基于众包的农业大数据采集平台构建.doc

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1、江苏农业科学 2018 年第 46 卷第 5 期 191 顾戈琦，李 瑾 基于众包的农业大数据采集平台构建 J 江苏农业科学， 2018， 46（ 5 ） ： 191 194 doi： 10 15889 /j issn 1002 1302 2018 05 051 基 于 众 包 的 农 业 大 数 据 采集 平 台 构 建 顾戈琦，李 瑾 （ 北京农业信息技术研究中心 /国家农业信息化工程技术研究中心 /农业部农业信息技术重点实验室 / 北京市农业物联网工程技术研究中心 北京， 100097） 摘要： 众包可以将非特定社会大众引入到农业大数据 采集中，能有效 扩充数据采 集队伍，扩大数据 采集

2、范围 。介 绍 了众包及农业大数据采集的内涵 针对参与众包大数据采集的 农户 农场， 、 、农企的特性进行分析 并建立数据采集 平， 台运 行机制，设计平台多种数据接入、数据源质量评级、数据隐私分级等 功能，分析众包农业大数据采集平台对现有 农 业数 据采集工作的优势 为农业大数据的采集工作进一步提升助力， 。 关键词： 众包； 农业； 大数据； 数据采集； 平台构建 中图分类号： S126 文献标志码： A 文章编 号： 1002 1302（ 2018） 05 0191 03 众包即为打破原有 体制限制，将原来 须由系统 内部工作 人员将完整的任务置于 开放平台上，使 非特定的社 会大众可

3、以根据自己的能力选择 适合自己的 采集任务，而不 须成为发 布任务的单位中的一员 。现 阶段，采集农 业大数 据多依 托特定的政府部门 企事业单 位建立有独 立的数据 采集团队、 进行特定农业数据的采集，采集到的数据部分进 行公开分享， 部分留于系统内部使用，这种采集方式具有采集成本高、采集 队伍管理难度大等问题。众包农业大数据采集平台能打破不 同单位间体系，将原来以特定 体系为核心 的任务完 成方式转 化成以特定任务为核心 的网络化社 会生产，只要具 备数据采 集能力的社会大众都可 以参与农业 大数据采 集工作中，有效 地扩充了数据 采集 队伍，扩 大了 数据 采集 覆盖 范围 ，同 时，应

4、用先进的大数据技术 能有效减少在采集众包数据中产， 生的误差，在保证数据采 集质量的前提下，降低采集成 本、扩 大采集范围。 1 众包及农业大数据采集 众包别称网络化社 会生产，是指把过去 由员工执 行的工 作任务，以自由、自愿的形式外包 给非特定大众网络的 做法， 具有生产成本低 联动潜在生产资源、 、生产效率高以及满足用 户个性化需求等优势 。众包 具有组织 开放性，众 包发布 者将公开发布需求，参与者不受组织边界的限制，无论是否属 于发布者的组织 都可以参与解决众包问题， ，组织可以借助外 部资源解决内部问题； 众包具有地域分散性，众包发布者与参 与者不受地理 位置的限制，均可以通过信息

5、技术手段沟通、讨 论、解决问题，具有明显 的个体分布 特点 ； 众包具 有参与自 收稿日期： 2016 10 18 基金项目： 北京农林科学院创新 能力建设 专项； 工 程院咨询 课题（ 编 号： 2016 ZD 03 04 ） ； 北 京 市自 然科 学基 金面 上项 目 （ 编号： 9162006） 。 作者简介 顾戈琦： （ 1988） ，男，江苏泰兴人 硕士 助理研究员 研究， ， ， 方向为农业农村信息化。 E mail： gugeqi qq com。 通信作 者： 李 瑾，博 士，研 究 员，研 究 方 向 为 农 业农 村 信 息 化。 E mail： lij nercita o

6、rg cn。 主性，参与 者根据 自己的 能力自主 选择合 适的众 包需求，用 “由下至上 ”的需求匹 配模式代 替 “由 上至下 ”的任务 布置模 式，大幅度提高了团队能力和任务需求的匹配程度。 最早于 1980 年由著名 未来 学家阿 尔文 托夫勒 提出大 数据的概念 ，直到 2008 年以后，大数 据的概念 才逐步被 认可，并被政府、企业以及学术界所广泛传播 。大数据有 5 个主要技术特点，可总结为 5V 特征： （ 1） 大体 量（ volume） ，即 可从数 百 太 字 节 （ terabyte，简 称 TB） 到 数 十 数 百 拍 字 节 （ petabytes，简 称 PB）

7、 、甚 至艾 字 节（ exabytes，简 称 EB） 的规 模； （ 2） 多样性（ variety） ，即大 数据包括各 种格 式和 形态的数 据； （ 3） 时效性（ velocity） ，即很多大数据需要在一定的时间限 度下得到及时处理； （ 4） 准确性（ veracity） ，即处理结果要保证 一定的准确性； （ 5） 大价值（ value） ，即大数据包含很多深度的 价值，大数据分析挖掘和 利用将 带来巨 大的商业 价值 。 农业大数据是 指大数据技术、理念、思维在农业领域的 应用， 利用智慧化、智能化、网络化的现代信息技术，为农业生产、流 通、消费过程服务 。农业大 数据首

8、先要解 决的问 题就是 数据采集 ，只有采集到海量、多样、及时、准确的数据，农业大 数据才能发掘出数据中的价值，更好地为农村农业发展、农业 经济转型升级服务 。 2 农业大数据众包采集平台模式设计 2 1 平台众包对象 2 1 1 农户 农户受限于自身技术水平，应用数据指导生产 的能力较弱，但因其具有人 数众多、时间相对充裕、生产经验 较为丰富 收入偏低等特点 在众包农业大数据采集中可以作、 ， 为广泛的数据采 集源。农 户利 用闲散 时间 上传相 关数 据信 息，并结合其丰富的生产经验 对数据的准确 定期进行人工审， 查，同时，由于其收入偏低，数据采集费用也相对较低。 2 1 2 合作社 农

9、业合作社 具有一定的 规模及资金 实力和 技术能力，每天都会产生大 量生产、销售数据，如对这些数据 进行汇总分析可产 生巨大的价 值。同时，合作社具有 初步应 用数据能力但大多没有 专业的数据 分析人员，无法 针对数据 进行深入分析进而指导 生产，但可以通过 数据共享交 换数据 1 2 2 3 4 7 8 192 江苏农业科学 2018 年第 46 卷第 5 期 服务的方式，使合作社参与到众包农业大数据采集中。 2 1 3 农 业企业 农业企 业是指围绕农业生产、流通、消费 各环节提供增值服务的企业，其生产经营具有较强的专业性。 企业内部大多建有信息 管理系统，具有一 定的数据 意识和数 据分

10、析能力，数据对于企业生产经营效率提升较为显著，故其 使用数据的意愿较为强烈。在众 包农业大数 据采集中，一方 面可以将企业信息系统 中的数据进 行脱敏采 集 交 换对应的， 数据，另一 方面可以让企业支付一定的费用，获取其需要的目 标数据。 2 2 平台机制 2 2 1 多 源采集机制 平 台集合农业合作社、农业企业、个 体农户等多种采 集主体，通过传感器直采、信息系统接 入 农、 户手机上报等多 种采集方式，采集生产环境、生命信息、农田 变量信息 农产品市场经济等多种类型的数据、 ，广泛采集农业 相关数据 实现多来源 多类型数据的全覆盖， 、 。 2 2 2 多重校验机制 平 台采用多重校验

11、机制，不同质量级 别的数据源对应不同的 数据检验方 法 评 级低的数 据源须进， 行多次、多种校验。不同来源 的数据通过 智能算法 进行交叉 校验，对于部分质量不达 标的数据会 进行二次人 工审核。在 使用数据的过程 中 用户 也可以对数据进行审 查 如有 误 可， ， ， 提交纠错，实现多层次、多方法的数据校验。 2 2 3 用户激励机制 平台可根据用户采集数据的数 量 质、 量、时 效性等特征，将用户采集的数据 统一转化成数据分，用 户可以使用自己的数据 分交换平台 上的原始数 据、数据分析 报告等数据服务或者直 接交换现金，使不 同的数据采 集用户 都可以在平台上获取有效激励。 2 3

12、平台设计思路 众包农业大数据采集 平台利用 众包的思想，转变 数据采 集工作思路与采集人员 队伍建设，将传统 的独立成体 系的数 据采集队伍打散 将普通社会 大众纳入到 农业大数据 采集队， 伍中，每一个普通社会大众利 用闲散时间 就可自主参 与农业 大数据采集工作，平台利用大数据技术进行交叉校验、结合人 工数据检验 可以有效保证数据质量， ，数据需求方也可根据自 身需求 发布数 据采集 任务，减少 自建数据 采集队 伍的成 本。 这样既可以扩大数据采集范围 又可以降低数据采集成本 能， ， 有效地提高农业大数据采集效率。 3 平台功能设计 3 1 系统接入功能 政府机关 科研单位 农业企业及

13、部分农业合作社多已建、 、 有管理信息系统，这些信 息系统覆盖气象、农产品市场 价格、 生产环境、土肥配方等领域，包含从政府宏观层面到企业微观 层面的信息 但由于功能设计 应用 技术 数据结构等原因 系， 、 、 ， 统与系统之间的数据相互孤立，平台通过建立通用开放接口， 连通多种类型信息系统接 入数据，数据源 可根据接入 数据的 质量与数量获取相应的金钱收入或交换对应的数据服务。 3 2 物联网设施数据直采功能 无线射频识别（ radio frequency identification，简 称 RFID ） 技术、空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器等物联网设施在 农业领域应用逐渐 深入，采

14、 集到海量生产环境、物流、产品 溯 源等信息 平台建有物联网数据 采集模块 直接接入物 联网信， 息采集硬件设备，直接读取硬件设备采集的多种信息，减少信 息采集中间环节，减少物联 网设施安装、软件系统构建成 本。 同时，数据源可根据接入数据的 质量与数量 获取相应 的金钱 收入或交换对应的数据服务。 3 3 数据人工直采功能 在农业生产各个环节 中，很多 数据的采 集还须依赖 人工 进行 现阶段采集手段多为人工记录， ，然后统一上传到特定的 信息系统中，部分地区还使用原始的人工纸笔记录，逐 级上报 的信息采集手段，平台建有移动信息采集端，可以安装到信息 采集人员的手机上，也可以适配移动扫码枪

15、移动电子秤等移、 动信息采集端，及时、完整地将采集到 的信息汇集到平台 中， 减少时间延误和上报过程中的误差。人工直采信息员可以是 企业、政府 等有组织的信息员，也可以是 普通个人用户，可以 在私人手机上安装信息采 集端上传数 据，根 据接入数 据的质 量与数量获取相应的金钱收入或交换对应的数据服务。 3 4 网络数据抓取功能 互联网包含海量数据 很多与农业直接相关的数据 如农， ， 产品价格 农产品供需 气象 政策法规等数据 还有很多与农、 、 、 ， 业间接相关数据，例如宏观经济、市民生活、交通物流等数据， 在大数据技术支持下，间接数据 可以作为直 接数据应 用的有 力补充，提高数据应用效

16、果。平台建有互联网数据爬虫，广泛 采集互联网农业直接相关 和间接相关 的各类数 据，构 建农业 综合数据库。 3 5 数据源质量评级功能 根据数据源的获取方 式 接 入渠道、 ，对数据源 进行分 级， 如是物联网设施直采 数据，政府、科研单位、知名企业、大型农 场信息系统接入数据以及有组织的人工直采数据，评级较高， 进行简单清洗统一结构即可接入平台 网络抓取数据 零散的； 、 人工上报数据、小型信息化水平 较低单位的 信息系统接 入数 据，则评级 较低 须进 行数据清洗校验接 入平台， ，同时保留原 始数据供用户深入分析。高级别的数据可以减少数据清洗校 验的环节，提高数据采集的时效 性，同时，

17、用户也可 以参考评 级分类 选择适合自己的数据， 。 3 6 数据隐私评级功能 数据具有隐私性，部分隐私程 度高的数据 只能供给 特定 用户使用 例如部分政府数据只能供给特定的研究机构使用， ， 部分企业数据也无法做到完全公开。平台提供数据隐私评级 功能 数据提供方可以在接入平台的时候 选择自己的数据隐， ， 私评级，保护自己的数据权益，这样才能让更多的数据源接入 采集平台。 3 7 数据智能清洗汇总功能 将数据采集到大 数据平台之后须进行简单的清洗，首先剔 除格式错误 乱码数据等形式错误 然后针对异 源同类数据进、 ， 行校验，如来源不同的同类数据出现不同，则标 注数据存入异 常数据库中，再

18、将异源同类数据进行合并汇总，减少数据重复。 3 8 数据人工纠错功能 受限于现阶段的数据清洗技术单纯的计算机无法高效准 确地清洗所有数据，平台同时开放人工数据审核功能 用户可， 以根据自己的特点申请分 级审核资格，在获 取分级审 核资格 之后，针对 目标数据进行人工审 核，可根 据审核工作量、审核 挑出 的错误数，获取相应收入。 江苏农业科学 2018 年第 46 卷第 5 期 193 3 9 数据订单悬赏功能 ， 存在的系统性错误，剔除异源同类型数据中存在的错误，可以 。 虽然大数据采集平 台广泛采集 各类农业数 据 但 部分数 据无法满足需求，用户可以根 据自己的数 据需求进 行订单化 数

19、据悬赏 鼓励其他数据源分享数据， ，鼓励个人用户积极参与 数据采集工作，既可省去自建数据采集队伍的高昂成本，也可 获取急需的重要数据。 3 10 数据交易功能 数据拥有方可以将自有数据放在大数据采集平台上进行 交易。 4 平台优势 4 1 众包数据采集体系 现有的数据采集体系大多为政府、科研单位、企业等为自 身目标建立的完整的数 据采集系统，数据 采集人员 多为该单 位雇佣人员，同时，由于体系限制，特定系统工 作人员只能采 集该 系统所需数据，大多数数 据采集人员 的工作量 远没有达 到饱和状态 导致了数据采集队伍重叠， ，数据采集能力浪费等 问题。基于众包的原理，众包 农业大数据 采集平台打

20、 破原有 建立的完整数据采集队 伍进行数据 采集的模式，汇 集社会各 界力量 使每个具有数据采集 能力的人都 可以参与到 数据采， 集工作中，以数据采集目标为核心进行数据采集工作。 4 2 多类型海量数据采集 现有数据多分散地存储于不同的信息系统、数据库中，由 于部门限制、商业利益等原因不能完整有效的公开 ，在原始数 据的基础上部分公开数据进行了数据整合 处理之后的数据， ， 很多宝贵的细节信息会丢失，导致深入分析的价值大幅降低。 通过开放信息系统接口 的方式，众包农业 大数据采 集平台使 现存于各个信息系统、数据库的数据能够便捷、广泛地汇集到 平台中，通过物联网设备直采、人工采集数据直采功能

21、，快速、 高效地将原始数据采集到平台中 保留丰富的原始数据细节， 。 4 3 多层级分类保护数据隐私 现有数据采集平台无法根据数据的隐私程度进行数据隐 私分类 ，但许多政府、企业单位的数 据由于数据隐私性、数据 敏感性等多种原因无法 对全部使用 者开放，由于无 法控制数 据传播和使用范围，这些 单位选择了 完全不开放 数据。平台 提供数据隐私评级功能，允许 数据发布者 选择数据分 享隐私 级别，使用户可以选择数据分享的受众范围，使部分具有机密 性的数据只能被部分用户访问、使用，最大限度的保护数据源 的隐私，使 更多的 政府、企业愿 意将自 己的数 据在平台 上分 享。同时 通过数据源分级的机制

22、 用户可以自行甄别数据源， ， 的质量， 信息分析能力强的用 户可以选择 原始数据进 行深度 分析，使信息分析能力弱的用 户可以选择 经过初步处 理的数 据应用 以满足不同人群的需求， 。 4 4 多源数据交叉验证 平台在采集端进行广 泛的数据 接入 不 仅可以接 入现有， 数据库 信息系统中进行初步加工的数据、 ，还可以直接接入物 联网设施、人工直接采集的数据，这些数据不仅存在数据结构 不同、采集误差、传输误差等系统问题，还由于 众包数据采集 队伍构成人员复杂、数据 采集水平高低等导致的采集专业性、 采集连续性等人员 问题。平台通 过数据挖据、人工智 能等技 术进行数据交叉验证、补全 可以有

23、效减少单一数据采集系统， 减少众包采集人员采集到的数据误差 4 5 数据质量人工校验 平台不仅通过数据挖 掘 人 工智能等计 算机技术进 行自、 动化交叉验证，还开放了人工数据验证功能，具有一定数据识 别能力的人可以在平台上 申请人工 数据校验资 格，具 有数据 校验资格后 利用空闲时间进行数据人工查错 如果找到错误， ， 数据并进 行有效更正，即可获得查错奖励，这样在数据校验层 面上也利用众包的思想汇 集社会各 界力量，用人工的 方式进 行数据校验可以发现机器无法发现的更为细致的数据错误。 4 6 定制化数据采集 现阶段，数据使用方大多只 能在现有的 数据中选择 自己 需要的数据进行使用，对

24、于没有现成数据的情况，如果实力雄 厚可以自建数据采集队伍，定向采集目标数据 但对大多数用， 户来说，无法建立自己的数据采集队伍，只能通过估算等方式 获取近似数据。众包农业大数据采集平台具有定制化数据采 集功能，数据需求方可以根据自 己的需求 按 照数据采 集的难 度、数量、频率等标 准发布数据采集任 务，数据 采集者可以领 取任务进行数据采集工作，这 样数据需求 方只须专注 于自己 的数据需求而不用再为此 建立一支 数据采集队 伍，相 应的数 据获取成本也会大幅度降低。 5 总结 应用农业大数据对农业生产效率提高具有重要价值和意 义，大数据得以有效应用的前提 就是广泛 采集多源多 类型的 农业

25、数据。传统的农业 数据采集系 统多有部 门限制，采集队 伍管理难度大、数据采集成本高，限制了农业数据采集的广泛 性和普遍性 众包农业大数据采 集平台结 合互 联网领 域应用， 广泛的众包思想，将普通的社会大众都转化成数据采集员、数 据质量校验员 有效地扩充了数据采集员队伍 扩大了数据采， ， 集覆盖范围，降低了数据采集的成本，为农业大数据的深度应 用打下坚实的数据基础。 参考文献： 1魏拴成 众包的理念以及我国企业众包商业 模式设计 J 技术 经济与管理研究， 2010 （ 1） ： 36 39 2赵景明，时永梅 图书馆 众包模式 的理论与 实践研究 J 图书 馆理论与实践， 2011 （ 8

26、） ： 12 13 3刘文 华，阮 值华 众包： 让消 费者 参 与创 新 J 经营 与 管理， 2009（ 7 ） ： 67 69 4 Jonassen D H Learning to solve problems： an instructional design guide M New york： John Wiley and Sons， 2004 5 Terwiesch C， Xu Y Innovation contests， open innovation， and multiagent problem solving J Management Science， 2008 ， 54 （

27、 9） ： 1529 1543 6 Trompette P， Chanal V， Pelissier C Crowdsourcing as a way to access external knowledge for innovation C / /24 th EGOS Colloquium， Amsterdam， 2008 ： 1 29 7 Whitla P Crowdsourcing and its application in marketing activities J Contemporary Management Research， 2009 ， 5（ 1） ： 15 28 8 G

28、uido J，英介鈴木 Inside Ciscos search for the next big idea J Harvard Business Review， 2010， 35（ 4 ） ： 64 71 194 江苏农业科学 2018 年第 46 卷第 5 期 苏玉宁，姜 艺，陈贺胜，等 基于 Ontology 的农业科学领域知识库构建 J 江苏农业科学， 2018， 46 （ 5） ： 194 198 doi： 10 15889 /j issn 1002 1302 2018 05 052 基 于 Ontology 的 农 业 科 学 领 域知 识 库 构 建 ， ， ， 苏玉宁 姜 艺

29、陈贺胜 朱俊武 （ 1 扬州大学农学院，江苏扬州 225000； 2 扬州大学信息工程学院，江苏扬州 225009 ； 3 扬州大学物理科学与技术学院，江苏扬州 225002） 摘要 ： 本体（ ontology） 的 概念起源于哲学领域 在农业信息检索领域中， ，由于本体可用以解决知识概念 表示和知 识 组 织体系方面的问题，因此本体概念引起了农学界专家的 高度关注。发 达国家在农 业科学领 域已经建成 一些很成 熟 的 领域本体库 并得到了实际应用， ，为加快这方面的工作，我国 在 “十 一五 ”计划 中，将开展以 网络农 业信息 资源组 织 为主 的农业本体构建技 术研究列入其中，因此，

30、农业本体研究是响 应国家号 召，大力 发展和提 高我国农业 技术和服 务 水平的 重要措施。以农业科学领域中的油料作物 油菜为主要 对象，构建农业领 域本体知识 库。首先在 中文科 技 期刊全文数据库中检索包含油菜的论文题目作为基本语料，然后 对检索 到的题 目利用汉 语词法 分析系 统（ institute of computing technology ， Chinese lexical analysis system，简称 ICTCLAS） 进行分词分割，按词频出现频率筛选农 业科学领 域 的关 键词语并进行定义和细化，最后利用 Protg 软件构建农业科学领域知识库。构建简单的农业科学

31、 领域本体库 模 型 ，目的是为农业领域实现网络信息快速检索和提高农业信息共享水平打下坚实基础 ，同时为开展以农业本体服务 为 目的 的农业本体论研究与应用作初步探索。 关键词 本体 ： ； 农业科学 油菜； ； 汉语词法分析系统（ ICTCLAS） ； 中图法 中图分类号： S126 文献标志码： A 文章编号： 1002 1302（ 2018） 05 0194 05 本体（ ontology） 的概念起源于哲 学领域 ， 20 世 纪 90 年 1 1 关键词语的来源 代以来，本体的概念被逐步引入人工智能、图书情报和知识工 程等领域。由于本体通过对词语的严格定义和词之间的关系 来确定词汇的

32、精确含义，因此 用本体建立 的词汇模 型可以让 机器理解 Web 页面的语义 可 以解决语义层次上， Web 信息共 享和交换，因 此在 语义 Web 中，本 体具 有非 常重 要 的地 位。 在农业信息检索领域中，由于 本体可用以 解决知识 概念表示 和知识组织体系方面的 问题，因此本体概 念引起了 农学界专 家的高度关注。在农业 科学领域，发达国 家已经建 成一些很 成熟的领域本体并使其得到了实际应用。为加快这方面的工 作，我国在 “十一五 ”计划中，将 开展以 网络农业 信息资 源组 织为主的农业本体构建技术 研究列入其 中。因此，农业本体 研究是响应国家 号召，大力发 展和提高我 国农

33、业技 术和服务 水平的重要措施。 1 农业科学领域关键词语的获得 收稿日期： 2016 10 11 基金 项 目： 江 苏 高 校 品 牌 专 业 建 设 工 程 一 期 项 目 （ 编 号： PPZY2015 A060 ） 作者简介 苏玉宁： （ 1975） ，女，陕西宝鸡人 硕士研究生 馆员 研究， ， ， 方向为计算机技术。 E mail： ynsu yzu edu cn。 要建立一个农业科学领域本体库 （ 或知识库） ， 这样做的 目的是为实现农 业信息 知识 Web 页面自由 检索。领 域本体 库必须描述关键概念以及概念 与概念之 间的关系。因 此 建， 立领域本体库的首要工作是列举

34、出农业科学领域中的所有关 键概念。农业科学领域 知识十分 庞大，为 保证建立 的本体库 在检索时的查全率与查 准率比较理 想 领 域本体创 建就要尽， 量包括本领域中尽可能 多地概念，尽可能 多的把本 领域中一 些重要概念都包括进去，只有 这样才能建 立起一个 实际可用 的农业科学领域 本体 库。因此，本 体概念 的选 择至 关重 要。 为了使 本研究选择的概念具有代表性、说服力，本研究采用的 关键词语均来自网络中 文科技期刊 全文数据 库 这 是由于科， 技期刊中的论文大多数 为本领域专 家的研究 成果，他们对本 领域的概念比较熟悉和 了解，也是本领域 专业术语 的解释者 和本领域未来发展局

35、势的判定者。关键词语是在中文科技期 刊全文数据库中检索 从 1989 年 至 2015 年收录 在农学学 科， 题名或关键字中包含油菜的论文题目。数据库显示共有符合 条件的 19 721 条记录结果，本研究摘录论文题 目中包含油菜 的共 11 242 条记录， 作为建立农业科学领域本 体库的分词对 象。论文题目检索部分结果如表 1 所示。 选择油菜作为检索条件是因为根据骨架法构建本体的流 櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄 9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 2013 ， 25 （ 增刊 1） ： 142 1

36、46 望 J 中国农业科技导报， 2013 ， 15（ 6） ： 63 71 13涂新莉，刘 波，林伟 伟 大数据研 究综述 J 计 算机应用研 10许世卫 农业大数据与农 产品监测 预警 J 中国 农业 科技导 究， 2014 ， 31（ 6） ： 1612 1616 报， 2014 ， 16 （ 5） ： 14 20 14张浩然，李 中良，邹腾飞，等 农 业大数 据综 述 J 计算机科 11王文生 郭雷 风， 农业 大数 据及 其应 用 展望 J 江 苏农 业科 学， 2014 ， 41（ 11A） ： 387 392 学， 2015 ， 43 （ 9） ： 1 5 15郭承坤，刘延忠，陈英 义，等 发展农业 大数据的 主要问题及主 12陶雪娇 胡晓峰 刘， ， 洋 大数据研究综述 J 系 统仿真学报， 要任务 J 安徽农业科学， 2014 ， 42（ 27） ： 9642 9645 1 2 3 2 1