劉亞林

摘? 要：物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術和人工智能技術的普及使我們國家的農(nóng)業(yè)發(fā)展方向由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉向智慧農(nóng)業(yè)。衛(wèi)星大數(shù)據(jù)與智慧農(nóng)業(yè)的融合，進一步拓展了信息化在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應用，顯著增強了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學化、智能化水平，并且能夠有效地節(jié)約資源。該文結合衛(wèi)星大數(shù)據(jù)的特點，淺析了衛(wèi)星在智慧農(nóng)業(yè)中的作用和實際應用。

關鍵詞：衛(wèi)星大數(shù)據(jù)? 智慧農(nóng)業(yè)? 人工智能

中圖分類號：TP311.13 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）11（b）-0073-02

自古至今，我們國家都是一個農(nóng)業(yè)大國，需要在有限的土地上獲得更多的產(chǎn)量，以滿足13億多人口的生存需要。計算機技術并不發(fā)達時，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)只能靠天吃飯，如果風調(diào)雨順那么農(nóng)作物的產(chǎn)量就高;如果遇到干旱水澇，產(chǎn)量就會很低，種植戶無法對農(nóng)作物進行精細化管理。隨著近幾年我國農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展和精準農(nóng)業(yè)概念的提出，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的監(jiān)控、管理和農(nóng)情信息精細化采集的要求都在不斷提高。智慧農(nóng)業(yè)是通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器采集得到海量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，并通過人工智能和機器學習的技術分析得到的數(shù)據(jù)，從而能夠指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。衛(wèi)星大數(shù)據(jù)能為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的獲取分析提供更加強大的支撐，將衛(wèi)星大數(shù)據(jù)與智慧農(nóng)業(yè)融合在一起對于進一步促進我國智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，提高我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化信息化水平有著深遠的意義。

1? 智慧農(nóng)業(yè)

1.1 概述

通過大量物聯(lián)網(wǎng)傳感器設備，獲取、存儲農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各種有用的數(shù)據(jù)，這稱之為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)。通過圖像處理、深度學習、數(shù)據(jù)分析等技術對數(shù)據(jù)進行分析處理，對生產(chǎn)者所需要的信息進行挖掘分析、預測，可以為廣大的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供精準的決策支持。智慧農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)技術發(fā)展的更加高級化、信息化、智能化水平，它將通信技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)技術、人工智能等多個技術融合到一起，更加科學地利用各種數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供更精準、更高質(zhì)量的技術支持，從而更有效地解決農(nóng)業(yè)發(fā)展中遇到的問題。

1.2 智慧農(nóng)業(yè)所需的大數(shù)據(jù)主要類型

智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的支撐，從數(shù)據(jù)獲取的不同渠道可以將數(shù)據(jù)類型分為以下類型。

（1）農(nóng)作物生長過程中監(jiān)測數(shù)據(jù)。

（2）農(nóng)作物生長所需的資源數(shù)據(jù)，如土壤養(yǎng)分、水、農(nóng)機設備等。

（3）農(nóng)作物生長環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，如水質(zhì)、土壤養(yǎng)分變化、病蟲害、大氣環(huán)境、災害數(shù)據(jù)等。

（4）農(nóng)作物市場監(jiān)測數(shù)據(jù)，如市場供求信息、價格行情、生產(chǎn)資料市場信息、價格及利潤等。

我國目前每年產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以達到幾千PB，智慧農(nóng)業(yè)基于海量的數(shù)據(jù)進行分析處理預測，以滿足生產(chǎn)者的需求。但是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集也有一定的弊端，例如，農(nóng)作物生長過程檢測，使用傳統(tǒng)手段需要人工安裝大量的物聯(lián)網(wǎng)傳感器或者人工操控無人機進行航拍，即使這樣也無法保證能夠對所有農(nóng)作物的生長情況進行監(jiān)測。傳感器零部件也會出現(xiàn)損壞的情況，這都需要浪費大量的人力、物力、財力。因此，對于大范圍、實時性的監(jiān)測急需一種新型技術來填補傳統(tǒng)技術的空缺。

2? 衛(wèi)星大數(shù)據(jù)

隨著衛(wèi)星技術的成熟，各類衛(wèi)星對于地球已經(jīng)實現(xiàn)了全覆蓋。利用衛(wèi)星進行數(shù)據(jù)采集具有時效性高、真實性強、拍攝范圍廣泛等優(yōu)點?；诠鈱W衛(wèi)星采集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的方式，相對于傳統(tǒng)方式具有省時省力等優(yōu)點。因此，將衛(wèi)星大數(shù)據(jù)與智慧農(nóng)業(yè)兩者融合是非常有必要的。

現(xiàn)在我們國家衛(wèi)星發(fā)射技術已經(jīng)非常成熟，并且一些民營公司也取得了衛(wèi)星發(fā)射的牌照，未來越來越多的小型微納光學衛(wèi)星將會出現(xiàn)在太空中。通過衛(wèi)星獲取的數(shù)據(jù)有以下優(yōu)點。

2.1 數(shù)據(jù)精確

在農(nóng)作物的生長周期中，我們需要根據(jù)農(nóng)作物實時的長勢來決定對農(nóng)作物進行管理，例如：根據(jù)農(nóng)作物生長情況決定是否需要進行灌溉、施肥、殺蟲等操作，每一個過程都會影響農(nóng)作物最終的產(chǎn)量。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)需要生產(chǎn)者根據(jù)經(jīng)驗來做出判斷或者通過小規(guī)模的采樣來評估整體的情況，這些做法不利于大規(guī)模農(nóng)作物種植。所以需要更加精確和真實的數(shù)據(jù)支撐生產(chǎn)者做出決策。相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取和處理技術，現(xiàn)在利用衛(wèi)星可以獲取更加精確的信息，目前高分辨率的衛(wèi)星分辨率能夠達到小于1m以內(nèi)，高光譜衛(wèi)星能夠達到5～10m的分辨率，并且高光譜衛(wèi)星能夠利用多個波段對地球表面物體進行掃描得到精確的圖像數(shù)據(jù)，能為智慧農(nóng)業(yè)提供準確的數(shù)據(jù)支撐。

2.2 范圍廣泛

我國農(nóng)田面積大、地勢復雜，很多地區(qū)多山地丘陵，使用傳統(tǒng)手段采集數(shù)據(jù)非常受限制。比如，利用無人機勘測數(shù)據(jù)會受到地形、風力、溫度的影響而且無法長時間飛行獲得完整的數(shù)據(jù)。使用衛(wèi)星進行數(shù)據(jù)采集不會受這些條件的影響，一般高分辨率衛(wèi)星的拍攝幅寬約幾公里，高光譜衛(wèi)星拍攝幅寬為幾十公里，這樣的拍攝范圍是無人機的幾十倍。

2.3 實時性高

在農(nóng)作物生產(chǎn)過程中對于數(shù)據(jù)的失效性有一定的要求，傳統(tǒng)采集方式很難具有較高的時效性。衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)的時效性非常高，因為衛(wèi)星繞地飛行速度快，如果組網(wǎng)衛(wèi)星多可以對某一個地塊實現(xiàn)每天在固定的時間拍攝，當天晚上即可傳回衛(wèi)星圖像。這對于反映生長期的農(nóng)作物狀態(tài)具有非常好的效果。

3? 衛(wèi)星大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中的應用

3.1 環(huán)境檢測

通過衛(wèi)星大范圍的拍攝，不僅可以得到農(nóng)作物信息，對于土地周邊的環(huán)境問題同樣可以通過衛(wèi)星圖像得到。利用高光譜衛(wèi)星拍攝的地表信息，可以準確地判斷出農(nóng)作物種植土地周邊的河流、湖泊是否受到污染，這對于評估預測農(nóng)作物最終的質(zhì)量至關重要。

3.2 科學管理

農(nóng)作的生長過程需要定期監(jiān)測，通過歷史數(shù)據(jù)建立模型，將拍攝的農(nóng)作物生產(chǎn)情況進行分析，結合水文、氣象、土壤養(yǎng)分等信息綜合評測，確定現(xiàn)階段農(nóng)作的生長情況是否正常。通過對每個地塊進行逐一監(jiān)測分析能夠實現(xiàn)對農(nóng)作物的精細化管理，例如，不同地塊之間由于地勢不同、土壤養(yǎng)分不同、蓄水能力不同，各個地塊間灌溉時間和灌溉量是有一定區(qū)別的。但是在傳統(tǒng)的生產(chǎn)過程中并不考慮這些問題，而是采用大水漫灌的方式，這種方式既浪費了水資源又無法使農(nóng)作物更好的生長?，F(xiàn)在可以通過衛(wèi)星采集數(shù)據(jù)，利用圖像處理、人工智能技術分析各個地塊的差異，為不同地塊提供更加科學的灌溉時間和灌溉量。

3.3 提供農(nóng)業(yè)金融服務

通過衛(wèi)星大數(shù)據(jù)可以為農(nóng)業(yè)金融提供技術支撐，農(nóng)業(yè)金融機構可以通過衛(wèi)星大數(shù)據(jù)預估該地區(qū)整體農(nóng)作物產(chǎn)量，對整體市場行情進行預測。保險公司也可以利用衛(wèi)星大數(shù)據(jù)建立數(shù)學模型，對受災地區(qū)進行損失預估并作為賠償依據(jù)。

4? 結語

通過上文的分析可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉變成現(xiàn)代化信息化農(nóng)業(yè)，深度融合衛(wèi)星大數(shù)據(jù)與智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展是未來智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向。構建“空天地”一體化智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺將會有力地推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息化、智慧化建設，提高農(nóng)業(yè)管理水平，達到使糧食增產(chǎn)農(nóng)民增收的目標。

參考文獻

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