时间：2023-07-19 17:31:13
关键词：精准农业 管理技术 应用研究
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。
参考文献：
关键词：大数据;云南农产品;精准营销;模型构建;营销模式
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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关键词：农业大数据 农业信息化 决策支持系统
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
[1] 孙忠富，杜克明，郑飞翔，等.大数据在智慧农业中研究与应用展望[J].中国农业科技导报，2013（6）：63-71.
[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.
[3] 宋长青，高明秀，周虎.高等农业院校农业大数据研究现状及发展思路[J].中国农业教育，2014（5）：16-20.
关键词：低空遥感；农业大数据；无人机；农情解析
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
由于无人机遥感技术仍是近年来的新兴技术，若要大规模推广利用仍有许多局限性。无人机自身携带的GPS精度、天气状况、续航时间、通信距离等因素都会影响无人机遥感技术的适用性和实用性。针对单一无人机的作业能力，国内外研究者提出了众多解决方案，但尚未得出一个全面的结论，例如若提高机载设备的监测精度往往又会减低其单次飞行时间。同时，农田间环境千差万别，对无人机的运行也是极大的挑战。在面对复杂天气时，体积小质量轻的优点反而成了劣势，若不能做到随时监测就会降低无人机遥感的可靠性，恶劣条件下通信信号变弱也会影响到低空无人机的运行。国内外无人机遥感研究模型试验的农田范围尚小，缺乏代表性。
关键词：精准农业，应用现状，北斗导航，农业机械，自动驾驶系统
1引言
精准农业是以实现农业高产、优质、高效为目的的现代农业生产模式和技术体系，是以信息技术为支撑，根据空间变异，定点、定时、定量的实施一整套现代化农事操作与管理的系统。新疆精准农业始于20世纪末，初期发展缓慢，随着北斗导航技术、移动通信网络的发展，精准农业技术发展迅速。新疆以棉花为主要经济作物，根据国家统计局2018年棉花产量的公告数据，新疆棉花总产量占全国总产量的83.84%，新疆生产的棉花约三分之一产自新疆生产建设兵团。近年来，新疆生产建设兵团正式开启团场改革，兵团职工自主组建农工合作社，新疆兵团土地流转活跃，据新疆农业农村部门统计，到2018年全新疆家庭承包耕地流转面积已达745.8万亩。合作社规模不断增大，田块不断整合集中，对于成套精准农业技术应用模式在新疆的深入推广打下了基础。当前，精准选种、精准播种、精准施肥、精准喷药、精准灌溉、精准田间监测、精准收获等所涉及的精准农业技术，已有部分在新疆兵团规模化应用。本文基于北斗导航融合精准农业赋能新疆创新试验区建设项目，通过对新疆兵团石河子市石总场大田种植数字农业建设试点、石河子市北泉镇鸿兴翔种植专业合作社等多家大型农业合作社进行了实地调研，对新疆兵团精准农业技术应用现状及发展需求进行总结分析。
2新疆兵团精准农业技术应用现状
精准农业技术已应用于新疆兵团农业的耕、种、管、收四大环节，根据农户对各种精准农业技术的接受度和该技术的推广应用程度，本文主要从农机自动驾驶系统、水肥一体化系统、农业信息化管理系统三方面，对新疆兵团精准农业技术应用现状进行分析。
2.1农机自动驾驶系统
如图1，电机式农机自动驾驶系统主要由电机、角度传感器、GNSS天线、高精度GNSS接收机、平板电脑、电台及天线等部分组成。该技术可实现1000m播行水平误差不超过3cm，播幅连接行误差不超过3cm，能有效解决农机播种作业中出现的“播不直、接不上茬”的老大难问题，可以减少用工成本，延长作业时间，提高作业质量和土地利用率。2012年，新疆兵团农机推广部门开展了卫星导航自动驾驶技术试验示范工作，将该技术产品应用在棉花播种作业中。2013年，财政部、农业农村部在国家农机购置补贴目录中，增加“农业用北斗终端（含渔船用）”的财政补贴，当年补贴额达到3.12万元/台套。2014年，国家发改委支持新疆兵团第八师开展区域精准农业示范，对首批800台套的北斗农机自动驾驶导航系统双重补贴，包括国家购机补贴和1万元的项目补贴。截至2019年4月，兵团农八师已安装3000余台套农机自动驾驶系统，基本实现了全覆盖。农机自动驾驶系统逐步从小面积试验向大面积试验示范迈进，且国产化品牌实现了从零到主导的突破。
2.2水肥一体化系统
水肥一体化系统是通过配置田间信息精准监测系统，全程监测农田墒情、气象、设备工况等信息，为水肥决策和作业管理提供信息支撑。目前，使用者可通过PC或手机APP来发送指令，通过GPRS通讯模式实现阀门和自动施肥机的远程控制，实现田间的无人作业功能，全年无需下地手动开关阀门。该技术既能满足作物生长过程中对灌水时间、灌水量、灌水位置和灌水成分的精确要求，又能按照田间的每个操作单元的具体条件，精细准确地调整农业用水管理措施，最大限度地提高水的利用率。水肥一体化系统局部设备示意图如图2。20世纪后期，新疆兵团开始引进喷灌、滴灌技术。2008年以来，膜下滴灌水肥一体化技术得到当地政府的大力扶持，随着配套基础设施技术的发展，逐步将滴灌节水技术向智能化、水肥一体化、远程操作控制方向发展。水肥一体化系统已形成了对应的服务体系，可大面积应用于大田作物。新疆自行研发的系列自动反冲洗网式过滤机组及自动施肥机，单套控制面积100-166.67hm2。当前，兵团高新节水灌溉面积1129.07千公顷，是全国最大的节水农业灌溉区。
2.3农业信息化管理系统
农业信息化管理系统可提供综合服务，如利用北斗导航定位终端、农机工况采集终端，通过蜂窝网络将农机位置信息、工况信息传输至农业信息化管理系统，可实现农机运行轨迹的回放、作业面积的统计、农机健康情况的监管和预测。另外，还可通过各种传感器采集的信息，形成水、肥、药的变量喷施处方图，基于农业信息化管理平台进行监管和下发作业任务。基于该类系统，可提高管理、调度、维护效率。图3为新疆兵团八师石总场信息化管理平台界面。农业信息化管理系统是随各类采集终端发展而来，当前，众多企业及政府分别建立了对应的农业信息化管理系统。
3新疆兵团精准农业技术发展需求
新疆兵团精准农业在北斗农机自动驾驶方面已取得了瞩目的成就，但仍然存在差分信号服务受限、基准不统一等问题。当前农村实际情况是劳动力骤减，满足农业生产需求的劳动力严重不足，因此，北斗农机自动驾驶技术应向农业全产业链方向发展，来弥补劳动力减少的现况。2015年，农业农村部《到2020年农药使用量零增长行动方案》和《到2020年化肥使用量零增长行动方案》，但新疆在节肥、节药等技术的应用方面发展缓慢，且新疆是缺水地区，因此，水、肥、药变量喷施技术的发展迫在眉睫。因棉花等作物的覆膜造成严重的环境污染，为了环境可持续发展，必须提高残膜回收技术和发展可复用膜。下面主要从三方面来分析新疆兵团对精准农业技术的需求。（1）简约式农机自动驾驶技术农机自动驾驶系统主要应用在精准播种环节，同样也可应用在不同作物的耕地、施肥、施药、收获等环节。当前的农机自动驾驶系统还需由专业人员安装、调试和教学，严重限制其推广。因此，农机自动驾驶系统应该向安装简便、“傻瓜式”操作方向发展。（2）水、肥、药变量喷施技术中国是全球农药、化肥用量第一大国，但喷施流程和利用率远远低于先进国家水平。基于农作物的实际需要，将水、肥、药定时、定点、定量的喷施是节约资源、提高农作物产量的发展趋势，但投入产出比是当前最大的限制。如底肥的施用，需基于土壤采样、上季作物的产量分布图等共同决定。通过信息技术手段，感知作物的实际需水、需药、需肥量，采用变量投入技术，实现按需精准灌溉施肥施药，将是发展新方向。因此，应高度重视研究开发智能感知技术、深度学习算法、变量投入技术、机器人等。（3）残膜回收技术地膜使用量不断增加，但回收率偏低，土壤中的残膜量逐步增加，土壤结构遭到严重破坏、耕地质量逐步下降。现今，新疆已成为残膜污染严重的地区之一。因此，应向新型可复用农膜和提高残膜回收技术方向发展。
4新疆兵团精准农业技术应用发展建议
【关键词】 北斗定位 秸秆还田 面积测试 作业质量核查
一、前言
北斗定位通过卫星信号接收机捕获、测量来自在轨卫星的广播信号，可以在全球范围提供高精度、全天候的连续定位能力。秸秆还田是当今社会上普遍重视的一项培肥地力的增产措施，在减少秸秆焚烧所造成的大气污染的同时还有增肥增产作用。秸秆还田能增加土壤有机质，改良土壤结构，使土壤疏松，孔隙度增加，容量减轻，促进微生物活力和作物根系的发育。智能农业是信息化时代农业的新的产业形态。为促进秸秆还田管理模式改革与创新、惠及民生、推动农业创新服务业发展、提高农田测量工作效率与生产安全等方面形成区域标志性成果，通过北斗卫星定位的秸秆还田信息化建设手段监测秸秆还田作业面积，辅助政府监管部门、农业合作社实现对农机作业的管理、调度和监控以及补贴政策的落实等。
二、北斗定位测算秸秆还田面积原理
北斗秸秆还田系统集成北斗卫星导航定位、物联网传感、地理信息系统、无线通讯、信息融合与数据处理等高新技术。通过空间网格剖分面积自动统计算法，通过对农机作业轨迹数据分析处理，能自动识别出作业地块区域和计算出作业地块面积。将农机定位终端装配于农机上，通过定位终端与北斗卫星系统建立连接，实时获取农机准确位置，实现农机实时定位跟踪。通过串联农机位置信息点形成历史轨迹，真实反映农机行驶和作业路线，准确掌握农机作业过程。
结合地理信息系统高清影像图，以地块方式统计作业面积，已完成作业地块涂色显示，不同作业类型采用不同颜色显示，作业完成区域一目了然。
三、农机作业质量核查
提供多维度多角度的统计分析方式，可按农机个体，农机合作组织，行政区划，作业类型，深度范围等方式进行农机作业统计，进度分析，对比分析和效率分析。提供地块级别的面积核查方式。系统自动识别出地块区域并在高清影像图上标记作业面积，核查人员可以非常方便的对农机作业地块进行逐一核查。核查人员可以调取对应地块上的农机作业现场影像图库，通过对影像图片和作业深度进行查看分析，辅以农机作业速度变化曲线，准确判断农机作业质量。根据作业的深度农机轨迹分成深色、浅色及红色三种等级，在满足作业要求的基础上，作业深度越深，轨迹颜色越深，作业质量越高。若作业深度不达标，则轨迹为红色。相对于传统的核查方式，通过平台系统进行作业核查可以最大限度的节省核查成本，提高核查效率，真正做到全量核查
四、北斗在农机作业上的应用成效
为顺应信息化、农机化发展趋势，在国内率先开展基于北斗的秸秆机械化还田作业信息化管理试验示范和试点工作，探索“互联网+”农机作业监管新路径。该项目，取得显著成效。
（1）实现了自动化监管提高工作效率。通过试点示范应用，实现了实时准确监控农机作业质量，整个过程无需人为干预，实现农机作业全天候、全覆盖的实时监控，提高了农机作业管理的信息化、精细化、科学化水平。核查人员无需深入田间地头，降低了劳动强度，提高了工作效率。
（2）优化了管理系统功能。结合各级农机管理部门、农机合作社、农机手等不同业务需求，初步实现了分机具、分行政区域统计作业面积，实现作业监控、作业审核、作业统计、报表分析、任务管理、终端控制等功能。准确的统计结果，可以作为还田补助面积测算的重要参考依据，为还田补助资金安全使用提供了技术保障。
五、前景
基于北斗的农机秸秆还田作业精准管理系统集成了物联网技术、信息融合与数据处理技术等先进技术，同时将具有我国自主知识产权的北斗地基增强系统和移动通信技术结合，应用到农机秸秆还田作业管理过程中，是北斗高精度定位导航技术在精准农业领域的创新性应用。系统实时采集机械位置信息和视频图像监控信息等方面的有效性和稳定性，在自动地块识别和面积测算方面的准确性，为系统各项业务功能发挥作用提供了有力支持。该系统的推广应用必将有力促进农机秸秆还田管理模式改革创新，极大提高农机秸秆还田管理工作效率和管理的精细化程度，为开拓适合于我国的精准农业之路提供有力支持。
参 考 文 献
[1]杨元喜，李金龙，王爱兵，徐君毅，何海波，郭海荣，申俊飞，戴弦. 北斗区域卫星导航系统基本导航定位性能初步评估[J].中国科学：地球科学，2014，01：72-81.
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自古以来，我国就是农业大国，农业在国家发展的过程中发挥了重要的作用，不管是过去的小农经济，还是今天的新农村建设，农村发展伴随了我国几千年的历史。近年来，农业现代化的逐步加深使得我国的农业机械自动化取得了一定的成绩。本文主要分析了我国农业机械化的现状，在此基础上提出了农业机械自动化的推进模式。
关键词：
农业；机械自动化；现状；推进模式
最近几年，我国人口的不断增长，可耕种面积却不断下降，使得我国的人均耕地逐渐接近最低红线，粮食是解决温饱的根本，面对这样的情况，推动农业机械自动化，实现有限耕地面积的最高效应用，成为我国农业发展过程中的重要课题。那么，当前我国农业机械自动化面临着怎样的现状呢？未来又该以怎样的模式推进机械自动化呢？
1农业机械自动化现状
改革开放以后，我国的经济取得了突飞猛进的发展，在这个过程中，国家的农村建设也取得了一定的进步，不管是家庭联产承包责任制的推进，还是农业税的免除，都促进了农村经济的飞速进步，特别是近年来新农村建设的逐步推进，使得我国由传统农业向机械化农业不断转变，在这个过程中，农业机械自动化取得了一定的成绩，主要包括农业机械化的投入在逐步增多，农业机械自动化的装备在不断提高等。但是，在看到这些成绩的同时，我们也不能忽视存在的问题，成绩和问题并存是目前农业机械自动化面对的主要现状。目前我国农业机械自动化仍然存在着一定的问题，主要体现在以下几个方面。
首先，农业机械自动化精准程度不高。精准的农业机械自动化是目前发达国家农业发展中应用最多的农业技术，通过对美国、德国等农业发达国家的分析我们可以发现，它们在农业机械自动化的过程中，正逐步实现精准自动化。农业机械自动化精准性的实现，需要让计算机的GPS、GLS技术与农业机械自动化技术相结合，在农业生产过程中，保证机械自动化精准定位，对于预防农业生产中可能出现的问题具有重要的作用。特别是动态精准更能以最快最准确的定位找到问题所在，进而将生产损失降到最低。目前我国的农业机械自动化发展过程中，计算机的GPS、GLS技术与农业机械自动化技术的结合能力还很低，这是未来发展中需要提高的部分。
其次，农业机械自动化创新不足。除了精准程度不够以外，创新不足也是目前农业机械自动化发展中面临的一个问题。创新是事物发展的源动力，对于农业机械自动化的发展而言，也不例外。计算机技术的发展，使得任何一项技术的更新换代速度都在提高，农业机械自动化在一定程度上依赖于计算机技术，所以说，当计算机技术飞速发展时，农业机械自动化也就有了更多的发展和创新空间，但是目前我国的农业机械自动化在很大程度上仍然只是照搬和完全借鉴，自主创新明显不足。所以，实现农业机械自动化的创新也是农业机械自动化未来发展中需要解决的问题。
2农业机械自动化推进模式
根据当前我国农业机械自动化发展的实际情况，笔者认为，未来农业机械自动化的推进模式选择，主要有以下几种。
2.1农业机械自动化精准模式正如上面我们提到的，我国农业机械自动化的精准程度还不够，但是我们相信，这只是暂时的情况。近年来，农业机械专业科研人员队伍逐渐壮大，我国的农业机械自动化发展速度有了明显的提升，而关于农业机械自动化精准度的研究也在逐渐增多，所以，农业机械自动化的精准模式，是未来农业机械自动化发展的重要模式。其中，关于节水、节肥等的精准度研发更是取得了较大的成效，在资源集约型和环境友好型的社会理念之下，精准模式下资源节约的理念必然更受社会欢迎，也必然会获得更多的社会支持，这对农业机械自动化精准模式的深入发展也有一定的帮助，所以，这是良性循环的模式。总之，农业机械自动化的精准模式，将是我国农业机械自动化未来发展中的重要模式选择。
2.2农业机械自动化技术创新模式“大众创业，万众创新”的“双创”理念是最近我国最为重要的发展理念，不管是哪个行业，都已经开始了深入的创新活动，农业机械自动化以技术为支撑，在这样的社会背景下，其创新模式是必然选择。所以，以国外农业机械自动化的先进理念为借鉴，结合我国农业发展的实际情况，同时充分考虑各地区农业发展的特色，完成农业机械自动化的技术创新，是未来农业机械自动化发展中的必经途径。总之，技术创新模式也是我国农业机械自动化推进过程中的重要模式。
参考文献：
一、连云港水稻种植运用精准种植技术研究
1.水稻精准种植信息处理在连云港地区应用首先建立连云港地区耕地基本信息、气象状况、社会经济条件与生产状况等各种相关地理信息系统，为实行地理资源分布状况分析、确认实际生产目标、设置持续性地稳定生产制度与年度规划提供科学根据。把全球定位系统和连云港地区的具体地貌结合，构建土壤水分、养分、病虫草危害、农业作物生长态势、把数据信息转换成为直观形式的各种信息图表，使农业管理人员能够及时精确地关注耕地区域的动态数据信息，同时为农业作物的生产管理策略提供实时有效的精确信。在突破技术瓶颈的时候，我们要充份的利用到连云港地区的高校群，可以和农业方面的专家合作，实现多学科的技术知识。在水稻精准种植信息的处理方面，需要相关的技术人员和农业专家共同打造一个成熟的机制。
2.水稻精准种植技术的应用对连云港的环境影响。对于水稻精准种植技术的初期评价分析表明，进行精准种植农业能够充分地确保农业资源的有效使用，降低对生态环境的污染与破坏程度，在符合社会经济发展需求的同时，充分完善资源状况，有利于促进生态环境的良性循环发展。实施精准农业集感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、自动化技术、通讯和网络等高新技术于一体应用于农业生产过程，可以明显提升农业产业的现代化管理水平。精准种植技术的农业经济效益是长期阶段的综合效益，在短时期以内精准种植农业技术实施的耕地无法产生经济效益，其长期阶段的经济效益可以直接体现在耕地区域的空间分布状况，合理使用相应的农药化肥，不断改善耕地区域的环境条件。
信息化的农业是未来阶段现代化发展的重要标志，信息科学技术是达到农业现代化的必备方法，然而我国的信息化农业产业仍然处在起步阶段，实施精准种植农业技术具有良好形式的市场发展前景，通过精准有效的农业技术和仪器设备，能够获得一定程度的经济效益，能够促进智能化农业机械、农业信息服务等一系列有关产业的实质发展。传统农业的效益有限，需要大量的耕地，这和连云港地区的当前情况不符。由于经济的发展和城市化的进程，连云港地区的可用耕地越来越少，而有限的耕地再不适合粗糙的传统种植方法，采用水稻精准种技术可以提高有限的耕地利用率。同时，传统的种植方法需要大量的化肥才能提高产量，使连云港地区的水质和土壤受到极大的污染，采用新的种植方法能极大的提高连云港地区的生态环境。
二、结束语
水稻精准种植技术的成果具有良好的应用发展前景，属于应用性技术成果方面的产出环节，但是这种技术真正的在连云港地区甚至全国进行推广，形成规模化经营，还有很多的路要走。它还需要我们的技术在应用中不断的进行改进，等完全成熟后，还要对广大的农民进行一个技术推广，让水稻精准种植技术真正的在连云港甚至全国推广，我们完全有理由期待这项技术会带来更好的水稻种植前景。
作者：王芳单位：江苏省连云港市灌云县东王集乡政府
（湖北工业大学商贸学院，武汉 430079）
摘要：大数据时代通过对海量的非结构化数据的分析挖掘，发现、提取有价值的信息，可以为农业提供决策依据和策略参考。从传统农业营销现状分析入手，联系大数据时代给传统农业营销带来的机遇和挑战，提出立足精准营销，拓展订单农业；聚焦口碑营销，打造绿色农业；借力体验营销，发展休闲农业是传统农业走出营销困境，实现营销模式创新的有效途径。
关键词 ：精准营销；口碑营销；体验营销；传统农业；大数据时代
中图分类号：F713．36 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2015）07－1770－03
DOI：10．14088／j．cnki．issn0439－8114．2015．07．060
随着生活水平的提高和收入的增加，消费者对农产品的需求呈现动态化、个性化、优质化趋势，同时，农业科技的发展也使得农产品产量不断提高、品种日益丰富，出现了很多优质特色农业产品。在生产者与消费者之间，信息传递显然对农产品营销起着不可替代的作用。然而由于各方面的局限，农业经济中信息不对称现象仍非常突出，处在生产者位置的农民在农产品供应链中处于相对弱势的地位，传统农业营销仍然面临一系列问题。
1 传统农业营销现状
1．1 农产品滞销，丰产不丰收
中国是农业大国，农业生产在国民经济中占有举足轻重的地位，农产品受季节、气候、区域等因素影响，在生产上呈现一定波动性；而市场杠杆作用下，许多农民摸不准市场行情——“种什么不种什么，基本依靠惯性和小道消息”，盲目跟风现象较为普遍，造成农产品滞销，丰产却难丰收。产销信息不畅是导致农产品滞销的关键原因，尽管农业部早就着手搭建农村网络信息平台，为农民提供农产品信息采集、整理、分析和服务，但在实际运作中，信息仍然呈现滞后性，农民抱怨“指导一次错一次”。
1．2 营销方式落后
目前采用的营销方法主要是线下营销［1］。线下营销又分两种，一种是“守株待兔”方式，就是农民在农产品收获以后，等着产地批发商上门收购，再经过层层流通，最后到达餐桌，在这种“垂直化”的传统链式营销模式（图1）中，农民处在相对被动的位置，没有议价的实力，只能是价格的接受者，这种营销模式使得农民远离消费者，无法准确获得市场反馈信息，更谈不上产品需求分析和市场预测。另一种是“提篮小卖”方式，就是农民自产自销、走街串巷地销售农产品，这种模式属于个体经营，组织化、规模化程度低，产品营销辐射半径有限，且产品类型单一、同质化程度较高。
除了传统线下营销外，目前有个别省份的农户开始尝试线上营销，如网上销售生猪、花卉、土特产品等，但由于农民网络营销意识不强，农村信息化基础薄弱，农业物流社会化、市场化程度较低，这种方式仍然只是星星之火，尚未燎原。
1．3 营销渠道不畅、流通成本上升
农产品从生产到消费，一般要经历5～6个流通环节，上述流通环节中存在大量的中间商［2］，他们控制着供需信息，在渠道中拥有主导优势，容易引发道德风险，甚至出现中间商恶意操纵流通及信息渠道现象，进而导致农产品价格大起大落，严重扰乱经济秩序。另外，农产品流通环节多，仓储运输成本必然加大，农产品在储运中的损耗也随之增加，再加上中间环节层层加价，整体流通成本不断攀升，最终中间商获利较丰，而消费者和农民都没有得到好处。
2 大数据时代给传统农业营销带来的挑战
根据IDC市场机构的定义，大数据是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技术［3］。大数据时代的决策行为日益偏向数据和分析，而非经验和直觉，它在给各行各业带来新的经营理念和新的数据分析挖掘手段的同时，也给传统农业带来了一系列的机遇。首先，手机作为上网终端迅速崛起使得农民触网成本显著降低，借助移动互联网等现代科技，实现了对用户需求和行为的精准判断；其次，国内大型电商平台如淘宝、京东等，积极试水农产品交易市场，使小农户与大市场的无缝对接成为可能。传统农业营销如何在大数据时代抓住机遇，需要克服来自以下几个方面的挑战。
2．1 农民信息化意识淡薄，信息应用能力不强
在这样一个号称“数据钻出石油”的时代［4］，传统农业亟待升级为现代农业，这不仅仅是技术上，更应该是思想和观念上的革新。然而对农村地区的调研显示，中国农民整体文化素质不高，加上后期缺乏专业培训，真正懂信息懂科技，有数据分析及应用能力的农村高素质人才十分缺乏。农民的价值观念、工作方式、生活习惯并没有顺应信息化时代数据集中爆发的趋势，主要表现在对市场需求信息的获取、整理、分析、运用上缺乏主动性，农民的网络应用仍然以网络视频、网络音乐、网络聊天以及网络游戏等娱乐目的为主，利用网络信息指导生产经营的比较少［5］。
2．2 农产品标准化难以实现
农产品从生产到走向餐桌，其不易标准化的特点制约了其流通力度。不少农产品的分类、分级、分等大多凭人工感觉，误差过大；产品包装从材料到包装管理都没有统一标准，标准化的编码技术也未普及应用于农产品营销，给农产品的储存、运输和加工造成一定困难，无法以一种更专业、更快、更具成本优势的方式满足人们对农产品的需求；涉及农产品污染、农药残留等缺乏质量标准监管制度，增加了消费者购买的风险，影响了农业物流活动的质量、效率和效益的提高［6］。
2．3 信息数据共建共享体系有待完善
随着数字营销、大数据时代的到来，各级政府虽然早就意识到农业信息化建设的重要性，也在着力构建电话、电台、电视、电脑和乡镇农业信息服务站，即“四电一站”农业信息服务综合平台，但由于信息基础设施建设和投入难以一蹴而就，加之采取由政府主导的自上而下的信息收集、模式，各级涉农政府协调配合不力，农户也没有参与的热情，造成农业信息化程度不高，信息进村入户难。没有高效的数据平台、数据分析团队和技术团队，将很难适应数字化时代，因此有必要在政府、农村网商、第三方电子商务平台三方合力下，加速建设农村信息数据共建共享体系。
3 大数据时代下的传统农业营销创新探讨
基于大数据时代给传统农业营销带来的机遇与挑战分析，传统农业要实现发展，适应新时期的市场需求，可从以下方面展开探索，构建新型农业营销模式（图2）。
3．1 立足精准营销，拓展订单农业
大数据时代下的消费者需求、行为可以预见，甚至借助数据分析技术及移动终端使用行为可以从“找对消费者”进而“找到消费者”，实现适时、适地、按需推荐农产品，进行销售引导，提高交易达成率。同时，根据消费者的购买习惯、购买方式、购买时间间隔等，给出实时消费建议，进而在消费者和农户之间建立相互信任的产销链接，真正实现精准营销。
专注精准营销促进了订单农业的发展，以顾客订单为导向的新的农业营销模式开启。订单农业主要表现在：未收先卖、未种先卖，中远期交易成为农产品交易的主流；大数据技术的应用使得终端消费者由大中型客户走向零散个体客户，惠及更多的消费者；订单农业的品种数量增加，由玉米、大豆、水稻、小麦、油料等粮油作物逐渐扩展到蔬菜、畜产品、水果、水产品等地方特色农产品，并由种植业延伸到养殖业、加工业；依托日益发展的第三方物流甚至农村物流，订单农业的交易范围也将进一步扩展，走出当地市场，迈向国际市场。
3．2 聚焦口碑营销，打造绿色农业
随着微信公众平台、大众点评网、人人网等一批社交平台的兴起，消费者分享互动的信息不断填充进数据平台，有关产品的口碑得以放大化，引爆口碑营销。农产品营销应该把握机遇，顺势而为，聚焦高人气、高活跃度的网络社交平台，与消费者展开立体互动，引领消费潮流。城市消费者对反季节、跨地区绿色农产品的需求强烈，但苦于没有可靠的购买途径，可以在信息中增加一些原生态、纯手工、无添加、无残留、新鲜、绿色的特色产品的宣传，并将产品的自然生长环境、绿色安全加工方式、纯手工制作流程以视频或图片形式进行［7］，打造绿色农业生态链。可以发起各种形式的点评、人气推荐活动，以顾客的再度口碑传播获得几何量级源源不断增长的新顾客；再通过微信公众平台、朋友圈、短信平台等，向顾客定向发送产品促销信息、优惠方案或团购券等来促进消费。
3．3 借力体验营销，发展休闲农业
休闲农业是指综合利用自然生态、农园景观、农业设施、农业文化等资源，以农业活动为基础，结合农业和旅游业，集生产、生态和生活为一体的新型农业产业，其目的是为民众提供休闲观光服务的同时，增进民众对农业、农村以及农家生活体验［8］。现代社会处在“鼠标＋水泥”的包围之中，居住环境日益污染恶化的城市消费者迫切需要返璞归真、享受休闲淳朴的田园生活，体验和感受成为当下影响消费者购买决策的最关键的因素。经济的快速发展以及城市规模的拓展、城市人口的增加为发展休闲农业提供了巨大的客源市场，而大数据时代为产业的越界混融、经营的横向跨界、生产与消费的融合提供了充足的条件。现代农业完全可以结合自身优势，充分挖掘客户需求，借力体验营销这种方式发展休闲农业。对消费者在旅游社交网络、搜索引擎、电商平台等留下的数据进行深度挖掘，可以快速、自动地对客户进行细分，识别出优质客户群；可以分析其小众化、个性化的需求偏好，然后为其量身定制随时间、季节变化的休闲体验方案。如定制春赏花（油菜花、桃花、梨花）、夏观荷、秋采瓜果莲蓬、冬挖藕等农业观光及主题采摘活动；开发插秧割稻、种花养鱼、种植蔬菜、牧牛挤奶等农事体验活动；推荐手打年糕糍粑、湖滩露营烧烤、篝火晚会、斗茶、舞龙舞狮等民俗文化体验活动等。以地道的“农”味吸引周边城市消费者，以新、奇、巧的创意体验，为传统农业营销注入新的活力。
参考文献：
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关键词：农业物联网； 传感器；射频识别；信息处理
中图分类号：F124.3 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20161032065
随着经济的发展及计算机技术的应用扩展，农业生产从传统的人工种植，发展到现在的基于物联网技术的现代化设施智能农业。现代化的物联网农业是市场化、集约化、智能化、国际化的必然农业产业形态。物联网技术给与农业生产赋予了生命的气息和人类的智慧。
物联网是一种由多种信息技术融合而成的新型技术体系，继计算机、互联网之后的第3次浪潮。物联网融合了射频识别技术、无线传感技术、全球定位等技术，将物与物进行互联、相关信息的交换、监控、管理，并通过定位系统智能识别和追溯。因此，物联网在农业中的应用，加强了人类与农业的信息沟通，在动态的生产过程中，对农业生产有更加精细的认知、管理并控制农业生产中的各要素，加强人类对农业生产的调控及突发事件的处理。我国是农业大国，农业的生产与农产品的质量具有十分重要的地位，因此对于农业生产的研究也十分重视，因此，物联网技术作为新兴的技术，在多个领域的应用都取得了良好的成果。因此对农业物联网在农业中的应用进一步推进了农业的发展，并且已经成为我国农业信息领域发展的重要手段。物联网技术在农业中的应用，减少了劳动力，提升了农产品产量，使得农业从传统的人工种植，转变为高效、先进的现代化种植方式，提升了农产品的产量。农业生产是个复杂、难度极大的领域，生产过程中的各种因素都可能影响农产品的产量及质量。农业物联网已经成为物联网技术研究的一个非常重要的部分，从种植业、到养殖业等都受到了世界的关注，对其研究也日益深入。本文结合当今农业物联网发展及关键技术在关键环节的应用做出了阐述。
1 农业物联网发展现状及存在的问题
1.1 国内外发展现状
随着物联网技术在农业中的广泛应用，在互联网、数字技术以及传感技术的发展带动下，新工艺的传感器不断涌现。逐渐向嵌入式、智能化、集成化且微型化发展。目前，在传感器技术和制造工艺方面，美、日、德处于国际领先地位[1]。农业传感器技术的迅速发展，专业化程度越来越高。农业传感器的生产包含了土壤传感器、气象传感器、水体传感器、植物传感器等，随着人们对土壤重金属含量的关注，随之产生了土壤重金属检测传感器。各种精准的传感器的生产，越来越符合农业生产的复杂环境，各种检测的传感器，为农业生产数据采集提供了强大的支持。农业物联网中Zigbee无线网络实现了无线自组织数据传输，与RS485总线结合，是无线和有线数据传输有效融合，保证数据的远程传输的便捷性，稳定性。在智能控制方面，物联网的核心控制芯片研发取得了优异的进展。核心芯片融合了无线传感、控制、通信及数据处理等能力。在农业生产中的实时检测方面，20世纪70年代，国外开始对农作物生长监测进行研究并取得一定的成果，特别是欧美发达国家，如美国、荷兰等实现了机械化。欧美等国家利用卫星对大田种植进行精准作业、监测及水肥等智能监测，同时也建立了完善的生产过程。美国的农业物联网技术应用最为领先。大农场的构建采用了精准的农业模式，可以实现自动的杂草识别、精准施肥，大型的精准喷灌等。美国有15%以上的农户在农业设备上安装GPS系统，实现精准的定位。信息技术的发展推动着发达国家对农业物联网应用的健全和完善，在监测和智能管理的基础上，融合了人工智能技术，提升了传感器采集来的数据的利用，通过人工智能技术实现预测等功能，将农业物联网技术、在监测和控制的基础上结合了专家系统，有助于种植者的种植经验的提升和作物的精准管理。农业物联网技术的应用，在很大程度上推动了农业的发展。
1.2 农业物联网应用中存在的问题
我国农业物联网的应用和技术处于初级阶段，在农业生产过程中，由于大田等开放式农业生产环境的复杂性，因此在农业物联网技术在农业的应用过程中，仍然存在一些问题。在农业生产过程中的信息感知技术仍有待提高。在农业物联网的应用过程中，信息感知技术是智慧农业中非常重要的组成部分。在传感器的种类上有待增加。在农业生产过程中，农作物在种植、生长等过程中受到各种因素影响，现今比较成熟的传感器主要有光照、温湿度、pH值等传感器，而对于作物的生理生态信息、植株形态等的传感技术还不够完善[2]。在传感技术方面，传感器设备种类不够全面，不能够满足农业生产需求，精准度还有待提高。农业物联网安全方面也待提升，在完善传感设备、感知技术的同时，注重网络安全的管理。在信息处理方面，大量数据的采集和管理及分析也成为日后专家系统完善的依据，加强大数据的分析和算法应用，依据采集数据的内部联系的分析，推出做在生长过程中各种因素的关联性，为提前预测做准备。
2 物联网技术在农业领域应用
2.1 传感器技术
在农业生产过程中，影响农业生产的参数很多。包括土壤温湿度、空气温湿度、土壤酸碱度及作物生长的相关参数，而这些参数的采集均由传感器采集。传感器作为农业数据采集的最直接的部件，是农业物联网的基础。随着传感技术的研究和发展，传感器的发展逐渐向微型化、集成化发展。目前，生物传感器、微电传感器、物性型传感器应用最为广泛[3]。其中，物性型传感器主要是自身的材料敏感度的物理变化实现信号转变。而生物传感器是利用生物自身，将其作为敏感元件，根据其对外界的反应来传递信息；微机电传感器是新一代的研发技术，低成本、高可靠性、低功耗，同时传感器体积小，便于安放。各种传感器的应用有效的监测作物生长的相关参数。
2.2 信息传输技术
在农业生产过程中，生产过程的相关因素的监测是物联网农业至关重要的部分。国外的农业物联网的感知监测技术相对比较成熟，国内还在发展阶段。物联网应用过程中，数据的传输是至关重要的一部分。而无线传感网络是物联网中感知的消息传输的重要手段。在物联网的网络组建过程中是由有线网络和无线网络组成的。而无线网络是无线网络检测区较为灵活，便于管理的网络。在复杂的种植生产环境过程中，有线的网络不便于管理和布线。无线的传感网络可以在监测区域布置大量的传感节点，进行多跳式自组织成监测网络。无线传感网络构成的系统可以由无线网关、传感节点和监测中心3部分构成。作物生产需要监测的参数通过传感器节点进行采集和传输。例如土壤温湿度、空气温湿度及酸碱度等。
2.3 信息处理技术
在农业生产监控的过程中将会采集大量的生产数据，且数据具有实时、动态、海量等特点。信息处理技术就是负责将采集的数据进行收集和分析处理。利用数据挖掘等方式发觉数据内在的练习，进而发现数据间新的影响关系等。为后续的专家系统及用户的后续操作提供基础支持。信息的处理技术一般采用人工智能技术，对获得的数据进行数据的处理和分析。目前粗糙集、卡尔曼滤波[4]、动态贝叶斯等智能算法能够挖掘数据间的练习，并进行预测分析。对于海量的农业生产数据的存储、计算和相关处理工作，云计算技术能够有效的解决。同时大量涌现的云服务平台能够实现农业海量信息的存储及搜索、分析等服务。
2.4 射频识别技术
射频识别技术（RFID）是一种非接触式的自动识别技术。是物联网感知个体的主要技术。结合网络及相关通信技术能够实现全球的农产品定位和信息跟踪。射频识别技术在农产品质量安全及监测过程中起着至关重要的作用。能都对农作物进行农产品产地、加工、物流等进行全面的跟踪定位。射频识别系统的组成有3部分：电子标签、读写器及数据处理系统[5]。随着农业物联网技术的发展，射频识别技术仍有许多地方需要改进和提升。例如识别的精准度、成本及面临的信息安全等。
3 展望
物联网融合了多项的信息技术，本身就具有一定的复杂性。物联网在农业中的应用，不仅包含了自身的复杂技术，同时结合了农业生产过程中复杂的影响因素。未来农业中传感技术、定位技术、信息通信技术及云计算等将会贯穿整个农业生产过程，逐渐实现农业生产的现代化和智能化。但是，在农业物联网飞速发展的过程中，应关注农业物联网的网络安全，在完善农业物联网相关技术的基础上，更加要重视农业物联网的安全，加强安全的网络管理。农业物联网是农业生产新的变革，不仅有助于提升农业产量，同时也能够有效的提高农产品的质量，减少劳动力的付出，提高农民的收入。真正的实现农业的现代化和智能化。
参考文献
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[关键词] 地理信息系统 GIS 精细农业
[中图分类号] S126 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650 (2014)04-0017-01
一、地理信息系统
地理信息系统（GIS）：美国联邦数字地图协调委员会（FIC-CDC）关于GIS的定义及概念框架， FIC-CDC认为GIS是由计算机硬件、计算机软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
二、精细农业
精细农业是综合应用地球空间信息技术、计算机辅助决策技术、农业工程技术等现代高新科技以获得“高产、优质、高效”的现代农业生产模式和技术体系。运用全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感技术（RS）、传感器及检测系统、计算机控制器及变量执行设备等信息技术，对大田作物生产实施监控，从而提高农作物的产量和质量，最大限度地保护生态环境，节约资源，保证农业可持续发展。
三、GIS在精细农业方面的应用分析
地理信息系统萌芽于20世纪60年代，我国在80年代开始了这方面的研究和应用。
1.GIS在农业土地地块等级分类中的应用
利用GIS设定农业用地的取样位置，对农业用地的营养成分的抽样采集或者农业用地的年平均产量的数据整理，在Arcmap中借助于SQL语言的编辑筛选功能，从而把收集到的数据进行分类，以达到农业土地地块的分类分级的效果。
2.GIS在农业病虫害防治
在农业病虫害防治方面，主要是利用GIS与GPS、RS的有机结合来实现的，通过全球定位系统（GPS）和遥感技术（RS）把该区域内的农作物的长势情况以图像数据的方式传输给GIS，通过GIS软件对于图片强大的分析系统，分析出病虫害的传播、迁移、扩散规律和种群分布空间动态以及病虫害的发生和环境关系，对病虫害进行全方位、立体掌握[1]，根据GIS图像数据的颜色值变化趋势从而能够准确的对于农作物的病虫害状况做出判断，适时地采取有效的病虫害防治措施。
3.GIS在农产品估产方面的应用
GIS与GPS、RS相结合，通过遥感技术（GPS）采集清晰的图像信息，全球定位系统（RS）进行精准图像定位，通过数据的采集、存储、分析和输出地面的要素资料，获得实况信息，再利用GIS对于采集到的信息进行高精度提取农作物的种植面积，遥感估产区划，估产产量分布图的生成与输出[2]。在我国，玉米、小麦、水稻等多种农作物已经用到遥感估产。
4.GIS在农产品的运输和销售方面的应用
在GIS中，通过对农产品集聚地和农产品运输道路的分布，利用ArctoolBox，建立消费群体和运输距离的缓冲区以及消费目标领域的地区分布等级，还可以利用ArctoolBox中的叠置分析，添加农产品销售和运输条件限制以及与其他农产品竞争力的权重系数，GIS强大的数据分析功能通过限制条件的叠加可以发生地区颜色的变化，从而可以很直观地分析出农产品的销售最佳途径。
四、国外精细农业发展现状
精细农业首先出现在美国，而法国对于GIS在精细农业方面的应用技术已经相当成熟，尤其是联合收获机产量图生成以及质量测定、施肥机械及电子化植保机械利用GPS和GIS系统进行变量作业已经成为现实[3]。法国在实现精细农业现代化的同时，还经常与其他国家经常进行精细农业这方面的科研和合作交流，在实现精细农业推广方面提供了有效的技术支持。
五、GIS的前景展望
1.“3S” ( RS、GIS、GPS)技术的集成成为一种必然趋势
建立基于“3S”的空间决策支持系统, 实现系统各部分间利用管理实时化、一体化、空间化。例如：利用GPS精确定位系统，在小麦或者玉米的收割过程中，均匀分布产量测试点，收集产量测试点的产量数据，把收集来的数据输入到GIS中与其原有的数据（土壤的PH值、土壤成分表等数据）进行汇总叠加，从而分析出农业用地中各种因素对农作物产量带来的影响，进而及时有效地做出解决方案，提高农产品的单位面积产量。
2.GIS与专家系统（ES）结合组成的智能GIS系统将成为未来解决农业领域空间复杂问题的重要途径。
利用GIS作为有效的交流平台，广泛开展农业专家系统的研究，建立成熟的基于GIS的数据自动采集和数据分析的专家系统和决策支持系统，利用智能型的GIS系统来解决精细农业中复杂难题。
3.GIS系统的发展将促使“3S”系统的快速集成
“3S”系统将为精细农业数据的自动采集、自动分析、自动处理和应用提供决策支持，提高“3S”的集成度，推动精细农业在中国的快速发展。
六、结束语
我国是一个农业大国，人口数量位居世界第一，而人均国土占有面积却很少，精细农业的优势在于既能提高粮食单位面积产量又能减少人力物力，因此精细农业已经成为了当代中国农业发展的必然趋势，而GIS在农业上的应用推动了我国精细农业的发展，只有把GIS和GPS、RS相结合组成的“3S”系统，甚至与专家系统（ES）、决策支持系统相联系应用到精细农业，参与到农业气象服务、农产品估产、采集和销售等领域中，才能实现农业数字化、产量化和规模化，在减少资源投入的同时又保证了农产品的产量和质量。
参考文献
[1]郑宇鸣、李淑斌、肖植文、刘振环 GIS在农业病虫害信息管理中的应用 农机化研究，2011
[2]饶卫民、章家恩、肖红生、胡月明 地理信息系统（GIS）在农业上的应用现状概述 云南地理环境研究，2004
[3]张晓辉、李汝莘 法国的精细农业研究及应用现状 农机化研究，2002
Key words： big data；rural e-commerce；Internet
中图分类号：F713.36 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）08-0038-02
0 引言
我国是农业大国，农村人口占绝大多数，全面建设小康社会的重点在农村，难点也在农村。农村经济的发展，农村的稳定和农民生活的改善，关系到国家的稳定和现代化建设成败的全局。电子商务是新一轮科技革命与产业变革交汇孕育出的新浪潮，为了进一步改善和增加农民收入，政府对农村电商给予了政策上的扶持，贵州省先后引入了淘宝农村电商和京东农村电商。电子商务商业模式创新的核心是数据，基于大数据技术进行商业的运营和管理，已经成为传统电子商务企业发展的新方向。本文将大数据引入农村电商，探讨大数据影响下农村电商的发展方向以及如何运用大数据有效的开发新产品和挖掘潜在客户，这对推动农村电商向更好方向发展具有实际应用意义。
1 大数据相关内容简述
1.1 大数据概念 大数据是从英语单词“big data”直译而来，是一个比较抽象的概念。如果仅从字面意思理解可以认为数据量巨大，而与海量数据、大规模数据以及超大规模等概念相比完全不同。关于大数据，目前业界并没有一个统一的定义，不同的定义都是根据大数据特征来定义的。大数据主要有以下四个特征：第一、数据体量巨大（Volume）；第二、数据类型复杂（Variety）；第三、价值密度低（Value）；第四、速度快（Velocity）；Merv Adrian[1]认为：“大数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”。
1.2 数据处理模式 从大数据的4个基本特征可以看出，使用现有方式来处理大数据是不可取的。大数据主要处理的是非结构化数据和半结构化数据，通过分布式集群对数据体量巨大的数据进行分布式并行计算，其中集群结点可以灵活调整。而这种灵活性主要是运用Google提出的MapReduce框架来处理大规模数据集[2]。
2 贵州农村电商现状及发展趋势
2.1 贵州农村电商发展现状 农村电子商务是转变农业发展方式的重要手段，是精准扶贫的重要载体。通过大众创业、万众创新，发挥市场机制作用，加快农村电子商务发展，把实体店与电商有机结合，使实体经济与互联网产生叠加效应，有利于促消费、扩内需，推动农业升级、农村发展、农民增收。
近年来，贵州省电子商务发展加快，产品销售搭上新快车、创业就业找到新门路、快递物流得到新发展。“互联网+电子商务”已经成为经济增长的新引擎，大众创业、万众创新的新途径。
2014年贵州省电商交易规模758亿元，同比增长132%，网络零售额达到342亿元，直接从业人员达到3万人，间接带动的就业人数近6万人。今年上半年，贵州省电子商务交易总额493亿元，同比增长31.6%，网络零售222亿元，同比增长30%。
贵州省确定了部级电子商务示范县和省级电子商务示范县，8个县获得国家财政部和商务部电子商务进农村综合示范县的中央财政资金支持，同时还增评11个省级电子商务进农村综合示范县，通过部级电子商务示范县和省级农村电子商务示范县带动全省农村电子商务健康、快速发展。
贵州省与阿里巴巴集团深化合作，签署《农村电子商务建设战略合作协议》，充分发挥阿里巴巴在品牌、网络、技术、人才方面的优势，结合贵州省的生态资源丰富，围绕“电子商务在农村的应用普及、新型高效的农资电商O2O渠道的建设、生态产品电商化供应链的打造、农村金融以及农村电子商务培训发展”等主要内容，提高贵州省农村电子商务公共服务水平。
2.2 贵州农村电商发展趋势 贵州省出台《贵州省电子商务发展三年行动计划（2015-2017）》，构建电子商务发展的政策和市场环境，打造有贵州特色的电子商务产业和创新模式，促进电子商务发展与贵州省五大新兴产业深度融合，到2017年底，贵州电子商务发展“百千万工程”基本完成，电子商务生态圈基本形成。
3 大数据为农村电子商务带来机遇与挑战
在数据时代，人类的活动基本上是基于数据的活动。而电子商务企业之间的竞争从本质上来讲是大数据的竞争，谁能获得和运用好大数据谁将能在数据时代占有先机。电商平台所产生的数据量巨大以及收集到的信息具有真实性、精确性和指向性。因此，大数据在电商行业中的应用具有先天优势。
3.1 大数据为农村电子商务发展带来的机遇
3.1.1 农村电商企业通过大数据应用创新商业模式 随着互联网的快速发展，农村电子商务活动已经改变了农村传统的商业活动方式，这也是商业营销的另一种新模式，数据服务的变革是大数据未来发展的重要趋势。农村电商企业通过挖掘和分析消费数据来制作具有个性化、精准化和智能化的营销策略，建立一种比现有营销广告和产品推广策略更为高效新商业模式。农村电商企业可以应用大数据来很好的掌握客户需求，寻找更多的切入点来开发新产品和新服务，同时这也是增加农村电商企业收益的有效途径和方法。
3.1.2 农村电商企业通过大数据推送精准营销信息 农村电商企业通过运用大数据收集、整理、分析客户可以更好的掌握客户信息，以便制定具有针对性的营销策略，从而提高营销活动效率和降低营销成本。利用大数据精准营销模式可以帮助农村电商企业降低成本，找到更大的利润空间。农村电商企业利用大数据对消费者的地区、购买习惯、收入水平等方面的资料进行收集、对不同类型的消费者进行细化，同时对消费者的浏览记录以及购买信息进行数据挖掘，找出商品营销过程中的规律，这将有利用增强电商企业的核心竞争力。
3.2 大数据在电商企业与贵州农村电商活动中的应用
3.2.1 大数据在ZARA中的应用 ZARA是美国的一家服饰生产销售企业，ZARA平均每件服饰价格只有LV的四分之一。但是，打开这两年的财务报表，ZARA税前毛利率比LVMH集团要高出23.6%。
当有客户像ZARA店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”等细微未节的细项时，店员都会记录下来并反映到ZARA内部全球资讯网络平台，每天至少有两次传递资讯给总部设计人员，由总部通过数据汇总后做出决策传达到生产线，改进产品样式。
收集和分析海量的顾客意见做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。同时，根据电话和电脑数据，ZARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。
不仅收集客户意见给生产端，让决策者精准找出目标市场；也对消费都提供更准确的时尚信息，双都能享受大数据带来的好处。分析师预估，网络营销客至少提升ZARA总营销额的10%左右。
3.2.2 贵州淘宝生态城 贵州淘宝生态城是基于大数据产业而建立起来的大型电业产业城，该生态城不是单一的电子商务，而是线上线下共存的新型淘宝商家。通过整合分析线上、线下销售数据，为商户提供有价值的二次数据，比如什么商品销量好、如何把握季节性来推广农产品、消费者更倾向于选择什么样品牌的农产品等。商品可以通过提供的数据制定有针对性的营销策略、不断创新商业模式以及开发新的商品。
同时，物流园区可以通过获得的数据，对每一个物流中心进行精细化的管理，对仓储空间以及配送路线进行精准计算，降低了物流仓储和运输成本以及能为消费者提供精准及时的服务。
3.3 大数据为农村电子商务发展带来的挑战
3.3.1 商务数据的保密性和安全性 传统的商业活动是基于现实场景完成交易，文件和票据的传递、信息交换以及资金往来等仅发生在交易双方之间，需要经过的中间环节很少，第三方很难接触和获取交易双方的商业信息，所以发生商业信息被窃取和泄漏的概率很低。然而电子商务的交易是基于互联网虚拟的现实场景，交易双方的文件和票据传递、信息交换以及资金往来等都是通过互联网进行传输，交易双方数据极容易被窃取和篡改，这将给交易双方带来难以估计的后果。大数据处理技术在应对信息安全时进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。
3.3.2 海量数据挖掘和分析 农村电商企业利用大数据挖掘数据的过程中通常要在大量的数据中提取有价值的信息，这体现出了大数据价值密度低的特征。这些数据中一部分是用来分析和预测消费的购买行为和购买习惯，来制定有针对性的营销方案。另一部分数据是用来研究未来农村电商的发展方向提供科学依据。
农村电商企业利用大数据的主要问题是在数据的挖掘和处理上，海量的数据为农村电商企业分析数据增加了难度。从事农村电商企业的人员，缺少发展电子商务大数据的经验和技术，这必定会影响农村电商企业的发展状大。而当前人才和技术的缺失恰恰是农村电商企业发展中面临的首要挑战。
4 结论
