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供水新聞

大數據在智慧農業中的應用

字體: 放大字體  縮小字體 發布日期:2016-10-28  瀏覽次數:708
     近年來,農業大數據的研究和應用引起社會各界及國家的密切關注。不可否認,互聯網的滲透開始顛覆傳統的農業模式,傳感器、物聯網、云計算、大數據不但顛覆了傳統的手工勞作方式,也打破了粗放式的傳統生產模式,轉而邁向集約化、精準化、智能化、數據化。目前的物聯網、大數據等技術已經涉及到耕地、育種、播種、施肥、植保、收獲、儲運、農產品加工、銷售、畜牧業生產等各環節,可以實現對作物種植、培育、成熟和銷售等環節的管理。
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在市場經濟下滑的大環境下,市場競爭激烈、農產品銷售困難的情況下,農業大數據越來越重要。在整體解決方案中,通過采用物聯網傳感器技術采集作物的數據信息,并將數據反饋至云平臺中,滲透到農業生產經營的各環節,為管理決策提供依據。

那么,我們首先就來搞懂農業大數據是什么?

農業大數據是大數據理念、技術和方法在農業的實踐。農業大數據涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等各環節,是跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘,以及數據可視化。

結合農業本身特點以及農業全產業鏈切分方式,農業大數據可以分為四類:農業環境與資源大數據、農業生產大數據、農業市場和農業管理大數據,基本囊括從產到銷全過程。農業大數據由結構化數據和非結構化構成,包括土地信息數據,如土地位置、地塊面積、海拔高度等;環境信息數據,如氣象數據,土壤水分數據,溫濕度數據等等;作物信息數據,如作物長勢數據,病蟲害數據等等。

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隨著農業的發展建設和物聯網的應用,農業大數據的應用也越來越廣泛,發展農業大數據迎來重大機遇。

那么,接下來我們就來解析農業大數據用在哪里?

從農業市場需求來看,農業大數據可以用于指導農事生產、預測農產品市場需求,輔助農業決策,以此達到規避風險、增產增收、管理透明等預期目標。

從農業生產環節來看,農業大數據可以利用傳感器采集氣候、土壤大數據,提供農戶最佳化的栽種管理決策,協助農民有效管理其農地,并讓農民從每一顆種子中提取最高的價值,降低農業成本。

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從來農業整體走向來看,通過分析實時環境數據,可以得到農作物當前的長勢、地塊信息等;通過算法模型可以預測未來環境趨勢走向,可以得到精確的未來氣候走向、病蟲害趨勢等;通過分析環境數據整體走向,可以得到精確種植建議、管理指導。

運用農業大數據具體能為農業帶來什么好處?

下面老劉數據論道(ID:shujulundao)專欄供稿人就來為大家解析下:

精準生產——預測市場需求

我們經常會看到或聽到農戶農產品滯銷,瓜果蔬菜賤賣或爛在地里的新聞,其實原因歸咎于市場供需問題。同時,也會出現出現“蒜你狠”“姜你軍”“豆你玩”的供小于求的情況。其實如果能把農業生產過程中的數據匯總起來,要想合理生產實現“供需平衡”并非難事。

比如說,今年安徽某農場葡萄產量高,在當地的市場需求量卻很小。通過大數據數據采集發現山東某地葡萄的市場需求高,那么農場管理人就可以盡早聯系山東地區的銷貨商,將葡萄售往山東地區。并且,農場主可以提前通過大數據平臺采集的消費者需求報告,進行市場分析,提前規劃生產,降低生產風險,幫助農戶在農事方面做出更明智的決策。

自動化生產——農業環境監測

通過農業大數據,可以通過傳感器對農作物的生產環境進行檢測從而感知農作物的生產。通過采集農作物生長環境中的各項指數數據,再把這些采集的數據放到本地化的或云端的數據中心,從而對農業生產的歷史數據和實時監控數據進行分析,提高對作物種植面積、生產進度、農產品產量、天氣情況,氣溫條件,災害強度,土壤濕度的關聯監測能力。

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比如系統監測一號大棚的土豆土壤濕度不足,那么就可以及時填充土壤濕度,比如監測三號大棚的辣椒色澤淺,那么就可以通過數據分析出原因,如果是缺乏養分那就需要及時的施肥。試想如果在作物的生長過程中,氣候災害可以得到規避及科學有效防治措施,種植方法可以得到有效指導,那么隨之而來的將會是產量的穩產甚至提高,從源頭上提高農業生產效率。

供應鏈追蹤——實現農產品可追溯

食品安全是當下國人持續關注的焦點,在美國,每年約有7,600萬人患上食源性疾病,導致5,000例死亡。在發達國家,40%的食物被丟棄,包括10%到15%的農產品。隨著農產品供應鏈的延長以及不良商家的投機倒把,追蹤和監督農產品變得越來越重要。

利用農業大數據技術平臺,可以實現從田間到餐桌每一個過程的追蹤。

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大數據正在被用來改善各個環節,農產品生產商、供應商和運輸者使用物聯網傳感器技術、掃描設備和分析工具來監控收集供應鏈的相關數據。比如生產和運輸過程當中的農產品的品質可以通過帶有GPS功能的傳感器進行實時監控,有助于預防食源性疾病和減少供應鏈浪費。

同時,農業“大數據”有助于開展農產品監測預警,通過深入挖掘并有效整合散落在全國各農業產區的農產品生產和流通數據,進行專業分析解讀,為農產品生產和流通提供高效優質的信息服務,以提高農業資源利用率和流通效率,從源頭上保障食品安全。

智慧化農業——拉動農業產業鏈

運用地面觀測、傳感器和GPRS信息技術等,加強農業生產環境、生產設施和動植物本體感知數據的采集、匯聚和關聯分析,完善農業生產進度智能監測體系,加強農業數據實時監測與分析,提高農業生產管理、指揮調度等數據支撐能力。同時,推進農業大數據技術在種植、畜牧和漁業等關聯產業生產中的應用,拉動農業產業整體內需,從農業生產,到農業市場、農產品管理,農業大數據將會大幅提高農業整條產業鏈的效率。

通過農業大數據的利用,實行產加銷一體化,將農業生產資料供應,農產品生產、加工、儲運、銷售等環節鏈接成一個有機整體,并對其中人、財、物、信息、技術等要素的流動進行組織、協調和控制,以期獲得農產品價值增值。打造農業產業鏈條,不但有利于增強農業企業的競爭能力,增加農民收入和產業結構調整,而且有助于農產品的標準化生產和產品質量安全追溯制度的實行。

農業大數據發展方向

1、農業大數據普及范圍的擴大。在中國,生產環節農業大數據應用前提應是偏于集約化管理的土地經營,生產決策的指導更多的是對面而很難做到對獨立的點。我國是農業大國,我國農業環境分布差異由南到北因地制宜,集約化農業目前集中在東北、新疆、河南、江蘇等農業大省。由具備集約化、大規模特征農業生產經營主體或政府示范為核心,逐步推廣農業大數據生產指導。

2、農業大數據基礎設施逐漸完善。農業大數據的應用離不開源頭數據的采集,涉及對數據信息量、數據精度等一系列基本要求,結合物聯網、農業數據云平臺、衛星遙感平臺等,逐漸完善農業大數據基礎設施建設。

3、農業大數據技術日臻完善。農業大數據技術普及,除了數據獲取基礎設施的完善,還需對數據分析、挖掘的方法有進一步提升。加強數據挖掘、關聯分析、知識發現等大數據技術在農業中的應用。

我國農業數據歷史長、數量大、類型多,但長期存在底數不清、核心數據缺失、數據質量不高、共享開放不足、開發利用不夠等問題,無法滿足農業發展需要。

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隨著移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等新一代信息技術的快速發展,各種類型的海量數據快速形成,為解決我國農業農村大數據發展面臨的困難和問題提供了有效途徑。舉例來說,深圳市八度云計算信息技術有限公司研發的BDSaaS大數據系統,從物聯網及云端運算之應用出發,采集農業農產品生產及銷售環節中產品,營銷、客戶、訂單等數據信息建立模型,將各數據單元綜合到一個平臺上進行處理分析,提供最適的農業解決方案,一方面提高農產品的品質和產量,降低生產成本;另一方面則可以合理進行農業資源配置,進而有效地進行精準生產。      來源:老劉數據論道

 
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