浅谈卫星大数据在智慧农业中的应用

刘亚林

摘  要：物联网、云计算、大数据技术和人工智能技术的普及使我们国家的农业发展方向由传统农业转向智慧农业。卫星大数据与智慧农业的融合，进一步拓展了信息化在农业发展中的应用，显著增强了农业生产的科学化、智能化水平，并且能够有效地节约资源。该文结合卫星大数据的特点，浅析了卫星在智慧农业中的作用和实际应用。

关键词：卫星大数据  智慧农业  人工智能

中图分类号：TP311.13    文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）11（b）-0073-02

自古至今，我们国家都是一个农业大国，需要在有限的土地上获得更多的产量，以满足13亿多人口的生存需要。计算机技术并不发达时，传统农业只能靠天吃饭，如果风调雨顺那么农作物的产量就高;如果遇到干旱水涝，产量就会很低，种植户无法对农作物进行精细化管理。随着近几年我国农业信息化的发展和精准农业概念的提出，对农业生产过程的监控、管理和农情信息精细化采集的要求都在不断提高。智慧农业是通过物联网传感器采集得到海量的农业数据，并通过人工智能和机器学习的技术分析得到的数据，从而能够指导农业生产。卫星大数据能为农业大数据的获取分析提供更加强大的支撑，将卫星大数据与智慧农业融合在一起对于进一步促进我国智慧农业的发展，提高我国农业现代化信息化水平有着深远的意义。

1  智慧农业

1.1 概述

通过大量物联网传感器设备，获取、存储农业生产中的各种有用的数据，这称之为农业大数据。通过图像处理、深度学习、数据分析等技术对数据进行分析处理，对生产者所需要的信息进行挖掘分析、预测，可以为广大的农业生产者提供精准的决策支持。智慧农业是农业技术发展的更加高级化、信息化、智能化水平，它将通信技术、物联网技术、大数据技术、人工智能等多个技术融合到一起，更加科学地利用各种数据对农业现代化发展提供更精准、更高质量的技术支持，从而更有效地解决农业发展中遇到的问题。

1.2 智慧农业所需的大数据主要类型

智慧农业的发展需要农业大数据的支撑，从数据获取的不同渠道可以将数据类型分为以下类型。

（1）农作物生长过程中监测数据。

（2）农作物生长所需的资源数据，如土壤养分、水、农机设备等。

（3）农作物生长环境监测数据，如水质、土壤养分变化、病虫害、大气环境、灾害数据等。

（4）农作物市场监测数据，如市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润等。

我国目前每年产生的农业大数据可以达到几千PB，智慧农业基于海量的数据进行分析处理预测，以满足生产者的需求。但是传统的农业大数据采集也有一定的弊端，例如，农作物生长过程检测，使用传统手段需要人工安装大量的物联网传感器或者人工操控无人机进行航拍，即使这样也无法保证能够对所有农作物的生长情况进行监测。传感器零部件也会出现损坏的情况，这都需要浪费大量的人力、物力、财力。因此，对于大范围、实时性的监测急需一种新型技术来填补传统技术的空缺。

2  卫星大数据

随着卫星技术的成熟，各类卫星对于地球已经实现了全覆盖。利用卫星进行数据采集具有时效性高、真实性强、拍摄范围广泛等优点。基于光学卫星采集农业数据的方式，相对于传统方式具有省时省力等优点。因此，将卫星大数据与智慧农业两者融合是非常有必要的。

现在我们国家卫星发射技术已经非常成熟，并且一些民营公司也取得了卫星发射的牌照，未来越来越多的小型微纳光学卫星将会出现在太空中。通过卫星获取的数据有以下优点。

2.1 数据精确

在农作物的生长周期中，我们需要根据农作物实时的长势来决定对农作物进行管理，例如：根据农作物生长情况决定是否需要进行灌溉、施肥、杀虫等操作，每一个过程都会影响农作物最终的产量。传统的农业需要生产者根据经验来做出判断或者通过小规模的采样来评估整体的情况，这些做法不利于大规模农作物种植。所以需要更加精确和真实的数据支撑生产者做出决策。相对于传统数据获取和处理技术，现在利用卫星可以获取更加精确的信息，目前高分辨率的卫星分辨率能够达到小于1m以内，高光谱卫星能够达到5～10m的分辨率，并且高光谱卫星能够利用多个波段对地球表面物体进行扫描得到精确的图像数据，能为智慧农业提供准确的数据支撑。

2.2 范围广泛

我国农田面积大、地势复杂，很多地区多山地丘陵，使用传统手段采集数据非常受限制。比如，利用无人机勘测数据会受到地形、风力、温度的影响而且无法长时间飞行获得完整的数据。使用卫星进行数据采集不会受这些条件的影响，一般高分辨率卫星的拍摄幅宽约几公里，高光谱卫星拍摄幅宽为几十公里，这样的拍摄范围是无人机的几十倍。

2.3 实时性高

在农作物生产过程中对于数据的失效性有一定的要求，传统采集方式很难具有较高的时效性。卫星获取数据的时效性非常高，因为卫星绕地飞行速度快，如果组网卫星多可以对某一个地块实现每天在固定的时间拍摄，当天晚上即可传回卫星图像。这对于反映生长期的农作物状态具有非常好的效果。

3  卫星大数据在智慧农业中的应用

3.1 环境检测

通过卫星大范围的拍摄，不仅可以得到农作物信息，对于土地周边的环境问题同样可以通过卫星图像得到。利用高光谱卫星拍摄的地表信息，可以准确地判断出农作物种植土地周边的河流、湖泊是否受到污染，这对于评估预测农作物最终的质量至关重要。

3.2 科学管理

农作的生长过程需要定期监测，通过历史数据建立模型，将拍摄的农作物生产情况进行分析，结合水文、气象、土壤养分等信息综合评测，确定现阶段农作的生长情况是否正常。通过对每个地块进行逐一监测分析能够实现对农作物的精细化管理，例如，不同地块之间由于地势不同、土壤养分不同、蓄水能力不同，各个地块间灌溉时间和灌溉量是有一定区别的。但是在传统的生产过程中并不考虑这些问题，而是采用大水漫灌的方式，这种方式既浪费了水资源又无法使农作物更好的生长。现在可以通过卫星采集数据，利用图像处理、人工智能技术分析各个地块的差异，为不同地块提供更加科学的灌溉时间和灌溉量。

3.3 提供农业金融服务

通过卫星大数据可以为农业金融提供技术支撑，农业金融机构可以通过卫星大数据预估该地区整体农作物产量，对整体市场行情进行预测。保险公司也可以利用卫星大数据建立数学模型，对受灾地区进行损失预估并作为赔偿依据。

4  结语

通过上文的分析可以看出，农业生产已由传统农业转变成现代化信息化农业，深度融合卫星大数据与智慧农业的发展是未来智慧农业的发展方向。构建“空天地”一体化智慧农业大数据平臺将会有力地推动农业现代化、信息化、智慧化建设，提高农业管理水平，达到使粮食增产农民增收的目标。

参考文献

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