大數據推動農業現代化運用

洛陽市水產技術推廣站 吳曉軍河南省農業廣播電視學校洛陽市分校 馬會麗

大數據推動農業現代化運用

洛陽市水產技術推廣站 吳曉軍
河南省農業廣播電視學校洛陽市分校 馬會麗

河南省農業廳科技教育處 主辦

一、大數據對現代農業發展的作用

我國農業的根本問題并非集中在效率、效益以及效能方面，而是因為各種生產要素之間缺少耦合效應，各方面的產業鏈條銜接也不牢固，增加了農業大系統循環性，但是相互之間的協同性卻很難達標。這些問題導致當前農業產業發展越來越粗放，并且這種粗放是因為長期以來我國農業基準數據資源比較薄弱，數據結構也不夠合理、數據不標準、不規范等原因導致的。

隨著物聯網技術、云計算技術以及移動互聯網技術的不斷發展，各種以前收集不到的數據都開始收錄到數據系統中，提升了數據流動性。數據分析與數據服務能力也從側面得到了發展，所以大數據開始成為我國農業產品定位儀、農業市場導航燈，為未來一段時間我國農業發展提供了方向。

二、大數據在當代農業發展中的應用效果

大數據技術的應用，不僅可以從本質上反映出客觀事物，同時還可以體現出客觀事物自身的數據特征，促進不同事物相互深度耦合，起到提升效能的作用。另外，還可以通過數據間相關特征來預測未來一段時間內的事物主要發展方向，提升了項目的預見性。從當前來看，不論是農業生產、農業經營、農業消費還是農業貿易等，各個環節都可以通過大數據來提升工作效能，提升工作質量。

（一）通過發揮大數據耦合效應的方式來提升生產決策的精確性

大數據的作用不僅僅局限在發現自身價值方面，同時也可以利用大數據來幫助相關組織、人員更加深刻地認識到自身的長處和短處，促進耦合作用正常發揮，并提升他物的價值。國內外在農業粗放生產改變方面，一般都是圍繞著氣象預報、水肥管理以及病蟲害預報等內容來優化工作體系。前些年國家提出，要嚴格按照不同地區的實際情況，將配方肥融入到田間地頭，淘汰傳統施肥模式。通過大數據技術，幫助化肥生產企業共同推廣配方肥。不論是泰國、越南還是印尼等國，都開始將遙感信息技術和作物保險監測工作計劃相互融合，并廣泛應用于水稻等作物的生產中。

（二）促進數據科學和農業科學的相互結合

工作人員要不斷完善數據科學工作理論方法體系，并且綜合國內外的實踐經驗，闡明全新的農業信息科學概念、信息學科理論以及方法等，通過這些方式來引領不同地區農業信息技術變革，促進農業生產飛速發展。數據密集型的科學已經成為科研項目第四范式，可以有效推動信息技術科學和現代農學的相互融合，但是要將數據當成一門學科來研究，還需要綜合考慮各種大數據理論基礎，并不斷創新工作方法，提升大數據學科體系建設質量。

目前國內許多高校都已經開始著手成立專業的研究機構，設定大數據工作專業。所以未來的一段時間內，大數據生命周期、大數據演化以及大數據傳播規律等，都可以和相關學科之間相互融合。

（三）構建農業基準數據

要全面提升大數據實用性，就必須要構建農業基準數據，并不斷夯實現代化農業發展基礎。將現代化農業發展基礎作為基準數據，指導農業建設中的生產環節、經營環節、管理環節等。對這些環節進行標準化管理，提升數據的基礎性和準確性。

三、大數據核心技術在農業領域中應用的研究進展

（一）大數據獲取

按照農業大數據來源對其進行分類，分別將其分成農業生產數據、農業資源以及各種環境數據等。針對不同領域農業大數據內容來獲取相關技術，包含感知技術、項目識別技術、項目采集技術等。首先，感知技術的主要作用，是分別從不同尺感度的方面來感知來自于動植物的生命及環境信息。而在地域范圍，工作人員主要考慮對地觀測問題以及宏觀布局問題。將遙感、便攜式的GPS面積測繪儀等融入到日常觀測中，考慮動植物生長信息時空變異性特點；將Wrb GIS動植物生長信息動態監測平臺與項目檢測相結合，從視域的角度來分析動植物生態環境復雜性，將動植物生長所需營養、動植物病害以及相關位置的污染信息等，采集到傳感器中，在不同的領域范圍中，判定動植物信息干擾因素。其次，識別技術還可以對農產品質量進行監測，利用RFID技術來強化農產品原料、農產品加工以及農產品銷售等環節的監管強度，并優化無損檢測。

使用紅外線光譜、X射線以及計算機視覺等無損檢測工作技術，并將這些技術融入到農產品品質分析、農產品商品監控等環節。智能移動采集技術的主要目標是農產品市場、農產品營銷體系以及農產品管理信息。傳統大數據在獲取材料、結構設計以及性能指標方面的處理方法都比較單一，種植業傳感技術只能對氣溫進行測量、對濕度進行測量以及對二氧化碳信息進行測量。而隨著物聯網技術的不斷發展，傳感器材料已經開始從液態模式轉變成半固態化模式、固態化發展方向，整體結構更小、更加集成且模塊化特點突出。當前國內所研發出的傳感器已經可以用來監測植物冠層的營養狀態、監測徑流以及檢測病蟲害。在未來一段時間內，國內大數據獲取技術必然會不斷的發生變化，而變化的重點會集中在信息技術和農業作物機理相互結合、動物行動狀態和市場變化相互結合等方面，分別在信息獲取廣闊度、信息獲取深度以及信息獲取速度等方面實現突破。

（二）大數據分析處理與傳統小樣本分析的不同之處

因為收到大數據環境的影響，數據量近年來呈現出逐漸膨脹的態勢。數據深度分析技術、數據可視化技術、數據實時需求都在不斷增加，所以大數據處理的重要性日漸凸顯。和傳統小樣本統計分析相比，大數據處理更加側重于從大量的數據中尋找相關關系，并對這種相關關系進行分析和預測。（見下圖）。

大數據獲取流程圖

近年來，國內農業生產成本有了明顯的提升，各種大宗農產品價格要明顯超過國際市場的價格，農業產業需要創新、轉型，并通過各種方式來提升農業產品競爭力，利用大數據技術來實現農業現代化目標，可以取得很好的效果。