“數字蔗田”生產模式大數據標準體系框架

王澤平，黃啟廳，黃海榮，方 輝，顏梅新，李修華，李 翔*

（1.廣西壯族自治區農業科學院甘蔗研究所/中國農業科學院甘蔗研究中心/農業農村部廣西甘蔗生物技術與遺傳改良重點實驗室/廣西甘蔗遺傳改良重點實驗室，廣西 南寧 530007;2.廣西大學,廣西 南寧 530002）

0 引言

隨著物聯網、云計算、移動互聯網等信息技術的飛速發展，目前全球已步入大數據時代，大數據驅動傳統農業向數字化和智能化方向轉型，成為現代農業效率提升和產業結構優化的巨大推動力［1］。將數據轉換為知識能力正成為衡量一個國家、一個行業科學研究水平的關鍵［2］。甘蔗產業作為關系廣西民生的重要支柱產業，近幾十年來整個產業鏈積累了大量數據和信息技術，為全面開展甘蔗農業大數據建設及向數字化種植管理發展打下了信息化理論基礎并建立了數據應用優勢，而在大數據基礎上建立與之對應的標準體系，是產業鏈利用甘蔗農業大數據實現提質增效的前提和先決條件。長期以來，數字技術在甘蔗產業的普及應用及標準化程度都比較低，生產方式與幾十年前相比變化不大，85%以上的面積還是散種散管，生產與科技兩張皮現象嚴重［3］。筆者基于前期從事甘蔗種質、育種、農藝、植保、生物信息學等領域科研工作及科技特派員服務經歷，于2020年首次提出了“數字蔗田”的概念，此概念建構到今天已漸趨清晰，如圖1所示。“數字蔗田”是指將遙感（RS）、地理信息系統（GIS）、全球定位系統（GPS）技術（下稱3S技術）以及多（高）光譜、計算機、通訊、大數據、自動化、人工智能等工程技術與農學、數學、物理學、地理學、土壤學、遺傳學、生理生態學、生物信息學等農業基礎學科有機地結合起來，實現在甘蔗育、繁、推、耕、種、管、收、榨、售過程中對其“三生”（生命、生產、生態）現象從宏觀、中觀到微觀的實時數據監測和定期信息獲取，生成動態空間信息系統，并通過數字化可視化技術對甘蔗“三生”現象及過程進行模擬，以達到合理利用農業資源、降低生產成本、改善生態環境，最終實現提高甘蔗產量和蔗糖分的一種生產模式。為高效利用甘蔗“三生”大數據，建立我國首套基于生長模型的甘蔗智能決策與支持系統（Growth-based Model of Decision and Support System for Sugarcane Management，GMDSSSM），并服務于“數字蔗田”模式生產，本文根據我國農業大數據及甘蔗產業標準體系建設現狀，首次提出了這套專門面向深度學習領域及生產管理應用的甘蔗農業大數據標準和管理體系，并初步描述了實現該體系建設的具體路徑，以此助力農業大數據為甘蔗產業深度學習算法模型研究、甘蔗物聯智控系統研發以及促進廣西糖業數字升級提供標準支撐和理論指導。

圖1 “數字蔗田”生產模式

1 基本思路與實現路徑

1.1 基本思路

“數字蔗田”生產模式大數據標準體系建設聚焦廣西“數字蔗田”技術平臺的構建與應用示范，以大數據技術應用為基礎，以標準化手段為支撐，以數據賦能甘蔗生產核心技術為重點，通過規范數據采集、數據質控、數據挖掘、數據服務等流程，確保大數據安全以及規范平臺建立、維護和深度開發，從而通過大數據技術應用提升糖業主管部門和各類市場主體在甘蔗育、繁、推、耕、種、管、收、榨、售等生產環節決策的科學性和有效性。

1.2 實現路徑

本標準體系框架設計選擇“‘數字蔗田’生產模式分析——大數據應用場景模型建立——標準需求分析——標準體系框架”的實現路徑。一是“數字蔗田”生產模式分析。通過國內外數字農業案例比對、實地走訪、在線調研、專家座談等形式深入分析“數字蔗田”生產模式。二是大數據應用場景模型建立。從“數字蔗田”生產模式各環節提煉應用場景，分析大數據技術與甘蔗產業的結合點；從業務要素、業務環節和標準類型等維度分析大數據解決方案，建立大數據應用場景模型。三是標準需求分析。基于“數字蔗田”生產模式分析模型和大數據應用場景模型，形成標準需求參考模型，形成標準體系并最終細化到具體標準。四是形成標準體系框架。圍繞標準需求參考模型，確定甘蔗農業大數據標準體系框架的應用范圍，理清與已有規范性文件的關系，建立標準體系框架。

2 甘蔗農業大數據標準體系建設內容

2.1 系統架構設計

系統架構設計［4］，如圖2所示。從數據鏈、IT技術鏈和數字甘蔗產業鏈3個維度對甘蔗農業大數據所涉及的關鍵技術、數據處理、生產模式特征等內容進行描述，明確甘蔗農業大數據的標準化需求、對象和范圍，指導廣西甘蔗農業大數據標準體系建設。IT技術鏈是整合數據生命全周期的相關技術體系，包括物聯網、3S、人工智能、云計算和區塊鏈等。數據鏈是指進行甘蔗產業數據生命全周期過程管理的活動，包括數據采集、處理、存儲、分析、賦能和服務等。數字甘蔗產業鏈是指甘蔗產業鏈中大數據價值實現的各個環節，包括甘蔗“三生”、市場以及管理等領域。甘蔗農業大數據價值增值的關鍵在于實現貫穿甘蔗“三生”全周期數據收集、預處理、分析、可視化和訪問等環節的縱向集成，跨物聯網、3S、人工智能、云計算和區塊鏈等不同技術處理的橫向集成，以及覆蓋“三生”、市場和管理的各個環節的端到端集成。

圖2 甘蔗農業大數據管理系統三維架構

2.2 大數據應用場景模型建立

數字甘蔗產業鏈典型應用場景四維結構［4］，如圖3所示，從業務要素（包括資源、數據、角色和職能）、業務環節（“三生”、市場、管理等）和標準類型（基礎標準、數據標準、應用標準等）3個維度梳理出了大數據技術與甘蔗產業的潛在結合點，進一步從甘蔗產業各環節提煉應用場景與模型，歸納甘蔗大數據技術能夠提供的解決方案。大數據典型應用場景包括數字育種、數字植保、產量預估、糖分預測、災害預警、榨期調控、雙碳計量、物聯智控、市場分析等，該四維結構分析基本界定了甘蔗農業大數據標準體系的邊界與基本內容。

圖3 數字甘蔗產業鏈典型應用場景四維架構

2.3 標準需求分析

甘蔗農業大數據標準體系規劃將充分發揮標準在數字甘蔗生態構建中的頂層設計和基礎性引領作用，參照其他作物已有大數據平臺，將其分為基礎標準、數據標準、技術標準、平臺標準、安全標準、管理標準、應用標準等部分，每個標準又繼續細分為若干個子體系［5］，如圖4所示。

圖4 “數字蔗田”標準體系框架設計

2.3.1 基礎標準

在農業大數據標準體系中，基礎標準作為底層標準，為上層標準體系建設提供基準性、可靠性數據標準規范要求和概念支撐。甘蔗農業大數據中所涉及到的基礎類標準包括但不局限于總則、術語和架構模型。

總則，規范甘蔗農業大數據標準體系建設中應當遵循的實施準則、發展方向、要求規范、應用指南等。

術語，規范甘蔗農業大數據中通用術語、相關名詞、專業詞匯、有效定義等。架構模型，規范甘蔗農業大數據標準體系中的基礎架構、設計模型、技術指標、研究范圍等。

2.3.2 數據標準

數據標準通過對農業大數據標準體系的底層數據進行統一規范，包括但不局限于元數據、數據字典、數據目錄、數據元、編碼格式、數據共享等。

元數據，規范甘蔗農業大數據的內容、特征、表達形式、約束范圍、相關說明、數據質量等元數據結構信息描述，如種質、雜交、育種、農藝、植保、農機及地理經緯度等。

數據字典，規范甘蔗農業大數據的數據項、數據結構、數據流程、處理邏輯等業務間信息傳遞描述。

數據目錄，規范甘蔗農業大數據目錄的查詢標準、管理方式、數據檢索、內容分類、元數據描述、更新維護等內容，以及數據目錄的編寫規范、存儲手段等。

數據元，規范甘蔗農業大數據的基礎數據元及代碼集，包括公共和各農業領域專用的基礎數據元，如榨季、宿根、蔗區面積、地塊編碼等。

編碼格式，規范甘蔗農業大數據各個領域中數據的編解碼方法、格式參考、標準代碼表等，包括農藝學、生態學、表型組學等學科。

數據共享，規范甘蔗農業大數據中各個業務系統之間的數據開放和共享交換形式，如各類多源異構數據庫建設、訪問接口、交易標準、數據歸檔等。

2.3.3 技術標準

技術標準通過對分散在甘蔗產業各業務系統中的現有數據進行提取、轉換、清洗和加載過程進行規范，包括但不局限于數據采集、數據存儲、數據預處理、數據分析、數據可視化等標準。

數據采集，規范甘蔗農業大數據的采集對象、采集方式、采集原則、采集流程、采集指標、采集工具、采集范圍、采集精度、采集頻率等。

數據存儲，規范甘蔗農業大數據中結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的存儲內容、存儲空間、存儲格式等。

數據預處理，規范對甘蔗農業領域原始數據采集后的清洗、集成、變換、歸約等流程，實現蔗田農情、種植面積、長勢與產量、病蟲草害與自然災害等數據融合。

數據分析，將機器學習應用于甘蔗農業生產全領域，提升品種追溯、蔗情、病情、蟲情、草情、災情監測以及合同履約監管等能力，規范甘蔗農業大數據在育、繁、推、耕、種、管、收、榨、售等典型應用場景中的算法分析及模型構建等。

數據可視化，規范甘蔗農業大數據的數據可視化應用、可視化方案、可視化場景等。

2.3.4 平臺標準

平臺標準通過對甘蔗農業大數據各業務系統與平臺接口進行規范，包括但不局限于技術架構、接口標準、功能需求等。

技術架構，規范甘蔗農業大數據平臺在架構層次、業務分類、應用管理、數據維護等框架設計。

接口標準，規范甘蔗農業大數據中各平臺間調用接口的參數定義、版本方案、安全性能、代碼設計、可讀性等。

功能需求，規范甘蔗農業大數據在各項業務應用中的平臺范圍、技術指標、性能要求等。

2.3.5 安全標準

安全標準引用國家標準和地方標準，包括但不局限于網絡安全、應用安全、管理安全、數據安全等。

網絡安全，規范甘蔗農業大數據標準體系建設中網絡環境安全、信息傳輸安全、入侵檢測安全等。

應用安全，規范甘蔗農業大數據標準體系中軟件運行安全、平臺接入安全、平臺隔離安全等。

管理安全，規范甘蔗農業大數據標準中安全管理制度、權限管理機制、日志管理安全、流量監控安全、備份管理安全、系統運維安全等。

數據安全，規范甘蔗農業大數據在設計、生產、制造、管理、服務過程中實行數據保護、數據加密、數據備份、數據還原等。

2.3.6 管理標準

管理標準通過對甘蔗農業大數據標準體系建設中的數據管理方法、流程、機制進行規范，包括但不局限于質量管理、資源管理、評估管理等。

質量管理，規范甘蔗農業大數據的數據指標、規格參數、數據溯源、數據能力、數據服務水平等。

資源管理，規范甘蔗農業大數據的數據資源分類、數據資源優化、數據資源目錄建設等。

評估管理，規范對甘蔗農業大數據的數據質量、業務規則、流程建設和系統性能、平臺驗收等方面的評估管理要求，如評估準則、評估方式、評估指標、評估方案等。

2.3.7 應用標準

應用標準通過對甘蔗農業大數據標準體系建設中的應用服務涉及的技術進行規范，包括但不局限于應用領域、服務功能等。

應用領域，從育種組合篩選、品種區劃、生長模擬、遠程診斷、優化投入、雙碳計量、智慧課堂以及農業決策方面等展開應用，運用大數據等技術開展甘蔗大數據關聯分析、分布式計算和多維度展示，規范農業大數據中典型應用場景所產生的特定數據應用標準。

服務功能，規范甘蔗農業大數據實施應用解決方案中的模型建立、分析流程等，構建決策知識庫、模型庫、方法庫，實現通過模型進行分析決策，提升發展數據支撐能力。

3 結論

數據要素的加入勢必會導致甘蔗糖業產前、產中、產后各環節的加速融合，任何一個生產環節的脫節都會影響整個產業鏈的經濟效益，這就要求甘蔗數字化生產全過程形成相對統一的數據標準和調用制度。本文從標準體系建設和數據格式共享問題出發，通過設計一種服務于“數字蔗田”生產模式的標準體系，實現對甘蔗農業大數據的流程標準化處理，為今后在糖業大數據領域中開展深度學習研究提供理論指導。同時，將糖業大數據標準體系定義成一個開放和可擴展系統，根據未來農工貿大數據平臺融合需求，還可對現有標準框架進行修訂、補充和完善，以進一步提高標準體系的科學性和有效性。