大数据在农业物联网的应用

【摘要】农业物联网的发展逐步实现了中国传统农业的变革，是向智慧农业发展的重要桥梁。随着各类传感器的使用，大数据技术在农业物联网中得到了至关重要的应用。在农业物联网中合理使用大数据技术，能够实现农业信息的互通互联，实现农业环境数据的查询、分析和存储以及各类传感器冗余信息的过滤和清洗。在信息化时代，大数据技术在农业物联网的应用将对农业信息化发展起重要指导作用。

【关键词】大数据技术;智慧农业;物联网;农业信息化

【中图分类号】S126;TP311.13

【文献标识码】A

中国自古以来就是一个农业大国。从新石器时代的中国古代农业的兴起，到明末清初精耕细作的深入发展，再到新中国成立后机械化生产，中国传统农业模式逐渐走向成熟。现如今，随着科学技术发展，人类社会逐渐向智能社会发展。大数据广泛应用于农业物联网中的大数据预测、远程控制、查询及预警等领域，并且使用传感器采集农业生产与发展中的大数据，为农业物联网的发展提供了数据参考。大数据技术作为智能社会的支撑技术，将推动农业信息化的发展，在农业物联网的应用中起着举足轻重的作用。

1 大数据在农业物联网的实践

1.1 农业大数据简介

近年来，农业物联网的发展如火如荼.新型科技在农业上的应用引起了社会以及国家的关注。在互联网技术对传统农业的影响下，传感器、物联网、大数据、云计算技术在农业均有发展和应用，其颠覆了传统手工劳作方式，打破了粗放式的生产模式，逐步向智慧化、数据化、自动化、精准化转变。目前物联网和大数据技术已经应用到农业播种，种植生产、灌溉收割、运输以及农产品加工和经销等环节。在市场经济竞争激烈，价格信息滞后，农产品产销困难的情况下，大数据技术的应用变得尤为重要。从一个农业物联网的方案设计来看，从传感器的数据采集处理应用，到种植生产过程的决策管理，到大数据平台对产销信息的处理分析，大数据技术在农业物联网中发挥着至关重要的作用。

1.2 农业大数据的特点

根据大数据的理念、技术以及方法特点，其在农业物联网的应用数不胜数。不论是在耕种、灌溉、施肥，还是农产品存储运输等环节，大数据技术均可在农业物联网上发挥重要作用。大数据的数据分析挖掘，以及数据可视化，都可结合农业自身特点进行农业全产业化覆盖。农业大数据可划分为结构化和非结构化，其中包括土地信息数据，例如土地位置、面积、高度等;环境信息数据，例如气象数据、土壤湿度数据、温度和湿度数据等;作物信息数据，例如作物生长数据、病虫害数据等。随着农业基础设施的完善和现代化技术的进步，大数据技术在智慧农业中的应用愈加广泛，农业大数据迎来发展的新契机。

1.3 农业大数据的应用

农业物联网通过高集成式，分布式和价格低廉的传感器节点来采集各种环境数据。其将采集的风向、土壤湿度、酸碱度、温度等数据通过无线传输模块实时发送至云平台或本地主机进行数据的清洗集成转换以及存储显示。本地主机通过对环境数据的分析处理，优化决策。农户不仅可以完成足不出户的设备管理与操作，更能从农业大数据平台得到最优的操作建议反馈和完成灾难预测应对联动，使得农业生产过程更具智能化，精确化和实时化。

1.4 农业大数据的优势

大数据技术在农业物联网的应用，相当于给农业生产过程安装了一个“智能大脑”。农业大数据技术，首先带来的是自动化生产。通过各类传感器采集农业数据，如基本的实时环境数据和作物生产过程中各种指数数据，再将这些数据通过无线通信技术（如Lora、NB-Iot）传输至本地主机或者云端数据中心。通过可视化操作系统，农户可以在本地客户端或移动客户端上实时查看生产情况。这些数据经过大数据技术的清洗集成转换等一系列操作，清除了传感器网络的数据冗余，通过可视化方式呈现在农户眼前。通过对作物生长的历史记录和实时数据分析，提高了农户对种植面积、生产能力、产量以及天气情况、气温和土壤温湿度的联合监测能力。更进一步来说，通过数据处理挖掘，农业大数据系统可根据生产实际状况和天气预测，实现农业生产的智能决策和自然灾害预警。农业大数据技术，使农业生产过程更具科学性，计划性，对自然灾害的应对更具联动性，大大提高农业生产效率，降低自然灾害风险。

传统农业的生产种植，更多的是个体的有限预测和决策，其销售过程中的信息闭塞也是制约农村农业经济发展的重要因素。通过数据上云，农业大数据带来的是精准化生产。因为市场供需关系的存在，农产品市场经常出现供过于求的情况，这就导致农产品价格“跳水”，农户经济遭受重大损失。通过大数据技术，将农产品生产过程的数据汇总分析，可以大大缓解供求不平衡的局面。例如某农场当年西瓜产量高，当地市场需求量小。通过农业大数据平台，发现临省某地市场需求量高，即可在销售前提前进行市场沟通，以此来平衡供求关系。当数据采集量具有一定规模，大数据平台则可聚合各种信息如消费者需求报告，农作物生产历史报告等，向农户提供市场分析协助，帮助其降低生产风险，提前规划生产销售，促进农业经济发展。

食品安全问题一直是大众关注的焦点，农产品也不例外。通过大数据技术，可实现农产品可追溯，保证食品安全。利用农业大数据平台，实现农产品各个阶段的可追踪性。甚至可以将大數据和区块链技术相结合，从生产环境到施肥灌溉再到经销运输，每一个环节都可以实现记录，并且由区块链技术保证了信息的真实性。同时，通过大数据平台对全国的销售信息和物流运输信息的挖掘整合，可对农产品销售情况进行监测和预警，为农产品生产销售提供更加精确的信息服务，提高农产品利用率和流通性，减少了农产品过剩和食源性疾病危害的可能性。

2 大数据技术对农业物联网的影响

智慧化农业将在大数据和农业物联网下得到极大发展。随着各种观测技术，传感器技术，无线通信技术的发展，农业现代化进程的加快，现代农业生产更趋于智慧化，产业化。随着技术进步，物联网技术和大数据技术在农业的应用更具普适性。应用传感器对于动植物本体进行数据感知采集，应用观测技术对农业生产环境选取，生产设施建设进行评估，应用无线通信技术，增强了农业物联网系统在不同地域的适用性，不仅保证了传感器网络的完善布置，也有助于数据的采集、汇总和分析。从农业生产到市场再到农产品管理，大数据技术为完善农业智能化监测体系，加强农业生产管理，提高数据实时监测和分析能力提供了有力支撑。利用农业大数据技术，将农业生产加工、存储运输、销售等环节形成产业链，在每一个环节都有大数据提供的智能决策，提高了智慧化农业的协调能力与控制能力。这种产业化链条的产生，不但增加农民的收入，增强了农业企业的竞争力，而且还保证了农业标准化生产制度的推进和食品产品安全追溯制度的实行。大数据技术的应用，让农业真正实现了智慧化。

3 大数据技术在农业物联网的应用策略

现阶段，大数据技术在农业上的应用更趋于区域化，集约化，更多的是实验性的园区或者农业大户才有条件和能力应用。为了促进智慧农业的发展，应该以具有集約化农业特征的地方政府或大规模特征农业生产经营主体为核心，逐步推广农业大数据生产指导，因地制宜地进行发展。同时，农业大数据的发展离不开对基础数据采集与分析，而物联网在中国发展的时间还不长，还难以形成感知、传输和控制的成熟传感器网络。其中所用的传感器还存在着诸如传感器不够稳定、性能不够好、价格较高等问题。而新型无线通信技术Lora和NB-Iot的实现，还存在不同的局限性，在农村地区组网应用还需要更成熟的基础建设的支持。所以应当努力完善传感器网络布置，推进物联网设备建设和大数据平台实现等一系列基础设施的建设和完善。

3.1 加强农村基础设施建设

不论是在农村地区的物联网应用，还是大数据技术的实施都依赖最基础的硬件设施。在农村地区网络普及差异大，基础设备不完善，缺少区域性信息互通的状况下，政府应加大政策支持，加快农村信息化建设，以农村基础服务设施建设为中心，不断完善农村基础建设，增加农村以及偏远山区基站数量以及网络硬件设备，为大数据平台的使用和农业物联网的部署打下坚实基础。

3.2 建立完善大数据平台

大数据在农业物联网的技术应用还有很长的路要走。农业大数据的难点不仅在于数据量的巨大，还在于数据结构不同，类型多样以及数据价值挖掘等问题。这些问题都制约着农业大数据平台的建立，因此需要投入更多的技术力量来研究农业数据的处理。各地政府也应积极合作，打破区域间信息孤岛，提高信息互通J陛，统一农业数据应用和感知标准，农业部门应重点研究农业传感器、农业数据处理挖掘和农业智能决策服务，以建设农业大数据平台。根据农业物联网不同应用方面建设各种侧重不同的平台，注重实际应用，充分完善农业大数据平台。

3.3 培养专业人才

新型技术的应用离不开专业人才队伍的建设。在现如今农业从业者专业技术水平不高的情况下，培养农业物联网以及大数据相关建设人才队伍显得尤为重要。根据农村人员实际情况和技术差异，针对性地培养人才。不仅要提高农业从业者自身技术素养，也要积极引进人才，为大数据技术和农业物联网的实施提供人才支持和技术保障。

3.4 企业参与

企业对于新型技术的推广和应用尤为重要。一方面，要号召企业参与农业物联网大数据应用环节，更好地应用大数据平台的信息服务，加强相关企业参与的积极性，将大数据与农业物联网的融合推向市场，增强企业的核心竞争力。另一方面，企业的积极参与也带动了基础农业生产的发展，提高了新型技术的发展活力，有利于维护农业物联网大数据应用平台的稳定性。

4 结语

在智能化社会逐渐发展的年代，大数据技术在农业物联网上的应用具有极其广阔的前景。中国农业的智能化是未来的发展趋势，需要更多的人才加入，需要更多的企业和地方政府推动这次农业生产模式的大变革。

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[4]胡升耀.大数据在农业物联网中的应用[J].农业工程，2019，9（ 05）：38-39.

[作者简介]张震（1996-），男，江苏淮安人，在读硕士研究生，研究方向：农业渔业信息化。