大数据在智慧农业中的应用研究

大数据在智慧农业中的应用研究

徐泽辉

 东北林业大学   黑龙江省哈尔滨市  150040

摘要：“大数据”已成为当前我国发展的一个热点，对于农业领域也不例外，如何借助大数据实现对农业生产的精准化管理与控制，提高农业生产的智能化水平，推动传统农业向智慧农业转变，是当前我国农业发展面临的一个重要课题。本文从大数据、智慧农业两个方面进行了阐述，指出了智慧农业对大数据技术的需求，以及大数据在智慧农业中的应用模式、存在问题以及未来发展方向，希望能为我国智慧农业的发展提供一些参考。

关键词：大数据；智慧农业；应用研究

当前，我国已成为世界第二大经济体，经济发展的基本特征是工业化、城镇化和农业现代化同步发展。在此背景下，农业的发展不仅要与经济社会同步发展，而且要为实现国家的可持续发展奠定基础。当前，我国农业的发展主要存在以下几个问题：（1）农业科技含量低、技术水平低、劳动者素质偏低，农业生产效率不高；（2）农业现代化水平低、集约化程度低，难以适应现代经济社会的发展；（3）我国农业生产环境破坏严重；（4）农产品质量安全问题突出。在此背景下，对现代农业进行升级改造已势在必行。一方面可以通过提高科技水平来促进传统农业向现代农业转变；另一方面可以通过智能化技术实现对传统农业的升级改造，从而推动传统农业向智慧农业转变。而大数据技术可以有效地实现这两方面的结合。因此，在未来智慧农业发展过程中，大数据技术将会起到至关重要的作用。

一、大数据、智慧农业概述

大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据已经成为继计算机、互联网之后，影响经济社会发展最重要的新变量之一。智慧农业是利用现代信息技术和互联网技术，以信息采集与集成、数据处理与分析、智能控制和决策管理为核心，以农作物生产过程的智能感知与自动化控制为重点，在农业生产过程中实现作物的精准栽培管理、病虫害智能化监测与防治、农产品质量安全监管、农业资源环境优化等，从而达到增产增收、提质增效、生态保护和可持续发展的目的。智慧农业的目标是构建科学合理的技术体系，实现农业生产智能化、经营网络化、管理精细化和服务便捷化，推动现代农业转型升级。

二、智慧农业对大数据技术的需求

农业作为我国的基础性产业，其发展水平不仅与我国的经济水平、科技水平密切相关，而且与人们的生活水平息息相关，因此，农业信息化和智能化已成为未来农业发展的趋势。在新形势下，智慧农业将是未来农业的发展方向。智慧农业是以物联网、云计算、大数据等为代表的信息技术和互联网技术与农业深度融合的产物。通过物联网技术，将各类传感器嵌入到农业生产过程中，通过物联网实现对作物生长环境、作物生产过程等信息的采集；利用云计算技术和网络技术对数据进行处理，实现对数据的分析、预测与决策；利用大数据技术对数据进行分析挖掘，实现对农作物生长过程中关键要素信息的采集、处理和应用。智慧农业需要大数据支撑。一方面，在生产管理方面，农业生产过程中存在大量与数据相关的信息，这些信息不仅可以用来指导生产，还可以作为农业资源配置、农业决策等方面的参考。因此，在智慧农业中需要实现对海量数据的收集、存储和处理；另一方面，在经营管理方面，通过利用大数据技术可以实现对农产品市场变化与消费者需求的预测；最后在决策方面，通过大数据技术可以实现农产品市场供求平衡、市场风险预警以及农产品价格分析等。随着智慧农业不断发展和成熟，其对大数据技术的需求也越来越高。一方面是数据采集处理的需求越来越高；另一方面是大数据应用带来的价值需求越来越高；最后是信息安全的要求越来越高；这几方面共同构成了智慧农业对大数据技术应用的需求。

三、智慧农业中的大数据应用模式及存在问题

智慧农业的应用模式主要包括四种，分别是基于云计算技术的农业信息化应用模式、基于物联网技术的智慧农业应用模式、基于大数据分析技术的智慧农业应用模式和基于传感器与数据采集技术的智慧农业应用模式。目前，大数据在智慧农业中的应用主要集中在针对于环境监测与控制、作物栽培管理、病虫害防治、精准种植和动物养殖管理等几个方面。数据采集是数据处理和分析的基础，通过采集装置获取环境参数数据，例如土壤温度、湿度、pH值等，并将其存储到服务器中；利用传感器采集作物生长过程中的环境参数数据，例如土壤水分、养分等，通过互联网将数据传输到服务器中；利用数据库对采集到的数据进行分析，进而形成决策结果；利用数据分析技术进行决策控制。上述几种应用模式都是将大数据技术与传统农业进行结合，通过采集、处理和分析得到环境参数和作物生长参数，并依据这些参数调整生产过程。大数据技术在智慧农业中的应用还存在一些问题，如农民缺乏信息意识，对大数据技术缺乏了解；对大数据技术的成本问题重视不够；对大数据技术缺乏深入研究与应用；大数据技术的标准化与规范化不完善；大数据处理人才缺乏等。

四、未来发展方向

（1）进一步提升大数据技术在智慧农业中的应用水平，提升大数据技术在农业领域的应用效果，通过大数据技术来获取农业领域的整体发展状况，为智慧农业提供全面、准确的信息服务。（2）加强大数据技术与智慧农业的融合，通过大数据技术来提高对农作物生长状态、病虫害等情况进行监测与控制的能力。（3）加强大数据技术在智慧农业中应用的法律法规建设，保障大数据在智慧农业中应用的合法性。（4）建立一套完整的、适用于我国国情的智慧农业大数据标准体系，为我国智慧农业提供标准化服务。（5）加强大数据人才队伍建设，通过各种途径来提高我国智慧农业大数据领域专业人才的数量与质量，为智慧农业大数据技术的应用提供人才保障。

五、结语

在我国，发展农业具有十分重要的现实意义。人类对食物的需求日益增长，农产品产量的负担就越重。因此，增加粮食生产，以适应市场的需要，已成为我国当前面临的重要问题。要想达到增产目的，就必须跟上时代的步伐，在大数据的支持下，不断地进行农业发展模式的创新，不断地更新生产方式。实现自动化农业、信息化农业的发展。以增加产量，降低成本和降低污染为目标，推动新型大数据技术在农业生产中的运用。

参考文献:

[1]戴小文，漆雁斌，陈文宽.农业现代化背景下大数据分析在农业经济中的应用研究[1.四川师范大学学报2015(3):103-104.

[2]谭长国.大数据农业的发展现状、问题与对策[J].商业经济，2016，(12):71.