農業大數據論文

摘要：作為農業新型發展資源，農業大數據開始走入民眾視野，並逐漸發展成為了社會關注與研究的重點。此項數據的運用，能夠為農業生產提供科學化依據，為現代化農業發展提供可靠數據支持，意義較大。文章將以農業大數據介紹為切入點，對數據獲取與利用展開全面性研究，旨在提高大數據利用與獲取水平，保證我國農業發展質量。

關鍵詞：農業論文

農業經濟是我國國民經濟重要組成，農業發展會對社會發展產生直接影響，因此國內一直極為重視農業發展，並開始將多種科學技術運用到了農業領域之中，在這種背景下農業大數據價值開始凸顯。但由於農業大數據存在着結構較為複雜且形式變化多元等方面的特徵，導致處理難度相對較大，因此為對大數據進行準確獲取與合理運用，首先應對“農業大數據”概念進行明確，以便大數據後續工作的順利開展。

1農業大數據

所謂農業大數據，就是指大數據理念與技術等，在農業領域中的實踐與運用。數據中融合了農業季節性以及地域性等方面的特徵，並在融合與轉化過程中，逐漸形成類型多樣以及來源廣泛等特有特徵，直接加大了數據分析與處理的難度。數據包含農業領域多個環節，像育種、耕地以及播種等，都會產生一定量的數據，相關人員需要跨業務、跨行業對數據進行收集與分析，以保證數據可視化效果。按照產業鏈條而言，國內農業大數據目前集中在農業管理、環境、資源以及生產等領域，其中環境與自然資源，以氣象資源以及水資源等數據為主;生產數據則以養殖業與種植業生產數據為主;而市場數據，不僅包含市場信息與價格，同時生產資料以及供求信息等內容也涵蓋在其中。事實上，利用大數據技術進行農業數據管理，能夠成功推動國內農業信息化步伐，能夠通過將大數據技術和其他農業領域技術有機結合在一起，可以為農企業發展與農業科研等相關工作，提供新思路與精準數據，這對於我國農業發展而言，極為有利，可以有效消除農業信息化發展中所面臨的瓶頸問題。

2農業大數據獲取

在對大數據進行獲取時，有關人員需要對農業大數據特徵進行深入研究，並要以此為依託，逐漸探索出適合的數據獲取方式，以保證最終數據獲取質量。在進行數據獲取過程中，相關人員應按照數據類型，採取相應的收集手段。

(1)在對農業生產環境數據進行獲取過程中，可以利用傳感網以及智能傳感器等技術，對動植物生長相關因素，向空氣污染程度以及土壤温濕度等進行監測與收集。隨着傳感器基礎以及其他檢測技術的不斷創新與升級，目前農業環境數據檢測精準度以得到切實提升，而傳感器終端成本費用卻在逐漸減少，該數據收集方式發展前景較為理想。

(2)在對變量信息進行採集過程中，要對農田內土壤含水量以及作物病蟲害等動態化信息進行實時監控，一般會通過非接觸式遙感技術或接觸式傳感技術等，對信息進行獲取。由於變量信息主要是為農業精準化工作進行服務的，要保證信息的精準性與實時性，以保證變量信息收集質量，確保可以為精準化農業生產做出準確指導，進而為各種精準化農業種植手段開展打下堅實基礎。

(3)“生命信息智能感知”指的是，對動植物活動以及生長等規律進行感知的指標數據，向動物運動軌跡以及植物生理信息等，都屬於該感知範疇。目前較為常用的感知技術主要包括機器視覺技術以及熱紅外技術、光譜技術等，這一指標能夠改善以往過度依賴人工檢測數據獲取的弊端，感知結果更加準確、智能，能夠將動植物自身情況以數據化形式展現出來，以便相關人員對檢測對象進行監測與管理。

(4)在對市場經濟數據進行收集過程中，要對產品生產成本、生產以及進出口實際情況等內容實施動態化採集。由於數據獲得過程需要涉及農產品質量安全、農業流通以及農產品價格等內容，動態性以及突發性特點較為突出，所以數據收集流程也相對較為複雜，需要將專業羣體、智能終端以及通信網絡等內容組合在一起，而隨着移動信息技術的不斷完善，該類型數據採集也開始轉向智能終端，4G基層農技推廣平台就是典型的市場經濟數據收集方式。(5)網絡數據抓取模式，是指通過對網絡數據抓取技術，像“爬蟲”等技術的運用，完成對博客、網站以及論壇等涉農數據的提取，以實現對各項數據的動態化監測與定向化收集。例如運用“爬蟲技術”進行信息獲取時，能夠以每月幾十億網頁數據收集的頻率，對相關數據量進行處理，可以通過分佈式的排布方式，保證該項技術數據收集質量。此種網絡數據收集模式更加符合信息化時代的特點，數據規模也相對較為龐大。

3農業大數據利用

(1)在農業生產中的運用。大數據在農業生產中的運用極為廣泛，其可以通過在生產現場佈置傳感節點的方式，對所在地土壤化肥濃度以及環境温濕度等內容進行監測，並完成對相應數據的採集、處理與分析，能夠從中挖據出有利信息，以幫助人員明確生產環境狀態，進而結合經濟以及持續性發展等因素，構建起智能化產業發展模型。而相關人員可以按照這一模型，進行追肥或提高土地含水量等處理，並會按照土地情況，進行科學選種、育種，實現精準化農業種植，可以真正做到精準防控病蟲害以及灌溉、施肥等處理，保證農產品生產品質與數量，以便為種植户帶來更多客觀的經濟收益。

(2)在生產環境監測中的運用。農業生產環境因素較多，整體環境監測體系屬於系統性工程，需要涉及自動化控制、農業信息獲取以及網絡通信等多項技術。通過建設環境監測系統，在進行水產養殖以及糧食作物生產過程中，相關人員可以通過對傳感器技術的運用，對養殖以及種植環境進行全面性監測，並會對監測結果進行處理，將其以數據化的方式呈現出來，以保證人員對作物生長環境營養成分以及動物生長環境狀態進行明確，以做出針對性環境改善方案。技術人員要對數據傳輸精準度以及效率等進行保證，要確保在數據綜合程度不斷增強的條件下，可以合理對大數據技術進行運用，可以對動植物展開長期性動態監管模式，進而為動植物工廠化以及集約化管理的開展做好鋪墊。

(3)在食品、產品安全監測中的運用。由於農副產品安全事件頻發，導致社會極為注重農產品以及食品安全，有關部門會對產品與食品安全情況進行重點控制，所以農業大數據也會在產品與食品安全檢測中進行運用。有關部門會對食品、產品生產環境以及倉儲加工等環節進行監控，並按照所得數據與相應標準進行比照，以判定是否存在超標等不合格問題，並要就可能問題進行預警，進行展開危險源查詢以及消除等一系列處理，從而實現對產品安全性的高效管控。

(4)在農情監測中的運用。實施農情監測的主要目的，與農業生產環境監測基本相同，都是通過對信息數據的.收集與分析，為農業生產與管理進行服務的。相關人員可以通過建立農情檢測系統的方式，對農業數據進行合理處理，以為農業生產提供準確數據信息。在具體使用過程中，相關人員可以通過對遙感技術以及其他信息技術的使用，對農業災害以及農作物長勢等情況進行監控與分析，並會做出綜合性評定，以為農業生產進行服務與輔助。但這一監測系統不僅有着遠程監控與管理的優勢，同時還存在海量數據融合處理方面的弊端，加之農業信息數據量的不斷增加與傳感器分辨率辨識度要求不斷升高等方面訴求，都為遙感數據分析工作開展增加了難度，這也是今後技術人員需要進行研究的主要方向之一。此外，在開展農情監測的同時，還需要結合歷史天氣變化情況，構建起相應的天氣變化識別模型，要利用該模式對一段時期內的天氣狀況與氣候特點進行直觀性分析，並以此為前提對將來一定時間內的天氣進行預估，從而為農業生產與管理提供正確指導。

(5)在產品市場追蹤中的運用。農業大數據在市場追蹤中的運用較為明確，就是會利用對消費者購買行為、產品銷售價格以及銷售需求等數據進行調查與分析的方式，明確各農副產品在市場中的實際供求情況，進而判斷出農產品今後的價格變化情況與市場整體銷售情況等，進而準確幫助種植物與養植物，對農副產品品種進行挑選，從而更好地迎合市場需求。目前我國農業大數據發展已經取得了一定的成績，但在進行農業產業鏈普及過程中，還是遇到了諸多阻礙，在這種情況下，想要達到理想化產品市場追蹤目標，科研人員需要不斷對各種相關技術進行創新與完善。

(6)在農產品物流中的運用。國內物流行業發展極為迅猛，為農產品物流建設與發展形成了良好的助力，民眾可以足不出户品嚐到本地以及其他地區的新鮮產品，切實對農產品銷售範圍進行拓展，這對於國內農產品市場發展而言是極為有利的。為保證農產品物流運輸質量，物流部門應對農業大數據進行合理運用，要通過對產品配送、收購以及包裝等環節數據的統計與整理，準確分析出物流各環節實際開展情況，進而完成對消費需求主體與農業主體的完美銜接，確保農產品價值可以得到切實提升。同時合理的數據分析模式，也能及時認識到物流運輸中存在的問題，科學制定出產品最優配送線路以及物流中心位置，進而實現理想化物流管理模式。

4結語

通過文章對農業大數據相關內容的論述，使人們對農業大數據概念、特點以及類型等內容有了更加深入的瞭解。相關部門也應認識到大數據在農業信息化發展中所起到的作用，要按照現代化農業發展特點，結合各農業數據類型，採取相應的數據採集技術，保證數據信息採集質量。同時要對大數據進行合理運用，要將其真正運用到農業生產以及環境監測等多領域之中，確保大數據價值能夠得到最大化挖掘，進而實現智能化農業生產與銷售模式，為我國農業經濟水平提升做出相應的貢獻。

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