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从精准农业向智慧农业演进

发布于:2017-06-30 15:16:13  作者:admin   点击:
一、精准农业到智慧农业的演进过程
  近年来,农业领域大量引入卫星导航技术用于农机自动作业,使得精准农业呈现欣欣向荣局面。然而,与智慧农业相比较,无论是范围、内涵,两者都存在着本质上的区别。由精准农业向智慧农业的转变是我国农业未来发展的必由之路。
1.本质区别
精准农业重点在于“精准”,集中体现在大田农业中。精准农业是基于3S 技术、传感器技术、物联网等现代化技术手段,实现对耕种过程进行精准控制,对作物长势、受灾等各方面的情况进行精准监测,根据监测情况,精准调节耕作投入,实现精准耕作、精准灌溉、精准施肥施药、精准播种、精准收获,以最少的投入实现同等收入或更高收入。实施精准农业的好处诸多,一方面可以使作业效率显著提高,解决传统农业晚间无法作业的问题,提高农机作业效率近一倍,可节约机械投入成本;另一方面可以使作业质量显著提高,作业质量直接影响着农作物产量与品质,通过农机作业精准控制,提高农作物单产;还可以使土地利用率显著提高,通过精准作业,确保单位面积的产出率及利用率。
智慧农业重点在于“智慧”,体现在农业全产业链条建设中,而不仅仅在生产环节。智慧农业不仅依托3S 技术等现代化的技术手段,更是与云计算、物联网、移动互联等新技术深度融合,是在农业产前、产中、产后全方位地引入智慧化的思想和技术应用,实现耕种作业精准化、基础设施智能化和产业发展现代化。与精准农业相比,智慧农业涵盖范围更广,狭义上包括通常所理解的大田农业、设施农业、安全追溯、农业电子商务等涉农领域;广义上则是采用互联网为代表的信息手段对农业实现全程信息服务与指导,采用创新商业运营模式,外延扩展到农业经济范畴。
2.演进过程
从传统农业到精准农业再到智慧农业的发展必然经过以下几个关键步骤:
1)由传统农业到农业机械化的发展过程。随着农业大量使用机械、化肥、燃料、电力等各种形式的工业辅助手段,使得耕种生产过程逐渐告别了传统的以人力、畜力为主的生产方式,生产效率得到初步的提升。
2)由农业机械化到农业精准化的发展过程。依托卫星导航技术、地理信息技术、互联网技术,大田农业逐渐实现农机自动驾驶作业、基于农机位置分布对农机的智能调度、对作业农机的实时监控等一系列精准化作业的转变,旨在利用信息技术提高耕作质量、提高生产效率。
3)由农业精准化到基础设施智能化的发展过程。随着大田农业发展达到精细化的水准,人们开始发展智能化的设施农业,利用物联网技术,通过布设的各类传感器,实现大棚、温室、仓库、水泵等基础设施的智能化监管,帮助人们随时掌握生产环境情况、农作物动态信息。
4)由基础设施智能化到产业发展现代化的发展过程。通过先进的手段实现生产全过程的智能化监管之后,带动涉农全产业链条的健康发展,如涉农信息服务产业、农产品安全溯源、涉农电子政务、涉农电子商务产业、都市涉农观光等涉农活动。从全方位实现农业六化,包括农业资源利用环保化、生产技术科学化、生产过程标准化、农业监管便捷化、农副产品安全化和经营循环市场化。
通过以上几个步骤,打通信息孤岛,实现农业信息的互联互通,实现农业资源的有效整合,逐渐形成全产业链条智能化的闭环,最终形成可持续发展的农业经济。
二、技术支撑智慧农业快速发展
智慧农业是信息技术发展到一定阶段的产物,数据是智慧农业建设的核心,科学技术是智慧农业发展的源动力。
1.大数据云计算技术助力智慧农业发展
  数据是智慧农业建设的核心内容,通过农业基础设施智能化升级,完善农业感知传输网,获取空间、环境、生产全要素数据;确保数据的真实性、全面性、规范性和及时性,实现生产管理便捷化、生产流程标准化和信息资源网络化;数据涉及采集、传输、处理和应用诸多环节,推动农业发展现代化,现代农业设施产业化。农业领域数据种类繁多,可以分成社会资源数据、自然资源数据、动态信息数据等。
  通过大数据技术与云计算相融合,建立统一的大数据中心云平台,通过虚拟化、弹性计算、并行计算等,实现空间数据、动态数据、自然资源数据、社会资源数据等公共基础数据的智能化供应与管理。通过云计算技术可以实现对海量多源异构农业数据进行存储与分析,有效管理大规模的并行计算服务器集群,并能够容忍部分计算节点的失效,所以大数据云计算技术是保证大容量数据平台服务质量的主要支撑技术。
2.卫星遥感助力智慧农业发展
  我国幅员辽阔、耕地面积广阔、气候复杂多变,灾害频繁发生,我国农作物产品种类繁多、耕作机制南北差异较大,仅仅依靠传统方式,很难及时获取准确的数据,因此农业防灾减灾、灾情评估具有一定的困难。随着卫星遥感技术的发展,其在农业领域的应用可归结为以下四方面,即农业资源监测、作物监测、灾害监测、精细作业。利用卫星遥感图像,辅以不同的模型算法,可以实现宏观监测,主要包括:农作物长势的实时监测和生长进程趋势分析;监测农田受灾面积,为灾后粮食产量损失量和政府补贴提供科学依据;对农作物旱情监测,根据干旱指数,分等级统计地区干旱受灾情况;对农作物冻害监测,利用冬季系列数据,监测植被指数突变范围,评估农作物冻害范围;对农作物病虫害进行监测;利用遥感分类,为地区农作物供需平衡提供早期预警数据依据;根据两期遥感分类结果提取农作物耕地变化信息,为监测生态平衡提供科学数据;根据分类结果,统计不同农作物的种植面积,为产量估算提供基础数据;通过提取草地信息,对畜牧业发展情况实施监测。
3.物联网技术助力智慧农业发展
物联网就是物物相连的互联网,其基础核心依然是互联网,却延伸到任何物体与物体之间,进行信息交换和通信,是一种集智能化识别、定位、跟踪、监控和管理于一体的智能网络。物联网业务数据处理流程包括:数据采集、数据传输、数据管理(包括数据接入、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据转发)和数据应用。物联网在农业领域的应用包括以下几个方面:
1)环境监测。通过布设在田间地头的各类传感器,采集空气温湿度、CO2  浓度、土壤温度、土壤水分、光照强度,为科学耕作提供有效的数据支撑。

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