摘要：农业大数据涉及的内容比较广泛，主要有农业生产、经营、管理以及服务等方面，大数据时代的到来，通过利用大数据理论与技术，综合农业现代化发展战略，进一步推动农业大数据技术应用的实践。本文研究大数据技术在农业领域应用，主要从农业生产、农业服务、农业应急管理领域对其应用做出分析，提出了大数据技术在农业领域应用面临的问题，主要有缺乏大数据资源合理规划、农业大数据比较分散、农业大数据来源不足、农业数据利用率比较低，提出了农业领域大数据建设的对策建议，为相关领域的研究者提供一定参考。

关键词：大数据；信息技术；农业领域；应用

一、大数据技术在农业领域应用分析

大数据技术在农业领域应用非常广泛，为了能更加深入的了解大数据技术在农业领域的应用情况，本文特从以下方面做出分析。

（一）大数据技术在农业生产领域应用分析

1.测土配方施肥服务系统

2014年我国农业部印发了《种植业工作要点》，对各地提出了一定的要求，配方肥到田和施肥方式发生了转变，对种地难的问题做出了解决，利用大数据和相关化肥企业合作推广配方肥，同时也展开了测土配方施肥收集信息服务示范试点，从而能够进一步提升肥料的利用率。

2.大数据应用大棚智能控制系统

（1）监测系统

农业种植可以利用传感技术，对温室大棚种植的农作物相关要素做出采集，比如有空气、土壤、温度等等，以网络通信技术对收集得到的相关数据进行传送，将其传送到控制的终端和大数据服务中心。

（2）控制系统

控制系统主要是负责接受控制终端和大数据服务中心的命令，然后做出了相应的操作，比如对风机、灌溉等设备的有效控制，从而能够让农业生产变得更加智能化，更好的实现对农业的精准管理。

（3）控制终端

手机等移动终端设备装有智能控制系统终端软件，能够让用户实时接收到相关的检测信息，同时能做出相应的操作，对农业生产做好控制工作。

（4）大数据服务中心

以大数据服务中心为基础，构建出不同类型农作物生长的模型，依据具体的检测信息，系统自主运作来确定在什么样条件下，操作什么样的设备，会在一定程度上能降低人工干预，实现精准控制，能在一定程度上实现对生产成本的控制，从而有效的提升了农业生产的效率。

3.预测农业病虫害

病虫害是比较常见的一种农业病害，农作物产生病虫害发生和土壤情况、温度都有很大的关系，但是大数据技术的应用能更好的去分析历史的相关数据，然后对其建立数学模型。通过相关的预测，农户能以调节大棚温湿度，以施肥的方式来对土壤做出改善，在一定程度上能降低对农药的使用量，从而提升农产品的质量。

4.预测农作物成熟度和上市期

通过分析农业历史的生产数据，与目前气象数据相结合，能更好的实现对农作物成熟度进行预测，同时还能实现对上升实践预估。生产者能依据目前和历史的市场在价格方面的走势，以控制温湿度和施肥情况来控制农作物的成熟时间；以控制养殖温度来对饲料进行供给等人工干预，实现对产品上市时间控制，从而能获取更多的利润。

5.预测农业灾害问题

自然灾害是影响农业发展的主要因素之一。通过大数据技术能实现对历史数据和气象的综合分析，能发现降雨量、风力等气象数据和产量之间存在的关联性，然后依据相关预测到的数据结果，在发生自然灾害前采取适当的预测措施，这将能有效的规避自然灾害造成的损失，确保农作物产量。

（二）大数据技术在农业服务领域应用分析

1.土地承包经营权信息管理应用

土地承包经营权能确定承包土地的占有、使用、收益权利，直接关系到农民的利益。但是历史条件会对其造成影响，很多的地方则是存在土地承包混乱的问题，想要解决土地纠纷问题变得非常困难。为了能对以上的问题做出解决，我国对农村土地承包经营权调查工作有序推进。就各地的调查情况能看出，土地经营权主要是以本地区为主，在管理的方式上也是以手工为主，信息化水平比较落后。信息化将会是土地承包经营管理的重要手段，通过计算机、遥感、地理信息系统建立一个高效、规范的土地承包经营权管理平台，这将会在一定程度上提升农村土地流转的管理水平。

2.农产品质量安全管理应用

当前，食品安全问题越来越被人们所重视，绿色食品、有机食品在价格上非常高，但是却还是深受消费者的喜欢。但是在市场上，则是出现了很多的假冒绿色产品，一般的消费者很难区分清楚真假。为此，可以在农产品质量安全方面开发出农产品认证查询系统，以便于消费者能查询农产品的真伪。随着时间的推移，消费者慢慢的接受了这一方式，这将会出现大量的用户访问数据系统，而大数据的优势则是从中体现出来。

3.农资服务领域应用

通过大数据技术能对生产数据和销量数据资源做出采集，考虑到季节、民族以及地区之间的差异性，设计出专业的数据模型，对不同地区农产品的供求关系做出预测，从而发现农产品种植情况，发现种植少的农产品适量增加，让农产品生产资料能提前流转，从而能更好的为农民提供农资服务。一方面可以通过提前播种方式，打破以往的供求不平衡问题，让农产品的产量更好的去满足的市场需求。另一方面以预测的方式提示生产资料供应需求情况，从而能更好的避免农产品生产资料缺乏的问题。

4.农技服务领域应用

就目前的情况，种植、农机、畜牧等农业生产技术取得了非常大的进步，传统的技术已经无法满足，基层推广人员在技术上参差不齐，传统的农业推广服务方式已经无法满足农业技术指导的需求。但是，大数据技术的应用能够采集农产品种植数据、病虫害数据、防疫物质销售等数据，和历史的数据结合在一起，与数学模式对其做出分析，与目前已经存在的专家解答、农业技术结合在一起，让农业服务变得更加有针对性。

5.农业信息服务领域应用

农业在数据上非常庞大，农民对信息的需求量非常大，但是由于受到多方面因素的影响，农民在相关信息获取上比较困难。但是对大数据技术的利用，对农户基本信息、所在地区、种植规模等信息进行采集，利用数学模型来做出分析，让其能与农业政策、农产品历史数据以及市场信息相匹配，从而能为农民提供丰富的信息，使得农民能以便利的方式提供信息服务。农业信息服务领域应用大数据能够为农民提供信息服务，农民获取信息之后能更好实现农业生产，更好的实现增收增产。

（三）大数据技术在应急管理领域应用分析

最近的几年，我国农业应急管理的形式还是比较严峻，随着极端天气的增加，出现了各种大型自然灾害，出现的频率高、破坏性强，这将会在一定程度上对农业生产造成不可估量的破坏，农业应急局的工作开始变得常态化，为此，加强农业应急管理工作成为农业部的一项重要任务，农业应急工作对信息有着非常强的依赖性，而大数据技术的出现正好能满足这一领域的需求，大数据能更好的做到预测预警、应急处理等工作，具有非常重要的价值。

二、大数据技术在农业领域应用面临的问题

大数据技术在农业发展领域应用变得越来越广泛，有效的提升了农业生产的水平，但是在实际中，大数据技术在农业领域的应用还是出现了很多的问题，为此本文特从以下方面做出分析。

（一）缺乏大数据资源合理规划

农业大数据资源规划能实现对数据采集、处理、传输以及利用的全面规划，数据资源规划为农业信息化的基本工程，但是目前我国并没有对农业数据进行整体规划，从而导致数据资源在建设目标上并不清楚，随着农业数据的不断增长，如果没有信息资源规划顶层涉及，农业大数据汇集、处理以及分析将无法有序的进行开展。

（二）农业大数据比较分散

各个省份的农业部结合了实际的情况，建立了地方农业数据库。但是，相关的数据则是分散存储各个部门，同时不同部门在应用系统数据结构上存在不统一，同时由于受到没有共享、数据整合制度的要求，数据分散问题非常严重。单一的数据无法发挥出其应有的作用，无法发挥出该有的价值。

（三）农业大数据来源不足

当前农业部所建立的农业数据采集渠道和数量级还是不能够满足对农业市场的需求，当前所采取的数据采集方式主要为层层上报，需要消耗大量的时间，在任务下单上也是销量比较低，积极主动性比较差，相关的数据主要是分布在农业网站、12316以及农业企业中，不能及时的对相关的数据进行收集，同时已经收集到的相关数据也不能对其出发利用，这将都是大数据资源不足的问题。

（四）农业数据利用率比较低

传统的数据库和数据分析方法也只是能对结构化数据做出处理，但是对于一些非结构性的数据则是无法做出处理，比如网页、视频、图片等相关数据。当前我国农业数据中心存储3.6T数据，结构化数据占比只有17%，这将能够看出对相关数据的开发程度非常低，说明我国农业数据分散存储，各个储存也是在标准上不同，不能有效的挖掘有价值的数据，这将也是说明我国对农业数据利用率低。

三、农业领域大数据建设的对策建议

农业大数据平台建设需要采取大数据处理与挖掘分析、智能应用、智能消息推送、社会化协作、服务化架构等关键技术，从而能更好的建立了高效的大数据信息平台。农业大数据云平台的建设目标：一是通过建设大数据平台来汇集多方面的数据资源，建立农业领域大数据研发中心。二是对大数据进行整合，通过采集和加工处理来建立农业数据资源平台。三是依托大数据技术来建立农业大数据平台。四是通过对平台分析，发布相关成果，形成了具有权威性的平台，更好的服务农业。

（一）大数据信息建设思路

以高起点设计为思路，农业大数据建设的策略主要可以从以下方面入手：搭建农业大数据云平台，农业大数据整合。规范农业大数据体系，搭建农业大数据平台，构建农业大数据服务模型，进一步丰富这一领域的资源，有效的整合农业内外资源，更好的提升农业信息化水平，改变原有农业数据系统的不足。

（二）大数据信息建设要求

为了能更好的保证农业高速发展，大数据信息建设需要符合以下要求，具体有：一是多元与整体共存，满足农业多部门和业务的需求，对不同工作需求变化做出充分了解，确保农业大数据有足够的服务能力。二是前瞻性与阶段性相结合，农业大数据信息建设需要有一定的前瞻性，对未来技术发展方向和需要方向做出考虑。三是先进性与安全性相结合，农业大数据涵盖了大量的数据，为此就需要采取先进的技术对其进行挖掘，从而能够更好的确保系统运行的稳定和安全。

（三）大数据信息标准规范建设

农业数据标准化体系建设能对农业信息活动不同环节实现标准化管理，让信息获取、传递、存储、分析利用等环节紧密的联系在一起，从而更好的实现对农业信息资源的利用。随着农业数据规模的不断扩大，农业大数据则是急需出台相关的标准体系，为其发展提供一定的支撑，按顶层设计、统一规划、统一标准的原则，重点从采集、处理、传输和利用进行全面规划的标准技术规范体系框架。这些标准包括数据元素标准、信息分类编码标准、数据交换标准等。这些标准的建立，将贯穿信息需求分析、数据建模和后续应用开发的全过程。

结论

目前我国农业大数据建设还处于初步阶段，农业部门也开始认识到了其重要性，根据农业部相关的信息化战略规划要求，结合我国的实际情况，开展我国农业大数据云平台建设成为农业发展的关键。农业大数据在发展的过程中还是存在着很多的问题，这将需要对相关的问题做出进一步处理，从而提出我国农业大数据发展的水平。基于此，本文研究大数据技术在农业领域应用，主要从农业生产、农业服务、农业应急管理领域对其应用做出分析，提出了大数据技术在农业领域应用面临的问题，主要有缺乏大数据资源合理规划、农业大数据比较分散、农业大数据来源不足、农业数据利用率比较低，提出了农业领域大数据建设的对策建议。只有合理的将大数据应用于农业领域，提升对大数据的利用水平，才能更好的实现农业的可持续发展。

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