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农业渔业 我国农业大数据时代真的来了?

导读:


    农业渔业 我国农业大数据时代真的来了?关于什么是大数据似乎很难明确地给出定义。按照百度百科的说法,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更农业渔业 我国农业大数据时代真的来了?

正文:

    

关于什么是大数据似乎很难明确地给出定义。按照百度百科的说法,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单地说,大数据是一个数据分析工具,是利用新技术、农业渔业 新算法处理海量数据,并从中分析出有价值的信息。

自2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作以来,无数大数据创业公司在资本市场进行了一轮又一轮的融资,渗透到各行各业的数据分析业务中。

根据我国目前的成功案例来看,电商金融、公安系统、企业服务等对大数据的需求最为迫切,契合度最高。相较于这些行业,农业大数据的发展则要缓慢、谨慎得多。

日前,我国有服务于农业、环境等方面的大数据应用公司公布了相关成果:通过大数据系统对遥感卫星、无人机采集的数据,气象监测与预报,种植监测、种植历史数据等进行综合分析,提醒用户适时、及时地安排农事,从而提高农业生产效率。

该项目已经试点成功,这是否意味着我国农业大数据业务即将迎来一轮爆发性增长呢?

大数据分析的立足之本是数据的来源。农业生产数据的获取并不困难,问题出在农业数据的时效性强、数据量大。

农业生产离不开“温光水肥气”,各种影响因子随天气、昼夜的变化而不断改变。要准确掌握变化规律,分析各影响因子之间的差异和联系,就不得不增加监测仪器种类、数量和监测频次。如此一来,成本十分高昂,产生的数据量也极为庞大。

约翰迪尔(John Deere)、孟山都(Monsanto)、杜邦(DuPont)、先正达(Syngenta)、拜耳(Bayer)等多家国际大公司早已布局农业大数据多年,他们给出的解决方案是将各种仪器都集成在具有自动驾驶功能的拖拉机上,用移动监测代替了多点固定监测,节约了一笔仪器和设备的费用。

但这样的拖拉机每完成一次一亩地的监测,将产生大约1.2G的数据(这个数值将不断优化减少),如果以一个我国一个农业县80万亩左右的耕地来计算,每进行一次监测就会产生大约9600000G的数据,这些数据会需要上传至服务器进行计算,先不说服务器的承载能力,单单是上传这么多数据就够让人头疼的了。

庞大的数据量背后却是良好的市场前景,约翰迪尔、孟山都、杜邦等农业相关企业纷纷开始向数据公司转型,天宝(Trimble)这样的GPS定位系统公司也有介入。

天宝公司提供的基于地理信息系统(GIS)开发的“网络农场系统”,能够通过无线模块发射无线网络通信,使信息在室内电脑、农机车辆、其他终端间进行传输和处理。