数字化农业的实战路线图

2个月前

2015年我国开始大力推广农业信息化和数字化建设,目前仍处于起步阶段,落后国外先进水平近15年。

转载本文需注明出处:微信公众号EAWorld,违者必究。

农业是中国13亿人的生存之本,是国家的根基产业,同时,中国也是农业大国,拥有5亿6千万的农村人口和133万平方公里的农业耕地。

2018年12月29日,十三届全国人大常委会第七次会议通过了关于修改农村土地承包法的决定,正式确立了农村承包地所有权、承包权、经营权“三权分置”制度,发展家庭农场和农民合作社,这为中国农村的土地集中化经营和农业规模化生产奠定了法律基础,同时集中化和规模化经营的土地为农业自动化、智能化生产提供了物质基础。

农业的价值体现在农作物,而农作物是天地万物生发过程的产物,与自然灾害、天气、空气、阳光、土壤、水等自然环境高度相关,人类为了生存,改造自然,在农业生产过程中应用农业科技,以提高农业产量和农业活动效率,在信息化时代,人类将信息科技应用于农业,农业正在走向数字化时代。

日本早在2004年即开始建设农业物联网,普及农用机器人,美国已经推广农业专家系统,物联网、人工智能等应用也正在推广。2015年我国开始大力推广农业信息化和数字化建设,目前仍处于起步阶段,落后国外先进水平近15年。


1.农业为何要数字化?


农业所赖以发展的自然环境是惟一的、排他的,土壤等稀缺资源是不可再生的,所以农业发展必须是可持续发展,如果想可持续发展,就要有意识的保护性利用自然资源,也就是说,在利用土壤、水过程中必须保证土壤和水是健康的。

土壤和水怎么个健康法呢?健康的基本要求是,土壤和水的酸碱度、成分、养分、污染度、密度等需要满足农业种植的需求。通过数字化手段监测土壤、水分等关键要素,是数字化的拿手本领,所以,农业需要数字化来支持可持续发展。

同时,通过数字化分析和预警,可以减少自然灾害损失,通过自动化播种,保证科学间隔和准确投放种子,从而增加产量;通过智能化的杀虫、灌溉、施肥,减少农药、化肥、水量消耗,降低成本,对农业可以增产增效。


2.农业如何数字化?


数字化的内涵是随着业务的需求和技术的发展而演变的,基础业务信息的数据化管理是第一个阶段,在这个阶段,业务的关键要素信息抽象为数据,并将数据进行生命周期管理,为业务的数字化奠定基础。然后,业务流程自动化成为自然之选,这个阶段,业务自动化依赖于人脑的经验参数配置。随着人工智能和深度学习的技术突破,业务顺势而为,数字化进入智能化和智慧化时代。

农业是数字化程度最低的产业,因此数字化的内涵依地区、条件不同而可能同时包含着三层含义,即农业全产业链的关键要素信息管理、农业过程的自动化和智能化、智慧农业等。

最佳实践是构建统一的智慧农业平台,从底层的智能感知、大数据分析平台到上层的智能化种植、采收和农产品营销,但是如果特定阶段和条件,不允许全程数字化,可针对特定环节进行数字化,最后整合。

下面,我们沿着农业关键环节,看看农业的数字化实战如何推进。

农业的业务流程抽象为决策、监测、育种、犁地、播种、杀虫、施肥、灌溉、采收、仓储等关键业务环节。其中育种是个独立的复杂科学过程,本文中不做探讨。

决策环节,目前中国农业正在从大规模制造向精准定制转型,即通过用户需求来拉动前端的农业生产转型升级。因此要以市场为导向,以终端消费者的需求为起点。在种植一种作物前,政府基于农业气象、地理信息、农作物品种的地区产量、价格、需求量、成本等因素对农作物品种进行数据分析,研究市场需要的农产品是什么品种、什么形状、什么甜度、什么颜色等,并向农民提供农作物市场需求信息,同时根据本地区的气候条件、耕地面积、种植传统、土壤、降雨量、光照等自然环境匹配适合当地种植的农作物品种,给予农民种植建议,然后农民根据这些建议进行种植,最大程度地满足市场需求。

决策环节的另一种场景是,通过社群或者其它触点交互,抓住用户的精准需求,通过交互定制种植产生溢价,形成生态,围绕粮食,瓜果,蔬菜,肉禽四大类农产品衍生用户个性化需求,驱动全流程的互联互通和透明可视,满足用户体验。

农业监测包括环境监测、土壤监测、植株成活率监测、病虫害监测等。环境监测通过温度传感器、湿度传感器、光照传感器等监测温度、湿度、光照等环境因素,作为农业的基础环境数据,供决策和分析使用。土壤可见-近红外光谱总体反射率相对较低,在可见光谱波段主要受到土壤有机质、氧化铁等赋色成分的影响。因此,可以通过卫星和无人机遥感对土壤等地物固有的反射光谱特性进行分析,实现土壤成份遥感监测。农作物在可见光-近红外光谱波段中,反射率主要受到作物色素、细胞结构和含水率的影响,特别是在可见光红光波段有很强吸收波段,在近红外波段有很强的反射特性,因此基于无人机遥感能够统计农作物数量,监测植株成活率。病虫害会造成作物叶片细胞结构色素、水分、氮元素等性质发生变化,从而引起反射光谱的变化,所以病虫害作物的反射光谱和正常作物可见光到热红外波段的反射光谱有明显差异,所以利用遥感监测技术跟追病虫害进展情况,有利于展开精准治理工作,做到及时发现、及时处理,也有利于早期防治。

犁地环节,通过卫星导航系统确定地面位置,无人驾驶拖拉机上的车载计算机存储田间的数字化地图,然后通过全球定位系统自动导行,农民可以依据土壤成分和深度、计划种植的作物等,设定拖拉机的土壤耕深,同样可以通过智慧化的数据分析、智能设定拖拉机的运行参数,完成犁地。

播种环节,农民依据土壤成分和深度、计划种植的作物等因素通过播深调控装置准确地调节、控制和指示播种深度,通过种肥箱的自动控制系统可根据每行种肥箱存量监视装置提供的信息,自动向各行种肥箱吹送种子和肥料,通过智能化监视装置可以实时监测,并显示公顷播量、粒距、作业速度和作业面积等指标。

灌溉、施肥、杀虫环节通过监测系统、分析系统、控制和传输系统实现。监测系统的传感器从农场每个区域收集精确的土壤、水、植物、天气等数据,传感器站根据启用GPS的智能应用程序,传输和更新土壤、水、植物、天气等数据。分析系统基于数据分析结果,显示出灌溉与施肥操作建议,并在特定时间向农民通报每个地块需要的水、肥料和农药量,而且控制和传输系统将灌溉与施肥操作建议实时转换为精确的灌溉施肥周期,相应地控制灌溉施肥系统,自动启动灌溉施肥。利用塑料管道密封输水,根据作物需求,适时适量缓慢均匀地把含有肥、药的水送到植物根系或喷洒在茎叶上,为每个作物及时地提供恰当量的水、养分等。同时测量每个植物的压力水平,以确定何时停止灌溉。这种方式相对于大畦漫灌对水、肥料、农药的节约在50%以上,降低农业成本,同时,降低农药对环境的损害。

采收环节,收割机装备有传感器和GPS定位系统,可实时测出作物的含水量,小区产量等参数,形成作物产量图,为农民提供技术支撑。农民利用发动机的转速检测行进速度、收割状态,依据农作物品种、高度、苗株的纵向和横向间隔、种子类型等,通过变速机构,进行作业速度的自动控制。

仓储系统主要的数字化内容是仓储空间和粮食的温度、湿度、害虫等的监测系统、智能的通风和通气系统等,保证粮食处于正常状态且未被害虫损坏,保障粮食储存安全。 

总体而言,农业数字化过程是最复杂的过程,关节点还是自然条件,需要依据自然条件,因地制宜的将农业全产业链的政府、科研、企业、农民、农资、农机、农技、供应链信息联通,建立共创共赢的生态圈,并将农业决策、种植、监测等过程进行自动化、智能化、智慧化,线上链接用户需求,线下创新智慧农业,使农业价值最大化。

我们依然在路上,正在向着智慧农业前进。

关于作者:郭昆山,中国第一代Java程序员,拥有20年IT研发和管理经历,曾在中科软事业部任副总经理,曾组织、规划、设计、研发、落地推广中国排名前三的Saas石油勘探云,曾管理一个40人的事业部从年度亏损400万扭亏至600万利润。


关于EAWorld:微服务,DevOps,数据治理,移动架构原创技术分享。长按二维码关注!

COMMENTS

需要 后方可回复
如果没有账号可以 一个帐号。