大數據驅動的農業數字化工作探索與創新

王小澗

（江蘇省沭陽縣農業信息中心，江蘇 沭陽 223600）

農業作為我國支柱型產業，正處于農產品供不應求、資源短缺、生態安全脆弱、生物多樣性持續下滑等階段。我國作為農業大國，要想實現農業現代化，主要在于科技進步。將大數據與農業相融合，不但有利于實現農業數字化、智能化、科學化與及時化發展，還能促進農業生產經營形式轉型升級。我國2018年中央一號文件強調，要大力發展數字化農業，實現智慧農業與水利工程。實現農業信息化，是未來社會經濟發展的重要趨勢。

1 國內外數字農業發展現狀

1.1 發達國家數字化農業發展現狀

發達國家和發展中國家在發展數字農業的道路上存在著差異。隨著農業大數據技術的快速發展，計算機與互聯網技術與農業的融會貫通，數字化技術在農業產業中占據不容小覷的地位，成為各國農業發展的必經之路。發達國家的數字農業發展目標是把農業和食品行業納入現行的數字發展戰略，幫助工業和社會變革。發達國家的農產品產業鏈比較完善，農場規模也比較大，利用這些優勢，可以為農業的數字化賦能提供更大的空間。舉例來說，法國一家名為 Naio Technologies的機器人公司開發了一款能夠非常精確地幫助農戶除草的農用機器人。在發達國家，這樣的數字化技術革新，使得本地的農產品供應商和銷售商都能提高生產效率、節省勞動力和推動農業的轉變。英國也將大數據技術應用于農業領域，通過利用傳感技術、數字化技術、空間地理技術，實現“標準種植”與“精準養殖”，朝著農業數字化發展方向邁進。美國尤為重視大數據局勢在農業發展中的應用，政府部門利用資本市場與運營相結合的投資模式，將信息化建設貫穿于農業發展的方方面面，構建規模與影響力較大的信息數據服務中心，加大了在農業信息網絡、農業信息技術應用、農產品的開發與利用等方面的投資建設，有利于提升農業整體發展水平。伴隨著大數據技術的機遇性發展，許多企業也將眼光聚焦在此領域。20014年，Andressen Horopwizu等公司為土壤抽樣分析服務商soulim投入了1800萬美元，后者充分利用大數據技術對化肥投入量與使用量問題進行分析研究，進一步幫助農民降低農產品的生產成本，提高產品輸出。

1.2 發展中國家數字農業發展現狀

在發展中國家，以基礎的電子技術為基礎的農業發展提供支撐，是實現農業數字化的重要途徑。發展中國家的數字基礎設施建設水平與發達國家相比仍處于較低的水平，尤其是在以農業為主導的農村，其民眾的文化素質相對較差。這些都是限制發展中國家農業數字化技術應用的主要原因。所以，在發展中國家，如何完善農業基礎設施，已成為農業信息化的主要方向。比如，在肯尼亞，一款名為M-Farm的移動應用程序向當地的農民提供了關于農業的價格信息，從而使他們能夠更好地了解市場，有效地幫助他們制定計劃，并為農民增加收入。在發展中國家，基礎的電子技術服務為農民提供了實實在在的利益，同時也為今后的農業數字化改造鋪平了道路。我國目前已經初步構建了數據采集、信息傳送、數據展示結構體系。而農業生產資料的獲取方式主要有GIS、傳感器、射頻識別、無線探測等。通過上述多種技術手段，可以實現對作物生長各個時期的實時監測和預警，從而得到一系列連續的時序影像。農業大數據正快速向前發展，延長了農產品產業鏈，為未來農產品結構轉型升級奠定了良好的基礎。目前常用的農業大數據主要有關系結構數據、半結構數據和無結構數據。由于其自身的特點，許多農業資料都是以衛星云圖、音頻、視頻、數字等非結構化的形式存在。從農業數據資源的領域劃分上，可以將農業數據劃分為農業生產數據、資源環境數據、農業市場數據和消費數據、農業數據和糧食安全數據。農業生態資源評價、生態環境評價和自然災害評價是以遙感圖像為主要手段，而遙感圖像的解析度也在不斷提高。農產品庫存、流通和消費數據的采集，主要采用二維碼技術、射頻識別技術和經驗模式，通過移動終端、電腦顯示等手段進行分析和采集。隨著近幾年智慧農業在我國得到長足發展，2016年我國智慧農業的產業規模已達到4500億元，2017年達到6000億元。智慧農業技術已被廣泛應用于各行各業當中，例如水產養殖、畜牧養殖、溫室種植、農產品質量安全追溯等，具有非常廣闊的上升空間。

2 農業大數據在現代農業的應用現狀

由于我國農業在大數據等方面應用起步較晚，其運用的方式與效果還未經過時間的檢驗。所以在現代化農業發展進程中存在諸多問題，對現代化農業發展造成了嚴重的威脅。第一，數據分析是農業大數據處理流程的中心部分。對數據的分布性與異構性進行屏蔽，堅持局部系統的自治性與完整性，是實現數據高效，安全運輸和傳輸的重要技術問題。在采集數據時，由于數據量太大，所以必須對數據進行過濾和分析，以保證數據的準確性和可靠性。由于農業大數據具有異構性的特點，面臨的棘手問題也是來自多個領域的，其數據信息，標準管理與結構形式都存在較大的差異。傳統的關系數據管理技術在擴展性方面受到了巨大約束，無法勝任大數據研究分析等任務。如何將異構性的數據進行統一的存儲與管理，是當下農業數字化發展中的核心問題。第二，農業大數據發展到今天，云計算儼然成為大數據處理的重要工具，云計算的特點被要求具有時效性與準確性，使其不但可以適應大數據的處理平臺，還可以兼顧時效性和準確率，成為未來將要研究的首要問題。第三，受傳統的農業運作方式的影響，其工作人員信息化水平較低，導致在農業發展過程中缺乏技術型人才，對農業大數據產生了極大的阻礙。另一方面，由于傳統的農業大數據應用大多依賴于第三方企業，而第三方企業往往缺乏對農業的知識，難以將這些信息與實際的農業發展相結合，從而導致數據的處理和分析與實際情況不相符。第四，農業大數據的應用也離不開大量的資金支持，資金的匱乏也會給它帶來負面的影響。在應用農業大數據的過程中，盡管存在著諸多問題和挑戰，但它的發展卻是符合時代發展趨勢的正確抉擇。

3 大數據驅動下農業數字化發展創新舉措

3.1 培訓專業的技術人員

在大數據科技水平不斷運作與提升的今天，農業大數據的應用逐漸興起。由于我國現代化農業發展地域位置較為偏僻，因此，數字信息技術的普及率較低，導致農業大數據應用中的技術人員短缺。例如山東臨沂某部門的農業發展在經濟發展中占有舉足輕重的位置，但由于缺少對農業大數據應用的專業人員的引導，導致農村信息化建設面臨著很大的障礙。要想強化農業大數據應用，提高農業發展的科技含量，就需要加大科技人才的培養力度，讓農民了解到信息技術在農業生產中的重要作用。同時，地方政府也要通過政策、福利、獎勵等手段，引導農業信息化應用于現代農業，提高農業現代化水平，確保地方農業發展的正確方向，提高農業發展的質量和效益。同時，各級政府要充分發揮農民參與智能農業的積極性，積極參與到農業信息化建設中來。大力推進新型職業農民的培養與教育，培養一支有創新精神、有創業意識的新型職業農民隊伍。要充分發揮現有的基礎教育、職業教育、高等教育系統的作用，大力推廣農業信息化，在全國范圍內建立起由政府主導、教育部門牽頭、多方參與的新型農村科技人才培養體系。國家還可以鼓勵農民學習農業大數據，讓他們能夠更好地利用農業大數據，提高農業生產的效率。

3.2 構建農業大數據平臺

農業大數據平臺是開展精準農業的“指揮官”，通過存儲上傳信息，進行分析關聯，精準指導其農業生產。首先，研發基于空間信息管理的分析軟件，農田信息采集由于GIS接口；農業管理、分析、決策和專家系統軟件是農業領域應用的軟件開發處理技術。要想解決軟件之間交換接口問題，使得信息可以實時同步與共享。可以建設土壤信息、作物信息、耕地信息等精準農業基礎數據庫。其次，農業大數據在現代化農業應用過程中受技術、條件等各種因素的影響，對信息收集分析以及安全等方面存在很大的漏洞。構建農業大數據平臺將其與各地農業數據平臺相互銜接在一起，增強各地與農業之間的關聯，為對方提供一定的參考作用。最后，通過建立農業大數據信息平臺，可以有效地提高信息采集的效率，使數據在最短時間內匯集在這個數據平臺上，為農業生產的發展提供充分的數據和信息。同時，該數據平臺也是數據處理平臺，不同地區的農產品數據處理方法不同，此平臺可以將不同地區的信息進行整合，從而提高農業大數據的應用效率。要注意，農業大數據的安全性還有待提高，在應用于農業大數據的時候，必須要加強防火墻的設計，保證農業大數據的安全性，避免信息的丟失和泄露。同時，政府還需要健全相關的法律法規，建立健全的制度，以保證農業大數據在農業生產中的應用，確保農業大數據在實際應用中的安全。

3.3 開展“四項”原則

“四項”原則包括了政府引導原則、市場主體原則、多元投入原則與多方協同原則。

多元投入原則指的是由于三大工業結構的調整，使服務業受到越來越多的關注，而農業比重逐漸降低，而我國的現代化農業卻受到了中央領導的高度關注。農業企業的數字化經營必須做到多元化，任何一方的投資都不能忽略。在人力資源方面，則是根據農業企業需要的優質人才，來決定在未來的數字農業中，如何培養和儲備優質人才，以滿足人力資源投入需求。在物力上，軟件為重點，以更新、優化等方法，保證物力與資源的及時投入。

多方協同原則是指農業企業要實現以大數據為基礎的數字化經營，必須堅持多方協作的原則，重視各主體的作用。政府部門、農業行業農業企業等部門要按照多方協作原則分別承擔責任。政府要從宏觀的情況出發，根據客觀的現實情況，對農資企業的產業進行調控和調控。農業是我國三大產業之一，必須重視新一輪農業的體制變革，不僅要對產業自身的資料進行精確的分析，還要利用大數據進行深入的分析。而農業企業則是在國家政策的指導下，根據數字農業建設的客觀要求，對農產品及其相關服務進行有效的管理。

3.4 加強農作物的技術研究

首先，加強農田養分信息獲取技術，在研究過程中基于遙感、圖像識別、專用傳感器等農作物生長狀況動態監測技術，可以對農作物生長狀況、土壤肥力、農作物營養等狀況進行掌握與了解，有利于及時采取農藝管理措施，為農作為正常生長提供保障。其次，增強農田養分信息獲取技術，通過GPS技術，確定農田的空間信息，結合數據采集信息、土壤的含水量、氮磷鉀有機質和病蟲害分布特點等不同信息，為農業生產澆水、施肥、噴藥等提供決策載體。另外，加強作物營養檢測技術。利用光譜檢測技術對植物營養狀態進行檢測，相關人員也可利用冠層光譜的差異性，為高光譜以及多光譜遙感大面積檢測氮元素營養，提供有效手段。研究農作物葉光譜等信息技術，對農作物和葉綠素密度變化等情況進行實時監測，分析對比與作物養分供給之間的關系，及時掌握并診斷植物的營養狀況，為后續的精準配方提供決策依據。最后，加強智慧農業發展科技戰略，推動智慧農業是一個系統的工程，要加強農業科技研發、生產、應用、推廣等方面的協調，簡化科技項目審批程序，強化集成創新，統籌協調智慧農業發展所需的各項技術投入。通過建立“智慧農業”“大數據”等產學研合作項目、“創新基金”等方式，引導社會資本參與到“關鍵技術”的研究和突破，并加大科技創新力度。在科技資訊分享方面，政府應該率先建設全國智慧農業資料交換平臺，并在充分尊重知識產權的情況下，積極交換有關農業技術問題，為農業科研技術的應用提供反饋，促進農業科技成果的發展。

4 結語

綜上所述，在大數據驅動背景下，開展數字化農業管理是新時期農業發展的必然趨勢，不但可以提高農產品的安全與質量，還能顯著降低農業生產對生態環境的影響，極大地提升了農作物的經濟效益。因此，在信息技術快速發展的背景下，各部門相關單位還要使用不同的現代化科技手段，積極開展數字化交流平臺，并對數字化工作進行探索與創新，對綠色的農作物種植進行推廣和普及。讓更多的農民了解，并使用數字化技術，將其應用到現實生活。為農業發展提供良好的支撐。