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大数据技术学习:建设农业大数据平台

科多大数据基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析,大数据的主要应用领域包括以下几个方面。

农业大数据的主要应用

科多大数据基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析,大数据的主要应用领域包括以下几个方面:
  • ①生产过程管理数据:设施种植业、设施养殖业(畜禽和水产等)、精准农业等。提高整个生产过程的精准化监测、智能化决策、科学化管理和调控,是农业信息化的紧迫任务。
  • ②农业资源管理数据:土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等。我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化,要在摸清家底的基础上,进一步优化配置、合理开发,实现农业高产优质、节能高效的可持续发展。
  • ③农业生态环境管理数据:土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。需要进行全面监测、精准管理。
  • ④农产品与食品安全管理大数据:产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等。
  • ⑤农业装备与设施监控大数据:设备和实施工况监控、远程诊断、服务调度等。在上述应用中,关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。
  • ⑥各种科研活动产生的大数据,如大量的遥感数据,包括空间与地面数据;大量的生物实验数据,如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等。

农业大数据的主要任务

基于大数据的理论和技术,不断推进农业大数据技术的创新与应用实践,结合国家农业现代化和农业信息化发展战略,突破农业大数据的一些关键技术,谋划和凝练一批农业大数据的示范和应用项目,将大数据提升到与物联网和云计算同等重要的地位,抢占大数据这一新时代信息化技术制高点,推进智慧农业不断发展。在市场经济条件下,农业的分散经营和生产模式,使得在参与市场竞争中对信息的依赖性比任何时候都更加重要:信息和服务的滞后性,往往对整个产业链产生巨大的负面影响。由于市场经济的特点,农业生产很难在全国范围内形成统一规划,致使农业生产受市场波动影响颇大,而且农业生产很多方面是依靠感觉和经验,缺少量化的数据支撑。大数据时代,大数据学习者不仅可以通过建立综合的数据平台,调控农业生产,还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化,通过分析数据,制定一系列调控和管理措施,使农业高效有序发展。
 
大数据应用学习:大数据如何支撑智慧地球

优化整合农业数据资源

我国农业信息技术在经历了多年的发展,研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统,构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源,形成了庞大的信息资源财富。我国大量的涉农网站,汇集了很多信息资源。但由于体制和利益等原因,这些数据相互之间缺乏统一标准和规范,在功能上不能关联互补、信息不能共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节,形成了所谓的信息孤岛。数据缺乏标准、难以共享,必然导致低水平重复建设、数据利用率低、信息资源凌乱分散和大量冗余等。基于云计算构架和大数据技术,整合数据资源、规范数据标准、统一标识和规范协议等,实现计算资源虚拟化建设,是消除数据鸿沟、发展农业大数据资源的关键所在,否则就构不成大数据,就会成为无水之源、无本之木,造成巧妇难为无米之炊的困境。通过构造虚拟化技术平台,实现IT资源的逻辑抽象和统一表示,将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用,是支撑云存储和云计算系统的基石。

农业大数据平台建设

为了不断推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化调整,进一步推动智慧农业发展进程,需要全面及时掌握农业的发展动态,这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术,要培训大数据专业工作者,建设一个农业大数据分析应用平台。在技术上,该平台应该基于先进的大数据系统框架,充分融合物联网在数据获取以及云计算在数据处理方面的技术优势,建设具有高效性、先进性和开放性的业务化应用平台,例如探索构建基于Hadoop+Map-Reduce平台。结构上,该平台应具有良好的可配置性,满足资源扩展、业务流程的变化。平台应具有稳健的设计构架、良好的人机交互功能,便于一般技术人员开发使用。随着应用领域的拓宽、业务的发展、业务量的增加,系统也应该具有良好的扩展性和应用性。
平台建设:
  • ①针对所选择的优先发展领域,如智能农情(苗情、墒情、灾情、病虫情)监测、智能设施农业(种植业和养殖业)等,基于农业大数据相关技术,构建包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等一体化应用平台;
  • ②基于大数据技术,研发智能化的决策支持系统,可提供大数据分析成果发布,决策管理信息发布,不仅可为科研院所、各级政府、涉农企业、社会公众等提供公共的业务服务,也可提供个性化的服务功能。
  • 系统技术和功能:
  • ①通过规范数据接口和协议,实现各类相关数据库的交互访问;
  • ②提供数据分析应用的算法库、模型库、知识库;
  • ③能满足农业大数据研究的专业化和个性化需求,在数据采集、分析、发布等方面提供技术和方法支持;
  • ④数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用;
  • ⑤提供云存储和服务的功能等。
通过学习大数据专业化处理,对海量数据快速“提纯”并获得有价值的信息,最终为政府、企业乃至各种类型单位的决策和发展提供支持。
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