大数据背景下智慧农业的研究与应用

2022-10-14

大数据应用于智慧农业是实现农业数据信息最大利用率的核心发展方向, 对大数据信息的合理统计与处理, 也能从不同维度支持智慧农业的发展。例如农业信息共享、大棚智能化监控、环境资源数据分析等方面。那么在大数据时代背景之下, 智慧农业的发展途径应当如何拓展, 其应用方法与实践方式为本次研究的重点。

一、大数据背景下智慧农业概述

(一) 智慧农业内涵

智慧农业是农业生产过程中的智慧经济, 其智慧程度也是评估经济形态的表现形式。发展智慧农业的目标在于合理利用生产资源, 优化配置农业生产结构, 进而推动我国农业经济稳步发展。也是当前我国消除农业技术落后形式, 赶超农业经济强国的重要战略。而智慧农业的发展过程中, 势必需要针对水土资源、农业生产资源、农业生产资料等客观要素统计区分, 才能进行最为合理的优化配置。传统聚类分析、抽样调查等方式, 其根本指标并不具备较高的普适度。我国农业产地分布极为扩散, 其中林业、畜牧业、种植业等基本资源信息搜集较为困难。然而在大数据时代背景下, 其云计算与物联网的技术发展优势弥补了数据信息收集不足的现实问题。而依托大数据信息, 我国农业进一步拓展智慧农业的发展诉求得到技术保障与支持。

(二) 大数据理论支持维度

大数据对智慧农业的理论支持具备较高的可行性。首先, 大数据通过分析我国国土资源, 包括土壤、水质、气象等数据信息, 能够为农业生产提供可以参考和借鉴的数据指标。其次, 农业生产中也会以终端销售的形式转换为商品价值, 而在这样的过程中传统农业对市场信息收集较少。农民在选择生产品种时完全依据主观经验, 其产量与市场对接存在信息不对等情况, 进而造成产量效率的实际问题。而大数据采集信息同时涉及仓储、销售、物流、以及终端市场需求等数据类型, 那么农业生产的目标性得到合理规划, 其经济损失也可以有所控制。最后, 农业生产对客观的自然环境条件极为苛求, 生产资料充分对接自然环境资源才能促进根本产量。而大数据通过分析环境数据, 也能够为农业生产提供客观的参考指标。在其技术优势的配合下, 防范自然灾害、预测生产总量、评估生产模式合理性, 都能从不同维度支持现代农业的智慧化生产活动的组织与合理规划[1]。

二、智慧农业对于大数据信息的本质诉求与现实问题

(一) 智慧农业对大数据信息的客观需求

大数据通过收集历史天气的资源数据, 预测短期内的环境信息, 可以支持农业生产的具体规划。而智慧农业的全面发展, 对大数据信息的本质诉求并非单纯的生产需求, 同时也客观表现在农业生产的全产业链之中。其涉及产业包括:农产品加工业、水产养殖业、饲料、化肥、屠宰、贮存、农药、肉食品加工等多方面。除此之外, 智慧农业对大数据的本质诉求同样渗透于宏观数据之中, 其涉及气象灾害数据、市场信息数据、农产品对外贸易数据、农业产量或产值的相关数据等。对这些数据类型的海量信息收集, 将是提高农业生产质量与效率的必要基础, 亦是落实智慧农业发展要素的根本目标。为此, 有效收集农业宏观数据, 完善大数据信息收集和统计方式, 同样决定了我国智慧农业的科技化与现代化发展格局与规模[2]。

(二) 农业生产中大数据利用率的现实困境

目前我国农业生产中利用大数据进行客观分析的程度与比例依然相对较低, 究其根本因素主要存在三个方面的现实困境。其一, 农业生产本身受到多种因素制约, 而我国地域十分辽阔, 可耕地面积较大。农业生产一家一户的传统模式对数据收集产生了相对性的制约。同时农业数据对环境统计的要求较高, 而因地制宜的数据统计策略同时也对大数据提出了广域空间需求, 如果无法做到针对性数据收集, 其数据指标也会存在偏差和指导性误区。其二, 目前农业生产中对大数据信息的收集活动主要依靠政府部门, 其信息采集的完整度、有效性、客观性等核心问题较难辩证。同时外部新的采集广度与精确度需要进一步考证, 因此多数数据信息仅能用于研究, 而信息封闭的现实问题, 自然无法直接应用于农业生产指导, 其信息参考程度十分有限。其三, 目前我国极力推动智慧农业的快速发展, 而具备农业生产技术和大数据信息技术的复合型人才匮乏。尤其能够深入农业生产活动组织与管理的应用型人才较少, 那么对大数据的实际利用率必然有所偏低[3]。

三、智慧农业利用大数据拓展应用空间的实施策略

(一) 拓展大数据信息农业智慧管理维度

智慧农业其发展目标为智能决策与智能化农业生产管理, 就目前而言应用大数据的空间维度主要集中在四个方面。首先, 农业生产过程中对智慧化管理的应用需要依据相应的数据信息, 而对大数据的分析与处理, 也是综合考量实际生产经验的应用价值。这种基于大数据分析的智慧农业管理体系, 将支持农业生产大幅增收, 其决策与管理效率同步增强。其次, 对农业资源的智慧管理, 是基于大数据信息的合理应用。在生产资源中二次配置、优化整合、合理利用, 都需要建立在大数据分析的基础之上, 进而提高农业生产质量形成节能、优质、高产的生产体系保障。再次, 生态环境方面的智慧管理则是针对大气、水情、土情、肥情、灾害、虫害等生态因素的大数据分析, 进而从全面检测的现实维度中提高农业精细化管理的实际应用效果。最后, 农产品质量安全的智慧管理实现, 需要通过全产业链的精细控制, 对于数据信息的全面掌握, 也来自大数据信息的应用。除此之外, 大数据信息的应用能够支持农业生产设备管理, 其智能决策的最终目标也是通过数据分析生产设备或者监控设备, 进而利用大数据处理和协调农业设备的管理服务与调度。

(二) 提高农业生产中大数据信息利用率

虽然我国目前已经着力于开发智慧农业, 同时对大数据信息收集与云计算和物联网等技术投入了大量资金与技术支持, 但是农业生产中对大数据信息的利用率依然比较以往偏低。

针对农业生产中大数据利用率偏低的现实困境, 其应用大数据的实践策略应当强调三点发展内容。

一方面, 必须改善当前农业生产数据收集较难的现实问题。欧洲农业生产大国, 在智慧农业融合大数据信息的发展中已经卓有成效, 我国农业生产应当借鉴其成功经验, 从而有效收集农作物品种分布复杂和耕地面积广域性较高的问题。

同时进一步推动合作社经营模式, 也能够集中大数据收集的信息化程度。另一方面, 针对大数据农业信息的收集, 不能完全依赖于政府支持, 其信息收集的方式与方法应当进一步研究。各地涉农企业对大数据信息的补充具备一定的可行性, 当地政府可以通过其他政策支持获取信息来源和内容。

同时需要进一步拓展技术与人才支持, 规划出详细的智慧农业发展蓝图。

其他方面, 针对农业信息的有效整合十分重要。目前农业市场依然存在供求信息不平衡的客观现象, 大数据信息如果短期内无法公布客观数据, 也应当从其他方面提出部分参考指标, 或者通过RFID技术将大数据有机整合到智慧农业发展中, 从农产品种植和加工出售的全程监测中提高农产品安全质量, 进而有效利用大数据信息的实质性作用。

综上所述, 智慧农业的发展目标决定了大数据应用维度, 同时大数据信息也是支持资源整合有效利用的必要途径。

那么在应用过程之中, 也必须要全面考量拓展大数据信息应用率的问题。

只有全面掌握大数据信息对农业智慧管理方式的应用方法, 才能不断拓展智慧农业的发展指标与完成度。

但是也不能忽视农业大数据信息利用率偏低的重点因素, 为此需要拓展农业数据信息的收集方法, 并培养应用型与复合型人才, 同时提高大数据信息分析结果的可行性。

摘要：大数据时代背景下, 智慧农业的全面发展得到了一定的技术支持与保障。如何利用大数据信息成为智慧农业发展的核心问题。为此, 本文分析了智慧农业对大数据信息的本质诉求与现实问题, 并提出智慧农业利用大数据拓展应用空间的实施策略, 旨在加强智慧农业利用农业大数据信息的可行性与科学性, 为智慧农业发展提供理论参考。

关键词：大数据,智慧农业,应用研究