大数据技术在智慧农业中的应用实践.pdf

大数据技术在智慧农业中的应用实践

随着互联网技术的不断发展，以及大数据技术的兴起，越来越

多的行业开始尝试应用这些先进技术。在这些行业中，农业也是

其中之一。随着全球人口的增长和食品需求的不断提高，农业生

产的效率和质量已经变得至关重要。因此，利用大数据技术目标

智慧农业，提高农业产出是必须完成的任务。

一、大数据技术在智慧农业中的应用

1.传感器技术

现在农业领域中应用比较广泛的一种大数据技术就是传感器技

术。当传感器连接到农田的土壤中时，可以通过传感器收集到空

气温度，土壤水分和土壤温度等有关农田状况的数据。和以往的

农业生产方式相比，传感器技术能够更精确地掌握作物的成长情

况和状况，有助于农民们可以更好地进行农业生产管理和用药计

划。

2.可视化技术

除了基于传感器技术收集数据以外，大数据技术的另一个应用

是可视化技术。可视化技术通过将所需的信息转换为可视元素，

如图形、表格和图表等，以便用户可以更好地理解和分析数据。

这种技术可以对农业生产数据进行可视化处理，为农民提供更直

观和易于理解的成长数据的整体情况。

3.机器学习

除了传感器技术和可视化技术以外，机器学习也是农业领域中

比较流行的一种大数据技术。通过对农田中所收集到的数据进行

分析，机器学习可以为农民提供更好的建议和决策，从而提高农

田的产出和质量。此外，对于大型农业企业来说，机器学习也能

有效地监控和控制农业投资，优化农田的水资源利用和供应链管

理等领域。

二、大数据技术在智慧农业中的案例

1.运用传感器技术提高露天蘑菇生产

在荷兰的一个大型露天蘑菇种植场上进行大规模使用传感器技

术的实地测试，结果显示成功地将蘑菇的产量和品质水平提高了3

倍，同时该种植场得以整体减少种植面积20%。

2.机器学习技术提高智慧城市农场的效率

世界各地城市的人口迅速增长，使得城市的可耕地区逐渐减少。

利用机器学习技术，智慧城市农场将机器人和传感器配合使用，

实现了完全自动化的生产工作，提高了效率，同时生产的蔬菜和

水果质量得到保证。

三、大数据技术在智慧农业中面临的挑战

1.隐私和安全问题

由于涉及到大量个人信息和数据，如何确保农民和企业的隐私

和安全问题是大数据技术在智慧农业中面临的挑战之一。

2.数据标准化

由于目前的智慧农业数据来源和格式不统一，因此必须首先解

决数据标准化的问题，才能确保数据的有效比较和分析。

3.逼迫农民技术更新

在农业领域，大数据技术快速发展，这意味着农民需要积极更

新他们的技能，只有这样，才能有效地利用新技术来提高农业生

产的效率并保持竞争力。

四、总结

大数据技术在农业领域的应用已经有了许多成功的实践案例，

其中较为成功的实践是在荷兰最先行的开展。虽然目前在智慧农

业领域依然面临一些挑战，但是，随着技术的不断发展，智慧农

业将会有更多的机会将其技术应用到农业领域，为更便捷、更高

效的农业生产奠定更广泛的基础。