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大数据“下田”:精准预测 促进智慧农业发展

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供稿:中国工控网 2016/7/1 11:24:44

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美国是对农业数据收集比较齐全的国家,也是较早进行农业数据开放的国家,目前,有关农业数据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。不仅如此,美国各大农场主协会以及涉农企业也不惜投入大量的时间、金钱以及花费巨大的精力去搜集被人们称为“大数据”的涉农数据。

    罗德尼�席林是美国伊利诺伊州的一个农场主,他和父亲二人经营着1300英亩(约7900亩)田地。他的父亲已经83岁了,地里的活儿全靠席林自己上阵,即便在农忙时节,他也不用雇工,最好的帮手是农场里的那几台农业机械。


  
  跟国内常见的农业机械比,这些机器高大得多,一台喷药机完全张开“臂膀”,翼展达36米。更重要的是,这些“大家伙”还很有“头脑”——驾驶室里配备的全球卫星导航系统和自动驾驶系统。即使在下田作业时,席林也远没有传统农民那么辛苦,只要他愿意,完全可以坐在驾驶座上,一边喝着咖啡,一边用平板电脑浏览新闻,机器会按照设定的路线工作,施肥、打药完全自动化,哪些地方打过,哪些地方没打,绝对不会搞混,GPS上都显示得清清楚楚。
  
  大多数时候,席林会把平板电脑带在身边,内置的APP软件会提醒他何时适宜下地查看,该打药或是该施肥了,以及提供实时的和未来几天的天气数据。
  
  在美国,像席林这样“劳作”的农场主越来越多。农业生产模式正在从机械化向信息化转变,以精准为特征的农业,正在让种植变得更加容易。
  
  美国的农业
  
  美国农业约占其GDP的1.2%。美国不仅是世界上最大的工业化国家,而且也是世界上最大的农业发达国家。美国土地肥沃,气候温和,现有可耕地约1.52亿公顷,牧场5.6亿公顷。美国约有220万个农场,每个农场平均面积约170公顷。2011年农业就业人数213万人,占整个就业人口的1.45%。
  
  美国是农业大国,但农业产值仅占美国经济1.2%。美国有3亿多人口,其中住在农村地区的人仅占约2%,从事农业生产的人不到1%,其中又只有半数将农业作为主业,根据美国农业部的数据,美国农场数量1935年达到峰值680万个,农业人口超过1.27亿,现如今农场数量只有220万个,农民数量也降至300万左右。
  
  农业生产的盈利性从根本上保证了农业的吸引力。爱荷华州全职农民年收入基本都在5万至7万美元以上,有些农民可能会达到10万至25万美元,一般而言要比城市居民平均收入水平高。
  
  美国是对农业数据收集比较齐全的国家,也是较早进行农业数据开放的国家,目前,有关农业数据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。不仅如此,美国各大农场主协会以及涉农企业也不惜投入大量的时间、金钱以及花费巨大的精力去搜集被人们称为“大数据”的涉农数据。
  
  大数据对于农业的作用
  
  随着全球人口的增加,天气的波动更加不稳定,以及依赖石油的农业对于石化燃料的价格越来越敏感,必然激励更多地运用新技术来提高作物产量,并管理风险。围绕着基因组学、生物信息学以及计算生物学的研究活动都已经取得了重大的进展,使得科学家和组织能够更好地养活全世界,并提高食品和农作物的质量。这些技术都涉及到庞大的数据集和计算分析,那么在此过程中,大数据的作用是什么?
  
  首先,也是最重要的,农民需要需要测量和了解数据巨大和种类繁多的数据能够带来怎样的影响,因为这些数据驱动着他们的耕作质量与产量。这些数据包括天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物药剂等,充分利用这些数据对于土地进行长期管理和短期模拟,以实现产量和利润的最大化。
  
  其次,种子和肥料以及药剂的供应商需要接收所有的这些数据,将其放入统一的模型中,并使用专用算法,以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。
  
  再次,农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要确保其资产能够在最低成本保持最长的正常运行时间,还要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监视器和传感器、田间作物颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等),并让这些琐碎的信息在价值链能被实时获取,以进行进一步的处理。
  
  除了农民、农企、种子化肥供应商和农业机械制造商以外,气象站和实验室、贸易商和行业合作伙伴、技术和解决方案提供商也是这个日益复杂的生态系统的一部分。他们对于来自无数信息源的大数据也有着巨大的需要。
  
  大数据进田
  
  大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。通过对气候、土壤和空气质量、作物成熟度,甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集,预测分析可以用来做出更明智的决策,而这就是所谓的精准农业。在精准农业中,控制中心实时收集并处理数据,来帮助农民在播种、施肥和收割作物等方面做出最明智的决策。遍布田间的传感器用于测量土壤和周围空气的温度与湿度。此外,卫星图像和无人机会被用来拍摄田地的照片。随着时间的推移,图像会显示作物成熟,加上对未来48小时的精准天气预测模型,就可以建立模型并进行模拟,从而预测未来的情况,并帮助农民做出前瞻性的决策。

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新闻来源: 中国智能制造网

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