本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第6期，目次42
摘要：随着大数据技术的发展，其在农业生产中的应用日益广泛。该文从农业生产管理和农产品品质安全管理两个方面探讨了大数据在农业中的应用，包括农作物生长监测与预测、水资源管理与优化、土壤肥力评估与调控、农产品追溯与溯源、农产品质量检测与溯源以及农产品供应链管理与风险控制等。同时，分析了大数据技术在农业生产中所面临的挑战，包括数据采集与处理、数据分析与应用以及隐私保护与安全等方面，并提出了应对这些挑战的策略和方法，包括数据整合与质量控制、机器学习算法的应用以及隐私保护与安全措施等。
关键词：大数据；农业技术推广；农业生产管理
随着信息技术的迅速发展和智能农业的兴起，大数据技术在农业中的应用日益受到关注。农业作为国民经济的基础和民生的重要领域，其发展关系到国家粮食安全、农民收入增长和农村可持续发展。然而，传统的农业生产方式存在着信息不对称、资源浪费等问题，亟需新的技术手段提升农业生产效率和降低生产成本。本文旨在探讨大数据技术在农业生产中的应用与面临的挑战，为促进农业现代化、实现农业可持续发展提供科学依据和决策支持。具体研究目标包括：1）研究大数据技术在农业领域的采集与处理策略，包括多源数据采集与整合、数据质量控制与校验等内容；2）探索大数据技术分析与应用方法在农业生产中的应用，包括机器学习算法在农业领域的应用、数据模型建立与优化等方面；3）研究大数据技术应用中的隐私保护与安全策略，包括数据隐私保护技术、数据安全风险管理等内容。其重要的理论和实践意义包括两个方面，一方面，通过深入研究大数据技术在农业生产中的应用，可以为农业生产提供科学的决策支持和管理方法，推动农业现代化；另一方面，还可以为相关政府部门和企业提供参考，帮助他们在农业领域开展大数据技术应用工作，以推动农业信息化水平的提升。
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大数据技术在农业生产中的应用
大数据技术在农业生产管理中的应用主要包括农作物生长监测与预测、水资源管理与优化、土壤肥力评估与调控等方面；在农业品质安全管理中的应用则体现在农产品追溯与溯源、农产品质量检测与溯源以及农产品供应链管理与风险控制等方面。这些应用为农业提供了更科学、高效和安全的管理手段，对于提高农业生产效益和农产品质量具有重要意义。
通过大数据技术技术对农作物的生长情况进行实时监测和预测，包括土壤湿度、温度、光照等指标的自动采集和分析，帮助农民更好地了解农作物的生长状态，及时采取相应的栽培措施，从而提高农作物的产量和质量。通过对气象数据、土壤水分含量等信息的收集和分析，可以帮助农民合理利用水资源，实现精确灌溉，减少水资源的浪费。同时，通过大数据技术技术可以对农田的水分状况进行监测和预测，及时调整灌溉策略，保证农作物的正常生长和水分需求。另外，大数据技术在土壤肥力评估与调控方面也具有重要应用价值。通过收集和分析土壤的营养成分、微生物群落等数据，可以准确评估土壤的肥力状况，为农民提供科学的施肥建议。同时，利用大数据技术技术可以实现精准施肥，根据土壤的特征和作物需求进行个性化施肥方案制定，提高施肥效率和农产品的品质。除了在农业生产管理中的应用，大数据技术还在农业品质安全管理方面发挥着重要作用。通过农产品追溯与溯源系统的构建，可以实现对农产品生产、加工、运输等环节的全程监控和追踪，确保农产品的安全和质量可溯。利用大数据技术技术对农产品进行质量检测和溯源分析，还可以帮助农民和相关部门及时发现和解决问题，提高农产品的质量和安全性。此外，大数据技术还可以应用于农产品供应链管理与风险控制。通过对供应链各个环节的数据采集和分析，可以实现供应链的可视化和优化，提高供应链的效率和稳定性[1]。同时，大数据技术技术还可以帮助发现供应链中的潜在风险，预警和防范供应链中可能出现的问题，从而减少风险并保障农产品的正常供应。
大数据技术在农业生产中的挑战
大数据技术在农业生产应用中面临着数据采集与处理、数据分析与应用以及隐私保护与安全等方面的挑战。解决这些挑战需要综合运用数据采集技术、数据分析方法和安全保护措施，以提高农业生产效率和决策的科学性。
首先，数据获取与传输是关键环节，需要解决数据来源多样化、传输稳定性等问题。数据存储与管理也是一个重要的挑战，包括数据的结构化存储、数据的备份与恢复等方面。此外，数据质量与准确性也是一个值得关注的问题，农业数据的准确性对于后续的数据分析和应用具有重要影响。
其次，是数据分析与应用方面的挑战。在大数据技术时代，如何选择合适的数据分析方法和算法成为一个关键问题。不同的农业数据可能需要不同的分析方法，因此需要针对性地选择合适的方法。同时，数据模型和预测准确性也是一个挑战，农业数据的预测准确性直接影响到农业生产的效益和决策的可靠性。
最后，隐私保护与安全也是一个重要的挑战。农业数据包含大量的敏感信息，如农田位置、作物种植情况等，因此农业数据的隐私保护至关重要。同时，农业数据也面临着安全威胁，如数据泄露、篡改等问题，因此需要采取相应的安全防范措施，保障农业数据的安全性[2]。
解决大数据技术在农业生产中的应用存在的问题与挑战
为了解决大数据技术在农业生产中应用中存在的问题与挑战，可以采取数据采集与处理策略、数据分析与应用方法以及隐私保护与安全策略。通过合理利用数据资源、运用先进的分析方法和保护数据安全，可以推动农业技术的创新和发展，提高农业生产的效率和质量。
不同的农业数据来源具有不同的特点和格式，因此需要将这些数据进行整合，构建一个完整的数据集。同时，数据质量控制与校验也是非常重要的，可以采用数据清洗、去噪和异常值检测等方法，确保数据的准确性和可靠性。
机器学习算法可以对大量的农业数据进行分析和模式识别，从而提取出有用的信息和规律。例如，可以利用机器学习算法进行作物病虫害的预测和诊断，帮助农民及时采取相应的防治措施。此外，建立和优化数据模型也是一个重要的步骤，可以通过对历史数据的分析和建模，预测未来的农业产量和市场需求，为农业生产提供科学依据。
针对农业数据的隐私保护，可以采用数据脱敏、加密和权限控制等技术手段，确保敏感信息不被泄露。同时，需要进行数据安全风险管理，建立完善的数据备份和恢复机制，定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时应对潜在的安全威胁。
结语
本文提出了一种基于区块链技术的数据共享机制，以确保数据的安全性和可信度。此外，还提出了一些解决数据分析与应用问题的方案，旨在提高农业数据的价值和利用效率。尽管该研究在大数据技术在农业生产中的应用与挑战方面取得了一定的进展，但仍然存在一些需要进一步研究的问题。第一，需要进一步完善数据获取与共享机制，加强不同部门和企业之间的数据协作与整合，这将有助于提高数据质量和可靠性，并促进农业领域各方之间的合作与共赢。第二，需要进一步研究和开发适用于农业领域的大数据技术分析工具和平台，以提高数据处理和决策支持的效率。这些工具和平台应该具备强大的数据分析和挖掘能力，帮助农业从业者更好地理解和利用数据，优化生产管理、资源配置和市场营销等方面的决策。第三，还需要关注农民和农业专家的培训与技术支持，提高他们对大数据技术技术的应用能力。通过培训和支持，他们将能够更好地理解和应用大数据技术技术，从而提高农业生产效率、减少资源浪费，并为农业可持续发展做出贡献。大数据技术在农业领域的应用具有重要的意义，但仍然面临一些挑战。通过进一步研究和改进数据获取与共享机制、开发适用工具和平台以及加强培训与支持，可以进一步推动大数据技术在农业领域的应用，促进农业现代化和可持续发展。
参考文献：
[1] 霍建科.大数据背景下对基层农业技术推广体系的创新分析[J].农业工程技术,2021,41(6):73-75.
[2] 马迪,韩赟.“互联网+”背景下的农业推广模式研究[J].农家参谋,2021(13):21-22.
作者单位：山东省滨州市沾化区富国街道办事处
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.17.042
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