2018年7月1日

技术获取正在引领农业的“数据革命”

贡献:亚历克斯绿色

随着世界人口的增长，缓解粮食生产压力的一个解决方案可能是结合两项技术:卫星数据和机器学习。这两种技术都不是新技术，但它们都在演变成比以前更强大、更普遍的工具。

随着卫星数据变得更容易获取且成本更低，它可以让大多数政府获得仅仅25年前还无法获得的数据。在过去，专家们需要几周或几个月的时间来分析数据并发布报告。现在你可以训练机器学习算法，以前所未有的速度分析数据，并在收到数据后的几个小时内发布数据集和地图。

随着技术的不断成熟和成本壁垒的降低，我们正在进入农业的“数据革命”。

有一些公共数据集是免费的，比如NASA的数据集兰斯和ESA的地球在线．有越来越多的私人公司拥有自己的卫星星座，提供接近实时的数据，例如数字地球，地球而且Satellogic．由于商业实体正在推动当前的太空竞赛，我们正在迅速接近运载火箭和卫星硬件的商品化。

机器学习非常擅长图像处理和分类，这使得它非常适合处理卫星图像。一些私人公司正试图成为数据中介，并正在开发大量数据集和api，以提高可访问性和实用性。农业情报运动的两位领导者是aWhere而且EOS数据分析．本月，他们分别在华盛顿特区(美国)、fhi360的ICTforAg和EOS的亚马逊网络服务公共部门峰会上介绍了他们的工作。

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两家公司都将公共和私人数据集结合起来，并使用机器学习算法来确定作物类型、健康状况、害虫，并按季节监测作物产量。与传统作物监测和报告相比，这些数据集的更新频率要高得多，它们为投入决策提供了关键的见解。

随着成本持续下降，我们将这些技术应用于小农户，他们可以在发展之前确定早期预测因素，以解决粮食安全问题。你可以对干旱、疾病和缺乏投入做出近乎实时的反应，并在农民仍能解决问题时将这些信息传达给他们。与当地政府和非政府组织合作，他们可以提供培训，并利用这些信息来补充和加强当前的农业发展项目。

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这种创新将变得越来越重要。E4C的大多数读开云体育官方者可能都知道世界人口预计将达到多少96亿年到2050年。为了养活90多亿人，我们需要增加粮食产量大约70%．除非我们允许进一步砍伐森林，否则我们将需要大幅提高产量。但我们需要考虑到可持续性来避免侵蚀，土壤退化而且径流污染．当我们达到绿色革命的极限时，我们需要找到新的技术和工艺来弥补粮食生产的巨大赤字。

其中一些工作已经在进行中。农民们正在将物联网设备、无人机图像与卫星数据相结合，以几年前不可能实现的分辨率和频率创建农场的超本地配置文件。精准农业和基于云分析的自动化是农业的未来。随着技术的不断成熟和成本壁垒的降低，我们正在进入数据革命为农业。为了满足未来的需求，我们需要所有这些进步。

标签:农业，大数据，会议更新，ICTD，mfarm