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农业大数据论文

时间：2022-07-03 11:05:35 农业经济管理我要投稿

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农业大数据论文

　　摘要：作为农业新型发展资源，农业大数据开始走入民众视野，并逐渐发展成为了社会关注与研究的重点。此项数据的运用，能够为农业生产提供科学化依据，为现代化农业发展提供可靠数据支持，意义较大。文章将以农业大数据介绍为切入点，对数据获取与利用展开全面性研究，旨在提高大数据利用与获取水平，保证我国农业发展质量。

农业大数据论文

　　关键词：农业论文

　　农业经济是我国国民经济重要组成，农业发展会对社会发展产生直接影响，因此国内一直极为重视农业发展，并开始将多种科学技术运用到了农业领域之中，在这种背景下农业大数据价值开始凸显。但由于农业大数据存在着结构较为复杂且形式变化多元等方面的特征，导致处理难度相对较大，因此为对大数据进行准确获取与合理运用，首先应对“农业大数据”概念进行明确，以便大数据后续工作的顺利开展。

　　1农业大数据

　　所谓农业大数据，就是指大数据理念与技术等，在农业领域中的实践与运用。数据中融合了农业季节性以及地域性等方面的特征，并在融合与转化过程中，逐渐形成类型多样以及来源广泛等特有特征，直接加大了数据分析与处理的难度。数据包含农业领域多个环节，像育种、耕地以及播种等，都会产生一定量的数据，相关人员需要跨业务、跨行业对数据进行收集与分析，以保证数据可视化效果。按照产业链条而言，国内农业大数据目前集中在农业管理、环境、资源以及生产等领域，其中环境与自然资源，以气象资源以及水资源等数据为主;生产数据则以养殖业与种植业生产数据为主;而市场数据，不仅包含市场信息与价格，同时生产资料以及供求信息等内容也涵盖在其中。事实上，利用大数据技术进行农业数据管理，能够成功推动国内农业信息化步伐，能够通过将大数据技术和其他农业领域技术有机结合在一起，可以为农企业发展与农业科研等相关工作，提供新思路与精准数据，这对于我国农业发展而言，极为有利，可以有效消除农业信息化发展中所面临的瓶颈问题。

　　2农业大数据获取

　　在对大数据进行获取时，有关人员需要对农业大数据特征进行深入研究，并要以此为依托，逐渐探索出适合的数据获取方式，以保证最终数据获取质量。在进行数据获取过程中，相关人员应按照数据类型，采取相应的收集手段。

　　(1)在对农业生产环境数据进行获取过程中，可以利用传感网以及智能传感器等技术，对动植物生长相关因素，向空气污染程度以及土壤温湿度等进行监测与收集。随着传感器基础以及其他检测技术的不断创新与升级，目前农业环境数据检测精准度以得到切实提升，而传感器终端成本费用却在逐渐减少，该数据收集方式发展前景较为理想。

　　(2)在对变量信息进行采集过程中，要对农田内土壤含水量以及作物病虫害等动态化信息进行实时监控，一般会通过非接触式遥感技术或接触式传感技术等，对信息进行获取。由于变量信息主要是为农业精准化工作进行服务的，要保证信息的精准性与实时性，以保证变量信息收集质量，确保可以为精准化农业生产做出准确指导，进而为各种精准化农业种植手段开展打下坚实基础。

　　(3)“生命信息智能感知”指的是，对动植物活动以及生长等规律进行感知的指标数据，向动物运动轨迹以及植物生理信息等，都属于该感知范畴。目前较为常用的感知技术主要包括机器视觉技术以及热红外技术、光谱技术等，这一指标能够改善以往过度依赖人工检测数据获取的弊端，感知结果更加准确、智能，能够将动植物自身情况以数据化形式展现出来，以便相关人员对检测对象进行监测与管理。

　　(4)在对市场经济数据进行收集过程中，要对产品生产成本、生产以及进出口实际情况等内容实施动态化采集。由于数据获得过程需要涉及农产品质量安全、农业流通以及农产品价格等内容，动态性以及突发性特点较为突出，所以数据收集流程也相对较为复杂，需要将专业群体、智能终端以及通信网络等内容组合在一起，而随着移动信息技术的不断完善，该类型数据采集也开始转向智能终端，4G基层农技推广平台就是典型的市场经济数据收集方式。(5)网络数据抓取模式，是指通过对网络数据抓取技术，像“爬虫”等技术的运用，完成对博客、网站以及论坛等涉农数据的提取，以实现对各项数据的动态化监测与定向化收集。例如运用“爬虫技术”进行信息获取时，能够以每月几十亿网页数据收集的频率，对相关数据量进行处理，可以通过分布式的排布方式，保证该项技术数据收集质量。此种网络数据收集模式更加符合信息化时代的特点，数据规模也相对较为庞大。

　　3农业大数据利用

　　(1)在农业生产中的运用。大数据在农业生产中的运用极为广泛，其可以通过在生产现场布置传感节点的方式，对所在地土壤化肥浓度以及环境温湿度等内容进行监测，并完成对相应数据的采集、处理与分析，能够从中挖据出有利信息，以帮助人员明确生产环境状态，进而结合经济以及持续性发展等因素，构建起智能化产业发展模型。而相关人员可以按照这一模型，进行追肥或提高土地含水量等处理，并会按照土地情况，进行科学选种、育种，实现精准化农业种植，可以真正做到精准防控病虫害以及灌溉、施肥等处理，保证农产品生产品质与数量，以便为种植户带来更多客观的经济收益。

　　(2)在生产环境监测中的运用。农业生产环境因素较多，整体环境监测体系属于系统性工程，需要涉及自动化控制、农业信息获取以及网络通信等多项技术。通过建设环境监测系统，在进行水产养殖以及粮食作物生产过程中，相关人员可以通过对传感器技术的运用，对养殖以及种植环境进行全面性监测，并会对监测结果进行处理，将其以数据化的方式呈现出来，以保证人员对作物生长环境营养成分以及动物生长环境状态进行明确，以做出针对性环境改善方案。技术人员要对数据传输精准度以及效率等进行保证，要确保在数据综合程度不断增强的条件下，可以合理对大数据技术进行运用，可以对动植物展开长期性动态监管模式，进而为动植物工厂化以及集约化管理的开展做好铺垫。

　　(3)在食品、产品安全监测中的运用。由于农副产品安全事件频发，导致社会极为注重农产品以及食品安全，有关部门会对产品与食品安全情况进行重点控制，所以农业大数据也会在产品与食品安全检测中进行运用。有关部门会对食品、产品生产环境以及仓储加工等环节进行监控，并按照所得数据与相应标准进行比照，以判定是否存在超标等不合格问题，并要就可能问题进行预警，进行展开危险源查询以及消除等一系列处理，从而实现对产品安全性的高效管控。

　　(4)在农情监测中的运用。实施农情监测的主要目的，与农业生产环境监测基本相同，都是通过对信息数据的收集与分析，为农业生产与管理进行服务的。相关人员可以通过建立农情检测系统的方式，对农业数据进行合理处理，以为农业生产提供准确数据信息。在具体使用过程中，相关人员可以通过对遥感技术以及其他信息技术的使用，对农业灾害以及农作物长势等情况进行监控与分析，并会做出综合性评定，以为农业生产进行服务与辅助。但这一监测系统不仅有着远程监控与管理的优势，同时还存在海量数据融合处理方面的弊端，加之农业信息数据量的不断增加与传感器分辨率辨识度要求不断升高等方面诉求，都为遥感数据分析工作开展增加了难度，这也是今后技术人员需要进行研究的主要方向之一。此外，在开展农情监测的同时，还需要结合历史天气变化情况，构建起相应的天气变化识别模型，要利用该模式对一段时期内的天气状况与气候特点进行直观性分析，并以此为前提对将来一定时间内的天气进行预估，从而为农业生产与管理提供正确指导。

　　(5)在产品市场追踪中的运用。农业大数据在市场追踪中的运用较为明确，就是会利用对消费者购买行为、产品销售价格以及销售需求等数据进行调查与分析的方式，明确各农副产品在市场中的实际供求情况，进而判断出农产品今后的价格变化情况与市场整体销售情况等，进而准确帮助种植物与养植物，对农副产品品种进行挑选，从而更好地迎合市场需求。目前我国农业大数据发展已经取得了一定的成绩，但在进行农业产业链普及过程中，还是遇到了诸多阻碍，在这种情况下，想要达到理想化产品市场追踪目标，科研人员需要不断对各种相关技术进行创新与完善。

　　(6)在农产品物流中的运用。国内物流行业发展极为迅猛，为农产品物流建设与发展形成了良好的助力，民众可以足不出户品尝到本地以及其他地区的新鲜产品，切实对农产品销售范围进行拓展，这对于国内农产品市场发展而言是极为有利的。为保证农产品物流运输质量，物流部门应对农业大数据进行合理运用，要通过对产品配送、收购以及包装等环节数据的统计与整理，准确分析出物流各环节实际开展情况，进而完成对消费需求主体与农业主体的完美衔接，确保农产品价值可以得到切实提升。同时合理的数据分析模式，也能及时认识到物流运输中存在的问题，科学制定出产品最优配送线路以及物流中心位置，进而实现理想化物流管理模式。

　　4结语

　　通过文章对农业大数据相关内容的论述，使人们对农业大数据概念、特点以及类型等内容有了更加深入的了解。相关部门也应认识到大数据在农业信息化发展中所起到的作用，要按照现代化农业发展特点，结合各农业数据类型，采取相应的数据采集技术，保证数据信息采集质量。同时要对大数据进行合理运用，要将其真正运用到农业生产以及环境监测等多领域之中，确保大数据价值能够得到最大化挖掘，进而实现智能化农业生产与销售模式，为我国农业经济水平提升做出相应的贡献。

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