大數據技術在貴州省種植業中的應用

施　若　賈毫躍

大數據技術在貴州省種植業中的應用

施若賈毫躍

（貴州財經大學貴州貴陽550000）

信息技術的發展促使種植業向科技型、標準化產業轉型升級，而種植業是貴州省現代山地高效特色農業生產中的重要產業。由于貴州省地形復雜、氣候多變，農業生態環境脆弱，農業土壤肥力下降，水土流失嚴重，這些問題極大地影響了現代山地高效特色農業生產的持續穩定發展。文章以大數據技術在貴州省種植業中的應用為研究對象，梳理了大數據技術在貴州省種植業中的應用需求，找出了存在的問題，提出了對策建議。

種植業；大數據技術；貴州省

貴州省是一個沒有平原支撐的山區省份，有著氣候多樣性、生物多樣性、資源多樣性的特點。貴州的氣候溫暖濕潤，屬亞熱帶濕潤季風氣候，氣溫變化小，雨水充沛，光、熱、水變化基本同步。受大氣環流及地形等影響，貴州氣候呈多樣性，“一山分四季，十里不同天”。而貴州省現代山地高效特色農業發展主要依賴于當地地理環境。因氣候多樣性，災害性天氣種類較多，干旱、秋風、凌凍、冰雹等發生頻度較大，對農業生產造成嚴重危害。同時由于貴州省獨特的地理環境，多山地、丘陵適合農業生產，平壩地區較少，土壤肥力不高，且較為分散，種植業難以形成規模化，多以小種植戶為主，人均耕地面積少，低于全國平均水平，科技投入含量低，對風險的抵御能力不夠，從而導致近年來貴州省種植業發展緩慢。

近年來，貴州省種植業一直面臨科技含量低、基礎設施落后、抵抗風險能力不足、種植規模小、種植戶再投入能力低、單產量低、農業生態環境脆弱、農業土壤肥力下降、水土流失嚴重等問題。高產穩產農田比重小；中低產田土面積占耕地面積的比例較高，且多為坡耕地，山高水低，水利設施不足，灌溉條件很差，每遇干旱就會造成歉收，極大地影響了現代山地高效特色農業生產的持續穩定發展。因此，文章以大數據技術在貴州省種植業中的應用為研究對象，梳理了大數據技術在貴州省種植業應用的需求分析，進而找出大數據技術在貴州省種植業應用中存在的主要問題，并據此提出有關可行的對策及建議。

1 大數據技術在種植業中的應用需求

1.1 需求溝通

根據種植作物的種類，分鄉鎮統計各種種植作物標的面積，地塊識別，同步到遠程監控系統，遠程監控系統和縣級監控系統交互監測。根據交互監測情況，縣域、鄉鎮完成標的分布情況，得出遙感結果后，再同步到縣級監控系統，方便持續監測。同時，通過各種氣象數據，做到災前預警，減少種植物受天氣影響帶來的損失，保證貴州省種植業穩定發展。

1.2 需求分析

以貴州省現代山地高效特色農業為主體，進行需求分析。比如水稻的需求分析包括洪澇災害、病蟲害損失面積統計、損失程度分析。玉米高粱的需求分析包括干旱、倒伏、病蟲害面積統計及損失程度分析，損失程度分析要做到區分輕度、中度和重度；水果類作物的需求分析包括冰雹災害面積及損失程度；林木類的需求分析包括對需求區域的地類、林木種類和樹齡進行分類統計。同時，對需求區域的受災林木恢復情況進行觀察并統計。這些種植業作物通用需求分析是繪制種植業風險地圖，通過歷年賠付數據以村為單位對各種標的賠付進行顯示，繪制不同標的風險地圖。以地圖村界顯示各區域暴雨、旱災和冰雹顯示風險地圖。通過無人機采集影響數據進行分析使用，統計面積觀察長勢。結合貴州500 畝壩區建設，從前期分類統計標的種植面積到長勢監測，直到損失定損，最后到保障過程能夠結合區域氣象指數，對可預見的災情進行預警提示，其中氣象指數標的會就近氣象站點數據推算標的的位置氣候、溫度和降雨等氣象指數。

1.3 需求方案

結合貴州500 畝壩區建設，通過無人機和衛星遙感技術對種植物做地塊作物識別、長勢監測、設施大棚目標檢測和火點監測，智能監測保險標的生長狀態，通過對保險標的做三維可視化渲染和二維可視化渲染觀察其受災情況；通過衛星遙感資源、多氣象數據和土壤植被數據庫對保險標進行受災預警，衛星影像或無人機影像確定損失范圍，建立農業農村數據指標體系、數據分析服務體系、農業農村信息化系統數據、農業物聯網數據、農業互聯網數據、農業遙感數據及農業氣象數據等多元數據指標體系，提升數據分析能力以及信息應用能力，做到高效利用數據。標的就近氣象站點數據推算至標的位置氣溫、溫度和降雨等氣象數據統計，可用于針對農作物和生育期的災害預警和分析，做好分辨率氣象服務，在標的核心區域增加物聯網設備，獲取實時氣象數據。

2 存在問題

2.1 大數據采集設備發展緩慢

種植業大數據的采集是種植業大數據平臺建立的基礎。由于歷史和地理原因，貴州省農業科技起步較晚而且發展較為緩慢，數字化設備技術相對滯后。貴州多以中小規模種植戶為主題，文化水平不高，規模化種植程度低，對信息化種植接受程度低，推廣難度大；種植規模和科技應用水平差距較大，沒有統一的標準；大部分種植戶沒有充足的經濟能力和意愿購買大數據采集設備，且大數據采集設備應用對技術要求較高，普通企業和種植戶難以達到相關標準，故中小種植戶投入意愿不高，數字化設備普及率較低。同時，在投入大數據采集設備的區域以及標的核心區域的物聯網設備較少，獲取實時氣象數據難度較大，數據價值不高。

2.2 大數據平臺不完善

隨著信息化的快速發展，圍繞五大農業優勢產業的物聯網不斷建立，但各個系統之間不能進行數據交流，數據利用率低，數據價值得不到有效實現。種植業大數據平臺沒有形成相應數據鏈，各類數據仍分散在各個龍頭企業的系統內，缺乏統一的標準，無法有效共享，數據得不到充分利用。同時，尚未形成有效的數據采集模式，部分種植業龍頭企業產生的數據不能和同行業數據形成較好的交互關系，進而影響龍頭企業的生產經營機構，從而產生“孤島效應”。

2.3 大數據信息搜集難度較大

貴州獨特的地理特點給大數據信息的采集增加了困難。貴州屬于多雨天氣，全年降雨次數較多，空氣濕度高，地勢高低相差懸殊，且易形成大霧，常規的種植業大數據采集設備容易產生未能識別區域或數據準確度降低，故采集的數據不能有效應用在種植業。同時全省土地資源以山地、丘陵為主，平地較少，農田較為分散，規模種植難度較大。這種地理特點增加了數據采集設備的投入成本，以及無人機、衛星等設備信息采集的難度，進一步給保險標的承保和理賠帶來困難。

3 建議

3.1 積極推動種植業大數據發展

一是要不斷普及數據采集基礎設備。因為數據采集設備投入成本高，獲得收益時間長，種植戶本身投入意愿較低，所以需要政府引導和主導，同時需要研發更多精度高、反應速度快、尺寸小、功耗低的傳感器，便于在地理條件不好的區域采集數據。二是重視人才的培養。根據大數據技術在種植業應用的需求和前景，培養一批計算機和農業大數據結合的人才，種植業大數據產業從業人員應當掌握種植業和大數據技術相關知識，這樣才能把大數據技術更好地應用到種植業發展中[1]。同時要鼓勵相關企業的發展，支持相關企業和地方政府開展各項試點工作，加強大數據技術在種植業產業的實際應用。三是加強大數據技術在種植業的推廣，設立種植業信息化和基礎設施建設的政策補貼，提高種植戶加入種植業大數據平臺的參與度，形成規模化種植。規模化種植可以提高數據搜集的準確度，降低數據搜集的成本，有利于全面提高種植戶的信息化水平。

3.2 建立種植業大數據平臺

首先，在建立種植業大數據平臺的過程中應該注意吸收發達國家建立種植業大數據平臺的經驗[2]，同時根據國內現有的大數據采集、分析技術以及貴州省當地的種植業特點，建立數據利用率高、處理高效的種植業大數據平臺。其次，全面梳理種植業產業鏈，從種植業的整個成長周期開始著手，從插秧、生長、采摘一期和二期開始進行種植業數據的有效搜集和分析，注重數據背后信息的挖掘和處理。最后，集中優勢資源掌握大數據的核心技術，建立自主可控的大數據產業鏈、價值鏈。建立種植業大數據平臺需要一個好的標準來進行各個系統之間的數據交流，鼓勵更多的標準化種植企業積極參與到種植業大數據平臺的構建和運行過程中，實現不同系統之間的數據共享，建立種植業大數據平臺。

3.3 減低大數據搜集難度

為減少大數據的搜集難度，應采用更高分辨率的氣象服務，利用衛星影像或無人機影像確定損失范圍、地類信息和作物識別，提高數據準確率。在標的核心區域增加物聯網設備，獲取實時氣象數據，作為補充數據[3]。同時，還應充分利用多源衛星遙感資源、年氣象數據庫及土壤植被數據庫等多源數據指標體系來完善農業農村信息化系統，高效實現數據的相互交流，提高數據利用率。

[1]谷利偉.農業技術推廣在種植業發展中的重要性及探索[J].山西農經,2020(15):30-33.

[2]劉永鳳.農技推廣對提升農業種植業的效果探析[J].農機使用與維修,2020(8):59.

[3]闞中華.基于大數據我國農業產業布局空間差異評價[J].當代經濟,2017(33):17-19.

施若（1968- ），男，漢族，貴州貴陽人，博士，教師，研究方向：金融投資、互聯網金融。

10.3969/j.issn.2095-1205.2020.08.29

F842.616

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2095-1205(2020)08-60-02