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摘要：在物联网快速发展的背景下，农业大数据平台的建立推动了我国农业发展进入新阶段。平台主要依靠遥感技术、物联网、云计算等技术，对涉及农业生产、经营、管理、服务等方面的数据进行采集、监测、整理、分析、反馈等，建立起一套农业的全产业链服务体系，实现农业生产安全、高效和创新的目标，提高农业竞争力。本文依据现有文献，对农业大数据平台的发展现状进行系统研究，并为其未来发展提供合理有效的建议。
关键词：物联网; 大数据; 农业; 智慧农业;
一、引言
近年来，我国政府密切关注农业大数据的建立与发展。自2012年起，中国开始重点关注“智慧农业”的发展并推出“精准农业”技术;2016年，《“十三五”全国农业农村信息发展规划》指出，要加快推动农业农村大数据发展，统筹推进农业农村电子商务发展，创新流通方式，打造新业态;2017年，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，明确要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放，加快农业大数据关键技术研发，推动农业资源要素数据共享;2018年我国政府又提出关于实施乡村振兴战略的意见，其中提到要大力发展数字农业，实施智慧农业农林水利工程，推进物联网试验示范和遥感技术应用;2019年，中央一号文件提出要深入推进“互联网+农业”，扩大农业物联网示范应用，推进重要农产品全产业链大数据建设，加强国家数字农业农村系统建设。
在一系列政策的支持下，我国农业大数据的整体发展势头良好，但是也存在一系列问题。
二、农业大数据平台的发展现状
纵观近年来农业大数据平台的发展可以看出其存在如下问题：第一，农户对大数据平台的接受程度低。就我国目前农业发展的整体情况来看，农业大数据平台的全国普及率不高且分散，大部分地区的农业基础设施及信息化教育仍然落后，农户对平台数据的解读和实际操作能力较低。第二，平台的整体研发缺乏自主核心技术。目前我国农业大数据平台的关键技术仍然要依靠国外，缺乏自己的大数据处理体系，这使得平台的未来发展受到一定限制。第三，没有实现真正的农户大数据服务。部分平台着眼于眼前利益，没有结合农户的实际文化水平等情况来设计大数据操作项目，造成农户不能直接有效利用平台信息，出现读不懂、用不来的现象。
三.农业大数据平台介绍
一.主要内容介绍
以农业信息化、精准农业和数据挖掘为背景，通过在农田周围设置的各类传感器来采集农田的温湿度、光照、土壤湿度和土壤PH值等关键数据。使得农民能够利用农业信息系统来了解农田环境情况和植物生长情况，并分析植物生长信息以得到植物病虫害侵染等级。
系统分为六个功能模块，包括农田环境信息、植物生长信息、统计及预测分析、农田实时监控、农田设备信息和系统管理。农田环境信息模块主要负责管理农田日常温湿度及光照情况、土壤情况等;植物生长信息模块主要负责管理农田植物生长过程中灌溉、施肥、病虫害防治等信息;统计及预测分析模块主要以组合统计图的方式展示农田温度、湿度和光照等历史数据，并且以曲线图的方式展现了经过GA-BP算法预测分类的病虫害等级情况;农田实时监控模块主要以动态图的形式实时显示农田的各项指标，起到监控预警的作用;农田设备信息模块主要对农田相关设备工具进行登机和管理;系统设置主要负责管理系统用户的个人信息和权限分配等。
二.技术路线的浅谈
一.系统开发平台及关键技术
基于大数据分析的农业气候与农作物生长信息管理分析系统整合了传感器技术、网关技术、服务器技术、数据库技术、通信传输技术、云计算、数据大数据分析等多个领域的技术。其中农业大數据的采集是系统大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础上。农业大数据采集主要包括农业数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
二.大数据管理系统架构和部署
针对农业领域随着农业部门对数据计算和分析软件要求的不断提高，原有的系统已经不能更好地适应和满足农业需求这一问题，遂设计实现了基于Hadoop云计算平台的农业数据管理及处理平台，实现农业数据安全可靠存储管理，并尝试使用我们开发的算法对这些数据进行处理。
三. 数据存储层及数据库设计
以 Map Reduce为代表的非关系数据管理和分析技术以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势，得到了很大的发展，并逐渐成为大数据处理和存储的主要技术 手 段。现在已经有以Hadoop、Map Reduce、Hbase分布式框架为处理平台，构建“农业大数据预测”的系统。具体来说，农业大数据的主要存储技术有分布式文件系统、分布式数据库等。
四、结论
总体而言，目前农业大数据平台发展势头良好，但水平亟需提高。首先要培育大数据人才和加强农村信息化建设，一方面为平台保留后备操作人员资源，为完善大数据平台和推广技术奠定基础;另一方面，补齐农户接受程度低的短板，减小农村信息化水平低下对大数据农业发展的影响。其次增加农业大数据平台的创新研发投入，减少对外国技术的依赖，致力于建立全自主的大数据处理框架，扩大平台的发展空间。再次政府主张建立简单易懂的农业大数据平台，旨在提高农户对数据的利用率，从而最大程度地实现平台价值。还有政府鼓励建立数据交换系统，统一收集各类农业数据，整合资源，建立完整的数据链，促进农业数据共享。最后政府应建立相关的法律法规，保证数据交互的合法性，为农业大数据平台的长久发展保驾护航。
参考文献：
【1】瞿荣锦，张俊，郭艳鸽.基于大数据开发应用的农业智慧管理研究【J】.农业工程技术，2016（6）：56-58
【2】王一鹤，杨飞，王卷乐，刘丽峰，马娅.农业大数据研究与应用进展【J】.中国农业信息，2018，30（4）：51-53
关键词：物联网; 大数据; 农业; 智慧农业;
一、引言
近年来，我国政府密切关注农业大数据的建立与发展。自2012年起，中国开始重点关注“智慧农业”的发展并推出“精准农业”技术;2016年，《“十三五”全国农业农村信息发展规划》指出，要加快推动农业农村大数据发展，统筹推进农业农村电子商务发展，创新流通方式，打造新业态;2017年，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，明确要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放，加快农业大数据关键技术研发，推动农业资源要素数据共享;2018年我国政府又提出关于实施乡村振兴战略的意见，其中提到要大力发展数字农业，实施智慧农业农林水利工程，推进物联网试验示范和遥感技术应用;2019年，中央一号文件提出要深入推进“互联网+农业”，扩大农业物联网示范应用，推进重要农产品全产业链大数据建设，加强国家数字农业农村系统建设。
在一系列政策的支持下，我国农业大数据的整体发展势头良好，但是也存在一系列问题。
二、农业大数据平台的发展现状
纵观近年来农业大数据平台的发展可以看出其存在如下问题：第一，农户对大数据平台的接受程度低。就我国目前农业发展的整体情况来看，农业大数据平台的全国普及率不高且分散，大部分地区的农业基础设施及信息化教育仍然落后，农户对平台数据的解读和实际操作能力较低。第二，平台的整体研发缺乏自主核心技术。目前我国农业大数据平台的关键技术仍然要依靠国外，缺乏自己的大数据处理体系，这使得平台的未来发展受到一定限制。第三，没有实现真正的农户大数据服务。部分平台着眼于眼前利益，没有结合农户的实际文化水平等情况来设计大数据操作项目，造成农户不能直接有效利用平台信息，出现读不懂、用不来的现象。
三.农业大数据平台介绍
一.主要内容介绍
以农业信息化、精准农业和数据挖掘为背景，通过在农田周围设置的各类传感器来采集农田的温湿度、光照、土壤湿度和土壤PH值等关键数据。使得农民能够利用农业信息系统来了解农田环境情况和植物生长情况，并分析植物生长信息以得到植物病虫害侵染等级。
系统分为六个功能模块，包括农田环境信息、植物生长信息、统计及预测分析、农田实时监控、农田设备信息和系统管理。农田环境信息模块主要负责管理农田日常温湿度及光照情况、土壤情况等;植物生长信息模块主要负责管理农田植物生长过程中灌溉、施肥、病虫害防治等信息;统计及预测分析模块主要以组合统计图的方式展示农田温度、湿度和光照等历史数据，并且以曲线图的方式展现了经过GA-BP算法预测分类的病虫害等级情况;农田实时监控模块主要以动态图的形式实时显示农田的各项指标，起到监控预警的作用;农田设备信息模块主要对农田相关设备工具进行登机和管理;系统设置主要负责管理系统用户的个人信息和权限分配等。
二.技术路线的浅谈
一.系统开发平台及关键技术
基于大数据分析的农业气候与农作物生长信息管理分析系统整合了传感器技术、网关技术、服务器技术、数据库技术、通信传输技术、云计算、数据大数据分析等多个领域的技术。其中农业大數据的采集是系统大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础上。农业大数据采集主要包括农业数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
二.大数据管理系统架构和部署
针对农业领域随着农业部门对数据计算和分析软件要求的不断提高，原有的系统已经不能更好地适应和满足农业需求这一问题，遂设计实现了基于Hadoop云计算平台的农业数据管理及处理平台，实现农业数据安全可靠存储管理，并尝试使用我们开发的算法对这些数据进行处理。
三. 数据存储层及数据库设计
以 Map Reduce为代表的非关系数据管理和分析技术以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势，得到了很大的发展，并逐渐成为大数据处理和存储的主要技术 手 段。现在已经有以Hadoop、Map Reduce、Hbase分布式框架为处理平台，构建“农业大数据预测”的系统。具体来说，农业大数据的主要存储技术有分布式文件系统、分布式数据库等。
四、结论
总体而言，目前农业大数据平台发展势头良好，但水平亟需提高。首先要培育大数据人才和加强农村信息化建设，一方面为平台保留后备操作人员资源，为完善大数据平台和推广技术奠定基础;另一方面，补齐农户接受程度低的短板，减小农村信息化水平低下对大数据农业发展的影响。其次增加农业大数据平台的创新研发投入，减少对外国技术的依赖，致力于建立全自主的大数据处理框架，扩大平台的发展空间。再次政府主张建立简单易懂的农业大数据平台，旨在提高农户对数据的利用率，从而最大程度地实现平台价值。还有政府鼓励建立数据交换系统，统一收集各类农业数据，整合资源，建立完整的数据链，促进农业数据共享。最后政府应建立相关的法律法规，保证数据交互的合法性，为农业大数据平台的长久发展保驾护航。
参考文献：
【1】瞿荣锦，张俊，郭艳鸽.基于大数据开发应用的农业智慧管理研究【J】.农业工程技术，2016（6）：56-58
【2】王一鹤，杨飞，王卷乐，刘丽峰，马娅.农业大数据研究与应用进展【J】.中国农业信息，2018，30（4）：51-53