大数据驱动的农业数字化工作探索与创新

王小涧

（江苏省沭阳县农业信息中心，江苏 沭阳 223600）

农业作为我国支柱型产业，正处于农产品供不应求、资源短缺、生态安全脆弱、生物多样性持续下滑等阶段。我国作为农业大国，要想实现农业现代化，主要在于科技进步。将大数据与农业相融合，不但有利于实现农业数字化、智能化、科学化与及时化发展，还能促进农业生产经营形式转型升级。我国2018年中央一号文件强调，要大力发展数字化农业，实现智慧农业与水利工程。实现农业信息化，是未来社会经济发展的重要趋势。

1 国内外数字农业发展现状

1.1 发达国家数字化农业发展现状

发达国家和发展中国家在发展数字农业的道路上存在着差异。随着农业大数据技术的快速发展，计算机与互联网技术与农业的融会贯通，数字化技术在农业产业中占据不容小觑的地位，成为各国农业发展的必经之路。发达国家的数字农业发展目标是把农业和食品行业纳入现行的数字发展战略，帮助工业和社会变革。发达国家的农产品产业链比较完善，农场规模也比较大，利用这些优势，可以为农业的数字化赋能提供更大的空间。举例来说，法国一家名为 Naio Technologies的机器人公司开发了一款能够非常精确地帮助农户除草的农用机器人。在发达国家，这样的数字化技术革新，使得本地的农产品供应商和销售商都能提高生产效率、节省劳动力和推动农业的转变。英国也将大数据技术应用于农业领域，通过利用传感技术、数字化技术、空间地理技术，实现“标准种植”与“精准养殖”，朝着农业数字化发展方向迈进。美国尤为重视大数据局势在农业发展中的应用，政府部门利用资本市场与运营相结合的投资模式，将信息化建设贯穿于农业发展的方方面面，构建规模与影响力较大的信息数据服务中心，加大了在农业信息网络、农业信息技术应用、农产品的开发与利用等方面的投资建设，有利于提升农业整体发展水平。伴随着大数据技术的机遇性发展，许多企业也将眼光聚焦在此领域。20014年，Andressen Horopwizu等公司为土壤抽样分析服务商soulim投入了1800万美元，后者充分利用大数据技术对化肥投入量与使用量问题进行分析研究，进一步帮助农民降低农产品的生产成本，提高产品输出。

1.2 发展中国家数字农业发展现状

在发展中国家，以基础的电子技术为基础的农业发展提供支撑，是实现农业数字化的重要途径。发展中国家的数字基础设施建设水平与发达国家相比仍处于较低的水平，尤其是在以农业为主导的农村，其民众的文化素质相对较差。这些都是限制发展中国家农业数字化技术应用的主要原因。所以，在发展中国家，如何完善农业基础设施，已成为农业信息化的主要方向。比如，在肯尼亚，一款名为M-Farm的移动应用程序向当地的农民提供了关于农业的价格信息，从而使他们能够更好地了解市场，有效地帮助他们制定计划，并为农民增加收入。在发展中国家，基础的电子技术服务为农民提供了实实在在的利益，同时也为今后的农业数字化改造铺平了道路。我国目前已经初步构建了数据采集、信息传送、数据展示结构体系。而农业生产资料的获取方式主要有GIS、传感器、射频识别、无线探测等。通过上述多种技术手段，可以实现对作物生长各个时期的实时监测和预警，从而得到一系列连续的时序影像。农业大数据正快速向前发展，延长了农产品产业链，为未来农产品结构转型升级奠定了良好的基础。目前常用的农业大数据主要有关系结构数据、半结构数据和无结构数据。由于其自身的特点，许多农业资料都是以卫星云图、音频、视频、数字等非结构化的形式存在。从农业数据资源的领域划分上，可以将农业数据划分为农业生产数据、资源环境数据、农业市场数据和消费数据、农业数据和粮食安全数据。农业生态资源评价、生态环境评价和自然灾害评价是以遥感图像为主要手段，而遥感图像的解析度也在不断提高。农产品库存、流通和消费数据的采集，主要采用二维码技术、射频识别技术和经验模式，通过移动终端、电脑显示等手段进行分析和采集。随着近几年智慧农业在我国得到长足发展，2016年我国智慧农业的产业规模已达到4500亿元，2017年达到6000亿元。智慧农业技术已被广泛应用于各行各业当中，例如水产养殖、畜牧养殖、温室种植、农产品质量安全追溯等，具有非常广阔的上升空间。

2 农业大数据在现代农业的应用现状

由于我国农业在大数据等方面应用起步较晚，其运用的方式与效果还未经过时间的检验。所以在现代化农业发展进程中存在诸多问题，对现代化农业发展造成了严重的威胁。第一，数据分析是农业大数据处理流程的中心部分。对数据的分布性与异构性进行屏蔽，坚持局部系统的自治性与完整性，是实现数据高效，安全运输和传输的重要技术问题。在采集数据时，由于数据量太大，所以必须对数据进行过滤和分析，以保证数据的准确性和可靠性。由于农业大数据具有异构性的特点，面临的棘手问题也是来自多个领域的，其数据信息，标准管理与结构形式都存在较大的差异。传统的关系数据管理技术在扩展性方面受到了巨大约束，无法胜任大数据研究分析等任务。如何将异构性的数据进行统一的存储与管理，是当下农业数字化发展中的核心问题。第二，农业大数据发展到今天，云计算俨然成为大数据处理的重要工具，云计算的特点被要求具有时效性与准确性，使其不但可以适应大数据的处理平台，还可以兼顾时效性和准确率，成为未来将要研究的首要问题。第三，受传统的农业运作方式的影响，其工作人员信息化水平较低，导致在农业发展过程中缺乏技术型人才，对农业大数据产生了极大的阻碍。另一方面，由于传统的农业大数据应用大多依赖于第三方企业，而第三方企业往往缺乏对农业的知识，难以将这些信息与实际的农业发展相结合，从而导致数据的处理和分析与实际情况不相符。第四，农业大数据的应用也离不开大量的资金支持，资金的匮乏也会给它带来负面的影响。在应用农业大数据的过程中，尽管存在着诸多问题和挑战，但它的发展却是符合时代发展趋势的正确抉择。

3 大数据驱动下农业数字化发展创新举措

3.1 培训专业的技术人员

在大数据科技水平不断运作与提升的今天，农业大数据的应用逐渐兴起。由于我国现代化农业发展地域位置较为偏僻，因此，数字信息技术的普及率较低，导致农业大数据应用中的技术人员短缺。例如山东临沂某部门的农业发展在经济发展中占有举足轻重的位置，但由于缺少对农业大数据应用的专业人员的引导，导致农村信息化建设面临着很大的障碍。要想强化农业大数据应用，提高农业发展的科技含量，就需要加大科技人才的培养力度，让农民了解到信息技术在农业生产中的重要作用。同时，地方政府也要通过政策、福利、奖励等手段，引导农业信息化应用于现代农业，提高农业现代化水平，确保地方农业发展的正确方向，提高农业发展的质量和效益。同时，各级政府要充分发挥农民参与智能农业的积极性，积极参与到农业信息化建设中来。大力推进新型职业农民的培养与教育，培养一支有创新精神、有创业意识的新型职业农民队伍。要充分发挥现有的基础教育、职业教育、高等教育系统的作用，大力推广农业信息化，在全国范围内建立起由政府主导、教育部门牵头、多方参与的新型农村科技人才培养体系。国家还可以鼓励农民学习农业大数据，让他们能够更好地利用农业大数据，提高农业生产的效率。

3.2 构建农业大数据平台

农业大数据平台是开展精准农业的“指挥官”，通过存储上传信息，进行分析关联，精准指导其农业生产。首先，研发基于空间信息管理的分析软件，农田信息采集由于GIS接口；农业管理、分析、决策和专家系统软件是农业领域应用的软件开发处理技术。要想解决软件之间交换接口问题，使得信息可以实时同步与共享。可以建设土壤信息、作物信息、耕地信息等精准农业基础数据库。其次，农业大数据在现代化农业应用过程中受技术、条件等各种因素的影响，对信息收集分析以及安全等方面存在很大的漏洞。构建农业大数据平台将其与各地农业数据平台相互衔接在一起，增强各地与农业之间的关联，为对方提供一定的参考作用。最后，通过建立农业大数据信息平台，可以有效地提高信息采集的效率，使数据在最短时间内汇集在这个数据平台上，为农业生产的发展提供充分的数据和信息。同时，该数据平台也是数据处理平台，不同地区的农产品数据处理方法不同，此平台可以将不同地区的信息进行整合，从而提高农业大数据的应用效率。要注意，农业大数据的安全性还有待提高，在应用于农业大数据的时候，必须要加强防火墙的设计，保证农业大数据的安全性，避免信息的丢失和泄露。同时，政府还需要健全相关的法律法规，建立健全的制度，以保证农业大数据在农业生产中的应用，确保农业大数据在实际应用中的安全。

3.3 开展“四项”原则

“四项”原则包括了政府引导原则、市场主体原则、多元投入原则与多方协同原则。

多元投入原则指的是由于三大工业结构的调整，使服务业受到越来越多的关注，而农业比重逐渐降低，而我国的现代化农业却受到了中央领导的高度关注。农业企业的数字化经营必须做到多元化，任何一方的投资都不能忽略。在人力资源方面，则是根据农业企业需要的优质人才，来决定在未来的数字农业中，如何培养和储备优质人才，以满足人力资源投入需求。在物力上，软件为重点，以更新、优化等方法，保证物力与资源的及时投入。

多方协同原则是指农业企业要实现以大数据为基础的数字化经营，必须坚持多方协作的原则，重视各主体的作用。政府部门、农业行业农业企业等部门要按照多方协作原则分别承担责任。政府要从宏观的情况出发，根据客观的现实情况，对农资企业的产业进行调控和调控。农业是我国三大产业之一，必须重视新一轮农业的体制变革，不仅要对产业自身的资料进行精确的分析，还要利用大数据进行深入的分析。而农业企业则是在国家政策的指导下，根据数字农业建设的客观要求，对农产品及其相关服务进行有效的管理。

3.4 加强农作物的技术研究

首先，加强农田养分信息获取技术，在研究过程中基于遥感、图像识别、专用传感器等农作物生长状况动态监测技术，可以对农作物生长状况、土壤肥力、农作物营养等状况进行掌握与了解，有利于及时采取农艺管理措施，为农作为正常生长提供保障。其次，增强农田养分信息获取技术，通过GPS技术，确定农田的空间信息，结合数据采集信息、土壤的含水量、氮磷钾有机质和病虫害分布特点等不同信息，为农业生产浇水、施肥、喷药等提供决策载体。另外，加强作物营养检测技术。利用光谱检测技术对植物营养状态进行检测，相关人员也可利用冠层光谱的差异性，为高光谱以及多光谱遥感大面积检测氮元素营养，提供有效手段。研究农作物叶光谱等信息技术，对农作物和叶绿素密度变化等情况进行实时监测，分析对比与作物养分供给之间的关系，及时掌握并诊断植物的营养状况，为后续的精准配方提供决策依据。最后，加强智慧农业发展科技战略，推动智慧农业是一个系统的工程，要加强农业科技研发、生产、应用、推广等方面的协调，简化科技项目审批程序，强化集成创新，统筹协调智慧农业发展所需的各项技术投入。通过建立“智慧农业”“大数据”等产学研合作项目、“创新基金”等方式，引导社会资本参与到“关键技术”的研究和突破，并加大科技创新力度。在科技资讯分享方面，政府应该率先建设全国智慧农业资料交换平台，并在充分尊重知识产权的情况下，积极交换有关农业技术问题，为农业科研技术的应用提供反馈，促进农业科技成果的发展。

4 结语

综上所述，在大数据驱动背景下，开展数字化农业管理是新时期农业发展的必然趋势，不但可以提高农产品的安全与质量，还能显著降低农业生产对生态环境的影响，极大地提升了农作物的经济效益。因此，在信息技术快速发展的背景下，各部门相关单位还要使用不同的现代化科技手段，积极开展数字化交流平台，并对数字化工作进行探索与创新，对绿色的农作物种植进行推广和普及。让更多的农民了解，并使用数字化技术，将其应用到现实生活。为农业发展提供良好的支撑。