农机作业大数据处理关键技术研究现状与发展趋势

发布时间：2021-06-07 01:30

　　农机作业的方式随着信息化的发展正在逐步发生变化,农机作业过程数据的采集、传输和管理也成为了其中的关键环节。由于我国农业生产模式不一、田间环境差、生产环节繁杂、影响因素多样。农机作业信息种类繁多、结构复杂、来源广泛、时效性强,所以为了实现高效的存储和信息共享,必须建立统一的农机作业大数据平台。建立新型农机作业数据模型、建设新的农机作业数据平台将成为我国农业从机械化迈向信息化、智能化的重要一步。 

【文章来源】：农业机械. 2020,(10)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

德国的SAP公司的数字农业解决方案

日本宫崎县西南部的市通过不同传感器收集到云端的数据实现了卷心菜的信息化生产。荷兰的Vander Sat公司通过卫星所衍生出来的气候数据为全球提供服务。该公司通过卫星观测的水、温度、土壤湿度、植被含水量和地表温度将其转化为土壤湿度信息，为全球超过5 000个机构提供技术和信息服务，其效果如图2所示。以色列自然资源匮乏，但是其农业技术水平较高。Taranis公司推出了智能灌溉、植物生长模型等，并帮助农民进行灌溉设备阀值、方向、肥料及杀虫剂使用数量等决策。AKOL公司建立了包含土壤状况、温度和湿度数据、害虫指数及不同区域农民工作习惯和方式在内的农业数据库，以帮助农民制定更精细的种植方案，其效果如图3所示。白俄罗斯的One Soil公司[7]在2017年利用人工智能算法推出了可用于自动检测地块、检测作物发育的交互式数字地图。图3 以色列Taranis的大数据农业

以色列Taranis的大数据农业

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Solr的农田数据索引方法与大数据平台构建[J]. 苑严伟,冀福华,赵博,姜含露,王猛,樊学谦.  农业机械学报. 2019(11)
[2]助力乡村振兴 推进“智慧农业”创新发展[J]. 汪懋华.  智慧农业. 2019(01)
[3]农业大数据综述[J]. 张浩然,李中良,邹腾飞,魏旭阳,杨国才.  计算机科学. 2014(S2)



本文编号：3215564