基于大數據的智慧農業發展研究

劉璐

[摘 要]智慧農業是未來農業發展的主要方向與模式，但智慧農業目前仍存在基礎設施落后、信息化水平低等諸多問題，大數據發展滿足了智慧農業發展的訴求，通過發揮政府職能、加強政策導向;建設智慧農業平臺、實現農業的科學化和規范化管理;構建智慧農業技術保障團隊、提供農民技術培訓等多種舉措并行推動基于大數據的智慧農業快速發展。

[關鍵詞]大數據;智慧農業;物聯網

[中圖分類號]F323.3 [文獻標識碼]A

智慧農業是以現代信息技術為手段，運用先進的物聯網、智能技術以及大數據等技術對農業的生產經營進行智能化管理，從而實現農業生產的種植精準化、管理可視化、決策智能化的新型農業生產管理模式。2018年1月29日國務院辦公廳發布了《關于推進農業高新技術產業示范區建設發展的指導意見》，該意見明確提出將發展智慧農業作為我國農業高新技術產業發展的重要目標。近年來，隨著云計算、大數據、物聯網技術、深度學習、機器學習、無線網絡技術、傳感技術、嵌入式等技術的深入發展與逐步實現，多種新技術與智慧農業相融合，為建設智慧農業提供了新的發展途徑和選擇。

1 智慧農業發展的現狀和存在的問題

1.1 基礎設施落后

要實現應用信息技術及自動化控制技術，對土地、作物等實現精準化、差異化、智能化的操作和管理，在生產過程中需要大量使用自動化、智能化的農業機械，如智能化播種機、施肥機、噴灑機、抽水機、粉碎機等，而目前我國大部分地區的農業基礎設施仍舊落后，大型現代化農機設備較少。智慧農業基礎設施成本高體現在機械設備成本高和信息化成本高兩方面。高科技機械農具的高價格使其在農業成產中的普及程度受到限制，制約了智慧農業發展。而網絡基礎設施如農村寬帶、光纖設施覆蓋率的不足也遠遠不能滿足智慧農業發展的需要。信息化成本高，在一定程度上延緩了農村信息化建設與推進，也間接阻礙了智慧農業的發展。

1.2 信息化水平低

目前我國智慧農業信息數據標準化程度低，數據采集覆蓋面不足，農業數據缺乏準確性與權威性。農業信息數據整合程度低，缺乏信息數據共享。智慧農業的正常運轉需要多種數據信息，而信息的掌控者往往歸屬于不同部門，又因為制度體制問題導致部門之間的運作相互獨立，不能將信息數據進行充分共享，造成信息數據資源的大量浪費與閑置。我國農業信息平臺較少，企業針對農業生產建立的信息應用網站、數據分析平臺都規模較小、內容復雜且信息準確度未經政府確認，使許多農業類信息平臺的數據分析的精準性、時效性減弱，導致我國農業信息數據對智慧農業生產的指導功能降低，智慧農業生產的不確定性增大。

2 大數據信息滿足了智慧農業發展的訴求

智慧農業是集成專家智慧與知識，充分應用大數據技術，實現農業生產環境的智能感知、分析、預警、決策、專家在線指導，為農業生產提供精準化種植、可視化管理、智能化決策。在智慧農業的發展過程中，需要針對土壤資源、氣象環境、農業生產資源、農產品生產流程等諸多要素統計區分監測，才能進行最為合理的優化配置。在大數據快速發展的今天，其云計算與物聯網的技術發展優勢彌補了傳統聚類分析、抽樣調查等數據信息收集不足的現實問題。借助海量的大數據信息，小到具體農業生產企業的生產流程監測數值等微觀數據，大到氣象災害數據、市場信息數據、農產品對外貿易數據、農業產量或產值等宏觀數據，依托大數據技術對海量數據進行數據分析、數據挖掘是提高農業生產質量與效率的必要基礎，也是落實智慧農業發展要素的根本目標。大數據技術優勢對智慧農業的發展需求提供了技術保障和支持。

3 利用大數據發展智慧農業的實施策略

3.1 發揮政府職能、加強政策導向

黨的十八大為中國新農村發展指明了方向，即在新農村建設過程中農業要逐步向智慧農業發展。各級政府應結合國家在宏觀層面提出的智慧農業的發展思路，制定符合本地區實際的合理的智慧農業發展規劃，制定與智慧農業發展相關的研發、推廣、培訓等配套政策，加大資金投入，劃撥專項基金和專項補貼，同時拓寬投資渠道，積極引進成熟的大數據公司進行農業大數據研發，創立農業物聯網企業，鼓勵社會資本進入智慧農業領域，完善相關法律法規，為智慧農業發展提供法律保障和政策支持，推進大數據在智慧農業領域的快速發展。

3.2 建設智慧農業平臺、實現農業的科學化和規范化管理

利用互聯網新技術，建設集展示、服務、管理功能為一體的農業管理服務信息化平臺。平臺的核心是構建農業大數據系統平臺，平臺構建數據采集、數據處理、數據分析、數據展示、數據應用服務等功能模塊，同時做好數據安全保障。圍繞智慧農業數據應用需求，利用互聯網、流媒體、傳感器等多重途徑獲取官方數據（政府部門或者事業單位直接提供的數據或者數據接口）、半官方數據 （各行業協會）、各個平臺數據、網絡抓取數據等作為計算資源和網絡資源，對獲取的數據進行清洗、過濾，提取出有效數據。將有效數據存入對應庫中，再通過算法搜獲、歸類，獲取有效信息，利用數據挖掘的不同模型不同算法，深入數據內部，挖掘出數據價值。通過對數據挖掘的結果進行一些行為預測和走勢預測。大數據的行為預測對于智慧農業來說可以作為一個標準，在農業智能管控、農業數據預警、農業生產環境監測等領域發揮重要作用。農業大數據系統的建立可以為提高農業數據的管理和綜合應用能力提供數據和技術保障，為云計算數據中心提供數據管理、維護、分析等功能。同時，在智慧農業平臺中建設農產品電商網站，通過網絡爬蟲等技術手段抓取京東、淘寶等網店數據，分析農產品銷售價格、銷售量、銷售排名、農產品商鋪分布等數據，并對數據進行分析研判，為農民生產農產品的品種、時機等提供信息方向，為未來農產品的銷售拓寬渠道。第三，構建物聯網監測系統。利用溫度傳感、濕度傳感等物聯網傳感器監測傳遞基礎數據，并對數據進行數據分析，一方面能夠實時了解生產基地生產管理的各個環節，另一方面也為相關政府部門和科研機構開展農業生產科研分析提供基礎數據，有利于研究的開展，使政府機構和農業研究機構可為互聯網用戶提供更準確及時的農業綜合信息服務。智慧農業平臺的搭建，有利于促進信息化與農業現代化的融合發展、推進農業管理智慧化和農業生產智能化的發展，實現農業管理的科學化和規范化。

3.3 構建智慧農業技術保障團隊、提供農民技術培訓

智慧農業具有農業科學化生產知識、互聯網信息化應用技術、數據化分析技術以及農機設備智能化運行技能等多種高層次要求，迫切需要既掌握農業知識又懂現代化信息技術的高素質人才。同時要保障智慧農業平臺的順利運轉，需要大批高層次的農業信息技術專業人才和高素質的新型農民。目前，農業信息化建設與人才培養仍然是高校、科研院所的薄弱環節，各地方政府的科技部門應該加大農業信息化領域的研發投入及教育培訓，提供多種培訓渠道，可以依托本地的大學、職業學校、實訓基地等承擔培訓任務，針對農民開設計算機網絡課程，定期舉辦面向農民的培訓班，通過提高農民掌握計算機的能力來提高農民信息技術水平，確保從事農業生產經營的勞動者都能掌握一定的農業生產知識和新型專業技能，并通過多媒體和遠程教育等方式為農民提供最新的信息技術。多渠道、多維度地開展培訓工作，培養一批高層次的農業信息技術專業人才，投入農業信息化的實踐應用，為我國智慧農業的發展提供后備人才，實現標準化、組織化、智能化信息化新型農業。只有通過培育高素質的農業從業者才能加速智慧農業的建設步伐，從而提高農業發展水平。

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