云计算技术在智慧农业数据管理中的应用研究

云计算技术在智慧农业数据管理中的应用研究

肖杨

新疆通信规划设计院有限责任公司　新疆　乌鲁木齐830000

摘要：本文探讨了云计算技术在智慧农业数据管理中的应用。首先分析了其意义，指出其提高农业生产效率、降低成本的重要性。然后探讨了在实际应用中存在的问题，包括数据采集、质量控制和安全性等方面的挑战。最后提出了加强基础设施建设、优化数据管理和加强安全保护等措施。这些努力将促进智慧农业的发展，推动农业生产向更加智能、高效的方向发展。

关键词：云计算、智慧农业、数据管理、安全性

引言：

随着信息技术的不断发展，云计算技术在各个领域都展现出了强大的应用潜力。在农业领域，智慧农业作为一种新型农业生产模式，正逐渐引起人们的广泛关注。其中，云计算技术在智慧农业数据管理中扮演着重要的角色，为农业生产提供了新的思路和技术手段。本文将探讨云计算技术在智慧农业数据管理中的应用意义、面临的问题以及解决措施，旨在促进智慧农业的发展，提升农业生产的效率和质量。

一、云计算技术在智慧农业数据管理中的意义

（一）促进农业生产效率提升

伴随着农业信息化技术的持续发展，农业相关信息正在迅速增长的趋势，这些信息包括了土壤含水量、气候变迁、作物生长状况等多个方面，对农业的生产和管理安排发挥了重要作用。借助云技术，智能农业的数据处理问题得以全新的解决之道，将农学领域的大量数据移至网络存储平台，这样一来，数据的集中存储与快速查找便得以实现，从而在很大程度上提升了数据加工与分析的效率，此举不仅助力农业实现智能化、精细化的管理模式，还显著提升生产效能，促进农业连续发展提供了坚实基础。

（二）降低农业生产成本

面对农业数据大幅增长所带来的挑战，传统的数据处理方法常常显得难以应对，不仅影响了数据的有效使用，也导致生产成本增加，借助云端计算技术，我们找到了一条应对这一问题的新路子。将农业生产相关信息储存在网络平台，实现了信息整合管理与快速计算，明显提升数据使用效率和计算速度，此举不但减少了农情信息管理的成本，还让农业产出获得了显著的经济利益，促进了农业生产朝着智能化发展、高效率进展的目标迈进。

（三）推动农业可持续发展

依托云技术的强大数据处理能力和分析能力，智能农业得到了关键性的技术增强，通过高级数据处理技术和智能算法，能够充分挖掘农业数据隐藏的价值，为农业出产给予准确的决策辅导。此举不仅有利于农民改进种植方法，提升作物产量和质量，而且能够实现充分利用资源，降低无谓损失，进而降低成本，精确的决策辅助工具，能让我们的农作物的种植与养殖稳定增长，走向更加绿色、高效、降低成本的道路，为农业的长期进步打下坚实基础。

二、云计算技术在智慧农业数据管理中的问题

（一）从业的采集和传输存在一定难度

在乡野地带，搜集与分配农业资讯遇到众多困难，首先，网络覆盖不充分引致了传感器数据捕获及上传的难题，在农作生产过程，由于网络信号不稳定，使农民主观监测与上报农作生长状况遭遇障碍，从而妨碍了农业生长信息的正确获取与应用。在广袤的乡村地区，所处的地形地貌与人类行为带来的影响使得配备的传感器容易受到双重挑战，进而影响数据精准获取，使得收集的信息质量不稳定，不同农民在接纳新技术应用方面表现各异，其技能水平亦有所不同，因而针对性的培育及指导是必不可少的，要想破解农村农业数据收集和传输的问题，关键得增强农业基础设施的优化，提高农民的科技理解，从而推动农业信息化的全面提升。

（二）质量往往会受到设备的限制

农情信息的质量和准确度是决定数据分析能力和决策支持效果的关键，然而，农业生产领域在搜集数据时，往往受限于设备限制，从而导致数据质量未达到预期，首先，乡村地带环境多变复杂，天然条件和人为要素可能影响数据采集设备的正常工作，从而引起数据搜集过程中的数据噪音干扰。在农业数据收集过程，常会出现数据不完整的问题，这往往是由于仪器设备故障或操作者操作不慎引发的，各种数据采集设备之间的互相协作和稳定运行，直接关系到所搜集资讯的一致性和完整性。为确保农业资讯的精准与真实，不断对数据采集设备进行技术提升和效能改善，强化设备的保养与监控，从而提升数据搜集的稳固性和可靠性，利用先进的数据清洗和精确校正手段，对采集到的数据进行全面梳理，提升数据质量，保证数据分析和决策制定的安全性。

三、云计算技术在智慧农业数据管理中的措施

（一）完善农业数据采集和传输设施

加强农村地区网络基础设施建设，是提升农业数据采集和传输效率的重要举措。通过增设网络基站、铺设光纤等方式，可以提高农村地区的网络覆盖率和传输速度，为农业数据的采集和传输提供更可靠、更高效的基础支持。例如，中国政府实施的“宽带中国”战略，致力于推动全国各地的宽带网络建设，其中包括农村地区的网络覆盖和提速工程。通过这些举措，农民可以更方便地利用互联网技术获取农业信息，提升生产管理水平，促进农业生产的现代化发展。

（二）优化农业数据质量控制

加强对农业数据采集设备的监控和维护是确保农业数据质量和可靠性的关键举措。通过建立健全的监控系统，可以实时监测采集设备的运行状态和数据采集情况，及时发现并解决设备故障和数据异常情况。同时，定期进行设备维护和保养，包括清洁、校准、零部件更换等，提高设备的稳定性和准确性。例如，美国农业部推出的农业气象站监测项目就是一个成功案例。该项目通过部署农业气象站网络，实时监测气象数据，为农民提供准确的气象信息，帮助其科学决策和精准管理农业生产，提高了农业数据的可靠性和实用性。通过这些举措，可以有效提升农业数据的质量和可靠性，为智慧农业的发展提供坚实的数据支撑。

（三）加强农业数据隐私和安全保护

建立完善的数据安全管理机制对于保护农业数据的隐私和安全至关重要。该机制包括采取加密、权限控制等措施，以确保农业数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性。通过加密技术，对数据进行加密处理，防止未经授权的访问和窃取。同时，通过权限控制，对数据的访问权限进行严格管理，只有授权用户才能获取和处理数据，有效防止数据泄露和被恶意篡改的风险。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）规定了对个人数据的保护措施，要求企业采取必要的安全措施保护数据的隐私和安全。通过建立这样的数据安全管理机制，可以有效保护农业数据的隐私和安全，提高数据的完整性和可信度，为农业生产和决策提供可靠的数据支持。

（四）促进技术创新和人才培养

加大对智慧农业数据管理技术的研发投入是推动农业现代化发展的关键一步。通过加强人工智能、大数据分析等先进技术在农业领域的应用，可以实现对海量农业数据的高效处理和深度挖掘，为农业生产提供精准决策支持。同时，培养具有相关技术和管理能力的专业人才也至关重要，他们能够运用先进技术，结合农业实践，提升农业数据管理的水平和效率。例如，中国在农业领域推广了“互联网+农业”模式，利用人工智能、物联网等技术实现了智慧农业的全面升级。这种模式不仅提高了农业生产效率，还为农民提供了更多的就业机会，促进了农村经济的发展。

总结：本文探讨了云计算技术在智慧农业数据管理中的应用，指出其在提高农业生产效率、降低成本等方面的重要意义。同时，分析了实际应用中存在的问题，包括数据采集、质量控制和安全性等方面的挑战，并提出了加强基础设施建设、优化数据管理和加强安全保护等措施。通过这些努力，将推动智慧农业的发展，实现农业生产向更加智能、高效的方向迈进。

参考文献：

[1]熊纯,杨博雄.基于智慧农业的生态旅游的应用研究[J].电脑知识与技术:学术版, 2021, 17(23):3.

[2]丁永辉.面向智慧农业的异构无线网络技术应用研究[J].北方工业大学[2024-04-24].

[3]李尤丰,王智钢.基于动态云的智慧农业架构研究[J].  2022(3).