新闻公告

  • 大数据技术助力新疆棉花生产全产业链升级


    来源:《农业大数据学报》2020年第一期文章《新疆生产建设兵团棉花生产大数据平台建设与探索》


    棉花是世界性的重要经济作物,是关系国计民生的重要战略物资。中国作为世界上最大的棉花生产国,在悠久的植棉历史中积累了丰富的数据资源,形成了具有不同地域特色的棉花生产栽培理论和技术体系。新疆生产建设兵团在农业集约化程度、规模化水平、农机装备发展、现代农业技术应用等方面一直处于中国领先水平,形成了具有地域特色的现代植棉体系。面对兵团棉花生产领域多年来积累的海量数据,如何应用大数据技术进一步提升棉花生产的智能化水平,实现棉花全产业链的健康高效可持续发展,是信息化时代加强和提升兵团屯垦戍边能力的关键问题。


    中国高度重视新疆棉花生产工作,在中华人民共和国国家发展和改革委员会、新疆生产建设兵团发展和改革委员会、新疆生产建设兵团农业农村局的大力支持下,依托石河子大学农学院、新疆生产建设兵团绿洲生态农业省部共建国家重点实验室、兵团农业大数据国家地方联合工程研究中心和兵团农业大数据实验室,联合中科院遥感所、中国农业机械研究院、中国农业大学、南京森林警察学院等国内知名科研院校和星环科技等大数据企业,共同协作成立了兵团棉花生产农业大数据项目组,在所有单位的努力下,攻坚克难构建了我国首个覆盖棉花生产全产业链的农业大数据平台。


    图1 新疆生产建设兵团棉花生产农业大数据平台总体架构

    (图片来源:吕新)


    图2 新疆棉花大数据综合服务平台

    (图片来源:吕新)


    平台促进了兵团棉花生产农业大数据产、学、研一体发展,针对兵团特有的现代化植棉体系,从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测五个维度出发,基于成熟的大数据存储和分析系统框架,构建了从下到上由数据层、模型层、系统层和应用层组成的我国首个覆盖棉花生产全产业链的单品大数据平台平台可提供以下功能服务:

    (1)棉花生产农业大数据综合管理和共享服务

    (2)棉花生产遥感监测服务

    (3)棉花生产农机作业监控与运维服务

    (4)棉花生产种业生产管理

    (5)棉花生产水、肥、药智能决策服务

    (6)棉花产品质量追溯服务

    (7)棉花市场预警预测服务





    图3 新疆棉花监测和预警平台以及机械化生产

    (图片来源:吕新)

    据新疆农业部门发布的2020年数据显示,新疆棉花机械采摘率已达69.83%,其中北疆95%的棉花是通过机械采摘的。新疆棉花生产早已经实现高度机械化,即使在忙碌的采摘季节,也不需要大量的“采棉工”。


    新疆生产建设兵团棉花生产农业大数据平台经过初步建设,已经在新疆农业资源大数据库建设、棉田农情信息遥感精准监测、棉花各生产环节的智能决策、农机田间作业质量及故障监测与诊断、棉花产品质量追溯和市场预警等方面取得一定的成果,正在积极参与到全疆的棉花生产、管理和决策过程中,为全疆棉花生产的优质、高产、高效提供科学指导。


    全文链接:http://agbigdata.aiijournal.com/CN/10.19788/j.issn.2096-6369.200109

    作者团队:吕新,梁斌,张立福,马富裕,王海江,刘阳春,高攀,张泽,侯彤瑜

    引用格式:吕新,梁斌,张立福,等.新疆生产建设兵团棉花生产大数据平台建设与探索[J].农业大数据学报,2020,02(01):70-78.

    Lv X,Liang B,Zhang L F,et al.Construction of an Agricultural Big DataPlatform for XPCC Cotton Production[J].Journal of Agricultural BigData,2020,02(01):70-78.




    作者简介:

    吕新,博士,石河子大学教授。国务院政府特贴专家, 新世纪优秀人才,全国优秀科技工作者,教育部“长江学者与创新团队发展计划”创新团队带头人。近年来先后主持了国家“十五”科技重大攻关项目、国家973前期研究项目、“863计划”等国家级项目21项,省部级课题27项;荣获国家科技进步二等奖2项,省部级一等奖10项,二等奖9项,其他各类科技奖励20余项。2005年入选国家新世纪优秀人才,2007年获批国务院特贴专家,2008年石河子大学首批“拔尖人才”,2010年获得“全国优秀科技工作者”,2013年入选国家教育部创新团队,2014年获得“兵团特聘专家”和“自治区突出贡献专家”称号,2016年获“兵团屯垦戍边劳动奖章”,2017年获科学中国人(2016)年度人物。多年从事科学研究和管理工作,主要从事农业遥感、农业大数据、智慧农业研究与应用工作。


    注明:转载请联系 agbigdata@caas.cn 授权


  • 发布日期:2021-03-29 浏览: 942