龙云芝+范红+周兰+刘德柱

摘 要：我国现代信息技术在不断发展的过程中，大数据技术等多种新兴技术逐渐发挥出更加广泛的作用，并在当前正式形成了大数据时代。而大数据技术在农业领域中的应用水平与应用规模也在不断的提升，深入到农业生产、经营以及管理等多个环节当中，为农业现代化发展创造了平台，也促使研究人员加强对农业大数据技术的进一步研究。本文简要就大数据技术在农业领域中的应用价值进行分析，并探讨了农业领域中常见的大数据技术应用实践。同时还以此为基础，提出了如何实现大数据技术在农业领域中的应用水平提升。

关键词：大数据技术；农业化领域；应用价值

在多种新兴信息技术的支持下，人类社会中的信息数据逐渐向着更多种类与更大规模的方向发展，数据已经成为当前重要的基础资源类型，大数据时代成为现实。而大数据主要是指涵盖的数据规模、数据种类、数据价值、数据传输速度、数据精确度以及数据的复杂程度都十分显著的数据集合，也包含了相关的一切技术。由大数据技术的发展状况与方向来看，大数据本身也呈现出动态、复合的发展势态，也是今后科学技术发展的重要趋势，而数据资源的重要性也将逐渐提升。

一、大数据技术在农业领域中的应用价值研究

大数据技术在农业领域中的应用具有十分重要的价值，且主要体现在以下几方面。其一，大数据技术应用能切实提升农业顶层设计水平。农业顶层设计主要是指政府在农业政策、产业布局以及市场约束方面所制定的策略，对于农业可持续性发展有着重要意义。而大数据技术在顶层设计中的应用能为设计决策人员提供有效的数据支持，保证决策的科学、精确与及时性。另外，其还具备突破管理部门内外条块限制的能力，确保相关政策高效流通和执行。其二，大数据技术在农业领域中的应用还能有效的就产业市场进行正确的引导与调整。我国农业产业市场大都是在政府部门引导下完成的调控，而市场调节机制是保证宏观调控战略准确性的重要内容。但是我国当前的农业产业市场的完善度还有待提升，价格波动问题严重。利用大数据技术展开研究能保证市场价格的实时监控，确保农业市场流通的透明度，减少市场运行风险。同时，研究人员还可利用大数据技术就农产品价格趋势进行预测，实现市场稳定。其三，我国属于农业大国，所以农业领域发展战略的制定是十分重要的，而大数据技术的应用就为相关战略决策提供了有效的支持。技术人员可通过该技术在大量的数据中快速的获得重要信息，并利用数据分析技术构建数据模型，为我国的农业生产提供指导，提高政府决策的准确性。同时，其还能构建农业生产的精确化管理，帮助政府部门实现农业管理模式的进一步优化。

二、大数据技术在农业领域中的应用实践分析

1.大数据技术在农业生产环节的应用实践分析

（1）农业大棚智能控制系统设计。

数字采集显示屏

在大数据技术的支持下，我国的农业大棚智能控制系统逐渐建立。该系统中涉及多个系统部分，且主要包括以下几个系统部分。其一，监测系统。该系统的建立是以传感技术作为基础来实现的，在大棚日常种植过程中，就大棚内的空气要素、土壤温度要素、土壤湿度要素以及所受光照要素等进行收集。并在通讯技术的支持下，将所获取的关键要素数据进行上传，输入到系统的控制终端。其二，控制系统。控制系统主要是就监测系统上传的数据进行分析，根据大数据服务中心所传递的信息来开展相应的工作，例如，农业大棚中的卷帘机、风机以及灌溉机械等的运作都是在该技术的基础上实现的。其三，控制终端。随着手机、电脑等多种移动终端设备的应用范围扩大，技术人员可构建相关移动设备与大棚系统之间的关联，操作者便能通过相关设备实时的就大棚情况进行检测，方便大棚管理。其四，大数据服务中心。该系统是以云计算技术作为基础实现的，其在实际工作中可就大棚内的农作物进行相应的生长模型的建立。并结合检测数据自动进行设备操作指令的发出，将人工干预控制到最低，实现服务中心的精确控制。

（2）农业灾害的有效预测。

农业生产过程中可能会面临病虫害灾害以及气象灾害等多种灾害问题，影响农作物生长。利用大数据技术就能有效的就相关灾害问题进行提前性的预测，尽可能的预防或降低多种灾害问题对农业生长的不利影响。例如，病虫害问题属于农业生产过程中最为常见的农业灾害问题，而病虫害灾害大都和土壤条件以及空气温湿度存在着密切的联系。根据这一点，技术人员可在分析历史农业生产情况的基础上进行相应的数学模型的构建，从而就病虫害灾害进行有效的预测。在得到预测数据之后，生产人员就可针对性的进行空气温度与湿度的调节，或者利用肥料等来进行相应的土壤状态的改善与调整，从根本处遏制病虫害灾害问题的出现。

而针对农业生产过程中常见的洪水灾害、干旱灾害以及大风灾害等多种气象灾害问题，技术人员也能通过大数据技术进行有效的预测。其主要的预测方式为技术人员可根据该地区的历史气象数据展开科学分析，明确降水量、风力影响以及干旱程度等对农作物产量造成的影响。并以此结果为基础，结合当前的天气预测报告，在某个天气状况来临之前就提前性的采取相应的预防措施，避免天气因素对农业生产造成过大的影响。

2.大数据技术在农业服务领域中的应用实践研究

（1）农产品质量安全管理服务。

农产品质量安全问题已经逐渐成为当前社会生活中被重点关注的问题，虽然绿色农产品和有机农产品的价格持续上涨，但依旧占据着重要的消费市场。所以部分不良商家为获取更多的利益，逐渐将假冒的绿色农作物、有机农作物投入到市场当中，消费者难以就农产品的优劣进行辨别。而大数据技术能在应用中进行三品认证查询系统的构建，为农产品的真假性查询提供基础，并且其也能满足海量数据的同时查询。

（2）大数据技术在农资服务中的应用。

大数据技术在农资服务中的应用主要体现在技术人员通过大数据技术的应用来就农产品的生产以及销售数據进行集合，并在对季节条件、地区差异等多方面的因素进行分析之后，构建相应的数据分析模型。从而就不同区域的农产品的供求关系进行确定，为生产人员提供农产品的种植指导，避免出现农产品生产供需失衡的情况。其保证各类农产品的生产不仅能满足市场需求，同时还能避免出现农产品出现过度积压的问题。endprint

（3）大数据技术在农技服务工作中的应用。

我国属于农业大国，在农业多个领域中的技术发展速度与水平都较快，所以积极开展农技服务工作是十分必要的。但是传统的农技服务工作主要是由技术人员进行针对性的指导来实现的，这显然不能满足农业技术推广的需求。面对这种情况，其就可充分利用大数据技术来进行问题处理。而具体的实现方式为技术人员在大数据技术的支持下就历史农产品生产以及销售的數据展开分析，并以模型建立的方式来要求相关专业技术人员进行针对性的问题解决。制定适用于生产的农业技术，针对性地进行农业技术应用水平的提升。

三、实现大数据技术在农业领域中应用水平提升的相关措施

1.优化农业领域的数据科学理论体系

农业科学理论对于农业信息技术革新有着重要意义，能切实推动我国的农业生产实现更大的进步。所以，要实现大数据技术的应用水平提升，首先就应当积极实现数据科学和农业科学的有机结合，完善大数据学科体系建设。为实现这一目标，我国应当加强大数据专业人才的培养，保证在之后的大数据生命周期中取得技术研究先机，积极构建数据科学和农业内多种科学的互动融合机制。并在之后的大数据技术研究中，将研究工作重点放在大数据计算模型研究、作物模型研究、农业检测技术研究以及智能控制技术研究等多方面，不断推进大数据可视化的建设，优化大数据技术应用的精确性。

2.利用大数据技术实现农业智能转型

大数据技术应用的重点就在于其在数据处理以及数据分析工作中存在的应用优势，其能就我国农业领域中大量、分散且处于异构状态之下的农业数据进行集成处理，提取数据中涵盖的重要应用价值。所以，在今后大数据应用研究工作中，研究人员应当将研究工作重点放在农业大数据智能学习以及分析模型构建等方面，加强人工智能技术在大数据技术中的融合。之后便可根据农业领域中的具体问题来进行相应的数据模型的构建，从而实现数据处理，并利用人工智能技术进行自主的模型校正。这样的方式下能对大量农业数据展开处理与预测，掌握应用模式与规律，为相关部门的农业决策提供参考。

3.加强数据开放研究

大数据技术应用的最终目标是实现数据的科学应用，所以在今后的大数据研究工作中应当积极的进行数据开放研究，推动社会管理模式的进一步创新。例如，数据共享的建立能帮助我国农业领域快速的适应当前的新常态发展。我国属于农产品进口大国，却不具备农产品定价权利。这主要是由于我国农业部门对农产品的产量、消费情况以及库存量等方面的数据掌握水平较低，难以确立相应的供求关系，导致我国在开展农产品的国际贸易时过于被动。为进一步的推动我国数据开放，相关政府部门应当积极制定相应的数据立法，为数据公开建立保障。同时，政府部门还应当注重数据开放机制的研究，制定数据开放标准。另外，我国农业部门也可进行农业展望大会的开展，依靠大数据技术建立属于本国的农产品检测预警机制，推动我国现代农业的进一步发展。

四、结语

大数据在农业领域中的应用具有重要价值，其将不断提升农业顶层设计水平，规范产业市场的发展，并最终为我国的农业发展提供重要的战略性决策。该技术在当前已经被广泛的应用于农业生产、农业服务等多个方面，发挥了重要的应用作用，但是其也依旧存在着一定的缺陷。研究人员应当加强对农业大数据技术的深入研究，积极从优化数据科学理论体系、加强农业智能转型以及推动数据开放性发展等多方面来实现大数据技术在农业领域中的应用水平提升。

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