尹朕 冮蕊 趙鑫

[摘 要] 近年來，通過衛(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)信息化已成為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路?；诖耍疚木C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)中的運用，簡要分析衛(wèi)星技術(shù)對于農(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] S127 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1674-7909（2020）29-125-2

近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展越來越快，相關(guān)農(nóng)業(yè)管理部門對監(jiān)管農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程和信息采集的標(biāo)準(zhǔn)不斷加升。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，大數(shù)據(jù)增強了現(xiàn)代信息技術(shù)的運用，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)合是我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢。衛(wèi)星技術(shù)可以更加精確、快速、穩(wěn)定地加快我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，提升我國農(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，通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息進(jìn)行收集、表現(xiàn)和預(yù)先估計，能對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)做出更加精準(zhǔn)的判斷。據(jù)統(tǒng)計，當(dāng)下我國一年生產(chǎn)數(shù)據(jù)的總量已超過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)信息時代，過去傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式和統(tǒng)計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

衛(wèi)星采集數(shù)據(jù)具有諸多優(yōu)點和可取之處，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，這些決策均會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最終的產(chǎn)量和質(zhì)量。對于當(dāng)下信息采集而言，傳統(tǒng)的利用生產(chǎn)者經(jīng)驗做農(nóng)業(yè)決策已無法滿足集約型現(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)確地獲取作物生長趨勢，分辨率可達(dá)0.5 m，其精準(zhǔn)度對于采集各種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)均具有明顯優(yōu)勢。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)測量、監(jiān)測作物生長具有一定局限性，而使用衛(wèi)星技術(shù)測量農(nóng)用地塊、觀測氣象和宏觀監(jiān)測農(nóng)作物長勢，可避開諸多影響檢測結(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、實時地對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和監(jiān)測，可對耕種、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)獲取方式實時便捷

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過程中，所采集數(shù)據(jù)的時效性對其具有至關(guān)重要的影響，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式已無法滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。傳統(tǒng)的人工采集檢測一般是科技人員在作物主要生長期采集，其主要是根據(jù)特定格式填寫作物情況，然后利用簡單的網(wǎng)頁客戶端上傳至大數(shù)據(jù)平臺，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m以上觀察地表物體，通過遙感技術(shù)準(zhǔn)確、快速、高效地獲取實際信息，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，能在一定時間內(nèi)多次反映區(qū)域內(nèi)作物的生長狀態(tài)，十分有效、便捷。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，衛(wèi)星技術(shù)可更加實時、快速、精確的搜集作物生長相關(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)星通信范圍不會因地面地勢影響而使獲取的數(shù)據(jù)出現(xiàn)不精確性，只要設(shè)置地球站電路即可開通檢測，并可設(shè)置一對多的接收方式，可更加快速有效地實現(xiàn)信息擴(kuò)散和多地點通信。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地多為山林、耕地、牧場和河湖，通常伴隨地表面積的廣闊和地勢的彎曲復(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)實際需求。而借助衛(wèi)星通信技術(shù)對農(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)測作物長勢，對農(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)對農(nóng)作物的生長狀態(tài)進(jìn)行較好的監(jiān)測。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)作物生長規(guī)律、生長曲線以及各地的氣候、天氣情況，可創(chuàng)建相應(yīng)的生長模型，模擬預(yù)估糧食、瓜果、蔬菜等農(nóng)作物產(chǎn)量。在我國大規(guī)模種植的果蔬園中，7 d內(nèi)即可通過衛(wèi)星和無人機(jī)技術(shù)預(yù)估出果樹花朵數(shù)量，然后使用人工智能進(jìn)行計算，可有效判斷瓜果蔬菜產(chǎn)量，進(jìn)而可指導(dǎo)種植戶有計劃地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)收成活動。

2.2 遙感抓取作物生長變化，并對病害疫情進(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)控作物的生長情況和趨勢，短時間內(nèi)多次更新數(shù)據(jù)反饋可及時發(fā)現(xiàn)作物生長過程中出現(xiàn)的問題，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)病蟲害問題前期及早發(fā)現(xiàn)問題，避免風(fēng)險。例如，馬鈴薯晚疫病，若處理不當(dāng)，則會導(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，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，提高無人機(jī)植保工作效率。

2.3 監(jiān)測土壤墑情，自動調(diào)節(jié)灌溉

在農(nóng)田管理過程中，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。通過衛(wèi)星遙感和大數(shù)據(jù)技術(shù)可及時、準(zhǔn)確地收集農(nóng)田土壤信息，通過與當(dāng)下最新的人工智能技術(shù)相結(jié)合，能對農(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，無人機(jī)遙感技術(shù)探測可使灌溉準(zhǔn)確度變得更高。無人機(jī)遙感技術(shù)可對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)，能直接獲得未來時段內(nèi)的降水報告，通過進(jìn)一步分析農(nóng)作物生長需求可確定灌溉量，為下一步農(nóng)業(yè)生產(chǎn)做出判斷。

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

開發(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，對傳播現(xiàn)代新技術(shù)帶來了諸多便利。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，并對其進(jìn)行風(fēng)險預(yù)估，以此對自身生產(chǎn)能力做出評價，可為農(nóng)戶帶來更加科學(xué)準(zhǔn)確的農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險等農(nóng)業(yè)金融服務(wù)。

3 結(jié)語

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)測作物長勢、抓取作物生長變化、監(jiān)測土壤墑情、建立生產(chǎn)力評估模型等，進(jìn)而對農(nóng)作物產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)估、預(yù)警病害疫情、自動調(diào)節(jié)灌溉、提供農(nóng)業(yè)金融服務(wù)。據(jù)統(tǒng)計，在衛(wèi)星技術(shù)的利用下，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在我國農(nóng)業(yè)發(fā)展方式和農(nóng)村合作社組織構(gòu)建過程中起到了主導(dǎo)作用。將衛(wèi)星遙感圖像作為主要的信息來源創(chuàng)建一個更為廣闊、包涵性更強的農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù)，通過加深和傳播衛(wèi)星技術(shù)和大數(shù)據(jù)相融合的模式，可更有效地加強農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)。

參考文獻(xiàn)

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

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