面向农业领域的大数据关键技术研究

摘 要：随着我国科学技术的不断进步，农业领域在互联网和大数据推动下得到了快速发展。想要提高农业生产规模，就要通过对大数据技术和理论的利用，推进农业大数据技术实践，并制定现代化农业发展战略。本文主要对大数据技术下的农业领域进行研究，并针发展中存在的问题提出解决策略，以推动新时期下我国农业更好的发展。

关键词：大数据时代；农业领域；问题；措施

在信息时代下，各行各业都需要加快转型跟上时代步伐。尤其是近几年的大数据、云计算等技术的发展，推动了我国各领域的迅速进步。大数据作为一种资源，在农业领域中得到了广泛应用，农业具有数据多样化的特点，在管理和存储上有较大的困难，因此必须变革管理方式，才能够适应大数据时代。

一、大数据概述

（一）大数据概念

在大数据的来临下，社会上各个领域都受到了影响，IBM认为其是具有多样性、精确性、规模性和高速性的。其中多样性是大数据具有很多种类型；精确性是指数据分析的准确性和时事性；规模性是大数据的数据量较大；高速性是数据的建立、处理、和分析在向着快速度发展。

（二）与现代技术的关系

数据整合。数据整合是在搜索引擎和分布式计算的基础上实现的，其通过对数据的收集、转换、抽取、标识等将可靠、高效、安全的平台进行建立。数据整合能够服务上层应用，并将其最大价值充分发挥。在数据资源快速增长的时代下，要在数据源不同的前提下，实现数据的转换、传递、净化等功能，并将用户的实际需求作为出发点，分析并处理数据资源，整理提炼有效信息，进而形成数据中心，并支持数据的管理和资源的共享。

云计算。大数据具有数据量大的特点，其对数据的处理远超于计算机，怎样快速并精准的处理数据就要通过云计算实现。云计算作为一项提供分布式数据库、和分布式处理的技术，得到了广泛的运用。

二、农业大数据特点

（一）具有复杂性

农业数据的使用范围较广，且涉及的领域较多，包括气象、病虫害、土壤等，其中气象包括空气的湿度、温度、风级、风向、日照程度、雨水量等；病虫害的种类较多，其在不同的农作物上会有不同的体现；土壤可分为化学指标、物理指标、生物指标。在采集数据过程中，工具、方法、测量、计算都会造成数据的误差，影响了数据的准确性和实时性，也使数据在后期处理时更加复杂。

（二）具有不平衡性

农业区域在发展中会因天气、土壤、季节等因素造成农业数据的不平衡，而造成影响因素的原因有自然条件、人为因素、市场因素、产业形态等，致使农业数据的不平衡性。

三、大数据在农业领域的应用

（一）测土服务系统

在种植工作要点中，各地的施肥方式有了转变，将“诊治”“开药”“用药”作为首要解决的问题，并在大数据基础上推广配方肥，并开展配方肥施肥的演示点，供农户学习，使肥料的使用效率提高。

（二）大棚控制系统

控制系统。控制系统能够对大数据的命令进行接收，并根据实际情况进行操作。例如：控制风机、卷帘机、机械等。进一步实现智能化管理，提高生产效率和种植质量。

监测系统。通过对传感技术的使用，对大棚中的土壤、空气、二氧化碳、温度、湿度等要素进行采集。并通过相关技术传送收集到的数据，这样，服务中心就能够对其进行分析。

控制终端。用户能够通过移动设备对检测到的信息进行查看，并作出相应的措施，减少了人工，提高了效率。

服务中心。在云计算的基础上对大数据服务中心进行建立，能够实现对种植物的时事检测和查看，系统在建立农作物模型的同时，操作机械设备，在此期间能够减少人为的干预，并提高精准度，和生产效率，减少种植成本。

预测病虫害。在农作物生长过程中，会发生病虫害，其与空气中的温度、湿度以及土壤都有关系。对以往的农作物生产数据中进行分析，并建立模型，进而对虫害进行预测。相关人员根据对病虫害的预测，将大棚温度调节到最佳温度，并改变施肥方式使土壤结构改变，能够最大程度避免病虫害的发生，这种措施能够减少用户对农药的使用，以减少农作物的危险性，进而使农作物质量提高。

预测农作物成熟度。農作物使农民的主要生活来源，很多农民对农作物的种植还存在着“靠天吃饭”的观念，但在全球经济不断发展的同时，大气环境也逐渐下降，生产农作物不能够只依靠大自然。通过对以往农作物数据的分析，并根据当下的气象条件，能够预测到农作物的成熟时间和成熟度，并对上市时间进行预测。生产者根据目前的农业市场情况，对大棚内的施肥情况和湿度温度进行调整，进而掌握农作物的成熟时间。对产品的上市时间进行调整，通过对保鲜、温度等调节，调整农产品的上市时间，进而收到高利润。例如：湖北某渔业区，建立河蟹的保鲜库，使河蟹得到保鲜，到了销售螃蟹高峰期时调整保鲜库的温度，进而获得好的收益。

预测农业灾害。农业在生产过沉重会受到气象条件的影响，例如：大风、洪、旱等因素都会对农作物造成不良影响。分析历史数据可知以往的气象规律，并得出风力、雨水量与农作物产量之间的关系，在得出预测结果后做出及时的保护措施，减少农作物因气象原因受到的影响，进而提高农作物产量。

四、农业服务方面的应用

（一）信息管理的应用

农民对土地的占有、种植、收益等是土地承办经营权实施后的主要权利，也是农民对土地使用的最基本的权利。因多方面条件限制，不同地区的土地承包管理出现混乱的现象。针对这一问题，我国对土地承包经营权进行了调查，调查结果显示，该权利的应用规模以本地区为主，手工作为主要的管理方法，不能够与时代同步。这种情况下，管理和应用土地承包经营权必将通过信息化实现。通过对遥感、计算机、定位系统的应用，建立高效化、规范化的管理平台，进而实现农民对土地的管理权和使用权。

（二）管理农产品质量安全

在社会快速发展的同时，各行各业都在一味的追求经济效益，忽略了社会效益的重要性，食品污染成为农产品的主要问题，人们的消费观念也逐渐偏向绿色食品，因有机食品和绿色食品的价格较普通食品的价值昂贵，很多不良商家找到了“商机”，因此，很多消费者买到了假冒的有机食品。应建立食品查询系统，使消费者能够在平台查询到绿色食品的真伪，该系统能够得到人们的普遍认可，在购买绿色产品前都愿意对食品真伪进行查询，这种大规模、大容量的访问符合了大数据的特点，也是其强项。

（三）農资服务

通过对多少数据的利用，对农业生产的销量数据和生产数据进行收集并分析，并根据当地的季节、气候、民族等因素，设计相关模型，并对农产品地区间的供求管理进行预测，并提前预警。在预测过程中，能够对明年的农产品需求种类进行提示，并显示适合明年种植的农产品，进而购买种子并了解该农作物的特点，这种服务能够提前预知市场的需求，并并在打破供求平衡前满足市场需求，进而提高农民收入；通过对市场的预测，能够使农民根据资料和实际需求进行生产，并充分调配，减少农过剩的农产品给农民带来的不利影响。

（四）农技服务

根据我国近几年的社会发展情况来看，在农业领域中种植、水产和畜牧的发展势头较好，在以往的农技服务中，农技人员是主要的服务手段，但市场上的农技服务人员专业水平有高有低，只有少数人员具备专业素质，且不能够根据实际情况对农民进行技术指导，在经济快速发展的今天，人工式的农技服务已不能满足时代发展需求，对农业生产的推动效果也无法继续提高。此时，利用大数据技术对病虫害数据库、养殖数据等与以往的数据进行结合并分析，并建立模型，通过分析模型，对农户配备专业的农技服务人员和技术人员，进而提高农技服务的针对性。运用大数据技术能够将农民种植中的难题进行解决，进而提高农技服务的实用性。

（五）农业信息服务

随着信息时代的快速发展，农民对市场信息的需求量逐渐加大，但因各种限制因素，农民能够获取并利用的信息很少。而大数据技术能够对农民的地区、信息、农作物种类等信息进行收集并分析数据，将数据与以往的数据和相关的政策相匹配，提供给农民信息，农民在获取到市场信息后能够最快得知市场需求，并获得相应的技术和农技服务。这种服务模式不仅提高了农民对市场信息获得的速度，也改进了服务部门对农民服务的方式和内容，农民能够在信息指导下，准确的掌握市场动向，提高农民收入。

（六）农业应急管理的应用

近年来，关于我国农业应急管理方面的问题层出不穷，农作物会在天气、土壤、灾害等因素下受到破坏，使农产品质量下降给农民的收入造成影响。应急管理已经成为解决农业种植问题的主要矛盾，解决该项问题也是农业部门的主要职责。依赖于大数据技术并对灾害问题进行预测和预警，是目前必须要做的。例如：动物疫情中，对疫情做出紧急应对，并通过指挥中心对信息部门进行梳理，并对数据内容进行确定，建立紧急目录，共享和交换数据，融合数据后挖掘并活化数据。

五、农业领域在应用大数据中存在的问题

（一）数据分散

农业在我国经济发展中占有重要地位，在现代化社会中，农业的发展离不开互联网和云计算，对此相关部门建立了多个数据库，地方农业部门也相继建立了地方数据库。因数据不统一在整合过程中就会加大难度，且没有相关规定对其进行要求，数据的收集和整合就会出现失误，收集到的数据也无法发挥其作用。因大数据技术在融合的基础上才能够发挥其价值，这种分散、单独的数据不能发挥作用。若将数据分散开来只会实现数量上的大数据，大数据的特点和优势得不到发挥。

（二）缺乏对大数据资源的规划

规划农业大数据就是对数据的收集、传输和使用，农业信息中，数据资源规划是基础工程，但农业资源资源缺乏整体性规划，且建立目标不清晰，资源的分布和结构不平衡，资源的共享和交换比较缺。农业领域在新时期下，快速发展，且规模逐渐扩大，在不依靠大数据的前提下，农业收集、整合、分析的数据都会发挥不到作用。

（三）数据来源不足

目前，我国收集农业数据的渠道不能够满足实际需求，一些数据量缺少、频度不够、连续性不强和涵盖面窄等是主要问题。当前，收集到的数据经过层层上报后，不能够保证其实时性，这种传统的传送数据的方式降低了工作的主动性和积极性，在农业网站上的数据得不到及时的收集和整合，因此数据来源的渠道得不到利用，影响农业发展。

（四）数据利用率低

合理的利用农业数据能够帮助农民预测风险并提高收入，但目前的数据库不能对图片、文档进行利用和处理。对数据的利用还不达一半，很大一部分的数据得不到开发，价值农业数据较为分散，标准不同，只能单一的利用，具有机智的数据还没有挖掘出来。

六、农业领域大数据的建设

（一）使大数据标准化

目前我国农业大数据还处在刚刚建设阶段，农业部门和农民提高了对大数据的认识，建设农业数据平台，能够促进我国农业更好的发展。建设农业大数据，应将规范化和标准化作为发展目标，并对农业内外资源进行整合，提高对资源的利用。有关部门应加强对信息的整合，并建立相关的管理体系。促进部门之间的相互配合，进而提高农民对数据的利用率。

（二）建立数据平台

有关部门应建立数据平台，是农民能够通过数据得到往年的种植信息，进而掌握市场的动向。通过对数据的收集、整理、利用实现农业的快速发展；对数据的整理和加工建立数据资源平台，并在技术的帮助下提高平台的价值；在平台上分析成果，并对政府和企业和农民进行服务。

七、总结

在信息时代快速发展的同时，农业领域想要快速发展，就要依靠大数据技术，通过大数据对病虫灾害和市场进行预测，并调整农作物的成熟度，进而提高农民的收入。但目前，我国农业大数据技术还处在发展阶段，各方面还不成熟，因此，应加强对大数据的研究，并提高对大数据的利用率，进而促进农业稳定发展。

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作者简介：郭云丽（1986—），女，汉族，山西长治人，助教，主要研究方向：管理学。