智能农业中农业大数据分析的应用、挑战与策略

摘要：随着相关科学技术的发展和进步，农业生产的形式也在发生着翻天覆地的变化，智能农业已经成为当前世界农业发展的主流，在很多农业发达国家的农业生产应用中，取得了非常显著的成绩。本次研究主要结合我国的实际情况，讨论了智能农业中大数据分析的应用、挑战以及强化策略，希望通过本文的阅读，能够给智能农业相关领域的研究者或工作者提供一定的帮助和启发。

关键词：智能农业；农业大数据分析；应用与挑战

前言：当前的农业生产模式已经开始发生变化，从传统的零散模式向着大规模的集中生产发展，在这一过程中，对于农业生产的效率以及农业管理的精确度要求越来越高，而与此同时，我国农村人口结构也在发生着变化，农业生产从业者数量不断下降，这使得我国很多地区的农业发展速度慢，农业经济增长难以达到预期。从农业发达国家的实践来看，智能化、机械化、现代化的农业生产是非常有必要的，也与我国的国情实际比较相符。在智能化的农业发展过程中，大数据分析的应用得到了一定的重视，不论是在农业生产、还是农业管理方面，都发挥出了一定的效能[1]。

一、农业大数据分析在智能农业中的应用

1.1 在农业管理中的应用

农业大数据分析工作在最开始时就是为了应对农业生产中的农业管理工作的，常见的农业生产管理工作主要包括水肥管理、病虫害防治等，在智能农业生产过程中，利用传感器采集田间数据，包括农作物长势、土壤湿度、气温等能够对农作物的生长情况进行监控，同时也能够利用大数据分析，实现对病虫害暴发趋势的预测，进而提前对可能出现的病虫害隐患进行处理。采取大数据分析的形式对农作物长势进行监控以及动态管理，具有如下几点优势：一是时效性更好，利用传感器直接进行数据收集，定时采集数据回传至中枢处理器，比对警报阈值进行预警，相较于传统的人工管理，不仅监控的准确度更高，而且能够做到全天候监管并利用报警系统快速实现响应；二是节约生产成本，通过大数据分析，能够实时地掌握农作物的水肥状况，进而精准控制水肥的施用量，有效的控制农业生产的成本[2]。

1.2 作物比选

农产品种类和品种的选择对于农业生产的收益影响巨大，利用大数据分析，结合当地的土壤、气象等条件信息，再结合当前的市场信息，能够相对准确地对不同作物的生长以及销售情况进行预测，这样就能够帮助从业者选择更有竞争力且更加高产的作物进行种植，提升经济效益。

1.3 生产效益与可持续发展评估

生产效益是农业生产从业者比较关心的话题，但是受限于自身掌握的知识有限，导致很多农业生产从业者对于可持续发展的认知水平不够，农业大数据分析，能够基于最近一段时间内的农田环境变化对农田的可持续发展情况进行评估，帮助农业生产者着眼未来，更好地践行履行农业，追求长远发展[3]。

二、农业大数据分析在农业生产中应用的挑战

2.1 农业从业者的接受度

农业从业者对于农业大数据分析的接受程度低，是限制其作用发挥的重要问题，也是导致其在很多基层的农业生产中难以推广使用的重要原因。导致这种情况的原因可以概括为以下几种：一是当前很多基层的农业从业者本身年龄偏大、文化水平低，对于新事物的接受能力差；二是农业大数据分析并不是简单地借助大数据进行数据分析，数据的采集和处理实际上是大数据分析的关键，而这些都需要依靠大量的电子设备，也就是说，这意味着初期较大的投入，对于生产规模较小、利润较低的基层农业生产来讲，发挥的能效有限，因此应用的动力不足；三是很多地区进行相关的培训缺少延续性，农业大数据分析工作是一以贯之的工作模式，从应用各种电子设备收集数据到结果的应用，再到数据的存储以及设备的运维等，但是很多地区在初期推广受挫后，技术咨询与服务缺少连续性，因此难以真正地将相关技术应用到基层的农业生产当中，无法发挥出示范效应，自然给相关技术和生产模式的推广进一步增加了难度。

2.2 缺乏统一的技术标准

就目前而言，农业大数据分析由于缺少相对统一的技术标准和规范，导致了很多数据采集和分析系统难以实现数据的共享和互通，这从农业生产者的角度来讲是十分不利的，意味着在针对不同农业生产指标进行监测和分析时，往往需要多套设备并行，造成了大量资源的浪费，与农业大数据分析应用的初衷不符[4]。

2.3 农业信息数据保护意识差

我国的智能农业发展尚处于起步阶段，推广不够全面，应用不够广泛，农业大数据分析工作一般集中在规模比较大的现代化农业生产企业当中，在基层应用不足，这就导致了在实际的大数据分析应用过程中，农业生产者对于农业信息数据的安全性缺少保护意识，实际上，这类数据对于农业生产以及市场竞争都有着非常大的价值，如何在保证信息安全的情况下实现信息数据的共享，就目前来看，仍旧存在着一定的挑战。

三、农业大数据分析的应用策略

3.1 多方共举推动现代农业发展

就目前我国的农业发展形势来看，现代农业取代传统农业已经是必然趋势，但是就实际的情况来看，基层的农业发展相对缓慢，现代化革新力度和决心都有所欠缺，在这种情况，需要地方政府、农民专业合作社等多方共举，推动现代农业的发展，政府应该充分发挥其引导作用，有关部门应加大相关技术的推广力度，农民专业合作社则可以发挥自身整合零散农业从业者的优势，实现合作共赢，降低单一零散农业从业者引进大数据分析相关技术所承担的风险，地方农业部门可以先做试点，再大范围推广，这样才能提升农业从业者的接受度[5]。

3.2 规范行业制定统一标准

政府有关部门应该牵头，完善行业相关法律法规，出台技术执行标准，这样才能实现不同系统之间的农业数据互通，也能够降低操作和交互的难度，进而在农业生产的过程中，有效的提升大数据的应用效果，丰富大数据分析的应用场景，降低大数据分析的应用成本。

3.3 增强信息安全的保护意识

在进行农业大数据分析等相关技术的推广时，应该进一步的完善相关系统对于农业信息数据的隐私保护水平，从技术层面上，应该增加在数据共享的过程中的安全保障，避免系统遭受攻击甚至入侵，从法律层面上，也应该进一步的提升农业生产过程中这类核心信息的法律保护水平，扭转农业生产从业者的认知，只有这样，才能真正的保护好农业生产过程中的信息安全[6]。

结束语

总而言之，智能农业发展已经成为当前农业发展的重要趋势，我国正处于乡村振兴战略的关键阶段，提升农业生产效率，增加农业生产者的收入和市场竞争力是核心工作之一，农业大数据分析的应用，能够在农业生产过程中，更精准、快速、高效的实现农业生产管理，同时对生产结果与收益进行合理预测，使农业生产与市场发展规律相符，不过大数据在应用的过程中，还应该充分的考虑相关技术的推广接受度和农业生产的参与积极性，政府相关部门应该进一步完善相关法律法规并引导相关从业者做好信息数据的保护工作，只有这样，才能让农业大数据分析在农业生产工作中发挥更大的作用。

参考文献

[1]张红英. 物联网技术下智能农业管理系统设计促进农业机械化发展 [J]. 世界热带农业信息, 2024, (11): 60-62.

[2]沈露萍. 基于电子技术的智能农业机械控制系统设计 [J]. 南方农机, 2024, 55 (22): 59-61.

[3]张会波. 物联网技术在智能农业中的应用与前景展望 [J]. 现代化农业, 2024, (11): 88-90.

[4]孙志远,郝传柱. 基于ESP32的智能农业节水灌溉系统研究 [J]. 现代农业科技, 2024, (18): 171-173.

[5]代小明. 数字化智能农业发展路径与实践研究 [J]. 农家参谋, 2024, (26): 3-5.

[6]安胜. 物联网技术在智能农业监控和管理中的应用 [J]. 农机使用与维修, 2024, (08): 80-82.