大数据如何监测管理现代农业

大数据如何监测管理现代农业
随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。如同其他行业的大数据应用，通过技术手段获取、收集、分析数据，能够有效地解决农业生产和市场流通等问题。
在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的变化，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带您了解大数据时代下，农产品监测预警如何运行以及未来面临的机遇。
大数据走进农业领域
数据库专家、图灵奖得主吉姆·格雷提出，数据密集型计算成为继试验科学、理论科学、计算科学之外的科学研究第四范式。大数据被学术界正式提出始于2008年9月《自然》杂志发表的“Big Data”系列专题文章，介绍了大数据应用所带来的挑战和机遇。
人们围绕研究数据的海量增加展开讨论。2011年，《科学》杂志刊登“Dealing with Data”专题，指出分析数据的能力远落后于获取数据的能力。
2012年3月，美国政府公布了“大数据研发计划”，基于大数据推动科研和创新。在我国，2012年5月香山科学会议第424次会议以“大数据”为主题，认为大数据时代已经来临，大数据已成为各行业共同面临的大问题。同年11月，香山科学会议第445次会议以“数据密集时代的科研信息化”为主题，讨论“大数据”时代的科研信息化问题。
这些事件都标志着“大数据”走入我们的生活。那么，大数据在农业中的应用如何？许世卫表示，“农业大数据是大数据在农业领域的应用和延展，是开展农产品监测预警工作的重要技术支撑。”
在他看来，农业大数据不仅保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，还使得农业内部的信息流得到了延展和深化。
数据作为一种战略资源，可以有效地解决农业生产面临的复杂问题，从数据的获取、收集到分析，能够事半功倍地解决农业生产问题。
许世卫举例道，如通过传感器、作物本体检测手段，获取了土壤中的氮磷钾肥力等大量数据，对数据进行分析整理后可以有效指导农业生产中的施肥量、施肥时间等问题，进行合理规划，得出最合适的投入量，从而提高生产效率。
再如，大数据能够提前预测到未来市场的供给需求，可以有效降低生产投入并采取适当的措施进行智能化生产，对平抑物价起到调节作用。
大数据是监测预警的基础支撑
许世卫指出，农业大数据的数据获取、采集渠道和应用技术手段，无法通过人工调查得到数据，而需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物长势生命本体传感器等手段支撑。由于技术更新、成本下降，使得农业有关生产市场流通等数据获取能力大幅提升。
“大数据使得农业进入全面感知时代，用总体替代样本成为可能；农业生产获得更多依靠数据的支撑，从此进入智慧农业时代；大量的数据可以优化生产布局，优化安排生产投入；大数据时代下，市场更有利于产销对接，在消费环节减少浪费以及减少产后损失。”许世卫说。
此外，大数据给农业的管理也带来变化。过去的农业管理主要依靠行政手段指导和安排生产，大数据有利于分析提取特征、总结趋势，通过市场信号的释放引导市场进而引导生产。
许世卫表示，农业大数据是现代化农业的高端管理工具。所谓监测预警就是监测数据，贯穿于农产品从生产到流通到消费到餐桌整个过程的产品流、物资流、资金流、信息流，使产销匹配、生产和运输匹配、生产和消费匹配。
农产品监测预警也是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等情况进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的全过程。
农产品监测预警还是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是做好监测预警工作的基础支撑。农业发展仍然面临着多重不安全因素，急需用大数据技术去突破困境。
这主要体现在：农业生产风险增加，急需提前获取灾害数据，早发现、早预警；农产品市场波动加剧，“过山车”式的暴涨暴跌时有发生，急需及时、全面、有效的信息，把握市场异常，稳定市场形势；食物安全事件频发，急需全程监管透明化，惩戒违规行为。
可以说，农产品监测预警对大数据的需求是迫切的。
农产品监测效果显著
农产品监测效果显著，大数据功不可没，主要体现在监测对象和内容更加细化、数据获取更加快捷、信息处理分析更加智能、数据服务更加精准等。
随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。
农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的复杂巨系统，在其中的生命体实时的“生长”出数据，呈现出生命体数字化的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆发，数据实现了由“传统静态”到“智能动态”的转变。
在大数据背景下，数据存储与分析能力将成为未来最重要的核心能力。未来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。
如中国农产品监测预警系统（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已经在机理分析过程中实现了仿真化与智能化，做到了覆盖中国农产品市场上的953个主要品种，可以实现全天候即时性农产品信息监测与信息分析，用于不同区域不同产品的多类型分析预警。
在大数据的支撑下，智能预警系统通过自动获取农业对象特征信号，将特征信号自动传递给研判系统。研判系统通过对海量数据自动进行信息处理与分析判别，自动生成和显示结论结果，发现农产品信息流的流量和流向，在纷繁的信息中抽取农产品市场发展运行的规律。最终形成的农产品市场监测数据与深度分析报告，将为政府部门掌握生产、流通、消费、库存和贸易等产业链变化、调控稳定市场提供重要的决策支持。

农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营，使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备（如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等），广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息（如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域），建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法，因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道，实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理，通过智能化调控终端实现农业的闭环控制，实现农业的自动化、最优化控制。实际上，物联网是智慧农业的核心。

“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用，”中国农科院信息所所长许世卫解释，“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量，还能感知生物本体，比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，需要添加氮肥，而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”

No2：农业物联网架构模型

根据计算机网络架构模型的研究方法，国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层（网络层）、处理与应用层三个层次。

感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等，采集各类农业相关信息（包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等），实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上，将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ；同时，将应用层的控制命令传输到感知层，使感知层的相关设备采取相应动作，比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。

公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术，实现信息技术与行业的深度结合，完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。

具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层，主要包括各类具体的农业生产过程系统，如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用，保证产前正确规划以提高资源利用率，产中精细管理以提高资源利用率，产后高效流通实现安全溯源等多个方面，促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。

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一、什么是农业物联网？
No1：农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营，使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备（如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等），广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息（如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域），建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法，因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道，实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理，通过智能化调控终端实现农业的闭环控制，实现农业的自动化、最优化控制。实际上，物联网是智慧农业的核心。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用，”中国农科院信息所所长许世卫解释，“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量，还能感知生物本体，比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，需要添加氮肥，而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2：农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法，国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层（网络层）、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等，采集各类农业相关信息（包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等），实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上，将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ；同时，将应用层的控制命令传输到感知层，使感知层的相关设备采取相应动作，比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术，实现信息技术与行业的深度结合，完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层，主要包括各类具体的农业生产过程系统，如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用，保证产前正确规划以提高资源利用率，产中精细管理以提高资源利用率，产后高效流通实现安全溯源等多个方面，促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
（转自搜狐科技网）
二、农业物联网未来发展趋势
目前，我国农业正处于传统农业向现代农业转型期，农业物联网将发挥独特而重要的作用，也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状：2013年，农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》，方案中明确提出，实施区试工程，对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径，提高农业物联网理论及应用水平，促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率，提升农产品附加值，实现农业增产与增收。
在发达国家，智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用，渗透到农业各方面。 据介绍，国外采用物联网相关技术，在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等，使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术，在远程支持与服务平台上，建立智慧农业远程托管中心，实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等；将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合，从种植各个环节解决农产品的安全问题；充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术，实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前，这项技术不但达到国际先进水平，而且已推向全国市场，广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等，深受用户的认可，取得了较好的成绩。
农业物联网，即在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph值传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使种植人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的适宜条件，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益。
种植业离不开浇水、施肥、打药，农民种地凭经验、靠感觉，他们面朝黄土背朝天的在田里耕作，并把这些经验与方法一代代相传，然而现在瓜果蔬菜该不该浇水，施肥、打药，怎样才能保持精确的浓度，温度、湿度、光照、CO2浓度，如何实行按需供给？这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题，在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现，已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴，让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全，引领现代农业发展。
（转自搜狐网-鑫芯物联）
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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