分析中国智慧农业关键技术应用

　　中投顾问在《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》中提到，我国农业是在机械化、信息化发展极其薄弱的基础上推动现代化发展的。智慧农业在此外部环境下，被赋予了更多的统筹协同思想和更高期望。智慧农业需要充分利用信息技术，包括更透彻的感知技术、更广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术，使得农业系统的运转更加有效、更加智慧，以期达到农产品竞争力强、农业可持续发展、农业资源有效利用和环境保护的目标。对于目前推动智慧农业发展涉及的关键技术主要包括如下内容：

　　一、物联网技术应用

　　通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的温湿度、光照、CO2浓度等参数，利用视频监控设备获取农作物的生长状况等信息，远程监控农业生产环境，同时将采集的参数和获取的信息进行数字化转换和汇总后，经传输网络实时上传到智能管理系统中；系统按照农作物生长的各项指标要求，精确地遥控农业设施自动开启或者关闭（如远程控制节水浇灌、节能增氧等），实现智能化的农业生产。

　　利用RFID、条码等识别技术，搭建农产品安全溯源系统，实现农产品全流程安全溯源，促进农产品的品牌建设，提升农产品的附加值。

　　组建无线传感器网络，开发智能农业应用系统，对空气、土壤、作物生长状态等数据进行实时采集和分析，系统规划农业产业园分布、合理选配农作物品种、在线疾病识别和治理、科学指导生态轮作。

　　二、云计算技术应用

　　云计算作为传统计算技术和网络技术融合发展的产物，具有资源配置动态化、需求服务自助化、资源池化与透明化等特点。云计算体现出来的集约化建设、按需动态分配资源等优势在农业发展中，更适合应用于集约化建设农业共性技术支撑平台。

　　目前，南京、安徽等部分地区所建设的多级平台系统中，农业企业级需要存储和处理农作物养殖和种植数据、农作物生产加工数据、农作物仓储物流流通数据、农作物销售管理数据，以及基于数据的监管主题数据、报表中间数据、报表结果数据、应用细节数据等。系统对数据进行分类、加密等处理，同时按照一定的规则实现对于云端和终端数据的动态存储与管理。地县级农业管理部门需要存储和处理农业“四情”监管数据，以及对企业级各环节的监管数据、报表数据等。系统对这些数据的处理和企业级的数据处理一样，进行分类加密，部分存储在云中心，部分存储在县级农业部门终端或者设备中。县级平台可以从农业企业访问数据，可以提供数据给省级云计算中心平台。省级农业部门作为云数据中心，处理来源于企业级、地县级的数据，存储和处理例如气象数据、灾情预测诊断及应急反应、农业资源的评估与管理、作物长势预测与估产等数据。

　　三、大数据技术应用

　　大数据技术应用突破了传统对于结构化数据管理的限制，继承了统计学的优点，对于数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类和分类归纳分析，更多地关注数据与业务间地关联关系，关注多媒体、海量、复杂数据的挖掘分析和历史相关数据的比较分析。大数据技术在农业中将发挥较大作用，基于当地多年的气象信息、作物与土壤信息、管理信息、市场流通与消费等信息，经过数据统计、案例对比和模式判别等，可以提供更加智慧的各类农业服务。

　　通过利用农业资源管理数据，如土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等数据，解决我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化等问题。在摸清家底的基础上，实现农业高产优质、节能高效地可持续发展。通过利用农业生态环境管理数据，如土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等数据，建立数据模型、业务模型对农业生态环境进行全面监测、精准管理。通过利用农产品与食品安全管理数据，如产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等的数据，推动解决农产品和食品安全问题，保障诚实守信农户的切身利益。通过利用农业装备与设施监控数据，如设备和实施工况监控、远程诊断、服务调度等数据，解决农业基础设施的智能化问题。

　　在上述应用中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。