农业变革|“叠加效应”让智慧农业显威力( 二 )
在一些大型养殖企业和乳品生产企业中 ， 目前已实现了养殖过程自动化和无人化 ， 不仅有利于疫病防控 ， 还能实现精细化养殖 ， 全程把控产品的质量 。
赵春江认为 ， 智慧农业主要由三大要素组成 。一是以品种为代表的农业生物技术 ， 也包括一些农艺技术和农业管理流程等 。二是信息技术 ， 信息技术在智慧农业领域可以给机器赋能 ， 让机器更加智能化 ， 还可以增强人的智慧 。三是智能化的装备 ， 它的作用主要是用来提高人工作业时的能力水平 ， 强化工具手段 。
“三大生产要素的组合会导致农业生产方式发生变革 。”赵春江说 ， “智慧农业与传统农业的最大区别在于把信息和知识作为重要的生产要素 。通过智能化的装备 ， 可以大幅提升农业生产效率 。”
大数据应用是重要课题
在不少现代农业示范基地 ， 数据科学和信息技术的应用取得初步成效；但另一方面 ， 中国智慧农业其实才“刚刚起步” 。
“我国智慧农业近几年发展很快 。”中国农业大学信息与电气工程学院教授张领先告诉《中国科学报》 ， “但总体来说我们智慧农业的精度还不够 ， 还不能算是真正意义上的智慧农业 。”
农业大数据涉及水、土、光、热、气候资源等方面 ， 动植物育种、种植养殖、施肥、植保、疫情防控、过程管理、收获、加工、存储、机械化等环节 ， 关系到多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题 。此外 ， 农业大数据由结构化和非结构化数据构成 ， 随着农业科技创新发展和物联网的应用 ， 非结构化数据呈现快速增长的势头 ， 其数量将大大超过结构化数据 。
“因此 ， 怎样获取、分析、应用好农业大数据是建设数字农业、智慧农业的重要课题 。”张领先表示 ， “数据挖掘与应用必须考虑农艺方面的实际情况 ， 通过综合信息来判断动植物状况 ， 然后才是怎么调控、用好这些数据和分析结果 。”
目前 ， 大多数农业传感器基于环境驱动来判断动植物生长状况 ， 继而采取相应的措施 ， 还未能实现基于动植物健康生长等生理信息的精准调控 。
张领先解释说 ， 和人类要通过相关身体生理指标来判断健康状况一样 ， 动植物也需要通过生理方面的传感器来获取生理信息、判断生长状况、了解健康生长需要 。所以如何获取精准的农业大数据是需要深入研究的问题 。
农业大数据应用多偏重生产领域 ， 还存在农技与农艺无法充分结合、应用推广上处于“盆景”状态等问题 。张领先近几年专注于数据科学和信息技术在蔬菜病害防治方面的应用 ， 一开始基于病症图像表征（可见光图像、多光谱图像）来判断 ， 就是在病害发生后 ， 通过传感器采集的数据进行分析判断 ， 从而实现病害智能诊断与控制 。
“有些时候 ， 发生病害再去控制 ， 实际上对蔬菜已经造成伤害 ， 可能导致减产或品质降低 。”张领先指出 ， “所以病害控制要再往前走 ， 从预防的角度 ， 在还没有发生病症前切断病害传播 。”
仪器技术的进步让病害早期预防成为可能 ， 比如霜霉病菌 ， 其侵染蔬菜过程分“接触、侵入、潜育、发病”四个阶段 。前三个阶段不会出现病症 ， 但通过3D显微镜等技术手段 ， 研究人员可以进行早期检测 ， 从而实现数字化、精准化的病害早期预警和防控 。
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