大数据技术在现代农业中的应用

大数据技术在现代农业中的应用

概要：促进农业大数据发展可以加速大数据时代的数据集成和共享，以及有序数据的开放，并促进大数据在农业生产、运营、管理和服务中的创新应用，它可以完全支持整个农业产业链体系，在建立现代农业系统、生产系统和管理系统中发挥重要作用。本文就农业大数据助力现代农业高质量发展的有效措施展开了探讨。

时至今日，“大数据”成为最受欢迎的话题之一。从本质上说，大数据的重点和核心是分析。大数据的突出特点就是集成最先进的数据分析技术、智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，统计、分析、预测和实时处理数据，并从中快速获得巨大的数据价值，这些价值在各行各业的体现是大数据技术得以普及的根本原因。大数据是由大量复杂结构类型的数据组成的一种数据的集合体，其能在云计算的基础上进行数据处理，创造应用程序数据模型。大数据技术能实现数据的集成和共享，形成丰富的智力资源和知识思维网络分析程序。在农业领域运用大数据技术，以专业的分析能力、高质量的执行能力以及丰富的农业大数据项目经验为基础，在现今互联网技术的引领下，进行数据的集中处理分析，形成独属于农业领域的数据智力资源与分析程序，可以准确地了解农业种植展销等农业项目的现状、特点等，并根据这些及时调整种植计划与农业政策，进行自然灾害预警，了解市场情况，实现农业资源整合，节约人力、物力，提高经济效益，减少灾害损失。

1农业大数据概述

农业是生命的来源和发展的基础，农业大数据核心在于技术，包括获取技术和处理数据技术，与其他行业大数据不同的是，农业大数据面对的是开放环境生长的动植物，因此农业大数据获取技术的多样性和复杂程度更高，并且拥有庞大的数据库。长期以来，我国农业信息化研究一直非常重视农业数据的积累，如今农业大数据已具有一定规模。数据存储格式主要是结构化数据，视频和照片等数据量也随之增加。农业大数据的指导思想是大数据技术在农业领域的应用，它具有时效性与农业数据价值，是加快农业经济转型升级的重要手段，也是提高农业水平的重要方法。

2农业大数据对现代化农业的重要作用

2.1优化农业生产

目前，我国的精细化和集约化农业生产程度不够高，使用现代农业技术指导生产的弊端仍然比较突出。由于客观上农产品质量不均，难以让客户满意，国内农民的综合生产成本始终很高[1]。诸如极端天气、当地病虫害、贸易摩擦之类的不可控制因素导致其他产品无法销售，巨大的经济损失直接影响生产者的积极性。为解决上述问题，依靠庞大的农业数据进行农产品生产计划、生产管理和产后销售全过程的大数据管理，农民可以有效地掌握市场供求关系，按需促进生产供应和销售产品，使其议价能力得以提高。各级政府依靠大数据优化农业要素布局，向农民介绍了先进的科学技术，提高了农产品的竞争力，为农业发展提供了更好的服务。

2.2完善现代农产品销售产业体系

农业的变化和升级应依靠工业互联网，并且需要利用大数据进行挖掘和整合以提高农业质量[2]。农业产业互联网的发展与“智能农业大数据+B2B互联网电子商务平台+品牌农业电子商务”的“大数据+互联网”系统网络的建设，通过电子商务平台连接生产和销售，可以分析农业销售公司的购买行为数据建立购买的资料，以确定其购买需求和习惯，精确对接和匹配农产品的生产销售。

2.3实现农业种植科学防控

农业和农村的大数据包括种植、育种、农业技术设备和机械、病虫害防治、生态保护、农业食品安全等。农业大数据的建立除了有效解决农村农业发展问题，还可以弥补时间上的不足，以更加科学、准确的管理方法使农业生产更加有效、科学[3]。建立农业天气灾害大数据平台，对农业灾害的预防和控制以及突发性灾害的预测具有重要意义。农业大数据管理人员收集、汇总和分析与农业有关的各种数据，可以通过数据分析及时进行病虫害预测，建立灾害救援机制，并采取灾后评估和分析等措施，将农业灾害造成的损失降至最少，以确保农产品生产和足够的农产品供应。根据庞大的算法模型库，针对不同的农作物和环境智能地连接和分析大量数据，具有强大的缩放特性和深度学习演化特性，可以优化各种作物的育种、种植和收集过程，提供重要的技术支持，实现农业种植科学防控。

3大数据技术应用于现代化农业发展的有效措施

3.1创建大数据为基础的农业服务平台

现代农业发展离不开信息的快速预览与整合，农业大数据的应用很好地填补了现代农业信息链建构的空白，整合各种农业生产资源为现代农业生产奠定了良好的基础。为此，可以

以大数据技术为枢纽，形成全面的农业生态系统[4]。例如，广东移动与梅州大埔县政府签署了农业大数据服务项目合作协议，在大埔建设大型农业数据平台，并结合5G互联网技术，使大埔的农业发展更加科学、准确、便捷。梅州移动为农田建设数据库以及农业生产经营机构，同时为农民建立了农村集体资产、分析显示模块、农业风险预警等主题数据库，并逐步实现决策支持。共同构建和共享数据信息，是一种基于大数据的新型智能农业模式。其中，对于农产品种植产销的大数据采集展示，可以实现企业和大型种植者对农产品种植基地的规范化管理和提炼操作，促进农产品产销企业的对接和销售，形成农产品品牌，同时，该数据库可以提供关键管理功能，用以提高政府监管农产品销售的效率。

3.2完善大数据技术

除了需要创建服务平台，还需要加强关键技术的利用和开发。农业的出路在于现代化，而农业现代化的关键在于技术进步。加强科技支撑作用是弥补“三农”建设不足的重要保证。随着近年来数字技术的兴起，智能农业得到了技术创新、政策支持，土地转让改革，基于“互联网+”的新业务兴起的推动，从整个产业链的角度深化了数字化改革的趋势，进一步努力提高产业链的运作效率，优化资源配置[5]。例如，黑龙江农投集团农业大数据公司将利用其在“互联网+农业”和“智能农业”建设中的独特优势，开发直接报告系统，以快速收集农产品需求信息为主要工作方向，为支持农村地区春耕做好万全之策，为春耕做好充足的准备。为了积极促进农业高质量发展，进一步扩大农村信用信息服务的有效供给，农投集团根据市场需求，按照“农业大数据+金融技术”农村信用体系建设模式建设，积极引导地方金融机构深入探索农业大数据的金融应用，促进农民和新型农业经营的融资发展，开辟了从农民到农产品服务公司再到农产品生产分销商的渠道。跟踪农业产品质量销售管理，全面指导利用种植到销售的在线购买信息和销售渠道，有效及时地为广大农民和农业生产管理者提供供求信息。

3.3创新农业大数据人才应用能力的培养模式

近年来，随着物联网、云计算和5G技术的出现，互联网农业数据量呈指数增长，使用大数据技术分析复杂庞大的农业数据，必将促进智慧农业数字化经济的发展。农业大数据人才培养的突出问题主要表现为缺乏可供参考的成熟大数据人才培训计划，缺乏针对大数据人才的思维培训和专业的大数据技术教师[6]。首先，需要充分利用学术建设的优势，并通过科学研究培养大数据人才。近年来，计算机科学、农业等跨学科研究团队的师生正在积极申请并开展与农业信息技术有关的各种科学研究项目，积累了许多有关人力资源培训的数据。例如，在水稻作物的生长过程中，每个生育阶段的生理和生态变化数据以及水稻栽培技术与