农业大数据技术的特点及应用

摘要：当前，我国农业已经处于一个新的发展阶段，利用农业大数据的先进农业手段，将我国农业生产上升到一个新高度，跨上一个新台阶。

关键词：农业大数据；概念；特点

中图分类号： F323 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2017.10.007

1什么是农业大数据

1.1农业大数据的概念

农业大数据是根据农业自身的特征，即农业地域性、季节性、多样性、周期性产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。

1.2农业大数据的特点

1.2.1 数据量大 从行业上看，其包含了种植业、养殖业和林业等领域的信息，并延伸到种子、化肥、农药、农机、饲料、农产品加工等子行业的所有信息。同时包含各类统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据和气象数据等。有国内区域的数据，也借鉴国外数据。

1.2.2 数据类型多 有土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据等资源数据；有种子、化肥、农药、苗木、耕地、水利、农机等种植业数据，也有仔猪、饲料、圈舍、疫情等养殖业数据；有市场供求数据、行情数据；有国内生产数据和国际农产品动态数据。

1.2.3 处理速度快 除常规的数据采集、人工报送外，还应用全球定位系统（GPS），可以快速地、大量地生成自己的位置信息；通过地理信息系统（GIS），可以快速地建立农业信息资源库、农业资源动态监测、农业生产的管理和决策；利用遥感（RS）成像技术，可生成农业资源、农业灾害、农作物生长情况的信息地图。

1.2.4 精确度高 农业大数据通过科学采集、预处理，精确的分析和挖掘，具有较高的精确度。

2农业大数据技术

农业大数据技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

2.1农业大数据的采集与预处理技术

农业大数据的采集一般通过数据传感体系、网络通讯体系、传感适配体系、智能识别体系和软硬件资源接入系统，实现对海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换进行管理。数据的预处理技术，一是对海量的数据进行分类，以便于分析；二是对数据进行过滤，提取有用的数据，去掉没有价值的数据。

2.2农业大数据的存储和管理技术

通过数据库技术对复杂的结构化、半结构化和非结构化的大数据进行管理和处理，使数据安全可靠存储、去陈余、可表示、可处理、可传输、可视化。

2.3农业大分析與挖掘技术

数据分析有数据可视化分析和数据预测分析；数据可视化分析，就是让数据自己说话，让人们有直观的感受；数据预测分析就是根据可视化分析和数据挖掘的结果作出前瞻性判断。

数据挖掘就是从大量的、不完整的、有杂质的、不清晰的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

3农业大数据技术在农业生产中的作用

3.1为精准农业提供实时的点位信息

在田间对土壤进行采样，通过配置的GPS接收机把样品采集点的位置精确地测定出来并输入到计算机，计算机依据地理信息系统将采样点标定，绘出一幅土壤样品点位分布图，由分布图控制田间各点的施肥种类和施肥量。在收割机上安装计算机、产量监视器和GPS接收机，就构成了作物产是监视系统，当收割作物时，监视器记录下作物的产量信息并通过计算机绘制出每块田的产量分布图，结合土壤养分分布图进行综合分析，找出影响作物产量的有关因素，为合理施肥和田间管理提供依据。

3.2 GPS导航系统在无人机中的应用

当前，无人机在农业生产中也越来越广泛，如无人机播种，无人机喷洒农药，这些要通过GPS导航系统为其导航。利用GPS差分定位技术对农田喷洒化肥和农药时可以减少横向重叠，节省化肥和农药，避免肥害和药害，尤其在夜间使用，效果更好。

3.3在变量播种中的应用

土壤类型、养分、墒情、地形在田间分布存在差异，为了达到在整块田间出苗整齐，需要农机在行进过程中，根据播种处方图随时调整下种量、下种深度，播种机的位置信息由卫星接收后，被传送至移动处理器，处理器读取播种处方图信息，通过液压系统控制播种机的下种量和下种深度，实现行进间变量播种作业。

3.4农业大数据应用平台

农业大数据应用平台一般包括农业大数据信息平台、互动平台、农产品交易平台等。

通过农业大数据信息平台，可以对农业生产技术创新成果，先进农业生产技术进行传播、分享、推广、实施，也可以为农业政策的制定者和技术的发明者提供反馈信息。通过农产品交易平台，构建农业物联网，一方面农业生产者可以通过平台选择合适的生产资料，另一方面，通过平台消费者可以对农产品的种类、品质、价格进行选择，使农产品和种植、加工、产品开发、包装等进行优化，提高效益。通过农业物联网，可以加强对农产品进行安全监管建立农产品安全追溯系统，保障农产品安全，实现农产品可追溯、可追查、可召回。

4建立农业大数据过程中存在的主要问题

4.1农业信息化的基础薄弱

在数据的收集、整理、分析、数据挖掘、大数据平台的建立等方面的关键技术都有待于提高，特别是农村互联网的建设基础还比较差，所以要提高认识，加大投入。

4.2人才不足

专业的农业大数据的采集、整理、分析、管理的人才相对不足，要加大培养力度，提高从业人员水平。

4.3安全力度不够

敏感数据有较高的商业价值，安全程度不高，会造成商业机密或个人隐私泄露，也会造成信息的滥用。

作者简介：陶化冰，大专学历，实习指导教师，助理工程师，研究方向：农机教学。