前NASA科學家用衛星大數據“耕耘”農業

利用衛星遙感技術可以提升10%左右的農作物產量，而依靠大數據為每一塊土地建立的生產力評估模型和風險評估模型可以應用于農業保險業務和農業貸款評估等金融服務項目。

點擊電腦屏幕上用不同色塊標識的土地，你可以看到該區域的土地面積、土地等級以及過去幾年的耕種情況，根據土地肥力調整農作物種植類別。你還可以查閱農作物在過去幾個月的長勢情況以及當前成熟度，預測最佳收獲周期，甚至還可以輕松規劃航線，利用無人機進行農業植保。

這一場景發生在佳格大數據耘境平臺上，足不出戶監測農作物的背后是空間遙感衛星技術的支撐。作為國內較早涉足農業領域，致力于通過“衛星+大數據”實現智慧精準農業的公司，佳格希望通過分析衛星數據，實現對農作物耕種面積的預測、適宜區規劃、自然災害和病蟲害的預測預警等，進而通過農作物的估產延伸至農業保險費用厘定、農業貸款評估等金融服務。

事實上，自20世紀60年代，衛星技術就開始應用于農業生產。美國利用陸地衛星和氣象衛星等數據預測全世界的小麥產量，準確度高于90%。世界著名乳業巨頭之一LandOLakes曾于2013年收購衛星成像公司Geosys，用以監測牧草的長勢，以保證上游原料供應。

通過衛星傳感器對地表輻射和反射的電磁波信息進行收集處理并最后做成衛星影像，結合農作物的葉面指數、太陽光合有效輻射等指標，可以觀察植物類別、長勢、光合作用的強弱、土壤水分含量等。影像數據的積累與既有農業知識的碰撞給精準農業提供了無限的想象空間。

“農業具有兩大特性——時間波動性和空間差異性。利用數據可以將這兩大特性進行描述和預測，并應對其帶來的潛在風險，實現我們所講的‘天時地利人和，即適應天氣、地理的變化，最大程度發揮人力效率。”佳格公司CEO張弓博士。

以往的農作物監測主要通過人工實地考察，或地面安置探頭即物聯網的方式進行觀測。前者毋庸置疑耗時耗力，效率低下。后者的問題在于單點采集，覆蓋面積較小，大范圍鋪設成本和維護成本較高，分散在各地的數據整合困難，較適用于花卉、溫室蔬菜等高附加值的農作物。

“對于大型農田，衛星數據具有明顯優勢：可復制程度高，覆蓋面積大，統計起來也方便得多，而且服務萬畝以上的大型農田的價格遠遠低于其他技術。”佳格商務總監張文鵬介紹道。

衛星圖像數據源的獲取和精準度是技術應用的基礎。佳格的數據源一方面來自于包括中國在內的國際數十顆衛星融合和處理后的植被動態，包括作物類型、長勢、災害影響等數據。另一方面還包括東亞范圍內的幾十年農業氣象數據，包括溫度、濕度、土壤水分等作物敏感的氣象環境信息，并可以對兩三周的天氣狀況進行預報。

相較于數據源的優勢，如何從海量的數據中篩選出有用的部分，并利用人工智能完成對大數據的計算、解析和展示是技術難點，也考驗團隊運作能力。

張弓曾是美國航空航天局（NASA）科學家，工作8年期間負責氣象和遙感數據處理。技術總監顧竹博士是張弓的同事，專注于衛星影像的深度學習研究算法。另一位創始人王蘊剛博士，曾是美國能源部國家實驗室科學家，擁有十余年的環境行業經驗。張文鵬則曾任孟山都公司中國市場總監，擁有十余年的農業經驗。

以馬鈴薯晚疫病推演為例，晚疫病被稱為馬鈴薯的癌癥，是一種世界性的流行性和毀滅性病害，幾乎所有種植馬鈴薯的地區都有晚疫病的發生，如防治措施不當，會造成減產70%～80%的嚴重損失。

“和人類生病一樣，農作物也會表現出不同的體征特征，通過衛星遙感可以抓取肉眼察覺不到的農作物變化潛在風險。同時采用遙感手段可以分析受害馬鈴薯冠層光譜曲線特征，對受害馬鈴薯的面積進行定位統計。”張弓告訴記者。

現在衛星大數據的應用主體是B端，盡管農民才是產品的最終使用者，但他們卻只知道有功能并會使用，卻并不清楚這其中的原理。衛星遙感技術對疫情的預警功能無疑為當下大熱的無人機植保提供了一雙“眼睛”。“衛星遙感數據就可以讓用戶提前獲知病蟲災害信息，并且可以利用精確農田數據分析地形，對無人機進行路徑規劃，進一步提升飛機的使用率。”天翼合創董事長、CTO馬勇表示。天翼合創是一家農用無人機研發公司，在東北、華北、華南、華中等地區推廣大面積無人機植保噴灑服務，在實際操作過程中一直面臨不知何處有蟲病害，怎樣規劃最佳航線的問題，2015年開始采用佳格衛星大數據進行航線規劃和蟲病害預測。

無人機植保是為可能發生或者已經發生病蟲害的地區進行農藥噴灑，但哪里有疫情，何時會發生，無人機廠商并不知道，而農民往往在已經發生災害后迫切希望立即見效，這對我們的應急響應時間提出了非常嚴格的要求。

美國NAPA谷的一些葡萄園也應用了佳格衛星遙感數據，用以監測葡萄糖成分和土壤濕度的關系。“葡萄酒的品質取決于葡萄的水分，水過多就不甜，水少產量就低，這就要求精準地控制土壤的水分。用無人機搭載紅外鏡頭可以對葡萄園進行掃描，遙感實時監控土壤水分和作物的蒸騰系數，同時通過氣象數據精準預報未來的降水和土壤的水分變化，進而自動調節灌溉控制土壤的水分。”張弓介紹道。

為了將復雜的技術變為可廣泛應用的工具，佳格在產品的可視化和用戶的可操作性上做了不少功課。依據葡萄的成熟度不同，后臺用不同的顏色進行標識，例如紅色部分表示生長旺盛且水分蒸發比較多的葡萄葉片區域。而在葡萄園缺水程度顯示圖中，綠色為健康區域，黃色為缺水區域，一目了然，從而為采摘提供決策依據。

在國內，佳格也有利用衛星大數據幫助種植火龍果的客戶確定產量。“通過無人機拍攝剛剛掛果時的火龍果圖，依據顏色差別等因素，機器會學習判斷火龍果的個數，因為火龍果的個頭是由品種決定的，有了數量就可以知道每畝的產量。”張弓介紹道。

此外火龍果存放周期短，往往是先有訂單再生產，因此對地塊實際產量預估提出了較高要求，如果可以預知產量高于訂單量，老板可以提前尋找買家，保證銷售價格。而當產量低于訂單量，可以想辦法提前補齊訂單量，避免違約事件發生，精準測定實際產量可以保證產品的供給。

利用衛星遙感技術可以提升10%左右的農作物產量，僅這一點就為佳格帶來可期的盈利空間。而依靠大數據為每一塊土地建立的生產力評估模型和風險評估模型可以應用于農業保險業務和農業貸款評估等金融服務項目。

“目前生產類型的服務是推廣給大型企業和政府，同時依照這些信息也會提供信息咨詢服務給農業金融機構，例如農業保險、農業貸款、農資買賣。通過長期的數據積累，形成以數據為核心的金融產品，而金融手段反過來也可以促進技術的推廣。”張弓表示。

例如，孟山都2013年以9.3億美元的高價收購氣候公司（TheClimateCorporation），面向農民提供農業數據技術平臺，幫助農民預測作物產量，農民可以根據預測情況選擇相應的農業保險，以降低氣候環境對農業生產帶來的影響。數據科學在種子和化肥銷售這兩大核心業務以外，給孟山都帶來200億美元的創收機會。

“中美在農業精細化方面存在巨大差距，中國市場基本是空白，這也意味著巨大的機會，目前中國提倡土地流轉，農業朝著規模化的方向發展，精細化是必然趨勢。將衛星遙感大數據應用至農業具有馬太效應，需要三到五年的數據積累和應用，先行者容易建立自己的競爭壁壘。”經緯中國投資董事熊飛指出。

我國目前有效耕地面積超過20億畝，其中至少有10億畝左右是土地流轉合并成的大型農場、私營大型農場和中型家庭農場，在這大約10億畝農場背后的50萬農場主是佳格潛在的直接用戶。

“我們希望農業不僅僅依賴生物技術，而是借助數據，通過因地制宜的方式來提升農業生產效率，讓農業從‘看天吃飯轉型為‘知天而作，實現從小農經濟到規模化經營的快速轉變。”張弓表示。