大數據技術在農田規劃設計中的應用

摘 "要：隨著科學技術快速發展，大數據技術已經在各個領域得到充分利用，尤其是農田規劃設計方面，能夠為其提供更加準確的數據及更加高效的解決方案，保證農業生產的有效性和穩定性。因此，該文主要分析大數據技術在農田規劃設計中的應用，以期解決傳統農田規劃設計缺乏科學依據、效率低下的問題，更好地實現農業生產智慧化建設。

關鍵詞：大數據技術；農田規劃設計；永久基本農田；耕地保護；智慧化建設

中圖分類號：S126 " " " "文獻標志碼：A " " " " "文章編號：2096-9902（2023）19-0006-04

Abstract： With the rapid development of science and technology， big data technology has been fully utilized in various fields， especially in farmland planning and design， which can provide it with more accurate data and more efficient solutions to ensure the effectiveness and stability of agricultural production. Therefore， this paper mainly analyzes the application of big data technology in farmland planning and design， in order to solve the problem of lack of scientific basis and low efficiency in traditional farmland planning and design， and better realize the intelligent construction of agricultural production.

Keywords： big data technology; farmland planning and design; permanent basic farmland; arable land protection; intelligent construction

隨著信息技術的不斷發展，大數據技術已經成為農業生產中不可或缺的一部分。農田規劃設計是農業生產的重要工作之一，直接關系到農業生產的效益和質量。傳統的農田規劃設計往往基于經驗和常識，無法全面評估土地質量、氣候環境和作物需求等因素，導致農業生產中存在諸多問題，而大數據技術的出現，為農田規劃設計提供了更加科學、全面、高效的解決方案，通過對大量數據的收集、處理和分析，為農田規劃設計提供更準確的土地評估、作物種植、灌溉管理等方面的信息。還通過建立農田信息管理系統，實現對土地、氣候、水資源等方面的實時監測和分析，為農民提供更科學的種植管理建議。

1 "大數據技術概述

大數據技術是指利用計算機、互聯網、人工智能等技術手段處理和分析大量的、復雜的、多樣化的數據的一種技術，主要通過各種傳感器、設備、網絡等手段，收集大量的數據，包括結構化數據和非結構化數據，然后將這些數據存儲在大數據平臺上，包括分布式文件系統、數據庫等，進而對其進行批處理、流處理，應用機器學習、數據挖掘等技術，從中提取有價值的信息和知識，采用可視化的方式展現出來，方便用戶查看與理解[1]。大數據技術的應用范圍非常廣泛，包括金融、醫療、物流、電商及農業等各個領域，該文主要探究大數據技術在農業領域的應用，盡管在農業種植方面大數據技術的應用比較廣泛，成熟度較高，但是在農田規劃設計方面還不夠深入。傳統農田規劃設計主要基于傳統的經驗和常識，無法對區域內的研究對象實施全面調研與規劃，缺乏科學性和精確性，而大數據技術的應用可以建立農田信息管理系統，實時監測和分析土地、氣候、水資源等方面的情況，并通過各種標簽技術對農田特征進行識別，預測發展趨勢，幫助農業生產更加科學、高效，提高農業生產的質量和效益。

2 "農田規劃設計背景

農田規劃設計是指在綜合考慮農業生產、土地資源、生態環境及社會經濟等因素的基礎上，制定和實施農田利用規劃、農田整理規劃、農村土地利用總體規劃等，以達到優化農業生產布局、提高農產品質量和效益、保護生態環境等目的的過程[2]。《上海市城市總體規劃（2017—2035年）》中針對永久基本農田規劃，要求實施“農田保護與提升”措施，嚴格按照國家和上海市的規劃要求，加強永久基本農田保護，確保永久基本農田面積不減少。在城市建設過程中，要優先利用非永久基本農田地塊，保護永久基本農田，避免占用和破壞永久基本農田。同時，要積極實施農田提升工程，通過采用現代化的農業技術和設施，提高永久基本農田的生產力和可持續發展水平，保障城市的糧食安全。據了解，“十四五”期間，上海市耕地保有量為202萬畝（1畝約等于667 m2），永久基本農田保護面積為150萬畝，這意味著上海市將繼續加強對永久基本農田的保護和管理，確保其在城市化進程中不會受到破壞和占用，同時促進土地的高質量利用。

3 "大數據技術在農田規劃設計中的應用思路

3.1 "做好前期調研工作

將大數據技術應用于農田規劃設計中，具有較強的復雜性和綜合性，數據采集和分析是農田規劃設計的關鍵環節。在進行農田規劃設計之前，需要進行充分的前期調研工作，包括土地利用狀況、農作物種植情況、氣候條件、水資源狀況和土壤質量等方面的調查和統計，這些數據的采集和整理可以借助大數據技術，通過無人機、遙感技術、傳感器等手段進行數據的收集和處理，獲取全面、準確的農田信息。

3.2 "確定農田規劃設計要求

在農田規劃設計中，不僅要滿足現行相關政策法規、標準規范的要求，包括土地利用規劃技術、農作物種植布局技術、水資源管理技術等，了解現有的技術手段和方法，確定要求的技術指標和標準。同時，還要積極與相關部門及農戶進行溝通，了解他們對農田規劃設計的需求和期望，包括土地利用要求、農作物種植要求、水資源利用要求及生態環境要求等，以此科學利用大數據技術對農田規劃設計進行全方位的調整，確保后期規劃設計工作能夠順利實施。

3.3 "提升農田規劃設計的針對性

區域不同，農田面積、分布狀況及綜合整治的要求也會存在差異，這就需要在農田規劃設計的過程中，在前期調研工作的基礎上，進行針對性的設計，以保證農田規劃設計方案的科學合理性及有效可行性。首先，根據不同地區的農業產業特點和發展需求，確定農田規劃設計的重點和目標。例如，對于糧食主產區，可以加強糧食作物的種植布局和農田設施建設；對于特色農產品產區，可以優化農田規劃設計，提升特色農產品的生產能力和品質[3]。其次，考慮到不同地區的自然環境、氣候條件、土壤質量等差異，根據實際情況進行農田規劃設計。例如，在水資源豐富的地區可以進行灌溉農業規劃，而在水資源匱乏的地區則需要考慮節水農業規劃。最后，在農田規劃設計實施過程中，定期進行評估和監測，及時發現問題和不足，進行相應的調整和優化，提升農田規劃設計的針對性和適應性。

4 "農田規劃設計中大數據技術的應用策略

圍繞貫徹落實黨的二十大和2023年中央一號文件精神，按照《農業農村部關于下達2023年農田建設任務的通知》要求，結合《上海市高標準農田建設規劃（2022—2030年）》，農田規劃設計要根據“統籌兼顧、突出重點、先易后難、分類實施”的原則，綜合分析各地基本農田數量、質量和土地整治項目分布的特征，實施土地整治，2023年上海市農田建設任務清單見表1，對此下面探究如何合理應用大數據技術進行農田規劃設計。

表1 "2023年上海市農田建設任務清單

4.1 "農田規劃設計內容

4.1.1 "土地平整工程設計

通過大數據技術，可以對農田地形、土壤質量等數據進行收集、整理和分析，以獲取準確的農田地貌信息，明確土地整治類型，包括宜耕后備土地資源開發、土地復墾、土地整理等。根據這些信息，可以進行土地平整工程的設計，包括土地平整的區域劃分、平整程度的確定、平整方案的制定等，通過合理利用大數據技術，可以提高土地平整工程設計的準確性和效率[4]。

通過遙感技術和衛星圖像分析，可以獲取大量農田的地形數據，利用大數據技術對這些數據進行處理和分析，檢測田地表面凹凸不平、坑洼等問題，快速識別出平整度不達標的區域。同時，通過地理信息系統（GIS）和土壤數據庫，結合大數據技術，收集和整理土壤剖面數據，分析土壤層次結構和質量分布情況，確定是否存在未執行耕作層剝離再利用規定的情況。此外，還可以利用傳感器技術、物聯網技術和農業無人機等，獲取農田的實時監測數據，包括土壤質量、水分含量、作物生長情況等，結合大數據技術進行分析，識別出破壞耕作層和田間影響正常耕作的因素，如過度耕作、污染物等[5]。

4.1.2 "水利設施建設設計

在農田規劃設計中，水利設施的建設是一個重要的環節，大數據技術可以通過收集并分析水文、氣象等數據，預測不同地區的降雨量、水資源利用情況等，為水利設施的建設提供科學依據。同時，大數據技術還可以對水利設施的布局、規模等進行優化設計，以提高水利設施的利用效率和農田的灌溉效果。

利用大數據技術對相關的建設材料供應鏈進行監控和管理，實時追蹤材料的來源、質量和運輸情況，確保材料的合格性。同時，通過物聯網技術和傳感器數據，對設施建筑質量進行實時監測和評估，識別出不達標的問題。此外，還可以利用物聯網技術和傳感器設備，對農用井、泵站、節水設施等進行實時監測，收集大量運行數據，結合大數據技術進行分析，判斷設施的工程質量是否符合要求，是否正常運行。同時，通過監測灌排溝渠（管）的流量、水位等數據，識別出跑冒滴漏、淤塞等問題，對農涵、農橋等建筑物進行實時監測，及時發現損毀情況。

4.1.3 "農田作物種植設計

大數據技術可以通過收集并分析氣象、土壤、作物生長等數據，為農田作物種植提供科學依據。通過對不同地區的氣候、土壤條件等進行分析，可以確定適宜的作物種植類型和種植周期，并進行相應的農田規劃設計。此外，大數據技術還可以為農田作物的生長管理提供實時監測和預警，幫助農民及時采取措施應對病蟲害等問題。

4.1.4 "農田環境保護設計

農田規劃設計中，環境保護是一個重要的考慮因素，大數據技術可以通過收集并分析土壤、水質、氣候等環境數據，建立農田環境模型，通過對歷史數據和實時數據的分析，預測未來的農田環境變化趨勢，利用機器學習算法和深度學習技術，對農田環境進行復雜的模擬和預測，為農田環境保護設計提供科學依據。同時，基于大數據分析的結果，可以進行精準的農田環境保護施策和決策，通過分析農田環境數據，確定適宜的農作物種植、施肥、灌溉等措施，減少對環境的負面影響，并利用大數據分析技術提供決策支持，幫助農田管理者制定科學的環境保護政策和措施[6]。

4.1.5 "田間道路工程設計

田間道路工程是為了滿足項目區生產與生活需要而修筑的田間道路，在應用大數據技術時，可以利用GIS技術將大量的農田數據進行空間疊加和分析，生成農田道路規劃的基礎圖層，進而在地理信息系統中建立農田道路網絡，對農田道路的布局、長度、寬度等進行模擬和分析，提供農田道路規劃設計的依據。再利用智能算法和模擬優化技術，結合大數據的分析結果和農田道路規劃設計的目標，進行多場景的模擬和優化設計，通過模擬和優化，可以得到最優的農田道路規劃方案，提高農田道路的效益和可持續發展。

4.2 "數據庫建立

基于大數據技術建設的農田規劃設計數據庫如圖1所示。

圖1 "數據庫建立流程

4.2.1 "數據需求分析

首先確定需要收集哪些數據以支持農田規劃設計，包括基本農田劃定紙質圖件、土地利用現狀圖及調查底圖等，明確數據需求可以幫助確定需要收集的數據類型和來源。

4.2.2 "數據采集與整合

根據確定的數據需求，采取相應的數據采集方法，包括實地采集、傳感器監測、衛星遙感和公共數據集等方式，將采集到的各種數據進行整合，確保數據的一致性和完整性。進而進行目視判讀，可以根據基本農田保護片（塊）界限的特征和地類圖斑的信息，進行判斷和提取，如果基本農田保護片（塊）界限已經分割在地類圖斑中，可以直接提取土地利用數據庫中的地類圖斑界限，如果沒有分割，則需要進行判讀和轉繪，將基本農田保護片（塊）界限繪制到地類圖斑上[7]。

4.2.3 "數據存儲與管理

選擇合適的數據庫技術，如關系型數據庫或分布式數據庫，用于存儲和管理農田規劃設計所需的數據，考慮數據的結構和量級，以及后續的數據分析需求，對采集到的數據進行清洗和預處理，去除重復、缺失和異常值，進行數據格式轉換和標準化等。利用地理信息系統（GIS）軟件或遙感圖像解譯技術，從農田規劃設計的數據庫中提取地類圖斑的邊界信息，可以使用圖像分類、特征提取等方法，將不同地類的圖斑邊界提取出來。進而根據基本農田保護片（塊）的定義和要求，結合農田規劃設計的數據庫，進行目視判讀，判斷各個地類圖斑是否符合基本農田保護片（塊）的要求，如面積、形狀、連片性等。根據判讀結果，將符合基本農田保護片（塊）要求的地類圖斑進行合并，形成基本農田保護片（塊）層數據。

4.2.4 "拓撲處理與入庫

在生成的基本農田保護片（塊）層數據中，進行拓撲處理。拓撲處理是指對地理要素之間的拓撲關系進行檢查、修正和建立的過程，可以使用GIS軟件提供的拓撲修復工具，確保基本農田保護片（塊）的邊界相連、不重疊等。然后將經過拓撲處理后的基本農田保護片（塊）層數據入庫，可以使用數據庫管理系統（如MySQL、Oracle等）進行數據入庫操作，創建相應的表格和字段來存儲基本農田保護片（塊）的邊界和屬性信息。同時，利用GIS軟件中的可視化工具，將基本農田保護片（塊）層數據進行可視化展示。可以創建地圖，將基本農田保護片（塊）的邊界用不同顏色或樣式表示，可以添加圖例和比例尺等元素，使展示結果更加直觀和易于理解。最后，根據分析過程和結果，生成報告和文檔，記錄、分享分析過程和結果。報告和文檔可以包括數據來源、分析方法、結果展示和分析結論等內容，以便于他人理解和使用。

通過以上步驟，可以建立一個基于大數據技術的農田規劃設計數據庫，這樣可以充分利用大數據的優勢，如高效處理大規模數據、發現隱藏的模式和關聯等，為農田規劃設計提供更準確、全面和可靠的數據支持。

5 "結束語

大數據技術在農田規劃設計中的應用可以幫助農業部門和農田規劃設計人員更好地了解農田的實時情況和變化趨勢，提供科學依據和決策支持。通過數據收集、存儲、清洗和整合，以及數據分析和動態化監測系統的開發，可以實現對農田的全面監測和管理。大數據技術在農田規劃設計中具有巨大的潛力和應用前景，可以為農業生產的可持續發展和農田資源的合理利用提供重要支持。隨著大數據技術的不斷發展和完善，相信其在農田規劃設計領域的應用將會越來越廣泛，為農業現代化進程作出更大的貢獻。

參考文獻：

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