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農業大數據，智慧農業川流不息的血脈
發布時間：2021.08.12
隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。物聯網的存在使這種基于大數據的采集以及分析變成了一種可能，2009年以來，在國家政策積極鼓勵和財政資金大力支持下物聯網發展掀起高潮，此后，物聯網在工業、農業、交通、物流、城市管理、環境保護、公共安全、醫療、家居等各個領域都開展了應用示范，目前提倡的現代農業精細化生產與物聯網技術結合有著巨大的市場需求空間，以感知為前提，人與人、人與物、物與物全面互聯的網絡平臺構筑成功，現代農業悄然步入物聯網時代，智慧農業大局初現。
試想，如果農民能隨時掌握天氣變化數據、市場供需數據、農作物生長數據等等，農民朋友和農技專家足不出戶就可觀測到大田里的實景和相關數據，準確判斷農作物是否該施肥、澆水或打藥，不僅能避免因自然因素造成的產量下降，而且可以避免因市場供需失衡給農民帶來經濟損失。各國政府、社會組織、企業都意識到大數據這場旋風所帶來的機遇，開始發力推動大數據在農業領域的跨界應用。大數據時代，不僅可以通過建立綜合的數據平臺，調控農業生產，還可以記錄分析農業種植養殖過程、農產品流通過程中的動態變化，通過分析數據，同時結合經驗，制定一系列調控和管理措施，使農業高效有序發展。
農業大數據顧名思義就是大數據理念、技術和方法在農業方面的實踐。農業大數據涉及到農業生產過程中從產到銷（種什么，怎么種，往哪銷）全過程中的各個環節，是跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘，以及數據可視化的具體展示。農業資源大數據主要包括農業發展的自然資源如土地資源、水資源等；社會資源：勞動力、農資農機數據等。該數據能夠幫助種植戶了解開展種植前擁有的自然條件和物質條件，并判斷農作物是否適合種植。包括農作物播種過程中的各種指標數據，采集土壤微量元素含量數據，土壤pH值等，建立生產預警模型，方便農戶智能管理。另外生產大數據還包括產量數據，修正產量模型分析，可以提前預估下年度的產量。包括了各個批發市場的農副產品供應量數據、價格數據，掌握這些數據，提前了解市場行情，科學安排生產，使市場趨于供需平衡狀態。農業管理大數據的應用頗為廣，泛例如農場種植管理，各生產資源的對接，專家在線服務；產品加工管理，對接農戶與下游加工廠商，互利共贏的條件下還能實現產品生產過程的追溯，由此開發出來的綠色履歷追溯平臺，可以實現從田間到餐桌每一個過程的追蹤。產品銷售管理，農超、農電商平臺對接，設計銷售路線，實現利潤最大化。隨著農業的發展建設和物聯網的應用，農業大數據的應用也越來越廣泛，發展農業大數據迎來重大機遇。
從農業生產環節來看，農業大數據可以用于指導農事生產、輔助農業決策，以此達到規避風險、增產增收、管理透明等預期目標。通過分析實時環境數據，可以得到農作物當前的長勢、地塊信息等；通過算法模型可以預測未來環境趨勢走向，可以得到精確的未來氣候走向、病蟲害趨勢等；通過分析環境數據整體走向，可以得到精確種植建議、管理指導。試想如果在作物的生長過程中，氣候災害可以得到規避及有效防治措施，種植方法可以得到有效指導，那么隨之而來的將會是產量的穩產甚至提高，結合符合當地的種植經驗決策，農業種植將不會只是“看天吃飯”，更多的是“知天而作”，大大提高農業生產效率。而從農業源頭種植生產效率的提高，更會拉動農業產業整體內需，從農業生產，到農業市場、農業管理，農業大數據將會大幅提高農業整條產業鏈的效率。其次，我們經常會看到或聽到農戶農產品滯銷，瓜果蔬菜賤賣或爛在地里的新聞，其實原因歸咎于市場供需問題。同時，也會出現“蒜你狠”“姜你軍”“豆你玩”的供小于求的情況。其實如果能把農業生產過程中的數據匯總起來，要想合理生產實現“供需平衡”并非難事。比如說，今年安徽某農場葡萄產量高，在當地的市場需求量卻很小。通過大數據數據采集發現山東某地葡萄的市場需求高，那么農場管理人就可以盡早聯系山東地區的銷貨商，將葡萄售往山東地區。并且，農場主可以提前通過大數據平臺采集的消費者需求報告，進行市場分析，提前規劃生產，降低生產風險，幫助農戶在農事方面做出更明智的決策。還可以通過傳感器對農作物的生產環境進行檢測從而感知農作物的生產。通過采集農作物生長環境中的各項指數數據，再把這些采集的數據放到本地化的或云端的數據中心，從而對農業生產的歷史數據和實時監控數據進行分析，提高對作物種植面積、生產進度、農產品產量、天氣情況，氣溫條件，災害強度，土壤濕度的關聯監測能力。比如系統監測一號大棚的土豆土壤濕度不足，那么就可以及時填充土壤濕度，比如監測三號大棚的辣椒色澤淺，那么就可以通過數據分析出原因，如果是缺乏養分那就需要及時的施肥。試想如果在作物的生長過程中，氣候災害可以得到規避及科學有效防治措施，種植方法可以得到有效指導，那么隨之而來的將會是產量的穩產甚至提高，從源頭上提高農業生產效率。食品安全是當下國人持續關注的焦點，在美國，每年約有7,600萬人患上食源性疾病，導致5,000例死亡。在發達國家，40%的食物被丟棄，包括10%到15%的農產品。隨著農產品供應鏈的延長以及不良商家的投機倒把，追蹤和監督農產品變得越來越重要。利用農業大數據技術平臺，可以實現從田間到餐桌每一個過程的追蹤。大數據正在被用來改善各個環節，農產品生產商、供應商和運輸者使用物聯網傳感器技術、掃描設備和分析工具來監控收集供應鏈的相關數據。比如生產和運輸過程當中的農產品的品質可以通過帶有GPS功能的傳感器進行實時監控，有助于預防食源性疾病和減少供應鏈浪費。同時，農業“大數據”有助于開展農產品監測預警，通過深入挖掘并有效整合散落在全國各農業產區的農產品生產和流通數據，進行專業分析解讀，為農產品生產和流通提供高效優質的信息服務，以提高農業資源利用率和流通效率，從源頭上保障食品安全。運用地面觀測、傳感器和GPRS信息技術等，加強農業生產環境、生產設施和動植物本體感知數據的采集、匯聚和關聯分析，完善農業生產進度智能監測體系，加強農業數據實時監測與分析，提高農業生產管理、指揮調度等數據支撐能力。同時，推進農業大數據技術在種植、畜牧和漁業等關聯產業生產中的應用，拉動農業產業整體內需，從農業生產，到農業市場、農產品管理，農業大數據將會大幅提高農業整條產業鏈的效率。通過農業大數據的利用，實行產加銷一體化，將農業生產資料供應，農產品生產、加工、儲運、銷售等環節鏈接成一個有機整體，并對其中人、財、物、信息、技術等要素的流動進行組織、協調和控制，以期獲得農產品價值增值。打造農業產業鏈條，不但有利于增強農業企業的競爭能力，增加農民收入和產業結構調整，而且有助于農產品的標準化生產和產品質量安全追溯制度的實行。
在中國，生產環節農業大數據應用前提應是偏于集約化管理的土地經營，生產決策的指導更多的是對面而很難做到對獨立的點。我國是農業大國，我國農業環境分布差異由南到北因地制宜，集約化農業目前集中在東北、新疆、河南、江蘇等農業大省。由具備集約化、大規模特征農業生產經營主體或政府示范為核心，逐步推廣農業大數據生產指導。
2、農業大數據基礎設施逐漸完善
農業大數據的應用離不開源頭數據的采集，涉及對數據信息量、數據精度等一系列基本要求，結合物聯網、農業數據云平臺、衛星遙感平臺等，逐漸完善農業大數據基礎設施建設。
3、農業大數據技術日臻完善
農業大數據技術普及，除了數據獲取基礎設施的完善，還需對數據分析、挖掘的方法有進一步提升。加強數據挖掘、關聯分析、知識發現等大數據技術在農業中的應用。
村贊智慧農業物聯網平臺是將物聯網、互聯網、云計算、大數據、人工智能等技術應用于農業生產經營，建立智能的生產環境監管體系、實現生產數據流轉、生產數據統計分析、智能解析生產環境，從而形成農業生產的智能化、規范化。村贊智慧農業物聯網平臺響應國家針對農業部印發《“十三五”全國農業農村信息化發展規劃》，將互聯網技術與農業生產技術深入融合形成互聯網+農業，最終實現農業向4.0方向演進。定位：打造從田間到餐桌農產品質量安全可視化溯源一站式平臺
