大數據與物聯網融合在農業領域的應用

王其富 王孟平 高巖

摘 要：物聯網和大數據融合應用是目前各行各業發展的趨勢，其在農業領域的應用推動農業向“精準”和“智慧”方向發展。首先闡述了物聯網和大數據的概念、特征及其關系;其次分析農業領域的大數據與物聯網融合應用架構以及6大應用方向;最后根據農業大數據的特點和難點，指出其融合應用在農業領域面對的困難與挑戰。

關鍵詞：大數據;物聯網;融合;農業

中圖分類號：S126 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1671-0037（2018）11-78-3

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.11.021

Application of the Integration of Big Data and IOT in Agriculture

Wang Qifu， Wang Mengping， Gao Yan

（Henan Academy of Science Institute of Applied Physics Co.， Ltd.， Zhengzhou Henan 450008）

Abstract： Application of the integration of Internet of things （IOT） and big data is the development trend in all walks of life. Its application in agriculture promotes the development of agriculture to "precision" and "wisdom". Firstly， the concept， characteristics and relationship of IOT and big data were expounded. Then the architecture and 6 major application directions of the Integration of big data and IOT in agriculture were analyzed. Finally， according to the characteristics and difficulities of agricultural big data， the difficulties and challenges of the integration application in agriculture were pointed out.

Key words： big data;IOT;integration;agriculture

信息技術的快速發展使物聯網技術得到了突飛猛進的發展。物聯網指的是物物相連的互聯網，互聯網的技術發展不僅加強了世界各國之間的頻繁交流，其在運行的過程中同時也豐富了當前的信息資源，推動了大數據時代的發展。物聯網與大數據都是在互聯網技術的發展基礎上而形成的，這使二者具備較高的相似性，也在某種程度上產生了相互促進的積極性作用。物聯網與大數據的有效結合將成為推動我國信息產業全面發展的主要因素，由此可見，物聯網與大數據之間存在著相互促進、相輔相成的關聯性，主要表現在物聯網產生了大數據，大數據推動了物聯網[1]。

1 物聯網與大數據

1.1 物聯網

物聯網是在互聯網、移動互聯網等通信技術的基礎上，根據應用領域各自的需求，利用具有感知能力、通信能力和運算能力的智能終端，一方面獲取物理世界的各種信息，另一方面將所有能夠獨立尋址的物理終端互聯起來，實現全面感知、可靠傳輸、智能處理的智能信息服務系統，構建人與物、物與物互聯。

物聯網雖然是在互聯網基礎上發展起來的，但它并不是互聯網概念、技術與應用的簡單擴展，它們只是在基礎設施上有一定程度的重合?；ヂ摼W只是針對人與人之間信息共享的深度與廣度，而物聯網更加強調物與人、物與物等人類社會生活的各個方面、國民經濟的各個領域廣泛與深入的應用。物聯網的主要特征是全面感知、互通互聯、智能處理。

1.2 大數據

大數據概念剛剛提出的時候作為一個IT行業術語指的是海量數據的簡單集合，不過這些數據集合在某一時間范圍內，無法通過常規軟件工具進行采集和處理，必須通過創建新模式和新技術才能實現對大數據的有效處理。目前，對大數據概念的理解主要有兩種：①認為大數據需要通過創造新型處理模式，才能適應當前海量且高增長的多元化數據資產，通過數據產生有效的結論，實現決策力、洞察力的有效提升;②認為大數據還是傳統數據集合，只是規模巨大，且在獲取、儲存、管理和分析等過程均遠超傳統數據處理工具所能承受范圍[2]。

1.3 物聯網與大數據的關系

物聯網作為一個新興產業，目前發展勢頭迅猛，尤其在大數據這個大環境的促進下，更是得到了全球的廣泛關注。物聯網與大數據之間有著數不盡的關聯，具體表現如下：①物聯網是依托互聯網技術而興起的新一代互聯網，表現出新型互聯網模式的主要特征，并積極引導大數據的發展;②物聯網在發展過程中產生了大數據，同時大數據的出現解決了物聯網發展過程中遇到的問題，反過來推動了物聯網產業的快速發展;③移動智能終端作為物聯網的一種多功能階段，是一個龐大的信息數據產生源頭，是物聯網在大數據環境下的主要應用形式。

2 大數據與物聯網融合在農業中的應用及其作用

2.1 大數據與物聯網融合的應用架構

大數據與物聯網等技術融合在農業各領域的不斷深入，推動了農業向精準、智慧方向發展[3]。根據智慧農業的相關要素進行劃分，農業大數據應用可以分為服務、管理、應用、資源和技術5個方面[4]，如圖1所示。其中，服務是為廣大農戶、涉農組織和企業等提供各類越來越智慧化的農業服務，是農業大數據應用與發展的最終目標;管理是在農業活動過程中，政府及農業活動主體都要履行的農業管理職能，主要體現在農業活動的宏觀管理，包括智慧農業建設規劃管理、農業活動運營管理和監督評價管理;應用是指不同種類的農業大數據服務技術平臺和應用系統的集合，為上層管理、功能方案實現和下層服務提供應用支撐;資源包括自然資源、基礎設施資源和信息資源，資源的開發利用是農業大數據建設發展的基礎，基礎設施資源更是農業大數據應用功能實現的硬件基礎;技術層面涉及數據的傳輸技術、存儲技術、計算能力、挖掘技術、功能展現和開發者平臺6個部分。隨著物聯網應用的快速發展，數據量呈指數增長，不僅要求海量數據可靠存儲，還需要系統支持大量數據的快速訪問。

2.2 農業大數據應用及其作用

根據目前農業信息技術主要應用領域和產生大數據的主要來源分析，可以將其應用領域歸納為以下幾個方面。

2.2.1 生產過程管理。生產過程管理的典型例子是精準農業。精準農業根據智慧農場里每一操作單元的具體需求，定時、定量地調整指定區域土壤和作物的各項管理措施，優化各項資源投入的量、質和時機，以取得最高產量比和最大經濟效益。與此同時，還可以兼顧農業生態環境保護，防止土地等農業自然資源惡化。運用大數據技術對農業生產過程中產生的大量數據進行采集和分析處理，提高整個農業生產過程的監測精準化、決策智能化、管理和調控科學化程度，進而優化農資配方。智慧化的管理決策和設施控制，使農業實現增產、農民獲得增收。

2.2.2 農業資源管理。農業資源指的不僅是土地和水等自然資源，還包括各種農業生物資源和積累的農業生產資料等。我國雖然幅員遼闊，但卻因為種種原因可利用的農業資源越來越少。農業資源信息化工作經過多年的發展，積累了海量數據，但是由于沒有統一的標準，數據類型多樣，還存在大量非結構化數據。物聯網技術在農業上應用后，非結構化數據更是快速增長，如何充分利用以發揮農業大數據的價值已成為當前重要任務。物聯網和大數據技術的融合應用，對農業資源進一步優化統籌、合理利用，能夠實現農業高產優質和節能高效的可持續發展。

2.2.3 農業生態環境管理。農業生態環境具體包括土壤、大氣、水質、氣象、災害等，要實現高產、節能、高效的可持續發展，需要對這些影響因子進行全面監測、精準化管理。荷蘭、法國、以色列、澳大利亞等的農業大棚在環境動態監控方面已較普遍。實踐證明，培育環境的優化管理能夠保證作物的穩產高產，實現節約資源、減少污染及病蟲害的發生，增加了規模效益。我國所采用的培育環境動態監控及管理技術還處于初級階段，限制了農業總體效益的進一步提高，而且我國地域、水土、氣候的南北差異，使得國外經驗并不完全適合我國國情或本地情況。因此，研制適合我國國情的農業生態環境動態監控與管理系統是重中之重。

2.2.4 農產品和食品安全管理。農產品和食品安全管理涉及的因素和環節很多，包括產地環境、產業鏈管理、產前產中產后、儲藏加工、市場流通領域、物流、供應鏈等方面。這些因素直接影響農產品的內在品質，進一步影響人體的健康狀況。隨著我國經濟水平的快速提升，人們對食品安全的要求越來越高，但是目前我國在農產品質量安全管理上存在問題，對我國農產品質量安全管理體系標準化的具體內容進行分析研究，能有效提升食品質量管理效率，保證人民群眾的食品安全。物聯網與大數據結合最大的優勢在于數據的完整性和系統性。農產品全產業鏈上質量安全數據存儲后，通過大數據技術進行深度挖掘，并形成質量安全報告。一方面可以使得社會公眾能夠查閱到準確的農產品質量安全信息，另一方面可以對安全管理系統提供數據反饋，最終形成一個完整的質量安全數據閉環。

2.2.5 農業裝備與設施監控。農業裝備與設施監控是基于GPS、GPRS和GIS的監控管理信息系統，包括終端、通信網絡和監控中心3部分，可以實現對農機裝備和基礎設施的狀態監控、遠程故障診斷以及資源調度服務等方面的智能化管理和應用。目前，國外很多大型農業裝備已經實現遠程實時監控，系統終端通過無線通信網絡向監控管理中心實時傳輸農業裝備的位置及工作狀態等信息。我國對農業裝備遠程監控管理才剛剛起步，產品功能比較單一，無法滿足日益增長的應用需求。物聯網技術的應用，能夠使農業裝備監控數據成倍增長，通過大數據技術應用，可以實現設備故障提前預測和服務調度，進行計劃內設備維修和生產服務安排，解決停機維修和裝備空閑的問題，提高農機生產效率。

2.2.6 各種農業科研活動產生的大數據。農業智慧化研究產生的大數據不但包括空間與地面的遙感數據，還包括基因圖譜、大規模測序、農業基因組數據、大分子與藥物設計等大量的生物實驗數據，有效集成、挖掘和使用這些數據，將對現代農業的發展發揮極其重要的作用。當前，農業領域存在的諸多尚未解決的問題，如糧食安全、土壤治理、動植物育種、病蟲害預測與防治、農業結構調整等，都可利用大數據進行預測和干預。大數據與農業領域科學研究相結合，可以為農業科研、政府決策、農企發展等提供新思路。

3 農業大數據應用面臨的挑戰

我國農業大數據研究起步比較晚，但是起點比較高，目前主要面臨數據異構性、數據實時性和數據挖掘能力3個問題。

3.1 數據異構性

農業大數據涉及耕地、育種、播種、施肥、收獲、植保、儲運、農產品加工、運輸、銷售、畜牧業生產等多環節、跨行業、跨專業的多元數據，其中的每一部分又包含了來自各種射頻設備、傳感器、數據中心、移動終端等不同數據源，這是農業大數據異構性不可改變的事實。如何將這些異構的數據進行統一的儲存和管理將影響農業大數據發展的步伐。

3.2 數據實時性

在農業大量數據中，有些數據對實時性要求特別高。因為隨著時間流逝，數據的價值會迅速衰減，例如天氣、環境狀況相關的數據，這些數據如果不能及時分析反饋，很可能就導致農業生產發生重大損失。由于數據在短時間發生變化，能否在可以接受的時間內完成指定要求的數據分析成為一個衡量標準。

3.3 數據挖掘能力

農業大數據的異構性導致農業數據具有類型多樣和數據集過大的特點，傳統的數據挖掘算法并不能很好地解決農業大數據的挖掘問題。另外，農業大數據處理實時性特點使得算法的準確率不再是主要指標。農業大數據的挖掘能力需要在實時性和準確率之間取得平衡。

4 結語

我國是農業大國，一直以來都非常重視全國農業數據資源建設，數據體量浩大。針對農業數據的數據源分布廣、實時性強、類型多樣、結構復雜等特點，對農業大數據領域進行研究和應用具有重要意義。農業大數據是大數據應用的一個重要方向，也是目前的研究熱點之一。在整個農業大數據研究應用鏈條中，各研究單位獨立獨行是不可能完成的，必須在學校、企業、科研單位和政府部門之間建立一個協作關系，發揮各自優勢，協同攻關。這樣才能以最快的速度產出研究成果，為現代農業的發展做出貢獻。

參考文獻：

[1] 閆成印.物聯網帶動大數據發展[J].互聯網天地，2012（11）：29-31.

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[3] 武軍，謝英麗，安丙儉.我國精準農業的研究現狀與發展對策[J].山東農業科學，2013（9）：118-121.

[4] 孟祥寶，謝秋波，劉海峰，等.農業大數據應用體系架構和平臺建設[J].廣東農業科學，2014（14）：173-178.