農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏業(yè)內(nèi)建議建國家層面大數(shù)據(jù)中心

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)資源傳感器

邵海鵬 | 2016-07-28 18:21

【數(shù)據(jù)猿導讀】農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的實踐應用中越來越重要，但是國內(nèi)面臨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏、大數(shù)據(jù)模型缺乏長期積累、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏與行業(yè)產(chǎn)業(yè)結合、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏必要的規(guī)范等問題

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏業(yè)內(nèi)建議建國家層面大數(shù)據(jù)中心

25日，在2016年第二屆國際(北京)數(shù)字農(nóng)業(yè)論壇(IFDA)上，中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院教授李道亮稱，雖然農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的實踐應用中越來越重要，但是國內(nèi)面臨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏、大數(shù)據(jù)模型缺乏長期積累、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏與行業(yè)產(chǎn)業(yè)結合、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏必要的規(guī)范等問題。

隨著傳感器、智能移動設備、互聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)(Big data)是指在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理等各種活動中形成的，具有潛在價值的、海量的、活的數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設、發(fā)展、管理的“基準線”。而農(nóng)業(yè)由于存在地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性的特點，決定了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)具有量大、類雜、復雜、實時的特征。

李道亮表示，從過去的小農(nóng)經(jīng)濟到規(guī)模農(nóng)業(yè)，再到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)，在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的幫助下，農(nóng)業(yè)將實現(xiàn)從“看天吃飯”到“知天而作”的根本性轉變。不過，這需要數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲和管理、計算模式與系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析與挖掘等關鍵技術的配合。

數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)的基礎是來自物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的采集也經(jīng)歷了被動、主動、自動的三個階段。早期的數(shù)據(jù)是人們?yōu)榉治鎏囟▎栴}的需要，通過采樣、抽象等方法記錄產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。后來隨著互聯(lián)網(wǎng)，特別是社交網(wǎng)絡的發(fā)展，越來越多的人在網(wǎng)絡上傳遞發(fā)布信息，主動產(chǎn)生數(shù)據(jù)。到目前，傳感器技術的廣泛應用使得利用傳感器網(wǎng)絡可以不用控制全天候的自動獲取數(shù)據(jù)。

值得關注的是，數(shù)據(jù)分析是整個大數(shù)據(jù)處理流程的核心，這些大數(shù)據(jù)的價值也就產(chǎn)生于分析，實時數(shù)據(jù)分析和處理是大數(shù)據(jù)分析的一個核心要求。而通過大數(shù)據(jù)管理將海量數(shù)據(jù)聚合在一起，將離散的數(shù)據(jù)需求聚合能形成數(shù)據(jù)長尾，從而滿足傳統(tǒng)治理中難以實現(xiàn)的功能。

李道亮說，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的應用領域包括基礎研究、智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場行情、智能決策、農(nóng)產(chǎn)品安全等。

以畜禽養(yǎng)殖為例，目前面臨出欄率低、生豬成本高、疾病控制不力和科學化經(jīng)營和技術管理有待提高的現(xiàn)狀。但是，通過大數(shù)據(jù)技術對海量的、形式各異的數(shù)據(jù)，進行研究、分析、判斷，就可以研究出多種分析模型，建立起大數(shù)據(jù)處理中心，就會使畜禽養(yǎng)殖技術變得更加科學化。

在種植方面，通過大數(shù)據(jù)平臺對收集來的數(shù)據(jù)進行分析可以為農(nóng)情監(jiān)測、作物生長管理提供指導，基于平臺集聚的典型病害特征圖像、病蟲害專家知識、診斷模型，通過現(xiàn)場病例特征結構化表述、典型樣本特征快速匹配、病例圖像與環(huán)境指標數(shù)據(jù)的深度融合等大數(shù)據(jù)平臺病蟲害分析服務，實現(xiàn)作物病蟲害的分析決策和預警。

不過，遺憾的是，我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)面臨著缺乏農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)模型缺乏長期的積累、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏與行業(yè)產(chǎn)業(yè)結合、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)缺乏必要的規(guī)范等問題。李道亮建議，應該加強農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)的采集，通過物聯(lián)網(wǎng)完善數(shù)據(jù)采集渠道，強化歷史數(shù)據(jù)的整理，并做到開放共享，此外還要加強數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理人才隊伍，在共享開放大數(shù)據(jù)的同時，需要確保數(shù)據(jù)安全管理。

此外，他還建議建立農(nóng)業(yè)信息化國家大數(shù)據(jù)中心，解決我國信息資源“條塊化”與整合共享問題。這就需要制定國家農(nóng)業(yè)公共數(shù)據(jù)描述與表達標準，研究農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、調(diào)度、個性化需求智能聚焦、信息服務按需分配等技術，研究農(nóng)業(yè)多源數(shù)據(jù)、知識、服務資源的統(tǒng)一層次化表達與描述、高效存儲、統(tǒng)一調(diào)度、資源共享、個性化服務。

來源：第一財經(jīng)

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