淺談衛(wèi)星大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

劉亞林

摘? 要：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的普及使我們國(guó)家的農(nóng)業(yè)發(fā)展方向由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)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(jìn)一步拓展了信息化在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用，顯著增強(qiáng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)化、智能化水平，并且能夠有效地節(jié)約資源。該文結(jié)合衛(wèi)星大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，淺析了衛(wèi)星在智慧農(nóng)業(yè)中的作用和實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)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(hào)：TP311.13 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2019）11（b）-0073-02

自古至今，我們國(guó)家都是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，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(jì)算機(jī)技術(shù)并不發(fā)達(dá)時(shí)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)只能靠天吃飯，如果風(fēng)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(huì)很低，種植戶無法對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行精細(xì)化管理。隨著近幾年我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)概念的提出，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的監(jiān)控、管理和農(nóng)情信息精細(xì)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(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)分析得到的數(shù)據(jù)，從而能夠指導(dǎo)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(qiáng)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(duì)于進(jìn)一步促進(jìn)我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，提高我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化信息化水平有著深遠(yuǎn)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(shè)備，獲取、存儲(chǔ)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(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，對(duì)生產(chǎn)者所需要的信息進(jìn)行挖掘分析、預(yù)測(cè)，可以為廣大的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供精準(zhǔn)的決策支持。智慧農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的更加高級(jí)化、信息化、智能化水平，它將通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等多個(gè)技術(shù)融合到一起，更加科學(xué)地利用各種數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供更精準(zhǔn)、更高質(zhì)量的技術(shù)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(zhǎng)過程中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

（2）農(nóng)作物生長(zhǎng)所需的資源數(shù)據(jù)，如土壤養(yǎng)分、水、農(nóng)機(jī)設(shè)備等。

（3）農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如水質(zhì)、土壤養(yǎng)分變化、病蟲害、大氣環(huán)境、災(zāi)害數(shù)據(jù)等。

（4）農(nóng)作物市場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如市場(chǎng)供求信息、價(jià)格行情、生產(chǎn)資料市場(chǎng)信息、價(jià)格及利潤(rùn)等。

我國(guó)目前每年產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以達(dá)到幾千PB，智慧農(nóng)業(yè)基于海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理預(yù)測(cè)，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(zhǎng)過程檢測(cè)，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?zé)o人機(jī)進(jìn)行航拍，即使這樣也無法保證能夠?qū)λ修r(nóng)作物的生長(zhǎng)情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。傳感器零部件也會(huì)出現(xiàn)損壞的情況，這都需要浪費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力。因此，對(duì)于大范圍、實(shí)時(shí)性的監(jiān)測(cè)急需一種新型技術(shù)來填補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的空缺。

2? 衛(wèi)星大數(shù)據(jù)

隨著衛(wèi)星技術(shù)的成熟，各類衛(wèi)星對(duì)于地球已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全覆蓋。利用衛(wèi)星進(jìn)行數(shù)據(jù)采集具有時(shí)效性高、真實(shí)性強(qiáng)、拍攝范圍廣泛等優(yōu)點(diǎn)?；诠鈱W(xué)衛(wèi)星采集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的方式，相對(duì)于傳統(tǒng)方式具有省時(shí)省力等優(yōu)點(diǎn)。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(guó)家衛(wèi)星發(fā)射技術(shù)已經(jīng)非常成熟，并且一些民營(yíng)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(xué)衛(wèi)星將會(huì)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(diǎn)。

2.1 數(shù)據(jù)精確

在農(nóng)作物的生長(zhǎng)周期中，我們需要根據(jù)農(nóng)作物實(shí)時(shí)的長(zhǎng)勢(shì)來決定對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行管理，例如：根據(jù)農(nóng)作物生長(zhǎng)情況決定是否需要進(jìn)行灌溉、施肥、殺蟲等操作，每一個(gè)過程都會(huì)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(yàn)來做出判斷或者通過小規(guī)模的采樣來評(píng)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(shí)的數(shù)據(jù)支撐生產(chǎn)者做出決策。相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取和處理技術(shù)，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(dá)到小于1m以內(nèi)，高光譜衛(wèi)星能夠達(dá)到5～10m的分辨率，并且高光譜衛(wèi)星能夠利用多個(gè)波段對(duì)地球表面物體進(jìn)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(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

2.2 范圍廣泛

我國(guó)農(nóng)田面積大、地勢(shì)復(fù)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(jī)勘測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)受到地形、風(fēng)力、溫度的影響而且無法長(zhǎng)時(shí)間飛行獲得完整的數(shù)據(jù)。使用衛(wèi)星進(jìn)行數(shù)據(jù)采集不會(huì)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(jī)的幾十倍。

2.3 實(shí)時(shí)性高

在農(nóng)作物生產(chǎn)過程中對(duì)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(shí)效性。衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)的時(shí)效性非常高，因?yàn)樾l(wèi)星繞地飛行速度快，如果組網(wǎng)衛(wèi)星多可以對(duì)某一個(gè)地塊實(shí)現(xiàn)每天在固定的時(shí)間拍攝，當(dāng)天晚上即可傳回衛(wèi)星圖像。這對(duì)于反映生長(zhǎng)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(yīng)用

3.1 環(huán)境檢測(cè)

通過衛(wèi)星大范圍的拍攝，不僅可以得到農(nóng)作物信息，對(duì)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(zhǔn)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(duì)于評(píng)估預(yù)測(cè)農(nóng)作物最終的質(zhì)量至關(guān)重要。

3.2 科學(xué)管理

農(nóng)作的生長(zhǎng)過程需要定期監(jiān)測(cè)，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(jìn)行分析，結(jié)合水文、氣象、土壤養(yǎng)分等信息綜合評(píng)測(cè)，確定現(xiàn)階段農(nóng)作的生長(zhǎng)情況是否正常。通過對(duì)每個(gè)地塊進(jìn)行逐一監(jiān)測(cè)分析能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理，例如，不同地塊之間由于地勢(shì)不同、土壤養(yǎng)分不同、蓄水能力不同，各個(gè)地塊間灌溉時(shí)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(fèi)了水資源又無法使農(nóng)作物更好的生長(zhǎng)。現(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(shù)分析各個(gè)地塊的差異，為不同地塊提供更加科學(xué)的灌溉時(shí)間和灌溉量。

3.3 提供農(nóng)業(yè)金融服務(wù)

通過衛(wèi)星大數(shù)據(jù)可以為農(nóng)業(yè)金融提供技術(shù)支撐，農(nóng)業(yè)金融機(jī)構(gòu)可以通過衛(wèi)星大數(shù)據(jù)預(yù)估該地區(qū)整體農(nóng)作物產(chǎn)量，對(duì)整體市場(chǎng)行情進(jìn)行預(yù)測(cè)。保險(xiǎn)公司也可以利用衛(wèi)星大數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)受災(zāi)地區(qū)進(jìn)行損失預(yù)估并作為賠償依據(jù)。

4? 結(jié)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(zhuǎn)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(gòu)建“空天地”一體化智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)將會(huì)有力地推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息化、智慧化建設(shè)，提高農(nóng)業(yè)管理水平，達(dá)到使糧食增產(chǎn)農(nóng)民增收的目標(biāo)。

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