基于大數據時代的農業信息化應用體系創建

王俊鐘

（云南省工業和信息化廳信息中心，云南 昆明 650011）

0 引言

大數據技術的發展和應用，為眾多行業和領域提供了豐富、全面、系統的數據信息[1]。大數據技術在農業行業的運用，能夠為農業生產提供精確、可靠、客觀的數據信息，多種數據信息能夠為農業院校、科研機構、農業企業、農業種植戶等提供完善、可靠的數據，為實現農業與不同行業、環節之間的聯動，以及推動農業智能化、可持續化發展提供數據支持[2]。借助大數據時代的多種關鍵技術，做好農業信息化應用體系的創建工作，以期打造符合時代發展需求和我國農業行業未來發展方向的現代化農業[3]。

1 農業大數據特點

大數據技術與農業結合形成的農業大數據，能夠為農業生產實踐提供形式多樣、獨具價值、全面、真實的數據信息，為提高農業生產和管理水平奠定基礎[4]。農業大數據的特點如圖1 所示。

圖1 農業大數據特點Fig. 1 Characteristics of agricultural big data

其一，農業地域性。作為農業大國，我國幅員遼闊，不同地域的地形結構、農業品類、水文環境、氣候條件等不同，大數據技術與不同地域農業結合，賦予農業大數據獨特的地域性特點[5]。

其二，季節性。農作物、病蟲害等均具有一定的季節性特點，根據季節，利用大數據技術對各種數據信息進行采集和整理，使農業大數據也具有季節性特征。

其三，類型多樣性。我國農作物類型眾多，為了創建覆蓋全國范圍的農業信息化應用系統，需要充分利用大數據技術數據類型多樣、數據量大的特點，提高農業大數據的多樣性[6]。

其四，來源廣。農業大數據的來源包括農業數據、農業人才、農業企業及農業科技等。

其五，復雜性。農業大數據涉及到農業生產的研發、選種、整地、水肥管理、蟲害管理、收割、儲存、銷售等各個環節，是一個多領域、多環節的復雜過程。

其六，周期性。農業生產具有周期性特點，單一品種從選種到收獲是一個完整的周期，不同品種的輪作也是一個完整的周期。

其七，潛在價值。海量的農業大數據，是一個產業、工具及資源，在數據領域挖掘農業大數據的各種潛在價值，為精準農業、農業技術戰略、數字農業、農業安全追溯、智能農業的建設和發展作出巨大的貢獻[7]。

2 關鍵技術

2.1 數據獲取技術

數據獲取技術以大數據環境為依托，與農業行業的融合能夠取代傳統人工獲取農業數據的方式，實現對各種農業數據的快速、全面獲取，如光照數據、營養數據、土壤數據、氣候數據等。數據獲取技術融合了仿生傳感器、微電機等技術，能夠進一步提升農業數據獲取的廣度和精度。

2.2 數據采集技術

數據采集技術與農業行業的融合，能夠進行農業全過程數據的全面采集，尤其是農產品營銷環節，能夠對農產品市場經濟動態信息進行全面采集，如進出口、庫存、品類、質量、銷售額等，通過對該部分數據進行分析和整理，能夠為農業生產的未來發展提供數據參考。現階段，數據采集技術在農業行業的運用，已經形成了多點部署、分布式的數據網絡體系，為精準農業信息平臺的創建提供海量的數據支持[8]。

2.3 數據抓取技術

數據抓取技術能夠實現從網絡上抓取數據，通過對該部分數據進行處理，轉變成結構化數據[9]。數據抓取技術主要應用于農業與網絡的融合，利用網絡爬蟲技術，充分借助其速度快、精度高等優勢，對農業網絡的各種涉農數據進行實時監控，為農業信息化應用體系的安全、穩定運行提供保障。

2.4 SOA 技術

SOA 技術，即面向服務架構技術，其核心為業務流程，能夠根據業務的實際情況，對業務服務流程進行快速調整，便于更好地滿足業務變更的實際需求，為服務對象提供更加精準的服務。SOA 技術在農業信息化應用體系的運用，能夠為農業信息化應用軟件的開發和實現，提供流程管理、統一服務、面向構件及軟件治理等服務。

2.5 構件技術

構件技術包括構件、構件模型兩部分，前者是后者的實體化表現，后者為前者的抽象描述。構建技術具有可復用性，構件生產者可以根據自身的具體需求選擇合適的構件種類，并對所有構件進行自由組合，便于更好地滿足自身的業務需求。

3 農業信息化應用體系創建

大數據時代背景下，根據農業信息管理的實際需求，融合上述關鍵技術，創建系統、完善的農業信息化應用體系，其整體架構由數據庫子系統、軟件開發子系統、個性化服務子系統等部分組成，整體結構如圖2 所示。

圖2 農業信息化應用體系整體架構Fig. 2 Overall framework of agricultural informatization application system

3.1 數據庫子系統

數據庫是農業信息化應用體系的重要基礎，用于儲存各種農業數據信息[10]。數據庫子系統的創建需要滿足農業信息化應用體系對數據資源全面性、準確性等方面的需求，根據農業數據資源的特點，創建專業的數據庫結構系統，包括農業空間數據庫、農業資源屬性數據庫、農業區劃圖數據庫、遙感影像數據庫、三維景觀數據庫及交換數據庫等，如圖3 所示。

圖3 數據庫子系統結構Fig. 3 Structure of database subsystem

（1）農業空間數據庫。該數據庫主要由農業資源空間數據庫和農業自然條件空間數據庫兩部分組成。農業自然條件空間數據庫主要對農業基礎地理數據信息進行采集、統計和儲存，如政區數據、水資源數據、高程數據、交通數據和居民點數據等，采用空間圖形的方式進行上述數據信息的儲存，方便進行統計和查詢。農業資源空間數據庫主要對土地利用、土壤數據進行采集，其中土地利用數據為核心，主要包括未利用土地和已利用土地（包括農業耕地、居民占地、工礦用地、城鄉用地、水域用地、草地用地及林業用地等），采用空間圖形的方式進行上述數據信息的儲存，方便進行統計和查詢。

（2）農業資源屬性數據庫。該子系統數據庫主要對農業資源的屬性數據進行采集、統計和儲存，主要包括土地利用數據、勞動力數據、農業數據、漁業數據、畜牧業數據、水資源數據、氣候數據、林業數據等，各屬性數據由多個子數據組成，以農業數據為例，包括農業產量數據、農業經濟數據、耕地面積數據等，采用數值型數據方式進行儲存。

（3）農業區劃圖數據庫。該數據庫子系統主要對農業資源的區劃圖數據進行采集、統計和儲存，如市級農業區劃圖數據、縣級農業區劃圖數據、村級農業區劃圖數據等，采用JPG、PNG、GIF、BMP 等格式進行儲存。

（4）遙感影像數據庫。該子系統數據庫主要對遙感微型圖片數據進行采集、統計和儲存，采用IMG 柵格圖片格式進行儲存。

（5）三維景觀數據庫。該子系統數據庫借助三維技術、影像技術，對農業三維景觀數據進行采集，采用JPG 柵格圖片和Rmvb 流媒體等格式進行儲存。

（6）交換數據庫。該子系統數據庫能夠為不同區域農業數據信息之間的交換、共享提供平臺，具備下載、上傳數據的接口，支持圖片、視頻、文檔、EXCEL表格等多種數據的上傳和下載。

3.2 軟件開發子系統

根據農業信息化應用體系的具體需求，軟件開發子系統借助SOA 技術、構件技術，開發多種先進的應用軟件，為解決我國農業信息化基礎薄弱、技術程度低等問題提供基礎保障。軟件開發子系統由基礎框架系統、構件系統、服務系統、流程系統及應用系統5 部分組成，如圖4 所示。

圖4 軟件開發子系統結構Fig. 4 Structure of software development subsystem

（1）基礎框架系統。該結構采用Java 系統和構件技術，能夠為軟件開發系統提供常用的公共服務功能，如通告功能、命名功能及通信功能等。同時，該結構還具有多個數據接口，能夠通過數據接口對不同系統的數據進行歸納和整理，為其他系統提供數據支持。

（2）構件系統。該系統包括眾多構件，如流程構件、移動應用構件、數據挖掘構件、菜單構件、訪問構件、報表生成構件、工作流構件、界面構件及管理構件等，能夠為農業信息化應用體系提供眾多可重復利用的資源。

（3）服務系統。該系統能夠根據用戶的實際需求，在系統中對不同的構件進行自由組合、裝配，進而為用戶提供多元的服務項目。該系統能夠對功能單元進行封裝處理，創建單獨的服務項目，整個操作過程簡潔、透明，形成具有擴展性的服務中心，為用戶提供多種功能強大的系統服務。服務系統設置專業的服務工具，用于服務注冊、評估及查詢等操作。

（4）流程系統。流程體系貫穿軟件開發子系統的始終，主要包括工作流、業務與頁面邏輯流等。軟件開發子系統能夠對流程中分離的功能單元進行抽象化處理，轉變為不同的流程構件，用戶根據農業生產的實際需求，對各個流程構件進行自由裝配、組合，能夠對不同業務流程進行模擬操作和運行，保證各項業務流程能夠順利進行。流程系統的流程模式眾多，主要包括多路流程、并發流程、分支流程、回退流程、會簽流程和循環流程等。

（5）應用系統。該系統也稱之為工具系統，能夠為農業信息化應用軟件的開發、設計等提供多種工具，如權限管理、日志管理、接口管理及配置管理等。應用系統的人機交互界面良好，用戶能夠根據農業發展實際需求，運用各種工具進行軟件開發和設計。

3.3 個性化服務子系統

農業信息化應用體系的服務對象為涉農人員，不同涉農人員的需求不同，個性化服務子系統的創建，能夠為涉農人員提供個性化的服務，更好地滿足其實際需求，個性化服務子系統結構如圖5 所示。

圖5 個性化服務子系統結構Fig. 5 Structure of personalization service subsystem

（1）知識服務系統。隨著大數據時代的發展，現代農業逐漸向數字化、智能化發展，農業生產和經營發生了巨大的變化，眾多涉農人員的知識結構無法滿足大數據時代的新要求，限制了我國農業行業的快速發展。知識服務系統的創建，充分利用大數據獲取技術、大數據抓取技術、大數據采集技術，全面采集和整理農業網絡數據、農產品市場經濟數據、農業遙感數據、農業生產環境數據，形成類型多樣、富有價值的農業知識數據中心。同時，對各種農業數據進行深度挖掘，對各種農業大數據信息進行分類，將不同的農業知識推送給不同的涉農人員，為其制定相對應的培訓方案，提高所有涉農人員的培訓效果，幫助其掌握豐富的農業知識、先進的農業技術。涉農人員也可以檢索自己需要的農業知識、數據，有針對性地提高自己的農業知識理論水平和專業技術水平。

知識服務系統的創建，能夠實現不斷擴大農業知識傳播速度、輻射范圍和服務范圍，有效發揮農業信息化應用體系的作用，進一步加快我國農業信息化發展進程。以精準施肥知識服務為例，涉農人員可以通過知識服務系統檢索測土配方施肥的相關知識，如土壤養分數據、測土配方參數、施肥時間和施肥位置等數據。為了方便涉農人員學習和記憶，還可以通過微博、微信、短信實現精準施肥知識的分享、共享，更加方便地學習和掌握精準施肥的各個要點，既能增產增收，同時又能降低化肥對環境造成的污染。

（2）農產品營銷服務系統。農業大數據和農產品銷售的聯合，能夠為實現農業產品銷售開拓新的路徑，實現精準化和多元化銷售。農產品營銷服務系統主要包括以下3 個方面。

電商銷售服務。電商平臺在農產品銷售領域的運用越來越廣泛，為了提高農產品電商銷售服務的針對性，需要充分利用大數據技術的優勢，對電商農產品銷售用戶進行精準識別和精準銷售。對于喜歡用拼多多的用戶，則通過拼多多推送農產品信息；對于喜歡用京東的用戶，可以在京東登陸頁面、首頁等推送農產品信息。借助電商平臺進行農產品廣告的精準推送，既能夠提高廣告推廣的準確性，又能夠降低營銷成本。

新媒體營銷服務。在大數據時代背景下，各種新媒體得到廣泛運用，采用抖音、快手等短視頻平臺銷售農產品，能夠充分發揮短視頻平臺傳播范圍廣、推送精準等諸多優點，還可以采用定期舉辦優惠直播活動的方式，為消費者提供多種多樣的農產品。值得注意的是，新媒體營銷雖然方便、快捷，但是需要注意把握好直播的頻率與方式，向消費者推送價格便宜、品質良好及熱度高的農產品，進而獲得更多消費者的青睞。

個性化營銷服務。繁雜、海量的農產品，類型眾多、形式復雜的營銷方式，會導致消費者產生眼花繚亂的負面情緒，為了能夠脫穎而出，吸引更多消費者的青睞和目光，則需要采取個性化的銷售服務方式，如會員店營銷模式，消費者開通店鋪的會員，能夠獲得更加優惠的農產品和相關福利；再如線上線下結合營銷模式，消費者在線上選購，在線下體驗和品嘗，能夠將消費者變成“粉絲”，提高其對農產品的忠誠度、黏度等，既能夠滿足不同消費者的消費需求，又能夠提高農產品銷量。

4 結束語

農業和大數據先進技術融合，通過數據獲取技術、數據采集技術、數據抓取技術、SOA 技術、構件技術，能夠為農業信息化應用體系的創建提供多元的技術支持。本文創建的農業信息化應用體系，包括數據庫、軟件開發及個性化服務等子系統，并且各個子系統還包含多種三級子系統，各子系統的功能與服務相互融合，能夠為實現農業信息的共享、交流提供便利，為推動農業的精準化、智慧化、數字化發展提供保障。