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农业大数据,农业种植精准化

作者:SNOW   发布时间:2017-05-03   浏览量:4748 2

痛点解决:怎样将农业种植做到精准

农业是一个很古老的行业,在几千年的中国历史中,中国农民始终是靠天吃饭,收成全凭老天爷脸色。即使不遭受自然灾害的打击,也会有时候由于对市场判断不准确,辛辛苦苦种出来的东西却卖不出去,“菜贱伤农”的事件时有发生。经常看到新闻里报道大批的香蕉或者白菜卖不出去被迫“倒掉”,可以说触目惊心。大数据的崛起,许多传统产业都发生了翻天覆地的变化,这其中就包括了人类最悠久的产业“农业”。怎样利用大数据帮助农民生产农作物的同时更高效地利用资源,促进农作物增产,减少病虫害带来的损失,是农业大数据亟须解决的问题。

数据支撑:农业生产种植数据的有机整合

农业大数据的数据来源主要来源于气象数据、土壤数据以及农业生产管理数据,这三者数据相互关联,相互印证。

气象数据主要分为四大部分:天气、降雨、温度、光照。再细分的话可以有空气温度、空气湿度、光照时长、光照强度、降雨量、风速、风向、二氧化碳浓度等。

土壤数据主要包括:土壤有机质数据、土壤微量元素、土壤酸碱度数据。例如:土壤温度、土壤含水率、土壤PH值、土壤EC值等。

生产管理数据主要包括:营养需求量、生长周期、最适条件。例如:水泵压力、水肥流量、设备运行记录、耕种、施肥、浇水、种植、喷洒和收割等数据。

应用场景:全方位指导农业精准作业

1.促成农作物增收。不同区域位置、不同土壤情况下进行不同农作物品种的不同间距、不同深度的播种,从而极大优化农作物的种植,并帮助实现差异化灌溉。

2.降低资源和生产成本。通过了解植物不同的生长周期营养需求量,及时采取灌溉施肥等手段,既节约资源,又能节约成本。

3.减少天气危害及时预警。通过对气象实时监测,当有恶劣天气发生,及时让农户做好预防灾害的措施,减少气象对农作物的危害。

4.精细标准种植,降低水肥成本。根据种植的标准流程以及实时采集的各种环境数据,严格控制水肥的使用量,有效节约水肥成本。




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