今天，越來越多的農(nóng)民可以使用上先進的農(nóng)業(yè)科學技術，幫助自己省時、省力、省錢。向來需要生在在特定農(nóng)業(yè)自然環(huán)境的農(nóng)作物，這讓像地理信息系統(tǒng)(GIS)這樣的空間技術有了廣泛用武之地。

　　精準農(nóng)業(yè)要用到衛(wèi)星導航定位;遙感衛(wèi)星和無人機，則從天空中幫助植物收集氣候、氣象信息。那么問題來了，這些數(shù)據(jù)都該往哪兒放呢?形成“農(nóng)田大數(shù)據(jù)”的農(nóng)業(yè)地圖就能一展身手。

　　接下來，泰伯周末將帶大家一覽豐富的空間信息行業(yè)技術是如何為廣大農(nóng)民做好“貼身服務”的。

　　精準農(nóng)業(yè)——來自農(nóng)機裝備的大數(shù)據(jù)

　　說起精準農(nóng)業(yè)，不得不提到變量施肥播種機、聯(lián)合收割機、無人駕駛拖拉機這些現(xiàn)代農(nóng)機裝備。通過利用GNSS技術和相應傳感器的安裝，在大田塊的不同小田塊，農(nóng)機裝備能非常有針對性地實施變量處方作業(yè)，幫助農(nóng)民精準播種、精準施肥。在按需投入、節(jié)約成本、人力的同時，對農(nóng)業(yè)自然環(huán)境的水土保持起到十分積極的意義。

（美國農(nóng)場中農(nóng)機裝備上的智能數(shù)據(jù)顯示畫面）

　　據(jù)了解，在早期引入精準農(nóng)業(yè)的美國大農(nóng)場，正是因為有了這些智能農(nóng)機裝備，每英畝農(nóng)田平均可節(jié)省下2-15美元的生產(chǎn)成本。久而久之，這可是一筆不小的金額數(shù)字。

　　衛(wèi)星和無人機——來自遙遠太空的大數(shù)據(jù)

　　我們知道，一顆農(nóng)作物需要茁壯成長，不僅需要陽光、土壤和各類肥料營養(yǎng)元素，適度適量的水分尤為重要。太多或太少，小苗都有長殘的可能。這時，像土壤濕度與海水鹽度衛(wèi)星(SMOS)這類太空“千里眼”從太空實時探測地球表面的相應動態(tài)數(shù)據(jù)，為農(nóng)民所服務。而地球資源衛(wèi)星則可精準分析出歸一化植被指數(shù)(NDVI)。通過這些環(huán)繞在地球周邊大小的“眼睛”，我們能迅速獲得本地乃至全球作物的生長能力分析情況。

（地球資源衛(wèi)星的中心樞紐灌溉圖 | 來自NASA）

　　無人駕駛飛機能在精準農(nóng)業(yè)中派上什么用場?

　　·測量單株作物高度，估算單位面積作物數(shù)量

　　·監(jiān)測植被疾病、雜草生長情況

　　·獲取植物健康狀況、

　　·3D高程和建立體數(shù)據(jù)

（無人機）

　　比起依賴人力穿行田間去仔細檢查作物生長，精準農(nóng)業(yè)里用到的無人機技術幾乎讓農(nóng)民徹底從繁重勞累的田間地頭解放出來。無人機的高空飛行實現(xiàn)了對作物健康指數(shù)、生長壓力等方面的綜合監(jiān)測。在施氮量、控制產(chǎn)量等多方面給予農(nóng)民實操性強的數(shù)據(jù)依據(jù)與指導，而精密的傳感器則成為農(nóng)民實現(xiàn)精準灌溉的好幫手，足不出戶就能鎖定特定目標區(qū)域，對抗病蟲害傳播。

　　小小無人機，似乎正在幫助農(nóng)民們更好更快地做出強有力的田間決策。

　　在線數(shù)據(jù)——即時地圖

　　現(xiàn)在，由美國農(nóng)業(yè)部(USDA)國家農(nóng)業(yè)統(tǒng)計服務中心(NASS)開發(fā)的即時地圖CropScape目前已對農(nóng)民們在線開放。只要登錄訪問，即可實時獲取由衛(wèi)星采集的的作物面積估算數(shù)據(jù)。簡而言之，作物生長在哪兒，種植數(shù)量多少，都一目了然。

　　不僅如此，美國政府還充分利用CropScape的海量數(shù)據(jù)延伸應用至食品安全、地表覆蓋動態(tài)和農(nóng)藥控制等方面的處理。

　　
（CropScape界面）

　　在全球范圍領域，來自聯(lián)合國糧食和農(nóng)業(yè)組織的AgroMap已能夠實現(xiàn)全球主要糧食作物的農(nóng)業(yè)用地空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

　　針對大范圍的作物生產(chǎn)區(qū)劃，一些在線工具如plant hardiness能夠為不同的作物規(guī)劃選擇氣候適宜的種植生長區(qū)。比如，全球第一個用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的GIS數(shù)據(jù)庫——加拿大的 Land Inventory，原本就是用來搜集相應數(shù)據(jù)信息充分研究了解加拿大全境農(nóng)用土地的生產(chǎn)力變化。

（世界饑餓地圖）

　　模型——建立數(shù)據(jù)集

　　當下，全球各地的研究人員正將更多越來越多好的模型運用到作物生產(chǎn)的周邊。GRASS GIS的CAM和SWAP能通過模擬土壤、水和作物生長過程對農(nóng)作物產(chǎn)量進行監(jiān)測。

（來自NOAA氣象的有關天氣、氣候及全球農(nóng)業(yè)發(fā)展的資源圖景）

　　作物的生長期(LGP)與土壤持水力有著密切聯(lián)系。但是，由于作物都有其特定的濕度要求，所以生長期往往難以把握。一下這些模型都將對農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增效產(chǎn)生巨大的實際意義：

　　EPIC——美國研制的土壤侵蝕和生產(chǎn)力影響估算模型可做好土壤侵蝕對土壤生產(chǎn)力的影響評價，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水土資源管理策略進行有力的效果評估;AGNPS——農(nóng)業(yè)非點源污染模型則能有效預測農(nóng)業(yè)對于周邊水質的影響;而VSMB——農(nóng)田土壤水分預測模型則能描述出土壤水分的變化規(guī)律與降水、蒸散發(fā)特點之間的密切聯(lián)系，對農(nóng)作物耕作層的土壤水分增長與消退進行預報。

　　此外，數(shù)字地形模型也能幫助農(nóng)作物找到合適的生長區(qū)域。比如，像瑞士阿爾卑斯山脈朝南的斜坡上，便是躲避風寒，熱量、光照、水分充足的好地方。

(圖為科學家正在讀取通過飛機或衛(wèi)星觀測獲得的基線數(shù)字 )

　　許多農(nóng)田受自然氣候影響，不能高產(chǎn)保收，造成這種情況的一個主要原因可能還是長期以來對森林保護的忽視。而現(xiàn)在，地理信息系統(tǒng)正不斷為退耕還林的相應決策提供分析支持。在2012年發(fā)布的DRISI Selva 版本中，對土地變化建模器(LCM)做了重大修改，以支持REDD(減少森林采伐和退化造成的排放)項目，允許對森林采伐的大氣影響進行評估。

　　滿足未來的糧食需求——

　　在全球越來越快的社會經(jīng)濟發(fā)展速度下，我們如何才能滿足日益增長的人口糧食需求?越來越發(fā)達的農(nóng)業(yè)科技正不斷幫助地球從食品安全問題中解救出來。

　　農(nóng)業(yè)科技讓我們能從歷史數(shù)據(jù)中匯集經(jīng)驗，而有關陸地的衛(wèi)星數(shù)據(jù)或許就提供了這樣一個獨特的視角來觀察全球歷史農(nóng)業(yè)用地狀況。不過，當我們看到由衛(wèi)星繪制的土地利用圖景時，也許會不經(jīng)發(fā)問，地球家園是否真的有足夠的耕地來滿足不斷增長的人口需求?

（在沙特阿拉伯，80%的水用于農(nóng)業(yè))

　　像FAO Hunger Map和 World Food Programme Food Security Analysis這些地圖上，也常常能展現(xiàn)出清晰的數(shù)據(jù)信息來警醒大家，地球這個美麗的家園還依然有許多地方面臨饑荒。衛(wèi)星、移動終端和GIS也能通過數(shù)據(jù)的采集、存儲來幫助糧食不安全地區(qū)分析造成問題饑餓問題的潛在原因。

　　結語——未來農(nóng)業(yè)科技

　　精準農(nóng)業(yè)、太空衛(wèi)星、無人機、在線地圖和復雜的數(shù)字模型——這些高精尖技術的組合已逐漸走進今天的現(xiàn)代農(nóng)，今天的農(nóng)民不再像過去只是和種子打著交道，而更多的，是利用現(xiàn)代化的空間信息技術來更好地掌控影響作物生長的土壤、肥料、天氣、蟲害、疾病、農(nóng)機和氣候條件信息。