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    衛(wèi)星大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用

    2020-12-14 04:38:10尹朕冮蕊趙鑫
    鄉(xiāng)村科技 2020年29期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

    尹朕 冮蕊 趙鑫

    [摘 要] 近年來(lái),通過(guò)衛(wèi)星技術(shù)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的結(jié)合,有效提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,推動(dòng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化進(jìn)程,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化已成為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路?;诖?,本文綜合性地描述農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)和衛(wèi)星技術(shù)之間的聯(lián)系和特征,并分析討論衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運(yùn)用,簡(jiǎn)要分析衛(wèi)星技術(shù)對(duì)于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的重要作用,以期為農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展提供理論參考。

    [關(guān)鍵詞] 衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集;農(nóng)業(yè)生產(chǎn);技術(shù)服務(wù)

    [中圖分類號(hào)] S127 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1674-7909(2020)29-125-2

    近年來(lái),隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展越來(lái)越快,相關(guān)農(nóng)業(yè)管理部門(mén)對(duì)監(jiān)管農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程和信息采集的標(biāo)準(zhǔn)不斷加升。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,大數(shù)據(jù)增強(qiáng)了現(xiàn)代信息技術(shù)的運(yùn)用,提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,而衛(wèi)星技術(shù)使得獲取和分析農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)變得更加快捷和便利,衛(wèi)星技術(shù)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的結(jié)合是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。衛(wèi)星技術(shù)可以更加精確、快速、穩(wěn)定地加快我國(guó)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,提升我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和信息化水平[1]。

    將大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相結(jié)合,將所收集的各種各樣的農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù)與專業(yè)數(shù)據(jù)分析處理手段相結(jié)合,通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息進(jìn)行收集、表現(xiàn)和預(yù)先估計(jì),能對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)做出更加精準(zhǔn)的判斷。據(jù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)下我國(guó)一年生產(chǎn)數(shù)據(jù)的總量已超過(guò)800 EB,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量已達(dá)約8 000 PB[2]。隨著科技的進(jìn)步,人類已進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代,過(guò)去傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式和統(tǒng)計(jì)方法面臨前所未有的巨大挑戰(zhàn)和困難,急需廣大科研工作者革新理念、創(chuàng)新數(shù)據(jù)收集和傳輸方式,以不斷滿足未來(lái)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)處理需要。

    1 衛(wèi)星大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

    衛(wèi)星采集數(shù)據(jù)具有諸多優(yōu)點(diǎn)和可取之處,借助衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集技術(shù)收集數(shù)據(jù),可使農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的獲取變得更加科學(xué)有效。

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源可靠

    農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期內(nèi)需做出諸多判斷和決定,這些決策均會(huì)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最終的產(chǎn)量和質(zhì)量。對(duì)于當(dāng)下信息采集而言,傳統(tǒng)的利用生產(chǎn)者經(jīng)驗(yàn)做農(nóng)業(yè)決策已無(wú)法滿足集約型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要,科學(xué)化、專業(yè)化的大數(shù)據(jù)在一定程度上可幫助生產(chǎn)者做出更精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)決策,且更符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化發(fā)展需求。相比以往的數(shù)據(jù)獲取和處理方式,衛(wèi)星遙感技術(shù)可以更準(zhǔn)確地獲取作物生長(zhǎng)趨勢(shì),分辨率可達(dá)0.5 m,其精準(zhǔn)度對(duì)于采集各種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)均具有明顯優(yōu)勢(shì)。準(zhǔn)確可靠的衛(wèi)星農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)可以幫助眾多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者更好地警惕自然災(zāi)害,精準(zhǔn)地對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)估等操作[3]。

    1.2 數(shù)據(jù)采集范圍廣泛

    我國(guó)農(nóng)業(yè)用地面積廣、地貌復(fù)雜、氣候多變,利用原本的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行水文地質(zhì)測(cè)量、監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)具有一定局限性,而使用衛(wèi)星技術(shù)測(cè)量農(nóng)用地塊、觀測(cè)氣象和宏觀監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì),可避開(kāi)諸多影響檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的因素。采用先進(jìn)的衛(wèi)星遙感技術(shù),能更加全面、實(shí)時(shí)地對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和監(jiān)測(cè),可對(duì)耕種、灌溉等農(nóng)業(yè)操作做出最有效、最科學(xué)的指導(dǎo)。

    1.3 數(shù)據(jù)獲取方式實(shí)時(shí)便捷

    在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過(guò)程中,所采集數(shù)據(jù)的時(shí)效性對(duì)其具有至關(guān)重要的影響,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式已無(wú)法滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。傳統(tǒng)的人工采集檢測(cè)一般是科技人員在作物主要生長(zhǎng)期采集,其主要是根據(jù)特定格式填寫(xiě)作物情況,然后利用簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)客戶端上傳至大數(shù)據(jù)平臺(tái),作物數(shù)據(jù)采集效率非常低。衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集是在離地面100萬(wàn)m以上觀察地表物體,通過(guò)遙感技術(shù)準(zhǔn)確、快速、高效地獲取實(shí)際信息,避免了人工采集工作的煩瑣。例如,在距離地面900 km的極軌衛(wèi)星拍攝分辨率約1 000 m的農(nóng)田影像,能在一定時(shí)間內(nèi)多次反映區(qū)域內(nèi)作物的生長(zhǎng)狀態(tài),十分有效、便捷。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集,衛(wèi)星技術(shù)可更加實(shí)時(shí)、快速、精確的搜集作物生長(zhǎng)相關(guān)的信息,便于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[4]。

    1.4 數(shù)據(jù)采集傳輸成本低

    衛(wèi)星通信范圍不會(huì)因地面地勢(shì)影響而使獲取的數(shù)據(jù)出現(xiàn)不精確性,只要設(shè)置地球站電路即可開(kāi)通檢測(cè),并可設(shè)置一對(duì)多的接收方式,可更加快速有效地實(shí)現(xiàn)信息擴(kuò)散和多地點(diǎn)通信。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地多為山林、耕地、牧場(chǎng)和河湖,通常伴隨地表面積的廣闊和地勢(shì)的彎曲復(fù)雜地形多呈現(xiàn)復(fù)雜多變,在此情況下采取人工采集、傳統(tǒng)光纖網(wǎng)絡(luò)采集的方式,需投入大量人力物力,且難以滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際需求。而借助衛(wèi)星通信技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和傳輸,不僅效率高、成本消耗小,且操作執(zhí)行性較好。

    2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)服務(wù)中的應(yīng)用

    2.1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)可有效監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì),對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)估

    目前,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn),衛(wèi)星技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)采集最科學(xué)最便捷的方式之一,借助衛(wèi)星可以在廣闊的領(lǐng)域內(nèi)對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行較好的監(jiān)測(cè)。遙感圖像可有效獲取農(nóng)作物歸一化植被指數(shù)(NDVI)曲線,同時(shí)也能獲得作物葉面指數(shù)(LAI),從而更好地監(jiān)管農(nóng)作物的生長(zhǎng)變化,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[5]。除此之外,利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集聯(lián)系農(nóng)作物生長(zhǎng)規(guī)律、生長(zhǎng)曲線以及各地的氣候、天氣情況,可創(chuàng)建相應(yīng)的生長(zhǎng)模型,模擬預(yù)估糧食、瓜果、蔬菜等農(nóng)作物產(chǎn)量。在我國(guó)大規(guī)模種植的果蔬園中,7 d內(nèi)即可通過(guò)衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)技術(shù)預(yù)估出果樹(shù)花朵數(shù)量,然后使用人工智能進(jìn)行計(jì)算,可有效判斷瓜果蔬菜產(chǎn)量,進(jìn)而可指導(dǎo)種植戶有計(jì)劃地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)收成活動(dòng)。

    2.2 遙感抓取作物生長(zhǎng)變化,并對(duì)病害疫情進(jìn)行預(yù)警

    農(nóng)作物播種后,可利用衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)控作物的生長(zhǎng)情況和趨勢(shì),短時(shí)間內(nèi)多次更新數(shù)據(jù)反饋可及時(shí)發(fā)現(xiàn)作物生長(zhǎng)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題,并采取相應(yīng)措施;可進(jìn)行氣候分析,結(jié)合作物病害疫情相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬反演,能在農(nóng)作物出現(xiàn)病蟲(chóng)害問(wèn)題前期及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,避免風(fēng)險(xiǎn)。例如,馬鈴薯晚疫病,若處理不當(dāng),則會(huì)導(dǎo)致大面積減產(chǎn),降低種植戶收益。利用衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測(cè),能有效分析受害馬鈴薯冠層光譜曲線特征,快速地明確受害馬鈴薯地塊面積,可在馬鈴薯病害早期采取行之有效的預(yù)防措施,從而避免大面積減產(chǎn)和降低害病率。此外,衛(wèi)星數(shù)據(jù)還可精準(zhǔn)地展示發(fā)病馬鈴薯地塊位置、經(jīng)緯度等信息,可精準(zhǔn)進(jìn)行藥物噴灑,提高無(wú)人機(jī)植保工作效率。

    2.3 監(jiān)測(cè)土壤墑情,自動(dòng)調(diào)節(jié)灌溉

    在農(nóng)田管理過(guò)程中,因地區(qū)和土壤質(zhì)地差異,使土壤肥力和蓄水能力等存在一定不同,確保不同種類作物在同一地塊的種植方法是決定產(chǎn)品品質(zhì)和產(chǎn)量的重要因素。通過(guò)衛(wèi)星遙感和大數(shù)據(jù)技術(shù)可及時(shí)、準(zhǔn)確地收集農(nóng)田土壤信息,通過(guò)與當(dāng)下最新的人工智能技術(shù)相結(jié)合,能對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行精準(zhǔn)灌溉,最大限度地提高水肥利用率、灌溉速度和人均管理面積。例如,在我國(guó)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化葡萄園中,精確灌溉可進(jìn)一步提高葡萄甜度,無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)探測(cè)可使灌溉準(zhǔn)確度變得更高。無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可對(duì)葡萄園土壤墑情和作物蒸騰系數(shù)進(jìn)行掃描,然后結(jié)合衛(wèi)星采集數(shù)據(jù),能直接獲得未來(lái)時(shí)段內(nèi)的降水報(bào)告,通過(guò)進(jìn)一步分析農(nóng)作物生長(zhǎng)需求可確定灌溉量,為下一步農(nóng)業(yè)生產(chǎn)做出判斷。

    2.4 建立生產(chǎn)力評(píng)估模型,提供農(nóng)業(yè)金融服務(wù)

    開(kāi)發(fā)以數(shù)據(jù)為中心的農(nóng)業(yè)金融產(chǎn)品,能幫助廣大農(nóng)民群眾提升自身的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理水平,對(duì)傳播現(xiàn)代新技術(shù)帶來(lái)了諸多便利。大型農(nóng)業(yè)金融機(jī)構(gòu)可利用大數(shù)據(jù)預(yù)估自身產(chǎn)量和收入,并對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估,以此對(duì)自身生產(chǎn)能力做出評(píng)價(jià),可為農(nóng)戶帶來(lái)更加科學(xué)準(zhǔn)確的農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等農(nóng)業(yè)金融服務(wù)。

    3 結(jié)語(yǔ)

    衛(wèi)星數(shù)據(jù)可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提供全方位、立體化和人性化的服務(wù),如監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)、抓取作物生長(zhǎng)變化、監(jiān)測(cè)土壤墑情、建立生產(chǎn)力評(píng)估模型等,進(jìn)而對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)估、預(yù)警病害疫情、自動(dòng)調(diào)節(jié)灌溉、提供農(nóng)業(yè)金融服務(wù)。據(jù)統(tǒng)計(jì),在衛(wèi)星技術(shù)的利用下,農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式和農(nóng)村合作社組織構(gòu)建過(guò)程中起到了主導(dǎo)作用。將衛(wèi)星遙感圖像作為主要的信息來(lái)源創(chuàng)建一個(gè)更為廣闊、包涵性更強(qiáng)的農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù),通過(guò)加深和傳播衛(wèi)星技術(shù)和大數(shù)據(jù)相融合的模式,可更有效地加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李月,滕青林,劉麗麗,等.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2017(31):210-212.

    [2]柳平增.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用:以渤海糧倉(cāng)科技示范工程大數(shù)據(jù)平臺(tái)為例[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化,2015(5):68-71.

    [3]王婷婷,朱信良,盧彰威.全媒體時(shí)代地方電視媒體的轉(zhuǎn)型策略[J].青年記者,2017(17):45-47.

    [4]焦鐵鋒,田海運(yùn),于海珠,等.吉林省農(nóng)業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)云平臺(tái)研究[J].農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)與裝備,2019(11):67-68.

    [5]張素銘.基于無(wú)人機(jī)多光譜影像的地表主要生態(tài)參數(shù)估測(cè)及衛(wèi)星遙感反演[D].泰安:山東農(nóng)業(yè)大學(xué),2020.

    作者簡(jiǎn)介:尹朕(1988—),男,本科,初級(jí)工程師,研究方向:氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收。

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