精确农业的特征

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精确农业的特征范文第1篇

    1.农业产业中信息机构产业的发展和进化

    人们了解生物生活状态及环境变化等情况是通过农业生物及环境信息的采集而来的,这是实施人工调控及管理决策的基本途径。一般传统的人工手动观测方法,难以实现精确农业对农业信息的需求,如准确、大量、及时、有效等。传统的信息采集方法如今已逐步被以计算机为中心的自动信息获取方法所代替,从而成为农业信息获取的主要手段。

    农作物的生长环境信息主要包括农作物的需水量、需肥量、生产量、气候环境等信息。检测这些情况的主要技术有计算机视觉、传感器、微电极、显微图像等。目前,对于精细农业的实践研究国内外已在开展,大多数是从农田土壤特性的变异性开始研究的,研究的主要内容是集中对一些要素的快速采集方面,如土壤的养分及水分、电导率、土壤PH值、耕作阻力和耕作层深度等要素。对于土壤养分的快速测量,目前为止采用的测量仪器有3类,分别是基于光电分色等传统的养分速测技术的土壤养分速测仪;基于近红外技术通过土壤或叶面反射光谱特性直接或者间接进行农田肥力水平快速评估的仪器和基于离子选择场效应晶体管集成元件的土壤主要矿物元素含量测量仪器。

    土壤的重要组成部分是土壤水分。精细农业中实施节水灌溉的基础是土壤水分的测量。土壤信息主要包括土壤质地、结构、有机物质含量等一系列的参数,这些参数对于特定土壤来说是基本固定不变的,一般是不需要测定多次的。对于土壤的含水量、含盐量、含养分量等是需要进行多次采集测定的,因为这些参数会随着时间的变化而变化。土壤水盐的电磁测定是基于土壤的节点型质,而介电常数又与土壤水分含量的多少有着密切的联系。在土壤介质中插入“L”型的波导棒,高频的电磁脉冲信号会从波导棒的前端传播到末端,且会在探头的周围产生电磁场,波导棒由于前端是出于开路状态的,脉冲信号则会因反射而又沿波导棒返回于前端。土壤的电导率可从检测脉冲输入与反射回的时间以及发射时间的脉冲幅度的衰减情况反映出来,从而计算出土壤水盐含量。土壤的电导率能不同程度的反映出土壤中盐分、水分、有机物含量等参数的大小。对于确定各种田间参数时空分布的差异来说有效的获取土壤电导率是具有一定意义的。 2.农作物生产目标信息检测技术

    农作物的生产目标信息主要有病虫害、农产品质量、成熟度等。农作物品质检测的技术主要有超声波、视觉技术、红外、激光、GPS、频谱、近红外检测、人工嗅觉及味觉和图像处理等。农作物品质反映三方面内容,一是农作物外表特征的外部品质;二是农作物基本物理性质的品质;三是农作物内部特征的内部品质。无损检测(即非破坏性检测)是在不破坏所测物品的化学性质及状态的前提下,为获取与所测物品品质有关的性质、内容等信息所采用的一种检测方法。农产品中采用的无损检测技术一般有电磁特性、声学特性、X射线与激光、可见光与近红外光谱、机器视觉技术等。而机器视觉检测技术是通过图像传感器获取农产品的图像,然后对图像进行转换成数字图像,利用计算机判别准则去对图像进行识别和理解,以达到分析图像并作出结论目的的一种技术。它可以对农产品的大小、形状、成熟度、颜色等内外品质进行无损检测。

    3.信息中介机构的完善

    在信息化发展的今天信息中介通过其自身的竞争力和发展力,信息化产业如雨后春笋出现在在各个行业中,是行业进步的推动剂也是行业发展的快速发展的必要条件,在一定程度上信息中介机构减少了行业间的操作步骤,节省时间提高工程效益,行业对于信息中介机构的要求也促进了信息中介机构的快速发展。在行业竞争和信息要求的不断升级中,信息中介机构不断的优化和完善。

精确农业的特征范文第2篇

关键词：多源图像；融合技术；棉花；病虫害；识别诊断

中图分类号：TP391.43；S435.6 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）11-2555-03

随着城市化进程不断加快，从事农业劳作的劳动力总数急剧减少，农业生产与加工的逐步自动化是社会发展和进步的需求。特别是对于农作物病虫害监测从传统的根据农业部的病虫害监测调查规范进行调查，通过人工调查、人工记录，到微小昆虫自动计数技术、昆虫诱捕自动记录装置来对农作物病虫害进行监测，这些信息收集和数据管理都存在劳动量大、效率低、数据误差大的问题。随着计算机技术和传感器技术的快速发展，图像融合技术在军事、气象、医学、土地资源管理等方面得到了广泛的应用，而如何将图像融合技术应用在农作物病虫害中是极具有研究价值的课题。

1 棉花病虫害诊断技术研究意义及发展趋势

棉花作为主要的经济作物一直在中国和湖北省农业生产中占有重要地位，但由于品种、栽培制度、生态环境等变化及棉花生长环境日益恶化，病虫害有不断加重趋势。危害棉花的主要病害有炭疽病、黑斑病、枯萎病、黄萎病等，炭疽病在长江流域棉区的发生尤为严重，一般苗期发病率为20%～70%，严重时可达90%；黑斑病在阴湿多雨年份往往猖獗流行，给棉花生产造成毁灭性灾害；而枯萎病在棉区一直发生较多，死苗严重，造成的危害主要表现在产量降低，品质变劣方面；自上世纪80年代末枯萎病得到控制后，黄萎病上升为棉花第一病害。目前黄萎病发病面积达到全国棉田面积的50%以上，发病后棉苗减产30%～70%，有的甚至绝产，而且严重影响棉花品质。采用先进技术提高棉花病虫害有效防治及控制已迫在眉睫。

1.1 棉花病虫害诊断技术的研究意义

在进行植物保护和防治农作物病虫害的各类方法中，化学防治是投入少、见效快、收效大的有效方法，特别是针对在大生态区域内可能暴发成灾的重要病虫草害，化学防治迄今仍是最快速而有效的方法，一般可以挽回15%～30%的农作物产量损失。使用农药（各种杀菌剂、除草剂等）进行化学防治在世界各国一直占主导地位，它投入较少，防治迅速，特别是当大面积、暴发性病害发生时，只有化学防治才能取得较好的防治效果。同样，在棉花病虫害综合防治中，化学防治仍然是及时有效地控制病虫对棉花危害的最后一道把关防治措施。但长期大量使用农药不仅污染环境，而且这些农药会通过空气、水等途径进入人体，对人类的身体健康构成危害；又由于棉花病虫害症状的复杂性和模糊性，农业生产者受个体素质和人为主观因素的影响，往往不能正确合理地判断病情，导致滥用农药、化肥等引起更大的危害；此外，由于中国正步入老龄化社会，从事农业劳动的人口在减少，由劳动力不足带来的农业减产问题已日趋严重。所以，精确作物病虫害管理和机械化变量施药技术的研究和应用势在必行。为实现精确的棉花病虫害管理和变量施药，首先要能够准确地识别棉花病虫害种类及其危害程度。传统的方法主要依靠生产者或专家经验来判断病虫害原因及其危害程度，由于个体素质的差异以及其他因素的影响，往往很难做到对病虫害做出精确定量分析和判断，因而容易造成不合理的病虫害防治，也对生产管理者的农技水平要求较高。一些智能决策支持系统虽然能识别诊断棉花病虫害，但是过程复杂，不能进行实时处理。随着信息技术、光谱技术和计算机视觉技术的发展使基于生物信息的作物病虫害智能识别诊断成为可能。通过多源图像融合技术快速准确地获取棉花病虫害信息，对已发生病虫害的棉花区域根据病虫害程度实行定量喷施农药。这样既可大量节省农药，提高效率，降低成本，降低对劳动力的依赖，同时大幅度减轻农药对农业生态环境的污染，提高棉花病虫害防治水平。研究多源图像融合技术对农作物病虫害诊断具有重要的学术意义和经济价值。

1.2 棉花病虫害诊断技术发展趋势

纵观近几年国内对作物病虫害智能识别诊断的研究，目前对棉花作物病虫害识别诊断主要集中在以专家系统为代表的智能化信息技术和光谱技术上，应用计算机视觉技术对棉花作物病虫害识别的研究报道较少[1，2]，而结合光谱技术和计算机视觉技术进行研究的则未见报道。目标的高分辨率和高识别率是对获取目标信息的基本要求，仅仅利用可见光范围或在近红外范围的计算机视觉技术进行作物病虫害识别诊断，其单一光谱不足以准确、全面反映作物病虫害的差异，还需利用其他生物信息对其补充和加强，以达到全面地反映作物病虫害的差异[3]。

为了实现对低探测性目标的探测和识别，必须大力发展先进的目标探测系统，而由多源传感器组成的光电成像系统是最为常见的目标探测系统。图像融合就是利用各种成像传感器得到的同一目标或同一场景的图像，综合这些不同图像的冗余信息和互补信息，以获得更为全面准确的图像描述。为此，针对湖北省主要经济作物棉花，综合利用光谱技术、计算机视觉技术及多源信息融合技术，基于多源图像信息（可见光和近红外视觉图像信息）融合棉花病害（炭疽病和黑斑病）识别诊断技术。深入研究作物在不同病虫害危害下的反射光谱特性及变化规律，确定光谱敏感波段及其特征表现，提取可以有效表征作物不同病虫害条件、不同危害程度下的计算机视觉图像的灰度、纹理、形态特征信息和近地光谱特征信息，探索基于多传感信息融合的病虫害识别诊断方法，构建病虫害智能识别系统，为精确作物病虫害管理和机械化变量施药技术提供理论基础。

2 多源图像融合技术

图像融合[4]是对多幅源自同一场景的图像进行综合，以获得更好的视觉效果和易于机器识别为目的，产生比单一信息源更为精确、更完善、更可靠的图像。多源传感器图像是由成像机理不同的多种传感器获得的图像。由于每种成像传感器都是为了适应某些特定的环境和使用范围而设计的，具有不同成像机理的多种传感器获得的图像之间存在信息的冗余性和互补性，通过对其进行融合，能够提高系统可靠性和图像信息的利用率。随着科学发展和技术进步，采集图像数据的手段不断完善，出现了各种新图像获取技术。如今图像融合技术广泛应用于图像处理、遥感、计算机视觉以及军事等领域[5]。利用图像融合技术可以准确地获取检测数据，如在医学图像分析中的超声成像、核磁共振、计算机层析、血液细胞自动分类计数、癌细胞识别等极大地提高了准确率[6，7]；图像融合技术在遥感雷达卫星的发展后，已成为遥感图像处理和分析的重要研究热点，应用于土地资源调查、环境监测、地形测绘等[8]。图像融合技术应用在农业生产中，目前研究方向主要集中在对农产品的无损检测和农作物生长态势及产量评估方面。如采用互信息最佳阈值迭代优化分割法对可见光和近红外图像进行融合来对番茄成熟度进行无损检测研究[9]；通过加权平均融合法对红外和可见光图像实现对苹果进行无损检测研究[10]；采用蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法的图像融合技术对作物几何参数进行测量。

多源传感器图像融合系统一般有3种类型：像素级融合、特征级融合和决策级融合。

2.1 像素级图像融合

像素级图像融合是通过对源图像进行预处理和空间配准，对处理后的图像采取适当的算法进行融合，得到融合图像后再进行显示和后续处理。简单的像素级融合方法主要有：像素灰度值平均或加权平均，像素灰度值选大，像素灰度值选小。简单的像素级融合方法结构简单、易于实现，但应用范围有限，融合结果不理想。故现在的融合方法多采用基于对源图像的多尺度分解。这种分解方法是一种多尺度、多分辨率的图像融合方法，是在不同尺度、不同空间分辨率、不同分解层上分别进行融合。这种融合方法能明显改进融合效果[11]。

2.2 特征级图像融合

特征级图像融合是从不同的成像传感器所获得的同一对象图像中提取一些特征，产生特征矢量，然后对这些特征矢量进行融合。特征级图像融合是中间层的图像融合，精度一般。其融合方法有基于假设前提及统计分析的方法和基于知识的方法。

2.3 决策级图像融合

决策级图像融合是最高层次的融合，是首先依据每一个成像传感器所获得的同一对象图像各自进行预处理、特征提取、识别和判决后，做出独立的决策，然后将这些独立的决策综合起来，给出最终决策。决策级图像融合适合于多类不同传感器图像的融合，但融合结果精度较差。其融合方法有多重逻辑推理方法、统计方法、信息论方法等都可用于决策层的图像融合。

特征级图像融合和决策级图像融合方法通常应用于某些特殊场合，像素级图像融合的应用更普及，融合所得图像更有利于人眼的判读、欣赏和机器识别。对于已经配准好的图像，像素级图像融合方法不需要显式地提取图像特征，在速度和鲁棒性上有明显优势。为此采取像素级图像融合方法对农作物病虫害的可见光和近红外图像进行融合处理，使其符合人类视觉特征，融合结果更有利于对图像作进一步分析、理解和识别。

3 多源图像融合技术对棉花病虫害诊断的方法

1）在特定栽培条件下，培育不同棉花病虫害的试验样本及正常的对比样本。

2）对棉花病虫害样品的叶片和冠层进行光谱分析。利用便捷式光谱仪测量叶片和冠层的光谱，寻找棉花病虫害种类的敏感光谱波段及其反射率特征，分析不同病虫害种类和病虫害程度的敏感光谱波段反射率特征的变化规律。

3）根据光谱分析结果，构建多源图像计算机视觉采集系统，采集棉花作物样本多光谱图像，用VC或MATLAB编写计算机图像处理软件对图像进行处理和特征提取。

4）对所获取的特征应用模糊特征优选、主成分分析（PCA）和独立分量分析（ICA）进行优化组合和筛选，通过各种统计方法寻求作物病症与特征对应关系。建立图像特征与病种、病虫害程度的关系模型，利用模式识别方法进行棉花病虫害种类及程度的模式识别检测试验[12]。

4 展望

棉花是中国和湖北省主要的经济作物，长期以来棉田病虫害对棉花生产带来极大危害，因此，对棉花病虫害防治方法与技术的研究至关重要。对棉花作物病虫害防治的各种方法中，传统的方法是依靠人们的经验确认病虫害的发生时间、区域、种类和发生程度等，且是进行手工或机械喷洒农药，这不仅劳动效率低，劳动成本高，而且常规施药技术会带来农药利用率低下、水资源浪费、环境污染、农药在作物及其产品中的残留导致对人类的危害等。所以，结合光谱技术和计算机技术开展棉花病虫害的识别诊断研究具有重要的学术意义和经济价值。

参考文献：

[1] 周小燕，史 岩，李道亮，等.棉花病虫害诊断专家系统的研究与设计[J].莱阳农学院学报，2005，22（1）：9-11.

[2] 严智燕，廖桂平，高必达.植物病虫害防治中农业专家系统的研究进展[J].中国农学通报，2005，21（5）： 415-417.

[3] YUTAKA S，TSUGUO O.Automatic diagnosis of plant disease recognition between healthy and diseased leaf[J].农业机械学会杂志，1999，61（2）：119-126.

[4] 何 友，王国宏，陆大金，等.多传感器信息融合及应用[M].北京：电子工业出版社，2000.

[5] 王 宏，敬忠良，李建勋.多分辨率图像融合的研究与进展[J].控制理论与应用，2004，21（1）：145-151.

[6] ZHENG Y F， ESSOCK E A， HANSEN B C.Advanced discrete wavelet transform fusion algorithm and its optimization by using the metric of image quality index[J].Optical Engineering，2005，44（3）：1-12.

[7] 李秋华.基于红外图像信息融合的目标检测和识别技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2002.

[8] 吉 微.多源气象卫星图像融合技术应用研究[D].南京：南京信息工程大学，2009.

[9] 李明喜.基于多源图像融合的收获目标准确定位研究[D].江苏镇江：江苏大学，2008.

[10] 杨万利，沈明霞，严 君.红外图像处理技术在苹果早期淤伤检测中的应用[J].计算机工程与设计，2010（1）：149-152.

精确农业的特征范文第3篇

关键词：西南少数民族区域 精准扶贫 研究综述

基金项目：本文属西华师范大学学院课题：精准扶贫少数民族――以威宁彝族回族苗族自治县为例（xhmks1710）产出论文

一、西南少数民族地区精准扶贫研究背景

全面实现小康社会，西部脱贫致富是关键，西部能否脱贫，重点在少数民族地区。“中国的贫困人口越来越集中于少数民族地区。”[1]在592个国家级贫困县中，少数民族自治县就有257个。2014年底，中国的贫困人口达7017万左右，其中2205万分布在少数民族地区。[2]少数民族人口主要集中在我国的西南部，有3736万之多。西南少民族地区的精准扶贫与全面建成小康社会、实现中华民族伟大复兴的中国梦密切相关。

二、西南少数民族地区精准扶贫研究现状

精准扶贫在西南少数民族地区推行以来，引起了很多专家学者的关注和研究，成果丰硕。本文通过对文献资料的梳理，主要对精准扶贫的理论内涵特征、西南少数民族地区精准扶贫面临的困难及其对策进行研究。

（一）对精准扶贫理论内涵及其特征分析

精准扶贫的概念。沈茂英认为精准扶贫是一种新型的扶贫机制。针对不同的贫困区域环境和不同的贫困农户状况，运用科学有效合规程序，对扶贫对象加以实施精确识别、精确帮扶以及精确管理。[3]邓博文指出精准扶贫的主旨是引导各类扶贫资源优化配置，实现扶贫到村到户，逐步形成扶贫工作长效机制，为科学扶贫奠定坚实的基础。精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核是精准扶贫的核心。[4]赵和楠、侯石安、祁毓从内涵和构成的角度来分析精准扶贫。从精准扶贫的内涵上来说，精准扶贫是指通过有针对性地帮助和扶持识别出的贫困家庭与人口，消除导致其贫困的障碍因素，增强其自主的发展能力，并且要达到可持续脱贫的目标。精准扶贫的内容构成是精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核。[5]

精准扶贫的理论特征。沈茂英指出精准扶贫的三大特征是精确识别、精确帮扶和精确管理。[3]赵和楠，侯石安、祁毓认为精准扶贫独特的要素是多维瞄准性。精准识别、精准帮扶、精准管理与精准考核各环节之间内在的关联、互为藕合特征。[5]

（二）研究西南少数民族区域精准扶贫面临的困难

刘东燕指出云南、贵州、广西是我国扶贫开发的主战场，又是石漠化严重区，这导致在新阶段的贫困状况更加严峻、致贫的原因更加复杂、贫困的程度更加突出以及防返贫的任务更加艰巨。[6]黄悦、梁鹂、唐洪亮认为地处乌蒙山片区的少数民族聚居地，属于高寒山区，生态环境脆弱，人均可耕地少，产量低。这就直接增加了精准扶贫的难度，尤其是增大了返贫的挑战。[7]

沈涛、朱勇生、吴建国指出自然生态脆弱以及生态多样保护是云南边疆精准扶贫面临的困难。[8]罗绒战堆、陈健生指出地处青藏高原腹地，冰雹、霜冻与暴雨，以及干旱等各种自然灾害常有发生。当地的百姓一旦遭受自然灾害，处于中下等甚至中等的一些农户的生计将处于困境之中。[9]

郑双怡认为西南喀斯特地区是受到东南季风和西南季风的共同影响，西南地区属于季风性湿润和半湿润地区，多受流水的侵蚀。[10]西南民族地区农民经济底子薄，抗L险的能力差，一旦发生灾害就很容易丧失生计，气候变化的风险容易造成民族地区大面积返贫，影响精准扶贫的进程。

（三）研究西南少数民族区域精准扶贫的对策

1.研究发展教育脱贫致富

高天跃说“贵州作为西部民族地区重要省份，省内贫困程度依然位居全国前列。”[11]杨定玉认为贵州落后的根本原因在于教育的落后，人的思想观念滞后。在民族地区实施“教育扶贫”战略，发展民族地区的教育来脱贫，断其贫困的“根”，使贫困不再代代相传。防止“贫困代际传递”和返贫时，要通过多种途径和措施，必须保障贫困对象的子女能接受一定的，甚至良好的教育，这是实施教育“精准扶贫”的重要措施。同时，要培养大量的优秀少数民族干部参与精准扶贫的实施。[12]只有这样才能使精准扶贫在少数民族地区的成效发生本质的转变。

邓秀华认为通过对农村成人引导性培训、农业技术技能教育培训，使其转变旧观念，能塑造掌握现代农业技术的新型农民、掌握必要的技术技能的就业者。大力支持成人教育推进精准扶贫，从农村成人的实际需要出发，调动农民的积极性以及提高成人培训项目设置的科学性。[13]

2.研究旅游精准扶贫

陈祥碧、唐剑认为旅游扶贫是长江上游广大民族地区全面建成小康社会的重要路径。他们认为立足于“四位一体”的发展战略，创新该地区的民族文化资源开发形式，把实现旅游业与农牧业的扶贫相结合，提高贫困人口的参与能力、进而扩展帮扶渠道等途径来增强长江上游民族地区的旅游扶贫实效。[14]

沈涛、朱勇生、吴建国着重研究发展旅游业的转向问题。通过传统旅游转为包容性的绿色发展途径来推进精准扶贫，推进边疆民族地区贫困人口参与旅游发展机会的均等化，制度倾向民族地区贫困人口，进而保护好生态环境。[9]

3.金融精准扶贫

精确农业的特征范文第4篇

关键词：农业大数据；概念；特点

中图分类号： F323 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/ki.jlny.2017.10.007

1什么是农业大数据

1.1农业大数据的概念

农业大数据是根据农业自身的特征，即农业地域性、季节性、多样性、周期性产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。

1.2农业大数据的特点

1.2.1 数据量大 从行业上看，其包含了种植业、养殖业和林业等领域的信息，并延伸到种子、化肥、农药、农机、饲料、农产品加工等子行业的所有信息。同时包含各类统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据和气象数据等。有国内区域的数据，也借鉴国外数据。

1.2.2 数据类型多 有土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据等资源数据；有种子、化肥、农药、苗木、耕地、水利、农机等种植业数据，也有仔猪、饲料、圈舍、疫情等养殖业数据；有市场供求数据、行情数据；有国内生产数据和国际农产品动态数据。

1.2.3 处理速度快 除常规的数据采集、人工报送外，还应用全球定位系统（GPS），可以快速地、大量地生成自己的位置信息；通过地理信息系统（GIS），可以快速地建立农业信息资源库、农业资源动态监测、农业生产的管理和决策；利用遥感（RS）成像技术，可生成农业资源、农业灾害、农作物生长情况的信息地图。

1.2.4 精确度高 农业大数据通过科学采集、预处理，精确的分析和挖掘，具有较高的精确度。

2农业大数据技术

农业大数据技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

2.1农业大数据的采集与预处理技术

农业大数据的采集一般通过数据传感体系、网络通讯体系、传感适配体系、智能识别体系和软硬件资源接入系统，实现对海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换进行管理。数据的预处理技术，一是对海量的数据进行分类，以便于分析；二是对数据进行过滤，提取有用的数据，去掉没有价值的数据。

2.2农业大数据的存储和管理技术

通过数据库技术对复杂的结构化、半结构化和非结构化的大数据进行管理和处理，使数据安全可靠存储、去陈余、可表示、可处理、可传输、可视化。

2.3农业大分析c挖掘技术

数据分析有数据可视化分析和数据预测分析；数据可视化分析，就是让数据自己说话，让人们有直观的感受；数据预测分析就是根据可视化分析和数据挖掘的结果作出前瞻性判断。

数据挖掘就是从大量的、不完整的、有杂质的、不清晰的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

3农业大数据技术在农业生产中的作用

3.1为精准农业提供实时的点位信息

在田间对土壤进行采样，通过配置的GPS接收机把样品采集点的位置精确地测定出来并输入到计算机，计算机依据地理信息系统将采样点标定，绘出一幅土壤样品点位分布图，由分布图控制田间各点的施肥种类和施肥量。在收割机上安装计算机、产量监视器和GPS接收机，就构成了作物产是监视系统，当收割作物时，监视器记录下作物的产量信息并通过计算机绘制出每块田的产量分布图，结合土壤养分分布图进行综合分析，找出影响作物产量的有关因素，为合理施肥和田间管理提供依据。

3.2 GPS导航系统在无人机中的应用

当前，无人机在农业生产中也越来越广泛，如无人机播种，无人机喷洒农药，这些要通过GPS导航系统为其导航。利用GPS差分定位技术对农田喷洒化肥和农药时可以减少横向重叠，节省化肥和农药，避免肥害和药害，尤其在夜间使用，效果更好。

3.3在变量播种中的应用

土壤类型、养分、墒情、地形在田间分布存在差异，为了达到在整块田间出苗整齐，需要农机在行进过程中，根据播种处方图随时调整下种量、下种深度，播种机的位置信息由卫星接收后，被传送至移动处理器，处理器读取播种处方图信息，通过液压系统控制播种机的下种量和下种深度，实现行进间变量播种作业。

3.4农业大数据应用平台

农业大数据应用平台一般包括农业大数据信息平台、互动平台、农产品交易平台等。

通过农业大数据信息平台，可以对农业生产技术创新成果，先进农业生产技术进行传播、分享、推广、实施，也可以为农业政策的制定者和技术的发明者提供反馈信息。通过农产品交易平台，构建农业物联网，一方面农业生产者可以通过平台选择合适的生产资料，另一方面，通过平台消费者可以对农产品的种类、品质、价格进行选择，使农产品和种植、加工、产品开发、包装等进行优化，提高效益。通过农业物联网，可以加强对农产品进行安全监管建立农产品安全追溯系统，保障农产品安全，实现农产品可追溯、可追查、可召回。

4建立农业大数据过程中存在的主要问题

4.1农业信息化的基础薄弱

在数据的收集、整理、分析、数据挖掘、大数据平台的建立等方面的关键技术都有待于提高，特别是农村互联网的建设基础还比较差，所以要提高认识，加大投入。

4.2人才不足

专业的农业大数据的采集、整理、分析、管理的人才相对不足，要加大培养力度，提高从业人员水平。

4.3安全力度不够

精确农业的特征范文第5篇

【关键词】自然灾害；种植业；农业保险；国际经验；发展路径

改革开放以来，特别是近十年来，我国保险行业实现了速度、规模和效益的有机统一，整体实力迈上新台阶，在促进改革、稳定社会、造福人民等方面发挥了重要作用[1]。党的“十”后，我国保险业加速发展，2014年8月，国务院出台《关于加快现代保险服务业的若干意见》，提出了加快发展现代保险服务业的总体要求、目标任务、战略举措[2]。2016年10月，国务院关于印发全国农业现代化规划（2016—2020年）的通知要求“扩大畜牧业保险品种范围和实施区域，探索建立水产养殖保险制度，支持发展特色农产品保险、设施农业保险”。从实践角度分析，农业保险是发展现代农业的重要组成部分，是现代农业可持续健康发展的重要保障，特别是对我国自然灾害相对高发国家，发展农业保险有助于保障国家安全、发展农业保险有助于促进区域均衡、发展农业保险有助于实现精准扶贫。

1发达国家农业保险的实践

美国是世界知名的农业发达国家，建立在农业保险等基础上的农业金融体系在支撑美国农业发展现代化的过程中发挥了重要功能，早在1933年美国就通过制定《美国联邦农作物保险法》明确了农业保险的法律地位，在刚刚修订和实施的《2014年农业法案》中，美国农业保险预算接近900亿美金，充分发挥了农业保险在风险分散方面的功能。日本在推动农业发展的过程中高度重视保险体系在现代农业发展中的功能，并建立了全面的农业保险体系，不论是政府强制性农业保险项目还是农户自愿购买的农业保险产品都可以享受政府补贴，同时，日本建立了由农业共济组合、农业共济联合会、农业共济再保险会计处三级体系共同构成的农业保险分担体系，对于一般性农业风险政府承担50-70%的风险支出，对于特大风险，政府全额承担保险赔款。法国在推动农业保险业发展的过程中采取了相对较低的保险费率和相对较高的政府补贴相互结合的方式，通过相对较低的保险费率和相对较高的政府补贴相互结合的方式极大提高了农户参与农业保险的积极性。在具体实践的过程中，政府对农民所交保险费的补贴比例在50%-80%左右，农民只需交保费的20%-50%左右，从而帮助农民分散了风险，减轻受灾损失。

2我国农业保险的发展概况

在农业保险的制度层面，2014年至今，《关于加快转变农业发展方式的意见》、《关于调整完善农业三项补贴的指导意见》、《关于加大对产粮大县三大粮食作物农业保险制度的通知》不断强调农业保险在支撑农业发展中的功能。《国务院关于印发推进普惠金融发展规划（2016~2020年）的通知》中提出“力争使农业保险参保农户覆盖率提升至95%以上”的农业保险发展目标[3]。2016年10月，国务院关于印发全国农业现代化规划（2016—2020年）的通知要求“扩大畜牧业保险品种范围和实施区域，探索建立水产养殖保险制度，支持发展特色农产品保险、设施农业保险”。可见，支撑农业保险发展的政策体系不断完善。在农业保险的实践层面：首先，涉农保险主体机构的数量大幅度增长，2008年我国仅有7家保险机构涉及农业保险，而截止2016年，我国涉及农业保险的主体数量已经增加到25家；其次，农业保险的商业模式不断创新，传统的农业保险主要面向农业损失进行保险，而正在苏州探索的农业水稻保险正由从“保成本”向“保价格、保收入”延伸，两级财政共同承担了80%的保费支出，农户只需承担20%，同时各种基于互联网的农业保险形式不断充实到农业保险中。在政策红利和市场需求的双重驱动下，我国农业保险发展迅速，保持了年均15%的增长速度。

3从自然灾害角度看农业保险的价值

总体而言，我国是一个自然灾害多发国家。从自然灾害总数的情况分析，以2016年上半年国家民政部统计数据为例，我国共发生各类自然灾害约600起，其中洪涝和地质灾害发生数量约为367起，造成经济损失约455亿元，发生风暴灾害191起，造成经济损失约214亿元，两项灾害合计约占我国灾害总数的90%，我国的自然灾害中；从自然灾害地理分布和造成损失的特征情况分析，2016年上半年我国发生的各类灾害事件中，以西部经济欠发达地区自然灾害造成的农业损失相对较重，其中广州、湖南、贵州、江西、云南等地区的造成的农业损失相对严重。结合我国自然灾害的总体发生情况和特点，我国发展种植业农业保险的功能主要体现在以下方面：1）发展农业保险有助于保障国家安全。粮食安全是国家安全体系的重要组成部分，特别是对于具有庞大人口基数的中国而言，粮食安全的重要性更加凸显，健康可持续的农业发展是保障粮食安全的重要基础。通过发展农业保险的方式，能够在发生灾害和农业损失的情况下降低农户损失，保障农户农业生产积极性，从而有效保障农业生产和粮食安全。2）发展农业保险有助于促进区域均衡。长期以来，我国西部地区经济发展水平显著落后于东部和中部地区，且区域之间经济发展的非均衡性呈现出进一步扩大趋势。自然灾害地理分布和造成损失的特征情况分析，西部地区是我国自然灾害的多发地区和损失较重单位，从而进一步降低了西部地区经济发展的质量和效益。通过发展农业保险，有助于降低农业损失，有助于促进区域均衡。3）发展农业保险有助于实现精准扶贫。在具体实践过程中，农户因为遭受自然灾害返贫的现象屡见不鲜，受灾农户，特别是因灾返贫的农户是最需要帮扶的对象。精准扶贫，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。因此，发展农业保险，本身就是一种定向化的扶贫方式，有助于提高精准扶贫的效益。

4我国种植业农业保险的发展路径

根据我国农业保险发展的现状和需求，应分阶段分步骤推广农业保险覆盖性、发挥国有资本在农业保险的示范作用、建立农业保险的多主体共同分担机制、建立适配种植业需求的农业保险产品：1）分阶段分步骤推广农业保险覆盖性。由于我国自然灾害的频发，每年都有因灾致贫的，导致农民不敢向农田进行大投入，在集中力量做好小麦、水稻、玉米三大主粮作物、主要农畜产品和森林保险工作的基础上，下一步建议把国家的所有农作物种植全部纳入自然灾害保险范围，强制性的全参加保险，由国家来支持和承担保险，特别是对我们商品粮生产基地的大省和国家级贫困线的粮食生产基地，应该是由国家来全额进行农业自然灾害的保险。2）发挥国有资本在农业保险的杠杆作用。虽然农业保险发展前景可期，但农险专业度相对较高，中间环节复杂，加之经营受年景影响巨大，容易导致农业保险经济效益不显著。因此，国有资本应该在发展农业保险的过程中发挥典型示范作用，同时，为了有效丰富资本金来源，应大力鼓励和引导民营资本参与农业保险，可以通过依托国有资本发起和设立农业再保险公司的形式发挥民营资本参与农业保险的激励功能，进而实现国有资本的杠杆作用的发挥。3）建立农业保险的多主体共同分担机制。从目前实践情况看，我国在农业大型风险的多主体共同分担机制建设方面尚不健全，一旦出现系统性风险[4]，往往由单一市场化主体作为承担主体，这种风险分担方式不利益市场化主体的积极参与，也不利于农业保险的长远发展。因此，应针对因干旱、洪水等灾害造成系统性风险的大灾事件建立风险转移分散机制，积极构建由政府、保险公司、担保公司等共同参与的风险转移和分散机制。4）建立适配种植业需求的农业保险产品。随着现代农业的发展，农业种植的方式以及农业种植业的商业模式都在不断发展，这就要求农业保险产品的设计能够有效适配种植业的需求。例如，在种植业产业链方面，提高农业保险对农业种植业产业链覆盖的全面性[5]，在种植业生产方式方面，探索诸如农业大棚种植保险等地方特色种植业保险，积极探索保额型、价格型、收入型以及“保险+期货”、“农业保险+险资直投”等农业保险产品创新，通过多种方式不断提高农业保险保障水平，提高农户的认同感和满意度。

参考文献

[1]于洋,美国农业保险改革历程与财政补贴体系探索[J].金融理论与实践,2012,(05):95-98.

[2]黄延信,互助合作保险:农业机械化发展的有力保障——陕西、湖北两省发展农机互助保险情况调查[J].中国保险,2013,(7):11-16.

[3]张琳,白夺林,农业保险巨灾风险准备金计提和使用问题研究——以湖南省水稻种植保险为例[J].保险研究,2016,(03):45-56.