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基于大数据的智慧农业发展现状与应用

2021-06-18朱林军

农业工程 2021年4期
关键词:农产品智慧农业

朱林军

(江苏沃得农业机械股份有限公司,江苏 丹阳 212311)

0 引言

随着智能技术的发展,智慧农业成为热点问题。基于大数据的智慧农业发展迅速,智慧农业与互联网技术、云计算、人工智能和大数据技术密切相关。在农产品养殖方面,涵盖了饲料配方、疾病防治、均衡营养和品质检测等环节;在农作物生长方面,涵盖了生长状态、田间管理、产量监测和收获后处理等环节;在农产品运输储存方面,涵盖了物流管理、车辆管理和运输状态等环节;在农产品销售和售后服务方面,涵盖了农产品基本信息、销售记录和物流运输信息等环节。上述多个环节均需要进行实时监控、跟踪和管理,大数据技术的利用对实现上述功能提供了必要的技术支撑,可以不断提高农业管理水平,进而促进智慧农业的建设和发展[1-3]。

1 发展现状

近几年,我国逐步重视智慧农业的发展,农业生产包括方面很多,发展不够均衡。目前,智慧农业主要体现在无人机技术、温室大棚、生态养殖柜、智能配肥技术、智慧养殖场和智慧农业园区等方面,在协助农业整合资源配置、节省生产成本、提高生产效率及优化生产流程方面,做出了一定的贡献,其他领域也在逐步开始引入智慧农业的思想和理念[4-6]。

目前,我国智慧农业整体发展状况呈现出以下特点。

(1)从发展前景看,市场对以互联网农业发展为中心的智慧农业产品需求不断增加,市场不断扩大,相关的农业资产不断上升,农产品的配送收益也达到前所未有的水平,智慧农业发展潜力较大。

(2)从发展模式看,互联网行业与智慧农业深度融合。据有关数据显示,以阿里巴巴、苏宁、京东等大型电商企业为代表的互联网巨头逐步扩展农村电商业务,逐步深入到智慧农业中。

(3)从发展特点看,智慧农业产品的附加值不断增加,品牌更加独特。随着生活水平的提高,消费者越来越关注产品的品牌。智慧农业产品比普通农业产品更能获得消费者的认可,并且智慧农业产品的营销模式也较为便捷,从而更能够抢占市场。

(4)从国家层面看,智慧农业属于国家重点发展领域,2015年的政府工作报告中,已经重点关注智慧农业的发展;2016年之后,智慧农业的发展逐步上升到国家经济发展战略;2017年,政府推行了多项支持智慧农业发展的优惠政策,加速了智慧农业发展,成为智慧农业生产发展的新动力[7-9]。

2 关键技术

2.1 物联网技术

物联网是互联网的延伸和扩展,是指一种广义上的巨型网络,物品与物品之间依据事先约定的协议,利用GPS全球定位系统、激光扫描器和各种感应器等信息传感设备相互联系在一起,实现物品的智能化识别、定位、追踪、监控及管理。目前,物联网技术在农业、电力、城市和家居等领域应用较为广泛。

2.2 云计算技术

云计算是传统计算技术和网络技术发展到一定程度的产物,目的是利用网络将成本相对较低的计算实体整合成具有强大计算能力的系统,从而减轻终端的数据处理负担,并使其享受更多的云端服务。其具有虚拟化、高可靠性、经济性、需求服务自助化、分布式和资源池化等特点。云计算技术可以使人们通过网络便捷、高效和低成本地获取所需的资源和服务,如强大的计算能力、存储能力和软硬件资源等,并且能够实现数据和信息共享。在现代农业发展过程中,云计算技术的使用大大降低了基础设施的建设成本,适合在农村推广应用。

2.3 大数据技术

目前,大数据技术在各行各业发展迅速,可以解决海量数据的搜集、存储、计算和挖掘等问题,并且从搜集的数据中获得有价值的信息,发现其中蕴含的知识并予以利用,以便进行科学预测和正确决策,尤其在电商平台、外卖平台等利用十分广泛。上述平台可以根据统计的销售数据去判断用户的喜好,并有针对性的进行产品推荐,以期最大化的实现精准销售。大数据技术在农业领域的专业化应用被称为农业大数据,不仅具有大数据的共同特点,也具有农业自身的特点,主要包括生产过程管理数据、农业资源和生态环境管理数据、农产品与食品安全管理数据和农业装备与设施监控数据等。通过综合分析和利用各类数据,可以及时、科学和有效地解决生产过程中的实际问题,切实保护用户的利益。

2.4 3S技术

地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)和遥感技术(RS)统称为3S技术,在现代农业发展过程中,通常将3S技术有机结合成一个整体,并将其运用到农业实践中。

地理信息系统(GIS)集采集、储存、分析处理和直观描述地理分布数据为一体,属于综合性信息技术系统。利用GIS具有空间信息可视化的特点,制作各类农田信息分布图,可全面了解农田作业状况,如制作作物产量分布图、地形状况分布图和病虫灾害覆盖图等。

全球定位系统(GPS)可以为农业生产提供实时和全方位的三维导航和定位服务,在地理信息系统(GIS)提供数据信息的基础上,利用GPS系统的实时定位及精确定时功能,可以实现实时进行浇水、施肥和施药量调整,并且将水、化肥和农药作用到准确位置。

与地理信息系统(GIS)相似,遥感技术(RS)也是一种综合性的空间信息获取技术。利用RS技术可以感知土壤状况的变化;监测不同生长期农作物的情况,进而采取相应措施;预测农作物产量,进而实施宏观调控;评估农作物病虫害及自然灾害对农作物产量的影响,从而采取相应的生产补救措施。RS核心工作部件是传感器。

2.5 农产品质量安全溯源技术

农产品质量安全是关系到民生的大事,利用互联网等技术手段追溯农产品从农田到餐桌的各个环节,如生产、加工和销售等,通过互联网将产品信息向消费者公开。农产品自身贴有信息标识,一旦该产品出现质量问题,可以从各个环节去追溯,找到问题的源头,及时进行解决和处理,避免发生更大的安全问题。农产品质量安全溯源技术涉及到的关键技术包括信息标识、采集、查询、存储和管理技术。

3 大数据平台构建

近年来,农业数字化和信息化发展迅速,通过构建大数据平台,可以有效提高农业生产的产量和作业效率,帮助用户发现农业生产中存在的问题和规律,加速农业信息的传递,对建立完善的智慧农业体系和模式有重要作用,能够不断推动智慧农业的发展。大数据平台的建设必须符合目前各类用户的应用需求,把用户作为重点,构建面向农户的个性化系统,以高效准确地满足用户需求为设计原则,运用物联网、云计算等信息技术,结合大数据技术,通过改进设计思路,建立完整的智慧农业大数据应用平台。

以华为智慧农业平台构架为例,分析大数据平台的框架和数据流程。该平台建立了4个层级、5大模块。

3.1 平台框架

华为智慧农业平台构架如图1所示,包括应用层、服务层、传输层和感知层4个层级。应用层分为智慧农业指挥中心、农产品生产管理、农产品智能制造、农产品溯源和农业智能服务5大模块,包含了从农业状态、指挥调度、农业决策、环境监测、病虫害管理、农机管理、农产品加工管理、仓储管理、溯源管理、流通管理、数字服务及市场评估等功能。服务层包括农机服务、指挥调度、食味分析、远程控制、专家服务、区块链服务、农业大数据、GIS图、视频云和指挥调度等功能。传输层主要通过eLTE集群专网、eLTE物联专网和运营商网络进行数据传输。感知层能够对设备工况、作物长势、病虫害、土壤养分、环境和作业状况等进行监测。各层之间依据智慧农业的数据和协议标准相互连接,形成一个整体。

图1 华为智慧农业平台构架Fig.1 Framework of Huawei smart agriculture platform

3.2 数据流程

华为智慧农业平台的数据流程如图2所示。第1步,数据源进入大数据后台处理中心;第2步,经过处理后的数据从处理中心被传输到农业的实际应用过程中。

图2 华为智慧农业平台数据流程Fig.2 Data flow of Huawei smart agriculture platform

4 生产应用研究

在实际应用的智慧农业系统中,主要分为3级。第1级是农产品生产企业,主要收集农作物种植、生产加工、物流运输、销售和售后服务等数据,并且以报表的形式上报管理部门。第2级是地方县级农业管理部门,主要是统计和管理农产品生产企业上报的相关数据,并对数据进行存储。第3级是省级农业管理部门,主要管理县级农业部门上报的数据,然后对数据进行分析统计,同时完成灾害监测预警、应急处理、农作物生产情况评估预测和气象预警等工作。智慧农业中大数据的应用研究主要包括以下4个方面。

4.1 农业环境监控

在农业环境应用方面,重点是实时监测农作物生长的环境数据,并且对环境状况做出评价,当环境数据不利于农作物生长时,进行预警提示。卫星遥感技术可以收集作物生长环境指标数据,然后将数据上传到云数据库,通过对比分析以往历史数据和实时监测到的数据,选择适宜的种植模式和防治措施,提前有效避免由于气候等自然灾害带来的农作物产量损失。土壤环境是农业环境的重要方面,农田土壤盐碱度、pH值等土壤信息对农作物生长影响较大,实时监测农田土壤环境为农作物的科学生产提供依据。

4.2 农作物种植和畜牧养殖应用

利用智能设施和互联网技术得到农业测土配方、茬口作业计划等数据,然后对这些数据进行分析,从而获得精准的种植建议,如适宜的种植品种、土壤类型和种植模式等。这样可以达到农作物产量最大化,获取最佳的经济效益。

在畜牧养殖方面,通过开展农产品差异化生产,提高种养殖生产效益。如针对不同的养殖个体,采用不同的饲料配方,通过生成的饲料报表和健康数据报表指导畜牧养殖活动。

4.3 农产品物流跟踪

随着人们生活水平的不断提高,人们越来越关注农产品安全,对农产品的质量要求也越来越高。任何一项农产品从田间到餐桌要经历诸多环节,跟踪和监控农产品越来越重要。一旦发生食品安全问题,可以及时发现导致农产品质量问题的原因。通过农产品追溯大数据系统,可以获得农产品的产地、检测状况、农产品质量和客户评价等信息,可以达到全程监控农产品的目的。

4.4 市场需求预测

市场时刻处于动态变化过程中,不同个体消费者需求差异较大,为了最大化降低库存风险,可以利用大数据平台收集消费者需求,指导农产品生产企业根据需求进行生产,达到供需平衡,防止农产品短缺或过剩问题。还可以利用大数据分析某种产品的用户需求、营销现状及存在问题,提出农产品精准营销实施策略,实现精准营销。

5 结束语

智慧农业是一种新的经济形态,通过融合物联网、云计算和大数据等信息技术,将农业全产业链的各环节有效连接起来,改变了传统农业的生产方式,提高生产效率的同时,还可以提高农产品产量和质量,有利于实现传统农业向现代农业转变。

虽然近几年我国智慧农业发展迅速,但仍然存在一些问题。农业生产部分环节发展滞后,如产品营销、农业信息平台等,还有从业人员信息技术水平落后等问题也影响智慧农业的发展进度。随着互联网技术在农业领域的不断深入,智慧农业的发展也将迎来良好的发展机遇[10]。

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