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当年均增长超30%的大数据行业精准对接智慧农业会发生什么?

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信息时代,大数据已成为学术研究和工业领域广泛研究的对象,例如,大数据早已被互联网头部企业应用于客户服务这种,通过分析用户行为,提高运营效率并有效节约人工成本。
在智能交通系统中,大数据技术可以处理期间产生的海量多样复杂的数据,为交通系统中的驾驶员和乘客提供安全、优质的设施。而当大数据被应用于农业研究领域之中,我们可以预期它对作物生产数量和质量提升的巨大潜力
以目前的技术水平来看,大数据分析可用于确定土壤质量、病虫害干扰、需水量,并可预测作物的收获时间。
例如,移动农业专家系统和农业预测分析都依赖大数据为种植者提供精准农业的智能建议,精准的风险评估可以帮助农业从业者更好地应对农业风险,包括生产风险、市场风险、制度风险以及伴随的个人和货币风险。此外,大数据可用于解决食品安全、供应管理、食品安全以及食品损失和浪费等存在的挑战。

农业中的机器学习
有许多关于不同的机器学习算法的文献,这些算法已被用于农业的不同应用领域。与人工神经网络相比,SVR 表现出对异常值和噪声存在的稳健性,具有更好的估计精度。深度学习技术是农业图像数据集分割应用最有潜力的模型。
机器学习在精准农业中遇到的最具体的挑战是可变的时空分辨率和由于物联网设备故障、通信故障、恶劣天气阻止遥感图像采集。机器学习可以根据数据填补缺失的信息。
随着对来自无人驾驶飞行器和卫星的大量航拍图像的访问不断扩大,卷积神经网络(CNN)可以在这些信息的分析中发挥重要作用,以提取重要信息。例如数据的预处理和分析。由于无人机可以积累大量非结构化数据,基于大数据的工具(分析工具)和云计算具有提高数据处理效率、提供高数据安全性和可扩展性以及最小化成本的潜力。基于云计算的应用程序作为一种潜在的解决方案,具有较低的前期成本、计算资源的熟练利用和服务成本。
了解土壤的质地、结构和化学性质等不同特征有助于农业从业者选择最优质的作物在他们的农场种植。研究土壤、物联网和其他传感器网络的这些特征,以及基于 ML 的大数据技术,如聚类和分类方法来标记土壤数据。
农业环境中的大数据运行周期
在技术先进的大型工业农场中,田间管理看起来与传统农场不同,管理系统通过获取其内部可变性(包括时间和空间方面)的好处来处理实际田间数据,从而采用智能决策。现场数据采集是通过部署物联网设备、遥感和其他传感器网络来完成的。从物联网传感器网络收集的有关土壤、作物、天气或环境的数据存储在本地或云存储中。使用基于机器学习的大数据算法来提取重要信息。
除传统传感器外,不同的物联网传感器用于作物监测并从中收集所需的重要数据。这些传感器设备可以直接部署在农田、农业机器人、自主平台、机器或气象站中。人造卫星遥感通过远程访问现场数据,在精准农业的发展中发挥了重要作用。
无人机(无人机和遥控飞机)在农业生产中的应用逐渐增加,作为衡量可持续农业管理的有效方法允许种植者、农业工程师和农艺师协助简化他们的程序,利用强大的信息分析来获得一些关键意见。无人机在确定合适的作物推荐、植物和种群的出现方面使对大面积农田进行仔细的作物监测变得更加容易,因为更精确的数据可以帮助做出关于重新种植、修剪和间伐活动以及产量估算的决策。
在近端传感中,地面平台如无人地面车辆(UGV)和靠近作物操作的机器人增加了获取数据的准确性, UGV 应用需要实时数据,例如杂草检测和清除、选择性农药喷洒、土壤分析、害虫控制和作物侦察。
不同无线数据采集技术的应用在农业中创造了海量数据。由于农场管理涉及多个田间参数,人们实际上很难管理复杂的农业数据以做出更好的决策。在这种情况下,人工智能与深度学习、遗传算法、机器学习或专家系统可以辅助推理,建模能力可以在精准农业中发挥重要作用,有助于理解所有可用数据。经济型电子元件的普遍可用性将有利于包括小农场主在内的世界各地采用这些数字应用程序。
精准农业中的大数据挑战
1、数据收集挑战
在精准农业用例中,大量数据来自不同来源。合并来自各种来源的数据引发了对信息质量和信息合并问题的担忧,而对收集到的海量信息的访问引发了对安全和保护的担忧。数据驱动技术要求使用未受污染且适用的信息。不完整的数据集会抹掉信息,而训练集中存在的异常或倾向会影响模型精度。
2、大数据分析技术的挑战
为了控制与精准农业或智能农业相关的数据集,分析技术需要在一定程度上采用对齐和分布式手段,计算复杂度高。人工智能和分布式计算执行程序的集成提供了处理海量数据的潜在方法。
3、管理不断增长的数据和实时可扩展性
在植物生长监测期间,通过多个设备逐步生成大量图像和视频,这给存储和处理所有这些数据带来了一些挑战。农业中产生的大部分数据都是无定形或半结构化的,无法稳定地存储在 MySQL、SQL Server 等常用数据库中。
总结
通过 ICT 的发展,信息的可访问性不断提高,这似乎有望通过提高模型的精确性和泛化能力来改进不可或缺的决策创新。此外,从精准农业实践产生的大量数据中学习,预计将为精准农业创造大量机会和转型视角。随着大数据的进步,传统的学习方法在处理海量异构、多维、时空数据时自然不具备足够的能力或可扩展性。
来源:物联传媒