算技術為核心的農業信息化基礎，提升以大數據為支撐的農業信息化服務，開拓智慧農業新局面，實現農業現代化和信息化的跨越式發展。

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大數據智慧農業發展趨勢未來

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