農業大數據對智慧農業的重要性

 

        隨著科技時代的到來，以互聯網、多媒體、云計算等為主要的代表的情況下，推動了中國信息發展的進程，而云計算也在很大程度上推動了計算能力的進展。試想，如果農場管理人員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，農場管理人員和農技專家足不出戶就可觀測到農場內的實景和相關數據，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場帶來經濟損失。

 

        農業大數據時代，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。
 

 

        在經歷了多年的發展，研發了涵蓋多層面、多領域的農業信息化系統，構建了很多不同級別、面向不同領域的數據資源，形成了龐大的信息資源財富。但是由于利益等原因，這些數據相互之前缺乏統一的標準和規范，信息缺乏共享，信息資源與業務脫節，這必然導致數據利用率低下、信息冗余散亂。而農場智能化管理服務平臺的出現，將能夠更好的規范數據標準，在提高農場管理水平上發揮巨大的作用。

 

農業大數據平臺的應用

 

1、農業資源管理

 

        基于GIS和遙感技術，建立農場的數字地圖，對農場內生產種植用地進行科學決策、精細化管理。

 

        以全球定位系統(GPS)提供的地理基本信息基于地理信息系統(GIS)建立農場的數字地圖。運用遙感(RS)技術感知電子地圖中的實地信息(土質、作物)，全面掌握農業種植用地的范圍，實時了解區域內土壤條件、大氣環境等綜合信息并通過對信息的差異性分析將種植區域劃分為不同的管理區域，有針對性地進行規劃，實現種植業農業資源的實時查詢、分析、決策功能。

 

2、農作物生產管理

 

        整合傳統統計數據及農業資源管理信息，對農場不同地塊的農作物進行有針對性的種植管理。

 

        對種植影響因素差異性較大的不同區域定量獲取影響作物生長的環境因素(如土壤肥力、含水量、苗情、病蟲害等)信息，分析影響區塊產量差異的原因，采取技術上可行、經濟上有效的耕作措施，區別對待，按需實施的“精準農業”。

 

3、農作物監測、估產

 

        利用遙感(RS)技術監控農作物長勢，根據需要及時采取有效措施，并根據各種數據的綜合分析較準確地預估農作物產量及采收信息。

 

4、病蟲害預警

 

        利用 GIS 、遙感、高光譜分析等技術，對植物病蟲害進行分析、預測、防治。

 

5、農產品質量安全管理

 

        整合產地環境、生產檔案、檢測數據形成農產品質量安全溯源數據。

 

6、產地環境數據

 

        運用遙感(RS)、傳感器等技術手段全面掌握農產品產地環境數據，并形成歷史記錄。

 

7、生產檔案數據

 

        農產品生產記錄，記錄農產品在生長過程中的各種農事操作信息。

 

8、農產品檢測數據

 

        記錄企業資質，檢測報告，產品品質的認證證明等信息。