利用卫星种地,用大数据+人工智能,上天入地,撬动10000亿农业市场


去年人类围棋大师李世石人工智能程序“阿尔法狗”围棋大战,以人类失败告终引起了人工智能的大讨论,在中国最强大脑节目中,人类的顶级大脑们与百度的人工智能“小度”多轮大战,也以人类失败告终,这也告示着在逻辑的世界,人类与人类创造的人工智能的差距将会以指数级增长,人工智能的深度学习将会影响生活的各个方面,包括农业的各个领域,而且这不是未来,是现在。


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一块地,种什么,怎么种?何时浇水施肥,何时收割,产量多寡……?播下第一粒种子前,你全能提前知晓。

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多源的卫星遥感数据,全面实时的监测


张弓,佳格数据创始人兼CEO。前美国国家航空航天局(NASA)艾姆斯研究中心科学家。2008年,张弓还在美国NASA实习,利用卫星遥感数据,监测地表作物的生长情况,当时的Google Map刚做时,他还挺不屑一顾,认为他们处理大规模地图数据的能力,可能只有NASA的百分之几不到。没想到2~3年之后,张弓发现,Google的数据处理能力已是NASA的10倍,NASA是线性增长,Google是指数增长,这让他意识到任何技术转为商业应用的价值,商业的应用才能促进技术更好的发展。


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农业部统计数据显示,截至 2016 年 6 月底,全国承包耕地流转面积达到 4.6 亿亩,超过承包耕地总面积的 1/3,在一些东部沿海地区,流转比例已经超过 1/2。全国经营耕地面积在 50 亩以上的规模经营农户超过 350 万户,家庭农场、农民合作社、农业产业化龙头企业等新型主体数量已经超过 270 万家。随着土地流转的加速,未来3-5年,中国将不可避免的快速走向集约化,大型机械化的大农业生产方式,为中国农业提供精准化的大数据服务,将是未来一个方向,而且这是一个洼地。当时国内还没有一家企业提供这块服务。


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在美国已经没有他的市场,20-30年前已经开始了。回国创业是一个最好的选择,而且再不做就晚了,他拉上了三位在大数据和卫星图像处理的合作伙伴回国创业,回国后即获得风投的青睐,获得经纬中国上千万的天使投资。回国两个月后,他们从东北到华北,穿越了十几个省,在很多省份的农村,除了狗叫,街上几乎没什么人,全都是老弱妇孺,在华南地区,能经常看到大片的农田被荒置,这让这个新创业团队深深的感受到,随着人口结构和城市化的变化,中国的大农业将很快来临。


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开启商业化应用


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让农业从看天吃饭到知天而行,通过两个多月的奔波终于迎来第一位客户。这是一家合作社拥有4000多亩的玉米种植面积,为了服务这家客户,他们调集了全球11颗卫星数据(包括NASA、欧洲、中国的)数据,当然这些数据都是公开的。因为卫星数据的格式、内容、分辨率等原因,需要再进行数据的辨别和融合做成新的数据,然后对数据进行对比和分析,为客户实现查看玉米的分布和生长情况。


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(土壤肥力概况)


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(玉米历史产量)


通过卫星遥感和气象数据分析得到了该地区的土壤肥力状况、历史积温状况等,再结合该地以往农作物的历史产量,得到的各方面农业数据表明玉米是该地适宜种植的作物。

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(玉米出苗信息)


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(玉米长势监控)


在客户的玉米种植之后,通过卫星遥感、气象数据以及无人机等继续监测玉米出苗信息以及长势监控,可以清晰地看到玉米当前的播种密度、熟期、出苗日期、施肥记录以及当前的生长状态。在玉米成长期间提供全方位的农业数据,帮助农户更好地进行作业。


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(病虫害预警)


对于病虫害发病期的预测可以做到3小时更新一次数据,时间周期可以达到15-20天,精确到地块级别。


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(玉米收获管理)


在农作物已经成熟之后,各个地块作物的成熟度的数据将会被显示出来,再结合气象数据可以提醒农户当前作物最好的收割时期。作物收割之后,卫星会继续监测目标区域,包括土地的翻整、养护等,以获取全面的种植区域农业信息,为目标区域的下一次农作物种植提供更加详细的农业数据。


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当然中国农业分布广、品种多、差异性极大,中美农业耕地差异(上图为中国,下图为美国),仅仅只是实现这些功能根本无法实现客户的满意,不同的品种和种植情况对于大数据的要求不一样,比如:预测产量、内部管理、未来的天气预测、土地等级测量等。


(佳格利用AI识别菠萝数量)


佳格利用卫星遥感可以达到 0.5m的观测精度,能清楚地看到农田田埂,甚至可以清晰地看到农作物的叶面大小以及叶面变化。


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(左图为卫星原图;右图为佳格通过计算识别后的地块图)


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(作物种类识别)


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(自动提取大棚数量)


为了帮助客户更好的实现内部管理,针对此,张弓他们逐一添加功能模块,比如后台管理功能,系统由客户自动设置账号分级和权限。由此,每块地由谁管,长得好不好,产量如何管理者一目了然。为了帮客户实现土地监测功能,他们调出了过去五年的卫星监测数据,来分析土地的质量,一块地过去种了什么,好不好,只有村里人知道,外来承包土地的人是不知道的,只要把过去的土地种植数据整合分析,也能得出结论。

 

通过玉米客户的成功他们在东北拥有了第一位标杆客户,在单个品类有了标杆客户后,其它客户便多了信任,后期推广会容易很多,随后又拿下了某马铃薯种植公司,种植面积百万亩,现在张弓的团队已由8人发展到50多人,80%是技术人员。未来,基于算法搭建的生产力评估模型和风险评估模型,佳格还将进军农业保险和农业贷款评估等金融服务领域,为农人解决资金困境。


农业数据的价值有多大?


农业数据预计每年能给美国带来,200-250亿美元的收入机会,如果越来越多的种植者采用精准农业和其他现代农业技术,这其中隐藏的数据价值将更加庞大。


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为什么美国大宗农产品价格比中国低?


以玉米种植为例,在玉米种植中美国一般利用这四项技术:

产量分布图(yield mapping):产量分布图监测某个具体位置的作物产量,同时记录种植过程中的作物生长条件。


土壤制图(soil mapping):土壤制图通过GPS定位技术,提供与土壤相关的作物生长条件信息,通常包括氮、磷、钾含量,但是土壤类型和微量元素也可以囊括,这两项技术常被农场主采用,同时农资的生产商和海关服务商也会使用来提供种植建议和决策。


自动化农机驾驶(auto-guidance machinery steering):自动化农机驾驶,顾名思义就是通过GPS导航来确定农田的边界和作业路线


田间变量实施技术(variable rate technologies, VRT):在掌握产量或者土壤养分的信息后,VRT驱动的农机设备可以在不同的区域,以不同的速率来播种或者喷洒不同数量的种子、化肥等,是美国农民使用最普遍的精准农业技术手段,这四项技术的使用对成本有什么影响?


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以每公顷的玉米为单位,产量分布图减少约25美元的成本投入,土壤制图减少13.45美元,自动农机驾驶减少15美元,如果使用VRT和产量图结合,则减少22美元,使用VRT和土壤图结合,则减少约21美元。将四项技术合并起来使用,每公顷则最多可节省约53.5美元。这意味着什么呢,如果看一下玉米的种植成本,根据USDA统计,美国玉米种植的全国平均种植成本是每公顷286.41美元,那么,这意味着,节省了近18.7%的成本,这在利润空间很小的主粮作物来说已经是非常可观了。


当然这仅仅只是一个开始


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