精准农业发展分析大全11篇

精准农业发展分析篇（1）

传统农业发展过程中采用了高耗能的管理方式，投入了过多的农药、化肥、等化学物质，也投入了大量的机械动力。但是，这种高耗能的发展模式是不适合现代农业发展的，导致了生态环境的恶化，土壤酸碱度失衡，致使农产品质量日益下降。在农产品市场竞争日益增强的现代社会，这种不符合可持续发展农业战略的管理模式必将被先进的精准农业管理模式所取代。

一、农业精准化生产管理技术的现状分析

精准农业是一种新型的农业生产管理思想，是在人工智能技术高速发展和信息技术快速发展的基础上诞生的。精准农业是实现农业可持续发展的重要途径，指明了未来农业发展的方向。精准农业管理模式是利用GIS地理信息系统、GPS卫星定位系统以及RS遥感系统等技术，及时了解农作物的生产环境、生长变化状况、病虫灾害情况等。为分析、模拟农作物灾害的发展趋势提供具体的作物信息、数据，作为进一步解决作物灾害问题提供参考标准。在此基础上，精准农业发展模式，利用各种智能系统，准确、细致地计算出精准治理措施。包括：喷洒农药、施肥灌溉、播种收获等生产管理方式。

精准农业的目的是为了通过先进管理模式对农作物进行管理，以最小的投入获得经济和环境的最大利润。目前，精准管理模式的主要技术支撑即以3S技术为基础的多种数据系统为技术支撑的管理模式。包括：变量控制技术、生物信息技术、专家系统、决策支持系统、产量分布图生成系统等。随着数据处理技术的提高，可视化技术和计算机科学的发展，还有网络数据库系统的开发，精准农业获得了快速发展，成为了国际上农业领域的发展热点之一，大大促进了农业产业的升级。

二、发展精准农业的必要性

发展精准农业是我国的社会发展的需要。目前，我国耕地面积大量减少，自然灾害发生频繁，再加上病虫灾害，旱涝灾害等，农业生产的发展也面临着更大的挑战。为了在世界农作物市场上占据优势，只有提高农业生产领域的管理模式，才能更大限度的提高农产品的利润，扩大市场占有率。精准的农业生产模式可以实现对农作物的精准化管理，解决上述各种问题。

发展精准农业是世界农业产业发展的需要。精准农业在世界范围内已经得到了很大的推广，成为了国际农业学、农业技术等高领域的研究对象，世界各国都在采用新型的精准农业管理模式。这符合国际农业发展的趋势。

发展精准农业管理模式是由可持续发展的需要决定的。传统的农业生产模式对生态环境的各方面造成了巨大的破坏，在能源资源供不应求的现代社会，发展精准农业更有利于建设可持续发展的农业体系，缓解建设现代农业过程中遇到的紧张局面。

三、精准农业发展过程中遇到的问题及解决对策

在发展精准农业的过程中，出现了一些水资源利用不当、施肥结构不合理、信息体制不健全的问题。发展精准农业就要着重发展灌溉精准农业、节肥精准农业、精准设施农业。发展精准灌溉农业就要根据信息系统反馈的数据因地制宜地选择灌溉设施，开源节流，节约水源，解决好水资源的时空分布不均的问题。发展节肥精准农业需要系统分析、预算出恰当的施肥时间，施肥数量，以及肥料品种。发展精准设施农业就是利用机械设施改变或者提供农作物生长的小气候，从而为农作物生长提供更为适宜的生长环境，提高作物产量。

更重要的是，要加大3S技术的应用范围，建立全面的农作物管理系统，在GPS和RS技术的基础上运用GIS技术准确分析数据信息，可以先建立实验基地对比分析。另外，建立肥料信息系统和土壤肥力系统，收集不同的土壤类型、作物类型、肥料的使用情况等做好统计分析，随时了解不同地区的土地肥力变化状况，以便进一步进行管理。

精准农业发展模式需要协调好人力与机械的关系，提高农业机械化水平，减少生产成本投入，目的是为了增加我国的农业市场竞争力。

此外，政府要加强基础设施建设，推进管理模式的创新，利用政府的力量大力支持信息技术的提高，建立完整的信息管理系统。建设全方位的农业信息管理中心，及时引进新型农业发展技术，形成农业精准化的发展规模。

结束语：

信息采集技术、网络技术和专家决策系统共同构成了农业精准化生产管理模式。精准化生产模式可以弥补传统生产模式的不足，在此基础上又可以降低生产成本，节约人力。在这种生产模式下可以对农作物信息进行智能采集、计算、判断、分析、预测与预警等，以达到提高农作物质量和产量的目的。由于精准化生产方式涉及到更多信息网络智能领域，因此要加强信息技术的推广。发展农业产业也要考虑地区差异，要根据不同地区的土地状况和实际情况因地制宜地选择不同的发展方式。

精准化农业生产模式符合国际农业发展的趋势，我们作为发展中国家，在发展精准化农业的过程中要遵循可持续发展的原则，学习先进管理模式，引进先进技术，争取在精准化农业发展过程中走出有中国特色的农业发展模式。

精准农业发展分析篇（2）

1发展概况

从1993要1994年美国首先提出精准农业思想以来，精准农业在应用中逐步取得了巨大的发展，到如今精准农业已经成为农业可持续发展的重要途径。中国自古以来就是世界农业大国，但同时又是一个农业水平相对落后的国家。因而我国在多个会议上就此问题进了探讨，为农业发展提供技术、资金、政策支持。2017年野两会冶关于农业热点问题有很多讨论院发展高效农业促精准扶贫、建议建立全国范围农业大数据平台、农业大数据捍卫舌尖上的安全等，可以看出国家对于农业态度的转变，更加注重互联网与农业的结合以及食品安全健康。我国在精准农业方面的发展目前主要关注于效率的提高，本文主要关注质量提升问题。果树农药喷洒是农业生产中较为重要的一个环节。通过无人机进行数据捕捉采集，再进行数字图像处理，并依靠后台数据库进行分析可以获得更精确、更全面的数据，从而获得更准确的喷洒方式，从而解决我国农业发展面临的环境资源问题，走可持续的农业发展道路。同时，更精准的农药喷洒量可以减少农药对人体健康的危害，实现绿色农业、绿色中国[1-3]。

2研究方法

2.1数据挖掘

利用统计软件R在济南超算中心平台下，对数据进行高效准确的挖掘。主要基于关于果树疾病研究的权威书籍、文献，挖掘患病果树树叶图像，治疗各种果树疾病的农药种类及用量等的相关记载。

2.2数据库构建

利用已经拥有的果树疾病研究的权威书籍、文献以及其他合作院校所提供的数据资料等有效研究资料建立数据库，包括各种患病果树的树叶图像，各种果树疾病治疗所需的农药种类及用量。根据这些参数，利用统计软件R在济南超算中心平台下，根据已经挖掘出地准确数据进行数据分析、计算得到最佳结果，实现农业的经济、绿色发展。当获得一张患病树叶图像时，可以根据图像数据分析，搜索到该树的患病种类、患病程度、所需喷洒的农药种类、所需农药喷洒量以及所需农药喷洒浓度等。数据库的建立工作是长期的，需要及时更新最新的农药种类，最大程度上地保证搜索得到的农药最适宜、对环境污染最小、对水果的质量影响最小，保证水果是绿色健康的。因此，要及时将最新数据导入数据库，详细搜集患病果树的树叶图像，各种果树疾病治疗所需的农药种类及用量，不断完善数据库，使分析结果更加准确。

2.3数据捕捉

采集利用无人机对目标果树或目标范围内的果树进行图像的采集，并将采集的数据传送至系统后台。

2.4数字图像处理

将无人机采集的图像进行数字图像处理，提取有用信息，利用数据库已有数据分析该树的患病种类、患病程度。

2.5结果

得出将数字图像处理得出的信息利用大数据分析，得出该树的患病种类、患病程度、需喷洒的各种农药种类选择、所需农药喷洒量以及最适宜喷洒浓度。

3研究过程精准

农业是当今世界农业发展新潮流。本项目是基于大数据与数字图像处理的精准农药的定量分析研究，致力于建造一个野因树而异冶精确农药喷洒量的绿色经济农业大数据分析系统。该系统研究过程主要包括利用无人机对图像进行捕捉传递；对传递回的信息进行数字图像处理分析；以济南超算为后端对完成数据挖掘、分析；得出最适宜的农药喷洒浓度和喷洒量渊图1冤。

4成效

4.1经济

因树而异，根据1株果树或1片区域内果树的患病程度不同，确定最适宜的农药种类排名，相应给出最适宜的农药喷洒量和喷洒浓度。这样更有利于果树的生长，降低了农药的使用量，减少了农民的投入成本，降低了农民的经济负担，提高了农民的收益[4]。

4.2绿色

农药使用量的不断增加，不仅有技术层面和从农人员的原因，也有农药质量参差不齐的原因，通过提高农药质量、控制农药喷洒量可以缓解日益严峻的农药过度使用问题。农药的过度使用，会污染大气、水环境，造成土壤板结，同时还会增强病菌、害虫对农药的抗药性。适宜喷洒农药会减少环境污染，营造更绿色的环境，使农业生产可持续化。利用大数据及信息科学技术改造和装备实现绿色农业产业科技化，进而实现经济与绿色健康的相互促进[5]。

4.3健康

在食品健康日益受到关注的今天，精准喷洒农药可减少因过度喷洒造成的农产品质量下降，严格控制农药喷洒量及喷洒浓度更有益于人类健康。过度使用农药不仅会危害人类健康，还会破坏生态平衡，造成野生生物和畜禽中毒等。因此，适宜的农药喷洒量与喷洒浓度会大大减小对人类和动物健康的威胁。

4.4高效

提高农业生产效率以缓解我国人口不断增多所带来的粮食生产压力，同时无人机的使用节约了人力资源，进一步实现了农业机械化、信息化。在我国农田集中处，研究、应用并推广适合的精准农业，实施恰当的农药喷洒技术，对提高农产品产量和质量具有重要意义。

精准农业发展分析篇（3）

一、前言

“3S”技术是以遥感技术（RS）、地理信息系统（GlS）、全球定位系统（GPS）为基础,将RS、GlS、GPS三种独立技术领域中的有关部分与其它高技术领域（如网络技术、通讯技术等）有机地构成一个整体而形成的一项新的综合技术。它集信息获取、信息处理、信息应用于一身,突出表现在信息获取与处理的高速、实时与应用的高精度、可定量化方面。

在信息社会，精准农业代表着农业发展的方向，精准农业的诞生和发展受到3S单项技术的推动，目前国内外关于精准农业的研究，主要内容仍然集中在3S技术利用上。

近年来，随着电子计算机技术、无线电通讯技术、空间技术及地球科学的迅猛发展，3S技术已从各自独立发展进入相互融合、共同发展的阶段，并且在农业生命科学、交通网络、环境监测、资源调查、区域管理、城市规划等诸多领域里得到了迅速广泛的应用。3S技术的集成为精准农业的发展提供了科学而适用的技术方法和手段，它不仅可为精准农业工作提供及时、可靠的基础信息，而且还可对所获取的信息进行综合分析、处理，其应用前

景非常广阔。

二、3S技术及其集成

（一）遥感技术（RS）

遥感（Remote Sensing，RS）是指从远距离高空以及外层空间的各种平台上利用可见光、红外光、微波等电磁波探测仪器，通过摄影、扫描及信息感应、传输、处理，从而研究地面物体的形状、大小、位置及其环境的相互关系的现代科学技术。现代遥感技术将向集多种传感器、多级分辨率、多光谱段和多时相为一体的方向发展，并将与GPS、INS、CCD等技术结合，从而以更快的速度、更高的精度和更大的信息量来获取对地观测数据。

（二）全球定位系统（GPS）

全球定位系统（Global Positioning System，GPS）是美军自70年代初期开始研制的新一代卫星导航和定位系统。

其基本工作原理是通过GPS接收机接收GPS卫星发射的导航电文，获得必要的导航信息及观测量，再经数据处理，从而完成导航和定位工作。目前，GPS可满足高精度实时数据采集的精度要求。

（三）地理信息系统（GIS）

地理信息系统（Geographic Information System,GIS）是处理地理数据的输入、输出、管理、查询、分析和辅助决策的计算机系统。GIS有两个显著特征：一是它不仅可以像传统的数据库管理系统（DBMS）那样管理数字和文字信息（属性信息），而且可以管理空间信息（图形信息）；二是它可以利用各种空间分析的方法，对多种不同的信息进行综合分析，寻求空间实体间的相互关系，分析和处理在一定区域内分布的现象和过程。

目前，GIS正向多功能、高精度、现势性强的时态GIS（TemporalGIS，TGIS）方向发展。

（四）RS、GPS、GIS技术集成

GPS提供适时而准确的定位信息，对于空间数据的确定有特殊的意义；RS技术利用某些仪器设备在不与被研究对象直接接触的情况下收集数据，通过处理分析最后提取和应用有关对象信息，是一种高效的信息采集手段，具有极高的空间、时间分辨率；GIS是利用现代计算机图形和数据库技术来输入、存储、编辑、查询、分析、决策和输出空间图形及属性数据的计算机系统，即RS发现变化、GPS测量变化区域、GIS统一管理数据，形成“一个大脑，两只眼睛”的框架。

以GIS为核心的3S技术集成，构成了对空间数据适时进行采集、更新、处理、分析及为各种实际应用提供科学决策的强大技术体系。

三、精准农业及其产生背景和国内外发展现状

（一）精准农业的概念

“精准农业”也被称为因地制宜农业（Site Specific Farming）、处方农业（Prescription Farming）。精准农业的含义是按照田间每一操作单元的环境条件和作物产量的时空间差异性（Temporal and Spatial Variability），精细准确地调整各种农艺措施，最大限度地优化各种投入（水、肥、种子、农药等）的量、质和时机，以期获得最高产量和最大经济效益，同时保护农业生态环境，保护土地等农业自然资源。

精准农业要求实时获取地块中每个小区（每1m2到每10Om2）土壤、水、农作物、光、热等信息，诊断作物长势和产量在空间上差异的原因，并按每一个小区做出决策，精确地在每一个小区进行施肥、灌溉、杀虫、除草、播种、耕作、收获等。

精准农业要求实现三个精确：一是定位的精确，精确确定灌溉、施肥、杀虫等的地点；二是定量的精确，精确确定水、肥、药、种子等的施用量：三是定时的精确，精确确定各种农艺措施实施的时间。

（二）精准农业的产生背景和国内外发展现状

1、产生背景。传统农业把耕地看作是具有作物均匀生长条件的对象进行管理，采用统一的耕作、播种、灌溉、施肥、喷药等农艺措施。传统农业一直忽视作物和资源环境的时空差异性，实行大田均匀施肥、均匀灌溉、均匀喷药等统一的农艺措施。为了从根本上解决传统农业存在的问题，随着信息技术、人工智能化技术、计算机网络技术和自动化技术的发展和应用普及，美国农业工作者于20世纪90年代初倡导并实施了精准农业。

2、国内外发展现状。精准农业目前在发达国家发展十分迅速，美国国家研究委员会1997年已建议将PA的研究与发展纳入国家发展战略。日本政府专门启动了“2l世纪农业机械开发课题”，也将PA的相关技术研究列入计划。我国精准农业的研究和应用尚处在起步阶段，但已引起各方面的重视。2O02年国家科技部批准在北京农业科学院成立了“国家农业信息化工程技术研究中心”，中国农业大学成立了“精确农业研究中心”。“十五”期间，现代农业信息技术与精准农业列入了国家高技术研究计划（“863”计划）。

四、3S技术集成与精准农业

精准农业是基于作物和资源环境的时空差异性，以最小投入、最大收益和最小环境危害为目标，以管理信息系统（MIS）、计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础，以3S技术为核心，以宽带网络为纽带，运用海量农业信息对农业生产实行处方作业的一种全新农业发展模式。

（一）作为精准农业的核心技术的GIS在精准农业中的具体应用表现

1、对GPS和传感器采集的各种离散性空间数据进行空间差值运算，形成田间状态图，如土壤养分分布图、土壤水分分布图、作物产量分布图等。

2、对点、线、面不同类型的空间数据进行复合叠置，为决策者提供数字化和可视化分析依据。例如，不同作物由于其不同的生物特性对土壤类型、土壤养分、耕作层深度、水分条件、光热条件、有效积温等均有不同的要求，在进行作物种植规划和布局时，只需将上述各专题图层利用GIS的叠加功能，就可以快速、准确地确定出各种作物的最佳生物布局，如果再将市场、运输等社会经济条件专题图与最佳生物布局图叠加，就可进一步规划出作物的最佳经济布局。

3、利用GIS的缓冲区分析功能，能直观地显示分析灌排系统的控制范围、水肥的有效渗透区域、病虫害的扩散范围以及周围环境对作物生长的影响范围等。

4、利用GIS的路径分析功能，能够快捷地确定出农道、水系、机井等各种农业基础设施的最佳空间布局和机械喷施农药、化肥以及收获作物的最佳作业路线。

5、与专家系统和决策支持系统相结合，生成作物不同生育阶段生长状况“诊断图”（Diagnosis Maps）和播种、施肥、除草、中耕、灌溉、收获等管理措施的“实施计划”（Action Plan）。

6、利用GIS的数字高程模型（DEM），计算作业区的面积、周长、坡度、坡向、通视性等空间属性数值。

（二）精准农业的关键技术需要GPS

精准农业的关键技术之一是实时动态地确定作业对象和作业机械的空间位置，并将此信息转变为地理信息系统能够贮存、管理和分析的数据格式，这就需要采用GPS。

GPS在精准农业中的主要作用有：精确定位水、肥、土等作物生长环境的空间分布；精确定位作物长势和病、虫、草害的空间分布；精确绘制作物产量分布图；自动导航田间作业机械，实现变量施肥、灌溉、喷药等作业。为实现上述功能，需要将GPS接收机和田间变量信息采集仪器、传感器以及农业机械有机的结合起来。安装有GPS接收机的农田机械及田间变量信息采集仪器，除能够不问断地获取土壤含水量、土壤养分、土壤压实、耕作层深度和作物病、虫、草害以及苗情等属性信息，与此同时还同步记录了与这些变量相伴而生的空间位置信息，从而为进一步生成GIS图层和专家决策提供了基础数据。

（三）卫星遥感是精准农业农田信息采集的主要数据源

卫星遥感具有覆盖面大、周期性强、波谱范围广、空间分辨率高等优点，是精准农业农田信息采集的主要数据源。

遥感技术在精准农业中的作用主要表现在以下几个方面：

1、农作物长势监测和产量估算。作物在生长发育的不同阶段，其内部成分、结构和外部形态特征等都会存在一系列的变化。叶面积指数（LAI）是综合反映作物长势的个体特征与群体特征的综合指数。遥感具有周期性获取目标电磁波谱的特点，因此通过建立遥感植被指数（VI）和叶面积指数（LAI）的数学模型，就能够监测作物长势和估测作物产量。

2、土壤水分含量和分布监测。在植被条件和非植被条件下，热红外波段都对水分反映非常敏感，所以利用热红外波段遥感监测土壤和植被水分十分有效。

3、作物水分亏缺监测。干旱时，作物供水不足，一方面作物的生长受到影响，植被指数降低，另一方面由于缺水，没有足够的水分供给植物蒸腾蒸发，迫使叶片关闭部分气孔，导致植物冠层温度升高，因此通过遥感植被指数和作物冠层间数学模型的建立，能够监测作物水分的亏缺。

4、作物养分监测。作物养分供给的盈亏对叶片叶绿素含量有明显的影响，通过遥感植被指数与不同营养素（N、P、K、Ca、Mg等）数学模型的建立，能估测作物营养素供给状态。研究表明，遥感监测作物氮素营养水平的精度比监测其他营养素的精度高。

5、农作物病虫害监测。应用遥感手段能够探测病虫害对作物生长的影响，跟踪其发生演变状况，分析估算灾情损失，同时还能监测虫源的分布和活动习性。

（四）3S技术集成优势

GPS的优势是精确定位，GIS的优势是管理与分析，RS的优势是快速提供各种作物生长与农业生态环境在地表的分布信息，它们可以做到优势互补，促进精准农业的发展。如GPS和GIS结合提供了科学种田需要的定位和定量进行田间操作与田间管理的技术手段。RS与GIS结合提供了多种数据源，为建立农田基础数据库奠定了基础。

五、结论

3S技术集成为精准农业的发展提供了科学适用的技术方法和手段，其应用前景非常广阔。与此同时，3S技术集成在精准农业应用中也存在许多亟待解决的问题，需要通过深入开展遥感机理和农业遥感图像解译机理研究、进一步提高农田作业定位精度、加强农田基础数据库自动更新研究、更加重视新型农田机械与3S技术集成的整合等方法与途径来解决。

参考文献：

1、邝朴生,蒋文科等.精确农业基础[M].中国农业大学出版社,1999.

2、承继成.精准农业技术与应用[M].科学出版社,2004.

3、刘金铜,谢高地等.精准农业概论[M].气象出版社,2002.

4、王长耀,牛铮等．对地观测技术与精细农业[M].科学出版社,2001.

5、王人潮,史舟等.农业信息科学与农业信息技术[M].中国农业出版社,2002.

6、张学俭.精准农业与3S技术[J].宁夏农林科技,2006(3).

精准农业发展分析篇（4）

中图分类号：F762.7文献标志码：A文章编号：1671-1254（2016）01-0065-07

Research on Precision Marketing Pattern of Agricultural Products in

Yunnan Province in the Big Data Environment

GONG Yingmei， CAO Xinbo

（Faculty of Management and Economics， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650093， Yunnan， China）

Abstract：

Under the influence of big data environment， the agricultural products marketing pattern becomes more complicated and marketing method more precise. By analyzing the related literature， the paper summarized the conception and types of precision marketing pattern of agricultural products as well as domestic and overseas marketing patterns. Combined with the characteristics of agricultural product and precise marketing situation in Yunnan province， it analyses the influence of big data on customer characteristics， marketing information， method and cost. Based on the analysis of relationship among big data environment， agricultural product of Yunnan province and precise marketing， it constructed precise marketing pattern of agricultural product of Yunnan province， which is constituted of the data acquisition， analysis mining， precision marketing model， marketing implementation and feedback evaluation， discussing the key elements of model building subject， data collection and processing， target market strategy and tactics implementation as well.

Keywords：big data; agricultural products of Yunnan province; precision marketing; model construction; marketing pattern

“大数据”是继物联网、云计算之后信息技术产业又一次重要的技术变革，这一变革也加速了传统农业向现代农业、数字农业与信息农业转换的进程，而农产品网络营销是这一进程中的关键环节。美国国家科学基金会（NSF）将大数据界定为由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。大数据的特点可以总结为4V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）、Value（价值巨大但密度稀疏）[1]，这些特点为农产品网络营销企业和消费者带来了丰富的信息资源，但与此同时，“信息过载”“信息迷航”等问题也日益严重，造成企业和消费者在迅速准确寻找所需信息方面困难重重。

在大数据环境下，农产品消费者消费心理和行为模式发生了很大变化，其在购物过程中更加个性化、主动化、社交化和移动化。农产品营销者一方面要面对顾客知识增加、差异性增大、信息价值日益稀疏化，以及顾客关系管理成本的不断提高;另一方面，要面对农产品生产加工的季节性强、地域差别大、地区消费特征各异、时效性强、物流成本高等特点，这就要求营销者必须进行营销理念的革新，由传统的消费者被动接受营销手段转变到让消费者全程参与整个营销过程，以海量数据库和大数据平台为基础和支撑，从营销战略、营销组合及营销效果评估等方面创新传统营销模式，构建大数据环境下的农产品精准营销模式。

云南是农业大省，地理位置偏僻，经济发展水平较低，传统的农业发展模式严重阻碍了农业经济的快速发展，农产品销售难问题尤为突出。面对大数据环境下营销环境发生的深刻变化，如何针对云南农产品属性特征以及营销现状，利用大数据技术，构建云南省农产品精准营销的有效模式，具有强烈的必要性与紧迫性。

一、关于农产品精准营销模式的文献评述

（一）精准营销模式界定评述

早在1999年，美国的著名营销学家、直效营销之父莱斯特・伟门，就描述了一种崭新的营销模式。他指出将生产商家和销售商家作为中心，改变传统的营销渠道和方法，借助电子媒介、邮寄、电话访问以及互联网等方式构建客户资料库，通过科学的分析，定位可能购买的潜在客户，引导厂商变革推广策略，同时为厂商构建起针对性和操作性较强的营销传播方案，为其提供详细、全面的有关客户和销售商的追踪资料[2]。相关学者认为此描述是关于精准营销模式的最早、最权威的描述。此后，美国的另一位营销大师菲利普・科特勒，在更深层次上阐述了精准营销模式的本质，提出当公司进行更精准、可衡量、高投资回报的营销沟通，以及注重营销结果和行为的传播计划的同时，还要加强对直接营销沟通的投资[3]。

我国学者贺海涛指出精准营销模式主要是指在客户价值生命周期的基础上，以客户为中心，利用可利用的方式，在适当的时间、地点，以适当的价格，借助恰当的营销渠道，向恰当的客户推荐产品，有针对性地放置沟通内容，修正大众营销的不足[4]。王波等将精准营销模式定义为“5W”分析框架，即以客户为中心，在恰当的时机（When）、将恰当的业务（Which）、借助恰当的渠道（Where）、组织恰当的行动（What）、向恰当的客户（Who）营销，进而推进营销管理的持续改进[5]。

由以上国内外对精准营销模式的界定可看出，精准营销模式构建理念逐渐由以生产商和营销者为中心转变为以顾客为中心，模式的构建以客户关系管理为基本思想，依托现代信息技术，在数据库营销的基础上进一步发展，是基于目标市场营销战略和营销组合框架上的营销创新，体现出精密、准确和可衡量等特性。

（二）农产品精准营销模式研究评述

国外农产品精准营销模式主要是在莱斯特・伟门精准营销模式理论基础上，结合菲利普・科特勒的精准营销理念，融入农产品营销领域的特殊情境构建而成。模式主要包括五个环节：客户信息收集与处理、客户细分与精准定位、精准营销战略制定、精准营销方案设计、营销效果反馈。美国学者Kimberley提出可以根据农产品网站上的客户资料和 IP 资讯筛选，实现对目标消费群体的精准定位，农产品企业可以依据自身的营销需求，以低成本和高效率为标准定位自己的目标顾客，进而通过精准营销模式中的定向投放环节开展农产品精准营销[6]。美国学者Jeff Zabin等提出构建农产品精准营销模式，首先必须保证目标客户群体的针对性，打破传统营销在市场细分方法和技术上的局限性，以及目标客户针对性不强的问题，依托当今强大的数据库资源，运用大数据分析技术，对消费者行为进行精准衡量和判断，选择得当的途径向恰当的目标消费群体发送合适的信息，实现农产品精准营销模式的正确实施[7]。国外已经将农产品精准营销模式大量运用于实践之中。目前，美国盛行依托政府构建农产品网站，进行农产品订单式精准生产，依托facebook、twitter等第三方平台开展农产品广告精准推送和农产品个性化推荐等活动。

国内针对农产品的精准营销模式研究成果较少，实践应用中，大多是将传统的精准营销模式向农产品领域直接延伸。张青[8]构建了由业务场景定义、数据采集、数据处理、驱动引擎、营销执行、效果评估六大环节组成的大数据时代数据驱动型精准营销模式。卢秋萍[9]基于LBS，构建了由客户数据库系统、个性化定价系统、网络推广工具和移动促销模型组成的精准营销模式。周希僖[10]等基于SNS，构建了由数据库、分享信息、内容库以及匹配触发器组成的精准营销模式。精准营销模式在我国烟草、果品、牛奶、种子、生鲜农产品、生态农庄以及有机农产品领域已经得到初步应用。刘智[11]等构建了依托现代终端由精确信息、精准定位、精敏投放、精彩形象、精细管理、精诚服务以及精干团队七要素组成的烟草精准营销模式。赵业旺[12]基于精准营销理论，构建了由品牌定位、识别、品牌与消费者沟通系统，以及品牌传播管理系统构成的，新疆南疆果品品牌精准传播模式。蒙牛公司基于信息名址和网络平台，以白领为目标客户构建了蒙牛冠益乳精准营销模式[13]。杨广[14]依托网络、邮件、电话、广告等精准营销工具，构建了由市场定位、个性化沟通、忠实的顾客群以及个性化关怀等核心思想构成的，杂交水稻精准营销模式。秦树新[15]构建了由集中化品牌传播管理、品牌识别体系、精准化品牌定位和整合式品牌传播策略组成的，中国生鲜农产品品牌精准传播模式。周永刚[16]构建了以生态品牌为核心，以各层次产业整合运作模式为依托的“互联网+”，时代生态农庄精准营销模式。林小兰[17]等基于O2O模式，构建了电子商务时代农产品精准营销模式，以及有机农产品精准营销模式。其他，如依托阿里巴巴平台构建的“地方农产品特色馆”和部分B2C生态、有机农产品营销网站等，在运行中也体现出了一定的精准营销思想。

由此可见，农产品精准营销模式在国内外学术界受重视程度不断提高，在农产品营销领域已经得到逐步应用与推广。但是，对于如何适应大数据环境和有效利用大数据技术，将区域农产品特征与精准营销模式构建相结合方面的研究和应用，成果较少。本文结合云南省农产品特征，充分考虑大数据环境对云南农产品精准营销模式构建的影响，基于大数据平台对精准营销模式的具体构建进行重点研究。

二、大数据环境对云南农产品精准营销模式构建的影响

（一）云南农产品特征

云南得天独厚的自然生态环境不仅为云南争得了动植物王国的美誉，而且孕育了多样的高原特色农产品，如滇中、滇东北的烟草、花卉、中药材以及畜牧产品;滇南、滇西南的稻米、甘蔗、茶叶、橡胶和咖啡;滇西、滇西北的畜牧以及滇东的热果。云南农业为全省贡献了国民收入的75%、财政收入的70%、外汇收入的60%以及80%的轻工业原料。

1.品种丰富，品质上乘。云南地处西南边陲，热带、亚热带、温带甚至寒带各类气候优势突出，加上占全省95%以上的山地，使得物种资源十分丰富，自然优势明显，一年四季都可以种植不同的农作物，品种丰富;同时，由于长期以来交通不便，开发较晚，森林植被覆盖率高，加上云南夏无酷暑，冬无严寒，干湿季明显等气候条件，使得云南农产品的质量明显优于其他很多地区。

2.地方特色明显。首先，云南独特的自然资源，造就了丰富多样的具有云南地方特色的农产品品种，并且在生态、健康、美味等许多现代消费理念上优势明显;其次，云南是多民族的聚集地，少数民族人口更是占到了全省人口的33.41%。少数民族在农产品生产上的独特方式，加上各民族自身独特的民族文化和生活习惯，使得云南农产品在文化内涵、生产方式、制作方法上特色明显;最后，云南旅游业发达，一方面赋予了云南农产品“土特产”的标签，另一方面通过旅游纪念品、礼物的形式放大了其地方特色的影响。

3.省外知名度和竞争力有待进一步提高。由于近年旅游业、国际贸易、农产品电子商务以及国内外生态环保理念的盛行，少数民族文化资源的开发和云南省政府的大力支持，历史上优质农产品的传承，再加上近几年多发的恶性食品安全问题，使得云南绿色、有机、生态、健康的农产品优势明显，日益受到消费者的喜爱。目前，在内陆地区以及东南亚等国有一定的竞争优势，但在品牌知名度和竞争力上仍需大幅度提升。

（二）云南农产品精准营销开展现状

云南省由于地理环境的限制以及传统的农业发展模式，经济发展水平较低，尤其是信息技术水平与我国中东部相比差距明显，使得云南省农产品精准营销起步较晚，但发展势头良好。

自2006年起，在云南省政府的支持下，在全省建立了覆盖16个市州，囊括昆明鲜花、蒙自石榴和元谋葡萄等多种地方特色农产品的新农村网，为云南农产品面对东盟市场开展精准营销，提供了电商平台。2008和2011年，在云南省商务厅和各商务协会的努力下，云南商汇网、东盟资源网、东盟商汇以及东盟商务港等一批覆盖云南特色农产品，面向东盟市场的电商平台逐步涌现。2013年，由云南农业大学与阿里巴巴合作建立的“美丽中国特色云南馆”，借助双方优势资源开展农产品精准营销，自2013年11月上线以来，先后开展了花卉、松茸、石榴、茶叶等多次专题营销活动。宣威火腿、罗平小黄姜、迪庆松茸等特色农产品也纷纷上线交易。通过“双十二”活动，凭借342万销售额的普洱茶，更是排在了云南馆内品类销售额的第一位[18]。以上网络平台也成了企业农产品信息和政府商务信息和法规的重要渠道。目前，云南省商务厅确定了农产品电商发展方向，打造面向东南亚、南亚、日韩等地有国际影响力的电商跨境交易平台，促进云南农产品精准营销的对外扩张。2015年7月3日试运营的元谋县电商运营中心，不但实现了80天农产品销量达442吨和累计销售额达515万元，实现农民增收3%，更是开启了“互联网+”农业的新时代;同时，通过与顺丰速递合作，实现24小时到一线城市、48小时到2线城市、72小时到全国其他城市的物流配送能力，为开展云南农产品精准营销奠定了基础[19]。

（三）大数据对云南省农产品营销环境的影响

大数据使得云南省农产品营销环境发生了巨大变化，消费者不再像过去那样信息闭塞，从各个渠道获取的广泛及时的信息使其变得更加主动、对云南省农产品的了解更加充分、选择也更加多样化和具有针对性。营销者同样通过大数据技术能够更加全面、低成本采集信息，实时分析消费者的兴趣和偏好，进而开展云南省农产品精准营销。

1.消费者更加个性化和主动化。大数据时代，由于信息传播的快速性、广泛性，加上便捷的通信系统，消费者变得更具创新性和主动性，消费行为日益受到社交媒体、聊天工具、售后评论以及朋友圈的影响。农产品消费者不再仅仅关注产品的实用价值，而是更加追求其绿色生态、地方特色及文化内涵，更加主动地深入田间地头采摘喜爱的农产品。云南省各地兴起的生态农庄和采摘园，便是很好的证明，而这恰好是云南省农产品的竞争优势之所在。

2.营销信息、营销手段更加精准化。云南省由于受地理位置及经济发展水平限制，农产品营销信息一直处于相对封闭状态，营销手段相对落后。大数据环境下数据分析处理技术的进步以及电商平台的快速发展，使得云南省农产品营销者能够及时从国内外电商平台、社交媒体获取大量农产品购买信息、消费者网页浏览记录和意见反馈。利用大数据技术，快速分析处理，识别消费者特征、偏好和潜在消费需求，对消费者进行精确化细分、目标市场选择和精准定位，进而利用购物账号、手机、邮箱、微博、微信等渠道实现对国内外目标市场的农产品精准营销。

3.营销成本更加低廉。营销成本一直是限制经济欠发达地区，如云南省农产品营销发展的一大瓶颈。传统的营销模式花费大量的人力、物力和财力，而且取得的营销效果十分有限。如同广告大师约翰・沃约梅克所说：“我知道我的广告费用有一半是在浪费，但我不知道是哪一半。”[3]在大数据时代，由于网络信息技术与电子商务的高度发展，网络社交平台与交易平台的不断完善，营销者获取顾客信息十分便捷、低廉;同时，由于大数据相关分析、处理技术的快速进步，使得对顾客属性、行为、位置、评价等数据的分析处理成本大幅降低。就零售行业来说，据有关研究显示，由于大数据的运用使得其营销成本平均下降50%，利润提升60%[20]。能有效降低营销成本对于量大利薄的云南省农产品而言至关重要。

（四） 大数据环境、云南省农产品与精准营销模式的关系分析

由上述对云南农产品特征的分析可知，云南农产品在品种、品质、特色等方面优势明显，十分符合当前的消费理念和发展趋势。但是，目前国内外知名度较高的云南农产品品牌却很少，农产品滞销、压价、农户收入低等情况较为普遍，如何将云南农产品优势准确传递给具有特定需求的消费者，就成为关键之所在，而精准营销模式就是搭建在供与需之间的一座精准的桥梁。从大数据对云南省营销环境的影响可见，大数据技术带来了传统精准营销的理念变革、技术变革和模式变革，可以结合云南农产品地域特色元素、产品特征、顾客特征、营销情境等因素，对传统精准营销模式在模式框架、构成元素、运作平台和营销方法等方面进行大胆创新和突破，实时提供更加精准的服务和个性化产品、提高广告投放精准度、极大降低交易成本并提高营销效率;同时，通过对消费者大数据分析和精准营销模式应用结果评估，可以立足于消费者需求，为云南农产品生产、加工、包装、质量标准设置等各环节的改进提供科学决策依据。

三、大数据环境下云南农产品精准营销模式构建

大数据环境为云南省农产品精准营销所需的市场、消费者和产品信息的获取、大规模分析处理及利用提供了可能;同时，也为云南特色农产品文化内涵、生态、健康、环保优势的挖掘和精准推送，提供了强大的技术支撑和个性化的营销方法。

（一） 大数据环境下云南农产品精准营销模式

本文精准营销模式的构建以莱斯特・伟门的精准营销理论为基础，结合顾客价值、CRM和数据库营销相关理论，以大数据平台作为技术支撑，利用平台所具有的海量数据采集、存储、数据挖掘、统计分析处理、推送等相关技术，针对云南省农产品特征和顾客特征与偏好构建而成。整个营销模式根据营销效果评价不断完善提升，形成一个持续循环的闭环模式。具体营销模式详见图1所示：

1.原始数据信息的实时生成、采集、存储与数据预处理。此环节的核心任务是依托大数据平台，在五种主要信息生成源的基础上，通过SNS、微博、微信、论坛、贴吧、电商平台、粉丝群、网页、数据终端，以及传统农产品网络平台等各种渠道，进行有关消费者、价格、渠道、物流配送以及云南农产品属性等方面的信息、数据的收集。依赖大数据平台高性能的数据存储技术和数据库技术，如GFS分布式文件系统、联动式数据库、Hbase、BigSQL、MongoDB等非关系时空数据库存储技术，进行原始数据存储，以及对已有数据和实时数据进行初步预处理工作，形成下一阶段全面的初级数据库。

2.根据初级数据库和大数据平台从各种渠道实时抓取的相关数据信息，进行初级数据、实时数据的统计分析和深度挖掘工作。借助MapReduce、OLAP联机分析等技术，通过第三方大数据分析处理平台，如阿里巴巴的“数据魔方”平台，百度、华为等公司的大数据平台以及为Twitter、Facebook、YouTube、新浪微博等网站挖掘数据的GNIP提供的社交网络API聚合，实现多个API数据格式的聚合，对消费者、市场、农产品相关的实时原始数据、初级数据进行多样性的统计分析和深度挖掘，在此基础上构建顾客特征、偏好模型和云南农产品特征模型。

3.依据顾客特征、偏好和云南农产品特征模型，对农产品市场进行精确细分、准确选择、精准定位，构建云南农产品精准营销模型。依托大数据平台建立精准营销业务场景，结合营销情境制定精准营销方案，实现内容库与营销方案的相互匹配。通过个性化定制和多渠道接入，借助SNS、网络账号、Email、DSP等，采用个性化推送技术，可以是基于内容的、基于平台的、基于方法的个性化推送技术，进行农产品精细化分类、品牌针对性设计、个性化包装、满意性定价、渠道多样化、广告个性化推送以及产品的个性化推荐等，有效利用大数据技术开展云南农产品精准营销。

4.依据大数据平台对云南农产品精准营销实施过程监测数据，并对实施效果指标数据进行实时记录与分析处理，对精准营销模式应用效果进行全方位评估。依据评估结果对数据分析挖掘、特征与偏好模型、营销情境构建、精准营销模型以及精准营销执行环节中存在的主要问题，与形成原因进行定性与定量分析，准确找出解决方案，为下一阶段精准营销模式的改进优化提供科学决策依据。

（二）关键环节中的注意事项

1.在模式的构建主体方面，由于精准营销模式依赖于大数据平台对大规模、多类型、快速化、价值化数据的实时、高效的抓取、存储、分析和挖掘，要求主体有强大的资金、技术、人才、市场等方面的支持，适合云南省资金实力雄厚的农产品龙头企业。而小型农产品企业更适合借助发展成熟的第三方大数据平台和精准营销模式开展精准营销。其中，云南省政府相关部门可以发挥积极的引导与推动作用，一方面有效引导农产品企业根据自身需求进行模式的选择规划;另一方面，积极推进产学研联合，对农产品精准营销模式的构建，开展系统研究与企业应用，实现云南省精准营销模式构建与大数据平台建设的同步推进。

2.进行云南农产品和消费者数据的采集和分析处理工作时，一方面要注意数据质量，对收集渠道要进行有效选择，为提高后续大数据分析、挖掘、推送工作的精准性奠定基础;另一方面数据收集要有侧重点，要紧扣农产品消费者、云南农产品这条主线，防止收集大量无用、无效、无价值的数据，造成人力、物力、财力浪费。同时，在对数据挖掘、分析处理时，要注意对第三方大数据平台的开发利用和数据分析处理方法、技术选择上的合理性，不能一味追求自有平台的优势和分析处理技术的先进性，而忽视了自有平台建设和分析处理技术的可行性、有效性、经济性以及分析结果的可表示性和可读性。

3.在进行云南农产品精准营销市场细分、选择、定位时，要注意到目前农产品消费市场个性化、多样化、注重食品质量安全等消费趋势，突出云南农产品在多样性、生态、健康、安全、绿色、有机以及富含地域、民族特色等优势。立足于自有优势进行品牌定位和品牌建设，进一步提高云南农产品品牌知名度和市场竞争力;同时，要注意消费者消费层次上的差异、农产品在存储、物流运输等方面的特殊性，以及云南在地理位置、经济水平、运输成本上与东中部地区的差异，尽量在农产品目标市场选择和定位上选择一、二线城市的中高收入人群，走中高端路线。

4.对大数据环境下云南农产品精准营销实施过程和效果评估时，要注意营销效果影响因素和影响程度的复杂性。在影响农产品精准营销效果的诸多因素中，不仅有消费者属性、行为、消费能力以及农产品品质、特色等方面的显性因素，而且还有许多如消费者心理、性格、消费预期等隐性因素，影响着精准营销的实施效果，而大数据平台大多是针对显性因素进行数据处理和量化分析。因此，在进行精准营销效果评估时，营销者要兼顾这两种因素，应注意评估方法上定性与定量的有效结合，提高评估结果的精度，据此，不断对精准营销模式进行优化提升。

四、结语

本文突破了传统营销模式框架，将精准营销理论运用于大数据环境定区域与特定产品的营销模式构建之中，通过分析大数据对云南省农产品精准营销环境带来的影响，对大数据环境、云南省农产品与精准营销模式的关系进行梳理，结合云南农产品特征、消费者特征和行为偏好，融合特定营销情境，构建了云南农产品精准营销模式。该模式为大数据营销在农产品领域的拓展和应用提供了参考，为云南省在大数据环境下开展农产品精准营销提供了可行的实践模式。而大数据环境下云南农产品精准营销形成机制、效果评估以及大数据平台的整合开发利用等重要内容，将是下一步研究探讨的方向。

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精准农业发展分析篇（5）

引言

最近，国务院批准颁布实施的《全国土地整治规划（2011～2015年）》明确了未来五年土地整治的指导原则和目标任务，到2015年，新建4亿亩旱涝保收高标准基本农田，经整治后耕地质量平均提高1个等级。为完成土地整理目标，可将土地整治与精细农业发展相结合，为现代化农业发展创造新的契机。

1.精细农业概述

1.1精细农业概念

精细农业就是一种现代化农业理念。所谓精细农业，是指基于变异的一种田间管理手段。农田里田间土壤、作物的特性都不是均一的，是随着时间、空间变化的。而在传统的、目前仍在采用的农田管理中，都认为是均一的，采用统一的施肥时间、施肥量。

1.2精细农业特点

精细农业与传统农业相比，主要有以下特点：

（1）精细农业能科学合理施用化肥，降低生产成本，减少环源污染。精细农业采用因土、因作物、因时全面平衡施肥，彻底扭转传统农业中因经验施肥而造成的三多三少（化肥多．有机肥少；N肥多，P、K肥少；三要素肥多，微量元素少），N、P、K肥比例失调的状况，因此有明显的经济和环境效益。

（2）减少和节约水资源。目前传统农业因大水漫灌和沟渠渗漏对灌溉水的利用率只有40%左右，精细农业可由作物动态监控技术定时定量供给水分，可通过滴灌微灌等一系列新型灌溉技术，使水的消耗量减少到最低程度，并能获取尽可能高的产量。

（3）精细农业采用精耕细作技术，可大大节本增效，省工省时，优质高产。

（4） 精细农业采用现代化先进的高新技术，对农作物的生产过程进行动态监测和控制，并根据其结果采取相应的措施，保证了农产品的产量和质量。

1.3精细农业发展条件

（1）农田大小。通过全面的经济分析，计算出适于区域精细农业发展的最小农田面积。

（2）农机化程度。精细农业必须以农业机械化为手段。如联合收割机、播种机、施肥机、喷药机、喷灌机等。另外，还需要GIS、GPS（DGPS）；信息采集、分析设备；随农业机械配备的定位系统、控制设备、监测设备等。

（3） 农田差异。农田差异包括土壤墒情、土壤肥力、病虫草害分布等差异。

2.我国精细农业现状

目前，我国仅在国营垦区农场和高校试验场建立精细农业试验工程。因为我国大部分农田规模较小，机械化水平比较落后，无法推行广域的精细农业，严重阻碍我国现代化农业发展。

3.土地整治促进精细农业发展

3.1土地整治是基础

土地整治系指改变土地利用的不利生态环境条件的综合措施。依据土地利用总体规划或城市规划所确定的目标和用途，采取行政的、经济的、法律的、工程技术的等手段，对土地利用现状进行调整、改造、综合治理，提高土地利用率和产出率，改善生产、生活条件和生态环境。

土地整治将大力推进农用地整治。大规模建设旱涝保收高标准基本农田，实施基本农田建设重大工程，切实加强耕地质量建设，科学合理开发宜农未利用地。加强500个高标准基本农田示范县建设，改造提高116个基本农田保护示范区，新建5000处万亩连片的旱涝保收高标准基本农田保护示范区。这为精细农业的发展奠定了基础，为精细农业的发展创造了难得的契机。

3.2精细农业大发展

抓住土地整治的契机大力发展精细农业，促进现代化农业大发展。

（1）了解差异，指导农业生产

在我国广大农村，实行联产承包责任制的情况下，个体农民主要是根据自己的知识和经验实施农业作业。虽然建立高标准基本农田保护示范区，但就整个示范区来说，其空间的差异性是显而易见的。所以，在高标准基本农田保护示范区内，建立以GIS为开发平台的田间地理信息系统，其目的是让农民了解田间的差异分布，为农民提供合理的管理支持。该系统可以生成以地块为单位、以相对坐标定位的作物产量（以户为单位）、作物长势、土壤肥力、作物病虫草害的分布图。

（2）发展精细农业了解区域差异，科学指导区域农业生产

在高标准基本农田保护示范区内，建立以GIS等为开发平台的田间地理信息系统，让农民及时了解田间差异分布等信息，帮助农民进行科学管理。该系统可以生成以地块为单位、以相对坐标定位的作物产量（以户为单位）、作物长势、土壤肥力、作物病虫草害等的分布图。

（3）发展精细农业，建立基于DGPS和GIS技术管理、辅助决策系统

在高标准基本农田保护示范区内，建立DGPS基准站：采集高标准基本农田保护示范区内的土壤墒情、土壤肥力、病虫草害分布等作物生长空间数据；收集有关高标准基本农田保护示范区内的地籍、土壤类型、耕作史、产量史、轮作史以及品种、肥料、农药、灌井分布等信息。在GIS软件开发平台中利用DGPS基准站采集的作物信息，建立生长模拟模型和空间决策分析模型，制定出科学合理的作业处方，以便进行农田资源合理利用和作物生产管理。

（4）建立精细农业示范工程

在高标准基本农田保护示范区，建立精细农业示范工程：利用带DGPS和产量测量的谷物联合收割机在田间定位和自动采集对应小区的平均产量数据，并利用计算机处理，生成作物产量分布图；定位采集土壤肥力、墒情、病虫草害分布、作物长势，并利用计算机处理，生成作物生长的空间差异分布图；利用GIS的空间决策分析和作物生长模拟模型，建立作物管理辅助决策支持系统，并在决策者的参与下生成作物管理处方图；实施按处方图控制农业机械进行田间作业，如带DGPS和处方图读入设备，可调节播量和播深的谷物精密播种机、可调节施肥量的定位施肥机和喷药机、可控制喷水量的定位喷灌机等。通过精细农业示范工程，不但能够带动相关产业发展，而且还能够因地制宜地推动应用规模和范围，逐步在较大面积和范围内实现农业高产、优质、低耗、高效生产。

4.结论

土地整治是一项惠民工程，是发展粮食生产的基础性保障。国务院颁布的《全国土地整治规划（2011～2015年）》，建设旱涝保收高标准基本农田4亿亩，整治的基本农田质量平均提高1个等级，为精细农业的发展奠定了基础，为精细农业的发展创造了难得的契机。精细农业是基于信息技术的一种新的管理理念，也许将来名字会有所改变，但是用信息技术来支撑农业、武装农业，实现现代化农业这个方向不会变。

参考文献

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精准农业发展分析篇（6）

2013年11月，到湖南湘西考察时首次作出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的重要指示。以此为契机，中国的扶贫政策开始从过去的粗放扶贫向更科学、更系统的方向发展。相关产业扶贫精准化理论政策的研究也在如火如荼的进行中。

1. 精准扶贫的概念界定

中共十以来，结合多次深入贫困地区调研的实践经验，提出了精准扶贫的重要指示，为促进新时期农村扶贫模式的创新指明了方向。在此基础上，中央印发了《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》，明确提出了建立精准扶贫工作机制的相关要求，标志着精准扶贫开始由理论向实践的过渡。

精准扶贫的概念是相对于粗放扶贫提出的，两者在理论以及工作要求等方面均有很大的不同。精准扶贫要求工作人员必须进村入户调查，通过对调查结果的判断确定扶贫对象，同时深入了解扶贫对象的致贫原因和他们的诉求，从而定性贫困性质，确定具体的扶贫政策。由此可见，精准扶贫是一种更加集约、高效、具体的扶贫模式，符合社会经济发展要求。

2. 产业扶贫的概念界定

改革开放以来，不少贫困地区通过发展特色产业实现脱贫致富，这给政府扶贫政策的制定提供了重要的参考，使他们明白走产业化扶贫道路，大力发展农业产业化是实现农村地区脱贫的关键。

产业扶贫具有市场化、专业化、规模化、特色化、体系化、现代化的特点，因此一个地区要进行产业化扶贫必须对现有的市场需求进行分析，充分挖掘本地的特色资源，结合专业化的生产团队，实现农作物产业化生产，进而调整农村产业结构，帮助困难群众实现脱贫致富。

3. 产业扶贫精准化的政策论析

3.1产业扶贫精准化的概念界定

产业扶贫精准化是借助于产业扶贫的手段，实现精准扶贫的目的，两者之间是相互联系、相辅相成的关系。贫困人口多、居住分散、贫困程度深入的特点使得我国扶贫任务十分艰巨，在这样的背景之下，传统的粗放扶贫注定被淘汰，将产业扶贫和精准扶贫有机结合起来将成为创新农村扶贫模式的最佳途径。

3.2产业扶贫精准化的实施原则

产业扶贫精准化的实施不是建立在对现有资料的总结上，而是工作人员深入基层，了解地方特色和群众诉求，结合产业发展、市场规律等相关理论，来进行路径的建设。具体需要坚持的原则有以下几点：1）目标精准化原则。要求相关政策内容必须具体到一个村，甚至一个贫困户，确保每一位贫困群众都能够得到扶持。2）对象精准原则。工作人员需要深入到基层群众家中，精确识别困难群众，分析造成贫困的具体原因，并详细记录建立贫困对象档案资料，为后续工作提供依据。3）产业精准原则。每一个贫困地区都有自身的特点和优势，因此要结合实际情况，发展适合本地区的特色产业，而不能盲目跟风，破坏市场规律。4）保障精准化。产业扶贫精准化的目的是使扶贫政策惠及每一个贫困人口，因此在政策落实的过程中，还需要完善相应的保障体系，实现对困难群众的全覆盖和帮扶到户。

3.3产业扶贫精准化的具体实施策略

3.3.1结合地方实际建立产业扶贫项目

产业扶贫精准化的“精准”之一体现在具体产业的选择方面，地方政府要对本地区自然地理状况进行深入调研，探索特色基地联合扶贫龙头企业帮扶贫困户的产业链式的扶贫新模式，提高农户的参与力度，使每一位贫困群众感受到产业项目带来的优惠。首先，地方政府要提高对特色产业的扶持力度，形成具有地方特色的产业发展体系，发挥地方优势，带动贫困地区人口就业。其次，结合市场规律，实现扶贫龙头企业的重组、兼并、股份合作，促进企业规模的扩大，鼓励龙头企业同农民及农村生产合作社的联系，提高农户在企业生产中的参与度。

3.3.2开展贫困农民技能培训工作

在引进扶贫龙头企业时，政府要对企业进行筛选，选择能够提供大量就业岗位、主要从事加工业的企业，建立公司+基地+农户、公司+农户的组织模式，增强企业对贫困户的扶持力度。同时，政府还要对贫困户进行技能培训，坚持经济扶贫和文化扶贫相结合的政策，提高农户的知识技能水平，为产业扶贫精准化的推进奠定基础。为此，教育部门要提高贫困地区基础教育投入，开展农民培养工程，定期组织农民进行相关技能的培训，使他们能够掌握一到两种专业技能，以实现自我发展、自我就业能力的提高。

3.3.3建立产业扶贫绩效考核奖惩机制

为促进产业扶贫精准化不断深入发展，需要将对扶贫成果的总结添加到政府政绩考核指标中，自上而下增加扶贫的力度。首先，要改革政府产业扶贫考核机制，以落实各级工作人员的权利和责任，将贫困人口生活水平的提高程度和贫困人口数量的变化作为考核政府工作人员政绩的重要参考数据，从而促进相关扶贫政策的落实情况，避免腐败渎职行为的发生。其次，要建立健全产业扶贫精准化工作机制，在整个农村开发扶贫工作意见的基础上，分析产业扶贫同地方贫困现状之间的联系，采取针对性的措施，制定合理的工作计划和工作流程，激励政府工作人员积极开展扶贫工作，帮助农户脱贫致富。最后，合理分配扶贫资金，根据各地区的贫困状况和政府工作完成情况，将扶贫资金的一部分用于奖励补助，以促进农户生产的积极性和基层工作人员工作的积极性。

结束语

总的来讲，在社会主义市场经济的大背景下，实施产业扶贫精准化政策是政府扶贫工作的必然趋势。在具体实施的过程中，政府需要对产业化和精准化有透彻的了解和解读，建立符合地方特色的产业扶贫模式，采取有效的保障激烈政策，不断提高贫困人口的生活水平，努力减少贫困人口数量。

精准农业发展分析篇（7）

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）02（c）-0122-02

随着我国农业信息化的快速发展，信息要素不断地渗透到农业生产的各个环节，信息已成为农业生产要素中不可或缺的组成部分，无论是生产阶段的精准施肥、病虫害预警、精准施肥，还是销售阶段的农产品电销平台，抑或是职业农民网络再教育等各个方面。农业信息化已成为迈向农业现代化的核心推动力。

农业信息化发展的核心是信息服务，信息服务的重大需求是个性化、专业化与低成本、可持续。以农业为应用背景、农村为实施环境、农民为服务对象的我国农业信息化发展面临的困难与瓶颈问题是：农业生产环境多变，信息要素难以大面积、低成本、快速准确地获取[1]；农业生产过程分散，异质、异构、海量、分布式大数据处理技术缺失；农业生产主体复杂，需求千变万化主动扑捉困难。对此我们应集中我国优势力量突破农业传感器核心技术，打破国外封锁形成系列装置、装备与仪器仪表； 着力解决新技术的研究与应用，实现农业设备智能化；加快建立国内农业信息化标准，更好地实现资源的标准化。为我国农业的更好、更快发展提供强劲支撑。

1 国内外发展现状

经过20余年的发展以及“村村通”“信息入乡”等项目的实施，全国的计算机通信网络已基本建成。各省市、各行业部门都建立了相关数据库资源。但由于缺乏统一顶层设计和组织规划，数据规格不一致，表达方式不同等原因，导致无法实现数据资源的相互兼容，形成无数的“信息孤岛”，严重制约了我国农业信息化发展的步伐[2]。随着国家对农业发展的日趋重视，特别是近期围绕“十”精神，国家各部委开展了农业信息化相关工作部署。目前国外已经利用大数据有效地提高了机械操作效率、提高作物产量和优化农产品的销售价格等，有力地推动了农业产业化发展。

农业大数据是发展现代农业的重要支撑。发展我国农业大数据集成平台势在必行。山东农业大学率先于2013年6月18日建立第一个农业大数据的研究和应用推广机构“农业大数据产业技术创新战略联盟”，为我国农业大数据的应用打开了先河。江苏省大数据分析技术重点实验室和中国科学院大学大数据分析实验室等也陆续成立[3]。

2 发展优势

历经多年的建设与发展，辽宁省农村信息化建设实现了长足的发展和进步。该省立足人才和技术优势组建了国内一流创新团队的科技创新体系，建立了以农业主导产业为基础，开发推广项目为平台，科技共建为纽带，农业科技为支撑，龙头企业、农民合作经济组织和广大农民广泛参与的具有农业科研单位特色的现代农业科技推广网络，覆盖全省14市50多个县（市、区），示范推广面积累计1.5亿亩，增加效益150亿元，有力地推动了区域农业发展和全省新农村建设[4]。

该省在高新技术引领农业方面，一直致力于全省农村农业信息化的研究与示范工作。拥有完善的网络基础设施（包括WEB服务器、数据库服务器、Mail服务器、服务器、防火墙等高配置服务器）、农业多媒体制作传输设备（包括数字摄像机、非线性编辑机、直播机房等现代远程教育设备）、农业网站建设及资源建设开发工具，能够满足农业信息资源与农业信息服务平台开发及开展信息服务的要求。同时在研究中积累了丰富的农业信息资源，建设了多个农业网站，培养了一支勇于创新的农业信息技术研究与开发队伍。在信息系统开发、系统集成、信息采集处理等关键技术领域，具有良好的研究基础和技术积累，能够为研究顺利实施提供支撑。

3 建设目标

农业数据具有数据量大、动态产生、不完整、不确定、多维度等特点。找出数据之间的关联，从而进行预测、干预将带来巨大的经济效益。但目前的决策系统和专家知识库多以简单数据分析或往年经验作为依，可靠性差；且数据多以区域数据和单品数据为主，无法进行全局分析。这样情况下决策系统越来越不能满足现代农业发展的需求。将大数据、数据仓库、数据挖掘、联机分析（OLAP）等新技术应用于农业势在必行。这将极大地改善农业的发展现状，并有新的突破。

开展农业大数据研究工作将填补辽宁省大数据研究的空白，依托农业大数据及相关大数据分析处理技术，将不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，全面及时掌握农业的发展动态，进一步推动智慧农业的建设进程。为政府部门科学决策提供借鉴参考，指导农业科研和生产，为现代农业发展提供有力的科技支撑，科研及应用前景广阔[5]。

该研究将增强农业资源的分析处理能力；在农业区划、品种适宜性、灾害预警等方面能够发挥更大的辅助分析与决策指导作用；对实现农业精准化、农业资源信息化、信息传输网络化和农业决策科学化具有十分重要的现实意义。同时也能够促进物联网、三维可视化并行计算、大数据处理等技术在农业科研领域的普及应用，引导和鼓励更多农业科研单位参与信息化工程，积极推进该省精准化农业和智能化农业的发展进程。

4 结语

建立农业大数据平台，将对海量农业数据、信息、知识等资源的进一步开发利用起到重要作用；同时也为国家农业公共数据描述和表达方式的制定提供现实经验；为政府决策支持系统提供数据支撑。

参考文献

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[2] 光峰，姚程宽，王维进.农业领域大数据的应用研究[J].洛阳师范学院学报，2015（8）：75-77.

精准农业发展分析篇（8）

 

图1 马常杰、陈守余提出的G-IDSS参考模型框架

3.结语

智能决策支持系统既发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又充分利用了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，将定性分析和定量分析有机的结合起来，使解决问题的能力得到进一步的提高。但是它不能直观、精确而灵活地描述组织对象的位置布置、空间分布等地理信息，也不能描述组织对象所处的自然环境和社会环境信息。精准农业实现的全过程均依赖于地理信息。论文参考网。论文参考网。因此，针对精准农业的特点，将GIS和IDSS结合起来，辅助决策分析是至关重要的。

地理信息是实现精准农业的核心系统，它管理所有的农业信息，并对空间信息进行分析，对精准农业实施给出精准的作业方案。论文参考网。我国基于计算机网络系统的GIS软件在城市建设、农田规划和土壤养分管理方面已广泛应用。目前研究的关键问题是开发出具有自主产权的用于精准农业的基于计算机网络农田管理决策系统。将GIS与IDSS相结合，发挥各自优势，使计算机技术在农业中的应用更加实用化、智能化，对于提高农业现代化的科学性和工作效益将有深远的意义。

【参考文献】

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精准农业发展分析篇（10）

农业生产是人类赖以生存的传统性社会生产活动，但由于其具有生产分散性、地域复杂性、灾害突发性等特点，人们难以及时掌握农业资源信息来推动生产发展。1970年代开始，随着民用资源卫星的出现，农业生产领域最先开始利用遥感技术进行农作物面积监测和估产且效果显著。近年来，无人机遥感技术在农业生产中的应用发展迅速，凭借其灵活机动、操作简单、成本低、获取影像速度快且光谱分辨率更高等高空遥感无法比拟的优势，推动了精准农业的调查、评价、监测和管理。由于无人机遥感技术可对农作物进行快速高效的动态实时监测，它已经成为当下农业遥感领域的研究热点。

1无人机遥感概述

1.1无人机发展历程

1916年9月，无人机正式步入人们视线开始发展，2010年开始进入全民应用阶段。目前无人机的应用已经渗透到人类生活的方方面面，成为促进社会经济发展的重要增长点。无人机以其操作方便、灵活机动、实时精准等特点受到了越来越多的关注和得到了应用发展。我国的无人机发展虽起步较晚，近年来也获得了一定的成果，开展了一系列卓有成效的应用研究，影像数据的监测和获取精度有了极大的提高。

1.2无人机低空遥感系统组成

具体的无人机低空遥感系统的组成部分有：无人机飞行平台、微型传感器负载、地面控制台、数据传输系统和影像处理系统等。在农业资源领域，无人机的形状大小、可载负荷量、飞行性能和航线规划算法都对农田资源的监测获取精度有着很大的影响。近年来随着多种无人机平台———如固定翼、单旋翼和多旋翼等无人机机型的出现，各种问题和缺陷也逐渐显露出来，农业遥感技术的发展面临着新的机遇和挑战。

2无人机农业应用中的优势

相比于卫星遥感，无人机有着独特优势。（1）无人机作业自主化。农业无人机由动力驱动，操作灵活，可以根据要求自主规划最佳航行路线和拍摄角度，极大地弥补了传统作业需要大量人力且效率低的缺点。（2）无人机获取数据精准。低空无人机遥感技术可以凭无人机的近地摄影测量优势获取更高精度的光谱影像，覆盖范围更广，受到天气和空间的影响更小，与“精细化农业”的目标更加贴合。（3）无人机获取数据实时、快速、成本低。可以动态连续监测，利用所得影像的高光谱信息进行作物营养诊断、农田系统检测和种类细分、作物长势动态信息获取等技术操作。

3无人机低空遥感技术的主要应用

3.1农业资源预测评估

粮食作物是维系社会正常运行的基础，种植面积与长势的波动影响着国家的稳定。卫星遥感在精确即时数据获取方面有着明显缺陷，无法满足现代农业要求。近年来，无人机遥感随着技术的成熟，弥补了卫星遥感的不足，其在农作物长势分析、养分和土壤水分分析等方面发挥着独特优势。在不与农作物直接接触的情况下可以通过传感器在低空获取作物的电磁波信息并得到相关的指标数据，然后用相应的定量分析方法对耕地生产力进行评价，且最终获得的数据的空间分辨率可达到厘米级。参照刘忠等[1]的研究，将农作物长势关键参数划分为形态指标、生理生化指标、胁迫指标和产量指标等4类。有关长势参数反演的相关研究近年来在国内外都是研究热点，反演方法有形态特征提取法、辐射传输模型法等众多针对不同情形的方法，选择时要尽量避开其短板。

3.2农业虫草害遥感监测

全世界每年由病害和虫害导致的粮食减产仍然十分严重，在总产量中的占比约达到了1/4。目前国内外对利用无人机遥感进行数据反演的研究有很多，但是还未形成规模化成果进行推广，大部分是针对特定作物的监测研究。在农业虫草害中，作物与杂草的识别不可或缺，针对此问题Inkyu等[2]提出了新的改进办法，即利用站式滑动窗口的方式开发一种新的识别分离模型。在各研究中，对于虫草害等信息光谱特征专门提取并进行遥感反演定性，若可更深入研究并加以推广，可做到对灾害的及时发现和防治，将对农业发展有巨大的推动作用。

3.3精准农业管理

精准农业管理是根据作物生长环境和自身特点的差异性进行精准的特定的管理，达到浪费少、成本低、收益高的目的。在李明等[3]的实验研究中，对通过无人机遥感试验得到的多幅有重叠区域的水稻地块图像，进行处理后建立的可识别二分类Logistic回归模型准确率高，对各不同地块的差异性比较具有参考价值。对无人机影像获得的三种可见波段进行模型建立可达到高精度提取某种作物信息的效果。如综合利用红、绿、蓝三个波段建立可见光差异植被指数模型，绿色健康植被信息的提取精度可达到90%。

4无人机农业应用中的不足

精准农业发展分析篇（11）

林业是我国大农业的重要组成部分，我国在全世界发展中属于农业大国，农业发展过程中存在的一些问题也是我国当前工作的重点，农业的发展直接关系到我国社会经济的发展和现代化的建设。但是，近几年在我国农业发展中存在很多问题，例如，生态环境破坏严重和生物多样性遭受巨大的损失等问题，精准林业就是在这样的背景下产生的，精准林业的产生和发展很大程度上解决了农业发展过程中的一些问题，为农业的发展提供了巨大的动力，农业快速发展又能够为社会的发展提供强大动力，从而推进了社会的进步和现代化建设的发展。

1 精准林业的概念以及特点

精准林业指的是在农林业发展过程中最大程度的采用现代高科技技术建立数字化和智能化的先进现代林业技术体系，现代高科技技术主要包括：3S技术、林业机械自动化技术、传感器技术、数字通讯技术以及林业生产过程中育种、施肥、病虫害监测技术等，这些技术的应用很大程度的优化了传统的林业技术体系。现代林业技术体系的建立能够最大限度的发挥生态、经济以及社会效益，从而实现森林可持续发展的战略目标。

精准林业与精准农业在内容上存在很大的区别，精准林业的特点也很大程度的区别于精准农业的特点，主要是因为精准林业中林业生产的周期比较长，在林业生产过程中存在比较多的干扰因素，林业生产的区域比较大，生产条件也比农业生产复杂。精准林业的技术设计目标是最大限度的减少生产投入，降低生产过程中的能源消耗，保证高程度的产出量，在技术上也要更趋于信息化和智能化，保护生态环境，实现林业发展过程中可持续的科学发展战略目标。

2 精准林业与精准农业之间的区别

虽然，精准林业是在精准农业发展的基础上产生的，但是在实际应用过程中，精准林业和精准农业之间还是存在很多方面的区别。所以，在林业生产实践过程中，对精准林业技术的应用要注意和精准农业进行区分，从而保证林业生产质量，提高林业生产效益，以下对精准林业和精准农业两者的区别展开论述。

（一）研究对象不同

从概念上就可以看出精准农业和精准林业是有所不同的，精准农业的主要研究对象是农田和农作物，保证农业生产的质量；而精准林业的研究对象是小班林木，小班是林业上的一个经营单位，具体指的是相同经营条件的林木属于同一个小班。

（二）技术核心不同

精准农业的技术研究核心是建立只有1cm？分辨率的信息实时采集装置，将这种装置应用在田间，就能够实时对田间农作物生长情况进行检测，对于农作物的生长情况也能够及时了解，保证农作物的生产质量和提高农作物产量；精准林业则是以小班林木作为研究对象，利用地理信息系统中的RS、GPS、GPS、以及ES进行技术核心研究，通过这些信息技术对森林生产进行空间结构性和空间差异性研究，优化空间结构调整理论，最大程度的减小差异产生的可能性，从而保证森林的健康生产和可持续战略目标的实现。

3 精准林业技术和精准农业技术的相同点

精准林业技术和精准农业技术在一些方面还存在相同点，首先，两者在实践技术上都存在问题，精准农业的技术难题是信息收集只能建立在未来的实验分析基础上，而精准林业也存在相同的技术问题；除此之外，两者的另一个共同点就是降低生产的资金投入，提高生产产量，保护生态环境，实现生态和谐和可持续发展的观念。

4 精准林业技术的具体实践

随着对精准技术研究的深入，也开始具体实践精准林业技术，在实践的过程中探索精准林业技术存在的问题，通过对这些问题的改善，优化精准林业技术，保证精准林业技术能够更好的应用在林业生产上，解决林业生产中存在的一些问题，提高林业生产的质量，促进林业的发展，从而带动社会经济的发展。例如，在某地进行了精准林业技术的实践，实验的地方具备良好的生产条件，具有充足的水资源、良好的土壤条件和气候条件，在林业生产过程中通过RS技术监测林木生长情况、水分以及病虫害问题，GPS技术对问题区域进行定位，最后利用ES技术分析问题，在这一系列的技术应用中，充分实现对林木生长全过程的监测，保证林木的生产质量。

5 结束语

虽然，精准林业在发展过程中还存在很多方面的不足，但是精准林业技术完善的详细监测技术，以及对林业生产发展的重要意义要求我们必须解决精准林业技术中的这些问题，优化精准林业技术，从而保证林业生产的质量，提高林业生产的效益，实现生态和谐的和可持续发展的观念，从而促进社会经济的发展。