大数据时代的农情监测与预警

被引:43
作者
吴炳方
张淼
曾红伟
张鑫
闫娜娜
蒙继华
机构
[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
基金
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
大数据; 农情监测与预警; 数据挖掘; 云服务; 众源地理数据;
D O I
暂无
中图分类号
S127 [遥感技术在农业上的应用]; TP311.13 [];
学科分类号
082804 ; 1201 ;
摘要
农情信息是世界粮农组织、各国政府、粮食贸易企业以及农场管理迫切需要掌握的信息。大数据时代的农情监测与预警正在由模型驱动向数据驱动转变,大数据正逐渐成为监测与预警的核心驱动力。伴随着农情监测与预警大数据的爆炸式增长,大数据与云计算技术的发展为农情监测与预警提供了全新的技术手段。2013年以来,全球农情遥感速报系统(CropWatch)已逐步引入聚类分析、时间序列分析、关联分析、时空变化异常诊断等大数据分析方法,并应用于业务化运行的农情监测与预警中。大数据技术提升了CropWatch的数据挖掘能力,对CropWatch农情监测与预警时空尺度的拓展以及农情监测内容的精细化起到推动作用,促进了面向需求的CropWatch农情信息与预警精准云服务的发展,促成了大数据时代CropWatch农情监测与预警技术体系的升级。未来,大数据时代的农情监测与预警将逐渐向全自动化监测、实时化精准农业管理与智能化信息服务方向发展;通过众源采集技术高效低廉的获取农情观测大数据将成为未来的发展趋势;大数据技术跨领域数据挖掘的能力,使得丰富多元化的跨界信息服务将成为大数据时代农情监测与预警的主流发展方向。大数据时代的CropWatch正在向基于大数据的农情监测与预警系统全速迈进。
引用
收藏
页码:1027 / 1037
页数:11
相关论文
共 55 条
[1]   展望大数据时代的地球空间信息学 [J].
李德仁 .
测绘学报, 2016, 45 (04) :379-384
[2]   农业大数据及其应用展望 [J].
王文生 ;
郭雷风 .
江苏农业科学, 2015, 43 (09) :1-5
[3]   大数据推动农业现代化应用研究 [J].
许世卫 ;
王东杰 ;
李哲敏 .
中国农业科学, 2015, 48 (17) :3429-3438
[4]   未种植耕地动态变化遥感识别——以阿根廷为例 [J].
张淼 ;
吴炳方 ;
于名召 ;
邹文涛 ;
郑阳 .
遥感学报, 2015, 19 (04) :550-559
[5]   农作物长势综合监测——以印度为例 [J].
邹文涛 ;
吴炳方 ;
张淼 ;
郑阳 .
遥感学报, 2015, 19 (04) :539-549
[6]   农情遥感监测云服务平台建设框架 [J].
李中元 ;
吴炳方 ;
GOMMES René ;
张淼 ;
陈波 .
遥感学报, 2015, 19 (04) :578-585
[7]   灌溉区与雨养区作物长势差异比较分析——以美国内布拉斯加为例 [J].
曾红伟 ;
吴炳方 ;
邹文涛 ;
闫娜娜 ;
张淼 .
遥感学报, 2015, 19 (04) :560-567
[8]   对地观测大数据处理:挑战与思考 [J].
何国金 ;
王力哲 ;
马艳 ;
张兆明 ;
王桂周 ;
彭燕 ;
龙腾飞 ;
张晓美 .
科学通报, 2015, 60(Z1) (Z1) :470-478
[9]   建设地理信息大数据的思考 [J].
翟永 ;
刘津 .
气象科技进展, 2015, (01) :70-71
[10]   气候变化对中国农业生产的影响研究进展 [J].
郭建平 .
应用气象学报, 2015, 26 (01) :1-11