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摘要：大数据信息技术与农业生产及相关领域融合，建立数据信息分析预测模型系统，助力智慧农业发展。
关键词：大数据信息技术；传感器；采集；分析；处理；预测；智慧农业
大数据（Big Data），是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界对大数据特征的描述通常用4V加以概括，即海量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据不仅指人们在互联网上发布的信息，还包括全世界工业、农业等各行业领域的无数传感器所产生的海量数据信息。
大数据技术的核心价值是预测，对于农业领域来说，能够根据大数据分析与农业生产相关的某个因素得出变化结果，来建立相应的模型并预测某一影响农业生产的事件发生，可据此进行人为干预，使农业生产朝着预想的方向发展。
1、大数据预测在农业领域应用的特征
1.1农业大数据预测具有时效性。海量的与农业生产相关的大数据，涉及天气、土壤等方方面面，通过传统方式进行计算，在得出结论前，农作物的生长、预防灾害等最佳时机已经错过，失去了指导农业生产的时效性。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆先进的大数据信息处理技术通过云计算、分布式计算和超级计算机等手段，实现对农业海量大数据的高速分析、处理，及时服务农业生产全过程。
1.2农业大数据预测具有广大的数据源。随着依托于互联网（包括移动互联网）的物联网技术的发展，农业生产相关的数据收集能力发生革命性的变化。随时随地、社会化和众多设备的数据上传，使数据收集的成本大幅降低，范围足够广，规模足够大，农业大数据预测所需的数据源（研究分析基数）完全可以满足计算分析的要求。
1.3农业大数据预测具有动态性。农业生产是动态变化的，产生的数据也具备动态性，数据实时变化，某一指标的变化，都会引发整个系统的变化。而现代的大数据分析技术，可以通过发达的传感器网络，时刻精准捕捉数据变量，并接近实时调整预测结果。
1.4农业大数据预测具有规律性。农业大数据预测基于海量的历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。农业领域生产规律性本身很强，所以农业大数据预测在该领域应用非常有效。
2、大数据技术在农业中的具体应用
2.1 气象分析、建模与预测。气象是农业生产中最重要的因素之一，利用气象大数据技术可以对未来一定时间的天气进行分析、预测。通过物联网、计算机记录气象数据，分析这些数据，建立当地的天气模型，使用模型产生的数据，与当前天气进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。通过大数据预测未来的新方式，其预测时间更长、准确度更高。可以根据天气预测的结果，积极采取应对措施，减轻恶劣天气带来的损失。
2.2 土壤成分分析、预测作物生长所需养分状况。借助探地雷达成像及土壤电磁感应传感器等探测技术，不断探测土壤性质变化，获取土壤表层的粘土含量、微量元素含量等大数据信息。通过大数据分析土壤性质在植物生长过程中的变化特征，并将其与相关品种作物需要施肥的种类、数量间建立关联模型。从而精准的判断出相应的土壤适合宜栽的农作物的种类及施肥量的最佳时机，提高农作物的生产效率和经济效益。
2.3 大数据图像比对，分析作物成熟度。利用大数据图像分析系统分析田间图像的颜色模型，根据色差分量、颜色特征判断作物成熟度，预测当年产量。还可以实现杂草实时识别，提取其相关特征参数，配合超生测距等技术可以精确控制喷头位置及用药量，实现高效除草作业等。
2.4 建立农业大数据服务平台，服务全产业链。对农业生产实践中产生的数据资料，包括耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节产生的大数据归纳分析，利用算法建立模型，可以形成在粮食安全、土壤污染防治、病虫害预警等诸多农业领域的风险防控机制。大数据服务平台与农业领域的相关科学研究相结合，可以为农业科研、政府决策、农业企业发展等提供新的智能解决方案。农业大数据服务平台还可以科学分析农产品市场行情，更有效地预测农产品价格走势，帮助政府引导农户合理安排生产，避免出现大量农产品滞销情况发生。随着大数据信息技术与农业的融合发展，农业大数据分析应用平台的建设成为必然趋势。
2016年1月，农业部发布《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，提出到2018年基本完成数据的共用共享，2020年实现政府数据集向社会开放。党的十九大报告中明确提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。目前，随着信息化和农业现代化深入推进，农业大数据正在与农业产业全面深度融合，助力智慧农业发展，农村生产、生活必将插上腾飞的翅膀。
参考文献：
[1]余来文，林晓伟，封智勇，范春风.互联网思维2.0 [M].北京:经济管理出版社，2017.
[2]农业大数据的应用有哪些?农业大数据能为农场做什么?发布时间：2017-08-03 来源：中国智慧农业网
[3]人工智能如何引领农业的落地应用！发布时间：2017-08-03 来源：中国智慧农业网
论文作者:高作宝
论文发表刊物:《防护工程》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/22
标签：数据论文; 农业论文; 大数论文; 农业生产论文; 据预测论文; 领域论文; 土壤论文; 《防护工程》2018年第23期论文;