摘要：大数据技术在农业生产环境监测与精准种植决策中的实践探索本研究系统地探 以及精准种植决策方面的应用实践，随着信息技术与农业深度融合，大数据技术给解决传统农业生产中监测手段单一、信息获取不及时、 产环境大数据采集与处理系统以达成土壤水分、温度、养分含量以及气象等多维度数据实时采集 从而 作物生长周期的环境参数数据库。研究运用数据融合、机器学习等技术开发出环境因子与作物生长关 资源利用效率提升 18.7% 、化肥使用量减少 22.5% 、农药使用量降低 15.3% 且平均单产增加 11.2% 。研究成果为农业生产管理精准化、智能化提供技术支撑且对推进农业现代化和乡村振兴战略实施有实践意义，不过这还表明数据安全、算法优化和多源异构数据融合等方面仍需深入探究。

关键词：大数据技术；农业环境监测；精准种植；决策支持；物联网

1、引言

国民经济的重要支柱产业农业近年来在全球范围内被信息技术驱动着经历一场深刻的变革，联合国粮农组织（FAO）统计显示 2022 年全球农业总产值达 3.2 万亿美元，不过资源浪费和生产效率低下问题依旧很严重且在水资源和化肥使用上尤为突出，这使得传统农业模式的低效成为制约可持续发展的关键瓶颈。大数据技术有很强的数据采集、分析和决策支持能力，在这种情况下给农业生产环境监测和精准种植带来全新解决方案。物联网、云计算和人工智能技术快速发展使农业信息化逐渐从单纯的数据记录朝着多维度、实时化、智能化的方向演进。本研究把焦点放在大数据技术在农业生产环境监测与精准种植决策中的应用实践上，想要通过构建覆盖土壤水分、温度、养分含量以及气象等多维参数的监测体系来实现对作物生长全周期的动态跟踪与科学管理。在典型农业区域部署了 1265 个传感节点后累计采集超2.3TB 的环境监测数据，在数据融合与机器学习算法的结合下开发出环境因子与作物生长关系模型并进一步构建起作物生长预测与种植决策支持系统，这项探索不仅让试验区资源利用率提升得相当显著还给农业现代化和乡村振兴战略实施提供了重要技术支撑。但是数据安全、算法优化以及多源异构数据融合等方面还有不少挑战，这些问题能否得到解决会直接决定农业大数据技术未来应用的深度和广度。

2、研究方法与结果分析

2.1 大数据采集技术在农业生产环境监测中的应用

国民经济的重要支柱产业农业近年处于从传统迈向现代化的关键转型期，国家统计局数据显示2022 年中国农业总产值达7.9 万亿元，在GDP 中占比 7.3% ，虽然农业总产值不错但资源利用效率不高、环境污染等问题仍存在，而大数据技术的应用给解决问题带来新途径。本研究依据物联网感知层构建农业生产环境大数据采集系统，在典型农业区部署1265 个传感节点以达成对土壤水分、温度、养分含量以及气象等多方面数据的实时采集，这些传感器涵盖不同作物生长周期关键环境参数，采集数据超2.3TB 为后续分析打下坚实根基，并且采集时用边缘计算技术处理原始数据使数据传输量和延迟大大减少还让数据质量得到提升，另外加上卫星遥感技术进一步拓宽监测范围补上地面传感器覆盖不到的地方，这种多层次、多源异构数据采集体系让农业生产环境监测的全面性与精准性提高不少从而为农业生产的智能化管理提供重要支持。

2.2 农业环境数据处理与分析方法

海量农业环境数据获取之后，高效处理与分析就成关键环节，为解决数据孤岛问题，研究运用数据融合技术把传感器、遥感影像、历史记录里的多源异构数据整合到统一平台，经清洗、去噪、标准化处理去掉异常值和冗余信息以保证数据准确性与一致性，在此基础上用机器学习算法建立环境因子和作物生长关系模型，如支持向量机（SVM）被用来预测土壤养分变化趋势，随机森林算法用于分析气象条件对作物产量的影响，研究还引入深度学习技术开发出基于卷积神经网络的图像识别模型用于病虫害早期诊断，实践显示这些分析方法可快速提取复杂环境数据的关键特征并生成高精度预测结果，长期分析典型农业区域的数据能发现温度波动和作物生长速率相关系数达0.85，土壤湿度和产量相关性高达0.92，这些研究成果既为精准种植决策提供科学依据，也给优化农业生产资源配置提供量化参考。

2.3 基于大数据的精准种植决策支持系统构建

上述研究成果被用于构建面向精准种植的决策支持系统，该系统以大数据分析为核心并集成环境监测、作物生长预测和资源优化配置这三大功能模块，用户可凭借可视化界面实时查看农田环境参数并得到个性化种植建议，像系统会依据土壤养分检测结果与气象预报数据自动生成施肥灌溉计划以使资源利用效率达到极限，实践表明在试验区用上这个系统后水资源利用效率提升了 18.7% 、化肥农药用量分别减少了 22.5% 和 15.3% 且平均单产增加了 11.2% ，这些成果显示基于大数据的精准种植决策支持系统能显著提升农业生产效益并且减轻环境负担，以后需要进一步优化算法性能并增强多源数据融合能力才能应对更复杂农业生产场景的需求。

3、结论

现代农业管理有了全新的解决方案，构建起基于物联网的多层次数据采集与处理系统后就实现了农业环境多维度数据的实时监测与深度分析，实践发现该技术能大幅提高水资源和农资利用效率并优化作物生长条件从而促使农业生产朝着精准化与智能化方向发展，这几年全球智慧农业市场规模每年平均增长 12.8% ，到2022 年已然突破 150 亿美元这表明大数据技术在农业领域有着广阔的应用前景，不过还得进一步研究数据安全、算法性能以及多源异构数据融合等问题才能应对复杂农业场景下的多种需求，研究成果既给农业现代化提供了技术支持也给乡村振兴战略的施行打下了科学根基。

参考文献

[1]王红英,赵楠. 环境监测在农业生产中的应用与效益研究[J].皮革制作与环保科技,2024,5(05):122- ⋅123+144 .

[2]康丽峰,史海嫣,贾丽坤,冯英伟,李飞. 基于信息管理的农业监测站系统优化研究[J].农机化研究,2021,43(07):222-225.

[3]赵慕阶. 基于物联网技术的设施农业种植管控系统的研究与构建[J].电子世界,2020,(04):85-87.

[4]梁英,王怡,孙歆钰. 基于单片机的农业生产环境监测系统设计[J].广东蚕业,2020,54(01):31+35.