淺談衛星大數據在智慧農業中的應用

劉亞林

摘? 要：物聯網、云計算、大數據技術和人工智能技術的普及使我們國家的農業發展方向由傳統農業轉向智慧農業。衛星大數據與智慧農業的融合，進一步拓展了信息化在農業發展中的應用，顯著增強了農業生產的科學化、智能化水平，并且能夠有效地節約資源。該文結合衛星大數據的特點，淺析了衛星在智慧農業中的作用和實際應用。

關鍵詞：衛星大數據? 智慧農業? 人工智能

中圖分類號：TP311.13 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）11（b）-0073-02

自古至今，我們國家都是一個農業大國，需要在有限的土地上獲得更多的產量，以滿足13億多人口的生存需要。計算機技術并不發達時，傳統農業只能靠天吃飯，如果風調雨順那么農作物的產量就高;如果遇到干旱水澇，產量就會很低，種植戶無法對農作物進行精細化管理。隨著近幾年我國農業信息化的發展和精準農業概念的提出，對農業生產過程的監控、管理和農情信息精細化采集的要求都在不斷提高。智慧農業是通過物聯網傳感器采集得到海量的農業數據，并通過人工智能和機器學習的技術分析得到的數據，從而能夠指導農業生產。衛星大數據能為農業大數據的獲取分析提供更加強大的支撐，將衛星大數據與智慧農業融合在一起對于進一步促進我國智慧農業的發展，提高我國農業現代化信息化水平有著深遠的意義。

1? 智慧農業

1.1 概述

通過大量物聯網傳感器設備，獲取、存儲農業生產中的各種有用的數據，這稱之為農業大數據。通過圖像處理、深度學習、數據分析等技術對數據進行分析處理，對生產者所需要的信息進行挖掘分析、預測，可以為廣大的農業生產者提供精準的決策支持。智慧農業是農業技術發展的更加高級化、信息化、智能化水平，它將通信技術、物聯網技術、大數據技術、人工智能等多個技術融合到一起，更加科學地利用各種數據對農業現代化發展提供更精準、更高質量的技術支持，從而更有效地解決農業發展中遇到的問題。

1.2 智慧農業所需的大數據主要類型

智慧農業的發展需要農業大數據的支撐，從數據獲取的不同渠道可以將數據類型分為以下類型。

（1）農作物生長過程中監測數據。

（2）農作物生長所需的資源數據，如土壤養分、水、農機設備等。

（3）農作物生長環境監測數據，如水質、土壤養分變化、病蟲害、大氣環境、災害數據等。

（4）農作物市場監測數據，如市場供求信息、價格行情、生產資料市場信息、價格及利潤等。

我國目前每年產生的農業大數據可以達到幾千PB，智慧農業基于海量的數據進行分析處理預測，以滿足生產者的需求。但是傳統的農業大數據采集也有一定的弊端，例如，農作物生長過程檢測，使用傳統手段需要人工安裝大量的物聯網傳感器或者人工操控無人機進行航拍，即使這樣也無法保證能夠對所有農作物的生長情況進行監測。傳感器零部件也會出現損壞的情況，這都需要浪費大量的人力、物力、財力。因此，對于大范圍、實時性的監測急需一種新型技術來填補傳統技術的空缺。

2? 衛星大數據

隨著衛星技術的成熟，各類衛星對于地球已經實現了全覆蓋。利用衛星進行數據采集具有時效性高、真實性強、拍攝范圍廣泛等優點。基于光學衛星采集農業數據的方式，相對于傳統方式具有省時省力等優點。因此，將衛星大數據與智慧農業兩者融合是非常有必要的。

現在我們國家衛星發射技術已經非常成熟，并且一些民營公司也取得了衛星發射的牌照，未來越來越多的小型微納光學衛星將會出現在太空中。通過衛星獲取的數據有以下優點。

2.1 數據精確

在農作物的生長周期中，我們需要根據農作物實時的長勢來決定對農作物進行管理，例如：根據農作物生長情況決定是否需要進行灌溉、施肥、殺蟲等操作，每一個過程都會影響農作物最終的產量。傳統的農業需要生產者根據經驗來做出判斷或者通過小規模的采樣來評估整體的情況，這些做法不利于大規模農作物種植。所以需要更加精確和真實的數據支撐生產者做出決策。相對于傳統數據獲取和處理技術，現在利用衛星可以獲取更加精確的信息，目前高分辨率的衛星分辨率能夠達到小于1m以內，高光譜衛星能夠達到5～10m的分辨率，并且高光譜衛星能夠利用多個波段對地球表面物體進行掃描得到精確的圖像數據，能為智慧農業提供準確的數據支撐。

2.2 范圍廣泛

我國農田面積大、地勢復雜，很多地區多山地丘陵，使用傳統手段采集數據非常受限制。比如，利用無人機勘測數據會受到地形、風力、溫度的影響而且無法長時間飛行獲得完整的數據。使用衛星進行數據采集不會受這些條件的影響，一般高分辨率衛星的拍攝幅寬約幾公里，高光譜衛星拍攝幅寬為幾十公里，這樣的拍攝范圍是無人機的幾十倍。

2.3 實時性高

在農作物生產過程中對于數據的失效性有一定的要求，傳統采集方式很難具有較高的時效性。衛星獲取數據的時效性非常高，因為衛星繞地飛行速度快，如果組網衛星多可以對某一個地塊實現每天在固定的時間拍攝，當天晚上即可傳回衛星圖像。這對于反映生長期的農作物狀態具有非常好的效果。

3? 衛星大數據在智慧農業中的應用

3.1 環境檢測

通過衛星大范圍的拍攝，不僅可以得到農作物信息，對于土地周邊的環境問題同樣可以通過衛星圖像得到。利用高光譜衛星拍攝的地表信息，可以準確地判斷出農作物種植土地周邊的河流、湖泊是否受到污染，這對于評估預測農作物最終的質量至關重要。

3.2 科學管理

農作的生長過程需要定期監測，通過歷史數據建立模型，將拍攝的農作物生產情況進行分析，結合水文、氣象、土壤養分等信息綜合評測，確定現階段農作的生長情況是否正常。通過對每個地塊進行逐一監測分析能夠實現對農作物的精細化管理，例如，不同地塊之間由于地勢不同、土壤養分不同、蓄水能力不同，各個地塊間灌溉時間和灌溉量是有一定區別的。但是在傳統的生產過程中并不考慮這些問題，而是采用大水漫灌的方式，這種方式既浪費了水資源又無法使農作物更好的生長。現在可以通過衛星采集數據，利用圖像處理、人工智能技術分析各個地塊的差異，為不同地塊提供更加科學的灌溉時間和灌溉量。

3.3 提供農業金融服務

通過衛星大數據可以為農業金融提供技術支撐，農業金融機構可以通過衛星大數據預估該地區整體農作物產量，對整體市場行情進行預測。保險公司也可以利用衛星大數據建立數學模型，對受災地區進行損失預估并作為賠償依據。

4? 結語

通過上文的分析可以看出，農業生產已由傳統農業轉變成現代化信息化農業，深度融合衛星大數據與智慧農業的發展是未來智慧農業的發展方向。構建“空天地”一體化智慧農業大數據平臺將會有力地推動農業現代化、信息化、智慧化建設，提高農業管理水平，達到使糧食增產農民增收的目標。

參考文獻

[1] 李萌，翟云霞，楊愛民.“衛星+大數據”技術在農業生產中的應用[J].農業工程，2017，7（S1）：86-89.

[2] 蒙繼華.衛星遙感技術助力智慧農業[J].高科技與產業化，2018（5）：54-59.

[3] 李月，滕青林，劉麗麗，等.農業大數據的發展現狀與發展趨勢[J].安徽農業科學，2017，45（31）：210-212.

[4] 宋超，丁冉，岳鵬飛.北斗衛星對智慧農業的作用與應用探討[J].電腦知識與技術，2016，12（10）：272-274.