应用大数据着力发展数字农业

近年来大数据技术在不同行业和不同领域得到广泛应用，包括推进现代农业变革。数字农业是数据化基础上的集合概念，是大数据在农业领域的综合应用。农业农村部、中央网信办联合印发的《数字农业农村发展规划（2019—2025 年）》强调，“必须顺应时代趋势，把握发展机遇，加快数字技术推广应用，大力提升数字化生产力，抢占数字农业农村制高点，推动农业高质量发展和乡村全面振兴，让广大农民共享数字经济发展红利。”足见，大数据已成为农业发展的新动能，应用大数据技术为数字农业发展面临的难题和挑战提供解决方案是大势所趋，大数据理念、技术在数字农业中起关键驱动作用。

构建农业大数据综合服务平台，降低农业投入成本，提升农业生产效率。农业大数据综合服务平台通过数据采集层、数据存储层、数据分析层及用户终端层对农业信息实现智能化多元采集，涵盖种植、农机管理，植保施肥，农产品质量安全监测等多个领域，为深入挖掘农业数据价值，形成数字农业新型经营模式提供了核心驱动。构建农业大数据综合服务平台，首先需以县域网或更小单元的局域网为元素组建采集网络，在此基础上外接传感器完善数据采集传输点。其次依托分布式数据处理平台中的文件管理系统，如基于HDFS（Hadoop Distributed File System）搭建高吞吐量的分布式文件系统。接着依托大数据算法技术分别构建包括生产、服务、管理、营销等多领域分析预测系统，完成对数据的相关性分析、偏差分析及聚类分析等，以发挥大数据服务平台的预测调控作用。最后依托互联网PC 端或安卓端提供可视化操作终端，为服务对象提供综合信息服务。农业大数据综合服务平台深度融合了大数据技术与农业生产、决策等各个环节，为历史和实时积累的海量数据提供了可靠性高、可拓展性强的一体化分析管理平台，促进了数字农业全产业链的全面、健康发展。

构建基于大数据驱动的病虫害监测系统，为精准化农事生产决策提供详尽的数据支撑。病虫害监测防治一直是粮食增产增效亟待解决的问题，数字农业作为高新技术支撑下的集约化和信息化农业模式，需做到对病虫害实时有效监测，基于大数据的现代农业技术构建的病虫害监测系统可以实现这一目标。数字农业依赖精准的农场地图开展特定特征分析，大数据技术可以在农业物联网系统嵌入概率图形模型，获取土壤及环境的物理性质数据，以及农作物生物量、覆盖度及叶面积指数等基本信息，在得出精确地图后上传云端，并利用遥感技术得出作物的光谱反射率及变化特征，从而为病虫害防治提供准确及时的情报。不仅如此，随着农作物生长环境与病虫害发生情况关系模型的不断完善，病虫害发生阈值、病虫害危害程度及抑制程度的精准度还将进一步提升。可见，通过应用大数据对病虫害进行的“数字化”防治助力了农业生产资源的有效利用，是大数据在数字农业中应用的重要科技创新方向。

搭建专业性电商平台，实现农业全产业链的大数据建设。大数据技术可以根据消费者在各个平台浏览购买商品时被记录下来的浏览信息、方位信息、支付方式等，构成的用户画像进行消费者分类，在匹配数据分析算法后，将实际的数据信息转化为数据驱动，一方面为消费者推送符合其消费偏好的产品和服务，另一方面为商户划分一般消费群体和重点消费群体。除了提供差异化服务外，电商平台还可以借助已经明确类别的数据集为商户提供个性化应用方案定制和消费者管理服务，进一步推动农产品营销向更高层次发展。同时，电商平台能实现实时数据录入，记录关键生产要素的图文信息，实现对农产品从种子到果实的全程监控，由此构建质量追溯体系，整体提升农产品电商平台的核心竞争力，并为实现产供销立体化的农产品经营提供相应的技术支持。可见，高效、可持续的数字农业技术不仅能为优化生产提供科学依据，还能改变农户与消费者的关系，实现产销对接，为农民增收赢得更多机会。

大数据是数字农业的核心要素，其在农业基础数据挖掘、实时监测预警、质量安全追溯等方面的应用为数字农业发展奠定了良好基础，各地应加大数据应用研究，积极开展大数据应用示范，有效发挥大数据在农业转型升级中的支撑、引领作用。