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精確農(nóng)業(yè)的特征范文第1篇

    1.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中信息機(jī)構(gòu)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和進(jìn)化

    人們了解生物生活狀態(tài)及環(huán)境變化等情況是通過(guò)農(nóng)業(yè)生物及環(huán)境信息的采集而來(lái)的,這是實(shí)施人工調(diào)控及管理決策的基本途徑。一般傳統(tǒng)的人工手動(dòng)觀測(cè)方法,難以實(shí)現(xiàn)精確農(nóng)業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)信息的需求,如準(zhǔn)確、大量、及時(shí)、有效等。傳統(tǒng)的信息采集方法如今已逐步被以計(jì)算機(jī)為中心的自動(dòng)信息獲取方法所代替,從而成為農(nóng)業(yè)信息獲取的主要手段。

    農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境信息主要包括農(nóng)作物的需水量、需肥量、生產(chǎn)量、氣候環(huán)境等信息。檢測(cè)這些情況的主要技術(shù)有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、傳感器、微電極、顯微圖像等。目前,對(duì)于精細(xì)農(nóng)業(yè)的實(shí)踐研究國(guó)內(nèi)外已在開(kāi)展,大多數(shù)是從農(nóng)田土壤特性的變異性開(kāi)始研究的,研究的主要內(nèi)容是集中對(duì)一些要素的快速采集方面,如土壤的養(yǎng)分及水分、電導(dǎo)率、土壤PH值、耕作阻力和耕作層深度等要素。對(duì)于土壤養(yǎng)分的快速測(cè)量,目前為止采用的測(cè)量?jī)x器有3類(lèi),分別是基于光電分色等傳統(tǒng)的養(yǎng)分速測(cè)技術(shù)的土壤養(yǎng)分速測(cè)儀;基于近紅外技術(shù)通過(guò)土壤或葉面反射光譜特性直接或者間接進(jìn)行農(nóng)田肥力水平快速評(píng)估的儀器和基于離子選擇場(chǎng)效應(yīng)晶體管集成元件的土壤主要礦物元素含量測(cè)量?jī)x器。

    土壤的重要組成部分是土壤水分。精細(xì)農(nóng)業(yè)中實(shí)施節(jié)水灌溉的基礎(chǔ)是土壤水分的測(cè)量。土壤信息主要包括土壤質(zhì)地、結(jié)構(gòu)、有機(jī)物質(zhì)含量等一系列的參數(shù),這些參數(shù)對(duì)于特定土壤來(lái)說(shuō)是基本固定不變的,一般是不需要測(cè)定多次的。對(duì)于土壤的含水量、含鹽量、含養(yǎng)分量等是需要進(jìn)行多次采集測(cè)定的,因?yàn)檫@些參數(shù)會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化。土壤水鹽的電磁測(cè)定是基于土壤的節(jié)點(diǎn)型質(zhì),而介電常數(shù)又與土壤水分含量的多少有著密切的聯(lián)系。在土壤介質(zhì)中插入“L”型的波導(dǎo)棒,高頻的電磁脈沖信號(hào)會(huì)從波導(dǎo)棒的前端傳播到末端,且會(huì)在探頭的周?chē)a(chǎn)生電磁場(chǎng),波導(dǎo)棒由于前端是出于開(kāi)路狀態(tài)的,脈沖信號(hào)則會(huì)因反射而又沿波導(dǎo)棒返回于前端。土壤的電導(dǎo)率可從檢測(cè)脈沖輸入與反射回的時(shí)間以及發(fā)射時(shí)間的脈沖幅度的衰減情況反映出來(lái),從而計(jì)算出土壤水鹽含量。土壤的電導(dǎo)率能不同程度的反映出土壤中鹽分、水分、有機(jī)物含量等參數(shù)的大小。對(duì)于確定各種田間參數(shù)時(shí)空分布的差異來(lái)說(shuō)有效的獲取土壤電導(dǎo)率是具有一定意義的。 2.農(nóng)作物生產(chǎn)目標(biāo)信息檢測(cè)技術(shù)

    農(nóng)作物的生產(chǎn)目標(biāo)信息主要有病蟲(chóng)害、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、成熟度等。農(nóng)作物品質(zhì)檢測(cè)的技術(shù)主要有超聲波、視覺(jué)技術(shù)、紅外、激光、GPS、頻譜、近紅外檢測(cè)、人工嗅覺(jué)及味覺(jué)和圖像處理等。農(nóng)作物品質(zhì)反映三方面內(nèi)容,一是農(nóng)作物外表特征的外部品質(zhì);二是農(nóng)作物基本物理性質(zhì)的品質(zhì);三是農(nóng)作物內(nèi)部特征的內(nèi)部品質(zhì)。無(wú)損檢測(cè)(即非破壞性檢測(cè))是在不破壞所測(cè)物品的化學(xué)性質(zhì)及狀態(tài)的前提下,為獲取與所測(cè)物品品質(zhì)有關(guān)的性質(zhì)、內(nèi)容等信息所采用的一種檢測(cè)方法。農(nóng)產(chǎn)品中采用的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)一般有電磁特性、聲學(xué)特性、X射線與激光、可見(jiàn)光與近紅外光譜、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)等。而機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是通過(guò)圖像傳感器獲取農(nóng)產(chǎn)品的圖像,然后對(duì)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像,利用計(jì)算機(jī)判別準(zhǔn)則去對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和理解,以達(dá)到分析圖像并作出結(jié)論目的的一種技術(shù)。它可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的大小、形狀、成熟度、顏色等內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)。

    3.信息中介機(jī)構(gòu)的完善

    在信息化發(fā)展的今天信息中介通過(guò)其自身的競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展力,信息化產(chǎn)業(yè)如雨后春筍出現(xiàn)在在各個(gè)行業(yè)中,是行業(yè)進(jìn)步的推動(dòng)劑也是行業(yè)發(fā)展的快速發(fā)展的必要條件,在一定程度上信息中介機(jī)構(gòu)減少了行業(yè)間的操作步驟,節(jié)省時(shí)間提高工程效益,行業(yè)對(duì)于信息中介機(jī)構(gòu)的要求也促進(jìn)了信息中介機(jī)構(gòu)的快速發(fā)展。在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和信息要求的不斷升級(jí)中,信息中介機(jī)構(gòu)不斷的優(yōu)化和完善。

精確農(nóng)業(yè)的特征范文第2篇

關(guān)鍵詞：多源圖像；融合技術(shù)；棉花；病蟲(chóng)害；識(shí)別診斷

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.43；S435.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）11-2555-03

隨著城市化進(jìn)程不斷加快，從事農(nóng)業(yè)勞作的勞動(dòng)力總數(shù)急劇減少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與加工的逐步自動(dòng)化是社會(huì)發(fā)展和進(jìn)步的需求。特別是對(duì)于農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)從傳統(tǒng)的根據(jù)農(nóng)業(yè)部的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)調(diào)查規(guī)范進(jìn)行調(diào)查，通過(guò)人工調(diào)查、人工記錄，到微小昆蟲(chóng)自動(dòng)計(jì)數(shù)技術(shù)、昆蟲(chóng)誘捕自動(dòng)記錄裝置來(lái)對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這些信息收集和數(shù)據(jù)管理都存在勞動(dòng)量大、效率低、數(shù)據(jù)誤差大的問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，圖像融合技術(shù)在軍事、氣象、醫(yī)學(xué)、土地資源管理等方面得到了廣泛的應(yīng)用，而如何將圖像融合技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)作物病蟲(chóng)害中是極具有研究?jī)r(jià)值的課題。

1 棉花病蟲(chóng)害診斷技術(shù)研究意義及發(fā)展趨勢(shì)

棉花作為主要的經(jīng)濟(jì)作物一直在中國(guó)和湖北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有重要地位，但由于品種、栽培制度、生態(tài)環(huán)境等變化及棉花生長(zhǎng)環(huán)境日益惡化，病蟲(chóng)害有不斷加重趨勢(shì)。危害棉花的主要病害有炭疽病、黑斑病、枯萎病、黃萎病等，炭疽病在長(zhǎng)江流域棉區(qū)的發(fā)生尤為嚴(yán)重，一般苗期發(fā)病率為20%～70%，嚴(yán)重時(shí)可達(dá)90%；黑斑病在陰濕多雨年份往往猖獗流行，給棉花生產(chǎn)造成毀滅性災(zāi)害；而枯萎病在棉區(qū)一直發(fā)生較多，死苗嚴(yán)重，造成的危害主要表現(xiàn)在產(chǎn)量降低，品質(zhì)變劣方面；自上世紀(jì)80年代末枯萎病得到控制后，黃萎病上升為棉花第一病害。目前黃萎病發(fā)病面積達(dá)到全國(guó)棉田面積的50%以上，發(fā)病后棉苗減產(chǎn)30%～70%，有的甚至絕產(chǎn)，而且嚴(yán)重影響棉花品質(zhì)。采用先進(jìn)技術(shù)提高棉花病蟲(chóng)害有效防治及控制已迫在眉睫。

1.1 棉花病蟲(chóng)害診斷技術(shù)的研究意義

在進(jìn)行植物保護(hù)和防治農(nóng)作物病蟲(chóng)害的各類(lèi)方法中，化學(xué)防治是投入少、見(jiàn)效快、收效大的有效方法，特別是針對(duì)在大生態(tài)區(qū)域內(nèi)可能暴發(fā)成災(zāi)的重要病蟲(chóng)草害，化學(xué)防治迄今仍是最快速而有效的方法，一般可以挽回15%～30%的農(nóng)作物產(chǎn)量損失。使用農(nóng)藥（各種殺菌劑、除草劑等）進(jìn)行化學(xué)防治在世界各國(guó)一直占主導(dǎo)地位，它投入較少，防治迅速，特別是當(dāng)大面積、暴發(fā)性病害發(fā)生時(shí)，只有化學(xué)防治才能取得較好的防治效果。同樣，在棉花病蟲(chóng)害綜合防治中，化學(xué)防治仍然是及時(shí)有效地控制病蟲(chóng)對(duì)棉花危害的最后一道把關(guān)防治措施。但長(zhǎng)期大量使用農(nóng)藥不僅污染環(huán)境，而且這些農(nóng)藥會(huì)通過(guò)空氣、水等途徑進(jìn)入人體，對(duì)人類(lèi)的身體健康構(gòu)成危害；又由于棉花病蟲(chóng)害癥狀的復(fù)雜性和模糊性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者受個(gè)體素質(zhì)和人為主觀因素的影響，往往不能正確合理地判斷病情，導(dǎo)致濫用農(nóng)藥、化肥等引起更大的危害；此外，由于中國(guó)正步入老齡化社會(huì)，從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口在減少，由勞動(dòng)力不足帶來(lái)的農(nóng)業(yè)減產(chǎn)問(wèn)題已日趨嚴(yán)重。所以，精確作物病蟲(chóng)害管理和機(jī)械化變量施藥技術(shù)的研究和應(yīng)用勢(shì)在必行。為實(shí)現(xiàn)精確的棉花病蟲(chóng)害管理和變量施藥，首先要能夠準(zhǔn)確地識(shí)別棉花病蟲(chóng)害種類(lèi)及其危害程度。傳統(tǒng)的方法主要依靠生產(chǎn)者或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)來(lái)判斷病蟲(chóng)害原因及其危害程度，由于個(gè)體素質(zhì)的差異以及其他因素的影響，往往很難做到對(duì)病蟲(chóng)害做出精確定量分析和判斷，因而容易造成不合理的病蟲(chóng)害防治，也對(duì)生產(chǎn)管理者的農(nóng)技水平要求較高。一些智能決策支持系統(tǒng)雖然能識(shí)別診斷棉花病蟲(chóng)害，但是過(guò)程復(fù)雜，不能進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。隨著信息技術(shù)、光譜技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展使基于生物信息的作物病蟲(chóng)害智能識(shí)別診斷成為可能。通過(guò)多源圖像融合技術(shù)快速準(zhǔn)確地獲取棉花病蟲(chóng)害信息，對(duì)已發(fā)生病蟲(chóng)害的棉花區(qū)域根據(jù)病蟲(chóng)害程度實(shí)行定量噴施農(nóng)藥。這樣既可大量節(jié)省農(nóng)藥，提高效率，降低成本，降低對(duì)勞動(dòng)力的依賴(lài)，同時(shí)大幅度減輕農(nóng)藥對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的污染，提高棉花病蟲(chóng)害防治水平。研究多源圖像融合技術(shù)對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害診斷具有重要的學(xué)術(shù)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

1.2 棉花病蟲(chóng)害診斷技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

縱觀近幾年國(guó)內(nèi)對(duì)作物病蟲(chóng)害智能識(shí)別診斷的研究，目前對(duì)棉花作物病蟲(chóng)害識(shí)別診斷主要集中在以專(zhuān)家系統(tǒng)為代表的智能化信息技術(shù)和光譜技術(shù)上，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)棉花作物病蟲(chóng)害識(shí)別的研究報(bào)道較少[1，2]，而結(jié)合光譜技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行研究的則未見(jiàn)報(bào)道。目標(biāo)的高分辨率和高識(shí)別率是對(duì)獲取目標(biāo)信息的基本要求，僅僅利用可見(jiàn)光范圍或在近紅外范圍的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行作物病蟲(chóng)害識(shí)別診斷，其單一光譜不足以準(zhǔn)確、全面反映作物病蟲(chóng)害的差異，還需利用其他生物信息對(duì)其補(bǔ)充和加強(qiáng)，以達(dá)到全面地反映作物病蟲(chóng)害的差異[3]。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)低探測(cè)性目標(biāo)的探測(cè)和識(shí)別，必須大力發(fā)展先進(jìn)的目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)，而由多源傳感器組成的光電成像系統(tǒng)是最為常見(jiàn)的目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)。圖像融合就是利用各種成像傳感器得到的同一目標(biāo)或同一場(chǎng)景的圖像，綜合這些不同圖像的冗余信息和互補(bǔ)信息，以獲得更為全面準(zhǔn)確的圖像描述。為此，針對(duì)湖北省主要經(jīng)濟(jì)作物棉花，綜合利用光譜技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及多源信息融合技術(shù)，基于多源圖像信息（可見(jiàn)光和近紅外視覺(jué)圖像信息）融合棉花病害（炭疽病和黑斑病）識(shí)別診斷技術(shù)。深入研究作物在不同病蟲(chóng)害危害下的反射光譜特性及變化規(guī)律，確定光譜敏感波段及其特征表現(xiàn)，提取可以有效表征作物不同病蟲(chóng)害條件、不同危害程度下的計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像的灰度、紋理、形態(tài)特征信息和近地光譜特征信息，探索基于多傳感信息融合的病蟲(chóng)害識(shí)別診斷方法，構(gòu)建病蟲(chóng)害智能識(shí)別系統(tǒng)，為精確作物病蟲(chóng)害管理和機(jī)械化變量施藥技術(shù)提供理論基礎(chǔ)。

2 多源圖像融合技術(shù)

圖像融合[4]是對(duì)多幅源自同一場(chǎng)景的圖像進(jìn)行綜合，以獲得更好的視覺(jué)效果和易于機(jī)器識(shí)別為目的，產(chǎn)生比單一信息源更為精確、更完善、更可靠的圖像。多源傳感器圖像是由成像機(jī)理不同的多種傳感器獲得的圖像。由于每種成像傳感器都是為了適應(yīng)某些特定的環(huán)境和使用范圍而設(shè)計(jì)的，具有不同成像機(jī)理的多種傳感器獲得的圖像之間存在信息的冗余性和互補(bǔ)性，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行融合，能夠提高系統(tǒng)可靠性和圖像信息的利用率。隨著科學(xué)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，采集圖像數(shù)據(jù)的手段不斷完善，出現(xiàn)了各種新圖像獲取技術(shù)。如今圖像融合技術(shù)廣泛應(yīng)用于圖像處理、遙感、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及軍事等領(lǐng)域[5]。利用圖像融合技術(shù)可以準(zhǔn)確地獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)，如在醫(yī)學(xué)圖像分析中的超聲成像、核磁共振、計(jì)算機(jī)層析、血液細(xì)胞自動(dòng)分類(lèi)計(jì)數(shù)、癌細(xì)胞識(shí)別等極大地提高了準(zhǔn)確率[6，7]；圖像融合技術(shù)在遙感雷達(dá)衛(wèi)星的發(fā)展后，已成為遙感圖像處理和分析的重要研究熱點(diǎn)，應(yīng)用于土地資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、地形測(cè)繪等[8]。圖像融合技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，目前研究方向主要集中在對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的無(wú)損檢測(cè)和農(nóng)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)及產(chǎn)量評(píng)估方面。如采用互信息最佳閾值迭代優(yōu)化分割法對(duì)可見(jiàn)光和近紅外圖像進(jìn)行融合來(lái)對(duì)番茄成熟度進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)研究[9]；通過(guò)加權(quán)平均融合法對(duì)紅外和可見(jiàn)光圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋(píng)果進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)研究[10]；采用蟻群算法的模糊C均值聚類(lèi)圖像分割算法的圖像融合技術(shù)對(duì)作物幾何參數(shù)進(jìn)行測(cè)量。

多源傳感器圖像融合系統(tǒng)一般有3種類(lèi)型：像素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。

2.1 像素級(jí)圖像融合

像素級(jí)圖像融合是通過(guò)對(duì)源圖像進(jìn)行預(yù)處理和空間配準(zhǔn)，對(duì)處理后的圖像采取適當(dāng)?shù)乃惴ㄟM(jìn)行融合，得到融合圖像后再進(jìn)行顯示和后續(xù)處理。簡(jiǎn)單的像素級(jí)融合方法主要有：像素灰度值平均或加權(quán)平均，像素灰度值選大，像素灰度值選小。簡(jiǎn)單的像素級(jí)融合方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，但應(yīng)用范圍有限，融合結(jié)果不理想。故現(xiàn)在的融合方法多采用基于對(duì)源圖像的多尺度分解。這種分解方法是一種多尺度、多分辨率的圖像融合方法，是在不同尺度、不同空間分辨率、不同分解層上分別進(jìn)行融合。這種融合方法能明顯改進(jìn)融合效果[11]。

2.2 特征級(jí)圖像融合

特征級(jí)圖像融合是從不同的成像傳感器所獲得的同一對(duì)象圖像中提取一些特征，產(chǎn)生特征矢量，然后對(duì)這些特征矢量進(jìn)行融合。特征級(jí)圖像融合是中間層的圖像融合，精度一般。其融合方法有基于假設(shè)前提及統(tǒng)計(jì)分析的方法和基于知識(shí)的方法。

2.3 決策級(jí)圖像融合

決策級(jí)圖像融合是最高層次的融合，是首先依據(jù)每一個(gè)成像傳感器所獲得的同一對(duì)象圖像各自進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、識(shí)別和判決后，做出獨(dú)立的決策，然后將這些獨(dú)立的決策綜合起來(lái)，給出最終決策。決策級(jí)圖像融合適合于多類(lèi)不同傳感器圖像的融合，但融合結(jié)果精度較差。其融合方法有多重邏輯推理方法、統(tǒng)計(jì)方法、信息論方法等都可用于決策層的圖像融合。

特征級(jí)圖像融合和決策級(jí)圖像融合方法通常應(yīng)用于某些特殊場(chǎng)合，像素級(jí)圖像融合的應(yīng)用更普及，融合所得圖像更有利于人眼的判讀、欣賞和機(jī)器識(shí)別。對(duì)于已經(jīng)配準(zhǔn)好的圖像，像素級(jí)圖像融合方法不需要顯式地提取圖像特征，在速度和魯棒性上有明顯優(yōu)勢(shì)。為此采取像素級(jí)圖像融合方法對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的可見(jiàn)光和近紅外圖像進(jìn)行融合處理，使其符合人類(lèi)視覺(jué)特征，融合結(jié)果更有利于對(duì)圖像作進(jìn)一步分析、理解和識(shí)別。

3 多源圖像融合技術(shù)對(duì)棉花病蟲(chóng)害診斷的方法

1）在特定栽培條件下，培育不同棉花病蟲(chóng)害的試驗(yàn)樣本及正常的對(duì)比樣本。

2）對(duì)棉花病蟲(chóng)害樣品的葉片和冠層進(jìn)行光譜分析。利用便捷式光譜儀測(cè)量葉片和冠層的光譜，尋找棉花病蟲(chóng)害種類(lèi)的敏感光譜波段及其反射率特征，分析不同病蟲(chóng)害種類(lèi)和病蟲(chóng)害程度的敏感光譜波段反射率特征的變化規(guī)律。

3）根據(jù)光譜分析結(jié)果，構(gòu)建多源圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)采集系統(tǒng)，采集棉花作物樣本多光譜圖像，用VC或MATLAB編寫(xiě)計(jì)算機(jī)圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理和特征提取。

4）對(duì)所獲取的特征應(yīng)用模糊特征優(yōu)選、主成分分析（PCA）和獨(dú)立分量分析（ICA）進(jìn)行優(yōu)化組合和篩選，通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)方法尋求作物病癥與特征對(duì)應(yīng)關(guān)系。建立圖像特征與病種、病蟲(chóng)害程度的關(guān)系模型，利用模式識(shí)別方法進(jìn)行棉花病蟲(chóng)害種類(lèi)及程度的模式識(shí)別檢測(cè)試驗(yàn)[12]。

4 展望

棉花是中國(guó)和湖北省主要的經(jīng)濟(jì)作物，長(zhǎng)期以來(lái)棉田病蟲(chóng)害對(duì)棉花生產(chǎn)帶來(lái)極大危害，因此，對(duì)棉花病蟲(chóng)害防治方法與技術(shù)的研究至關(guān)重要。對(duì)棉花作物病蟲(chóng)害防治的各種方法中，傳統(tǒng)的方法是依靠人們的經(jīng)驗(yàn)確認(rèn)病蟲(chóng)害的發(fā)生時(shí)間、區(qū)域、種類(lèi)和發(fā)生程度等，且是進(jìn)行手工或機(jī)械噴灑農(nóng)藥，這不僅勞動(dòng)效率低，勞動(dòng)成本高，而且常規(guī)施藥技術(shù)會(huì)帶來(lái)農(nóng)藥利用率低下、水資源浪費(fèi)、環(huán)境污染、農(nóng)藥在作物及其產(chǎn)品中的殘留導(dǎo)致對(duì)人類(lèi)的危害等。所以，結(jié)合光譜技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)開(kāi)展棉花病蟲(chóng)害的識(shí)別診斷研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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精確農(nóng)業(yè)的特征范文第3篇

關(guān)鍵詞：西南少數(shù)民族區(qū)域 精準(zhǔn)扶貧 研究綜述

基金項(xiàng)目：本文屬西華師范大學(xué)學(xué)院課題：精準(zhǔn)扶貧少數(shù)民族――以威寧彝族回族苗族自治縣為例（xhmks1710）產(chǎn)出論文

一、西南少數(shù)民族地區(qū)精準(zhǔn)扶貧研究背景

全面實(shí)現(xiàn)小康社會(huì)，西部脫貧致富是關(guān)鍵，西部能否脫貧，重點(diǎn)在少數(shù)民族地區(qū)。“中國(guó)的貧困人口越來(lái)越集中于少數(shù)民族地區(qū)?！盵1]在592個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣中，少數(shù)民族自治縣就有257個(gè)。2014年底，中國(guó)的貧困人口達(dá)7017萬(wàn)左右，其中2205萬(wàn)分布在少數(shù)民族地區(qū)。[2]少數(shù)民族人口主要集中在我國(guó)的西南部，有3736萬(wàn)之多。西南少民族地區(qū)的精準(zhǔn)扶貧與全面建成小康社會(huì)、實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國(guó)夢(mèng)密切相關(guān)。

二、西南少數(shù)民族地區(qū)精準(zhǔn)扶貧研究現(xiàn)狀

精準(zhǔn)扶貧在西南少數(shù)民族地區(qū)推行以來(lái)，引起了很多專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注和研究，成果豐碩。本文通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)資料的梳理，主要對(duì)精準(zhǔn)扶貧的理論內(nèi)涵特征、西南少數(shù)民族地區(qū)精準(zhǔn)扶貧面臨的困難及其對(duì)策進(jìn)行研究。

（一）對(duì)精準(zhǔn)扶貧理論內(nèi)涵及其特征分析

精準(zhǔn)扶貧的概念。沈茂英認(rèn)為精準(zhǔn)扶貧是一種新型的扶貧機(jī)制。針對(duì)不同的貧困區(qū)域環(huán)境和不同的貧困農(nóng)戶(hù)狀況，運(yùn)用科學(xué)有效合規(guī)程序，對(duì)扶貧對(duì)象加以實(shí)施精確識(shí)別、精確幫扶以及精確管理。[3]鄧博文指出精準(zhǔn)扶貧的主旨是引導(dǎo)各類(lèi)扶貧資源優(yōu)化配置，實(shí)現(xiàn)扶貧到村到戶(hù)，逐步形成扶貧工作長(zhǎng)效機(jī)制，為科學(xué)扶貧奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶、精準(zhǔn)管理、精準(zhǔn)考核是精準(zhǔn)扶貧的核心。[4]趙和楠、侯石安、祁毓從內(nèi)涵和構(gòu)成的角度來(lái)分析精準(zhǔn)扶貧。從精準(zhǔn)扶貧的內(nèi)涵上來(lái)說(shuō)，精準(zhǔn)扶貧是指通過(guò)有針對(duì)性地幫助和扶持識(shí)別出的貧困家庭與人口，消除導(dǎo)致其貧困的障礙因素，增強(qiáng)其自主的發(fā)展能力，并且要達(dá)到可持續(xù)脫貧的目標(biāo)。精準(zhǔn)扶貧的內(nèi)容構(gòu)成是精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶、精準(zhǔn)管理和精準(zhǔn)考核。[5]

精準(zhǔn)扶貧的理論特征。沈茂英指出精準(zhǔn)扶貧的三大特征是精確識(shí)別、精確幫扶和精確管理。[3]趙和楠，侯石安、祁毓認(rèn)為精準(zhǔn)扶貧獨(dú)特的要素是多維瞄準(zhǔn)性。精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶、精準(zhǔn)管理與精準(zhǔn)考核各環(huán)節(jié)之間內(nèi)在的關(guān)聯(lián)、互為藕合特征。[5]

（二）研究西南少數(shù)民族區(qū)域精準(zhǔn)扶貧面臨的困難

劉東燕指出云南、貴州、廣西是我國(guó)扶貧開(kāi)發(fā)的主戰(zhàn)場(chǎng)，又是石漠化嚴(yán)重區(qū)，這導(dǎo)致在新階段的貧困狀況更加嚴(yán)峻、致貧的原因更加復(fù)雜、貧困的程度更加突出以及防返貧的任務(wù)更加艱巨。[6]黃悅、梁鸝、唐洪亮認(rèn)為地處烏蒙山片區(qū)的少數(shù)民族聚居地，屬于高寒山區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，人均可耕地少，產(chǎn)量低。這就直接增加了精準(zhǔn)扶貧的難度，尤其是增大了返貧的挑戰(zhàn)。[7]

沈濤、朱勇生、吳建國(guó)指出自然生態(tài)脆弱以及生態(tài)多樣保護(hù)是云南邊疆精準(zhǔn)扶貧面臨的困難。[8]羅絨戰(zhàn)堆、陳健生指出地處青藏高原腹地，冰雹、霜凍與暴雨，以及干旱等各種自然災(zāi)害常有發(fā)生。當(dāng)?shù)氐陌傩找坏┰馐茏匀粸?zāi)害，處于中下等甚至中等的一些農(nóng)戶(hù)的生計(jì)將處于困境之中。[9]

鄭雙怡認(rèn)為西南喀斯特地區(qū)是受到東南季風(fēng)和西南季風(fēng)的共同影響，西南地區(qū)屬于季風(fēng)性濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)地區(qū)，多受流水的侵蝕。[10]西南民族地區(qū)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)底子薄，抗L險(xiǎn)的能力差，一旦發(fā)生災(zāi)害就很容易喪失生計(jì)，氣候變化的風(fēng)險(xiǎn)容易造成民族地區(qū)大面積返貧，影響精準(zhǔn)扶貧的進(jìn)程。

（三）研究西南少數(shù)民族區(qū)域精準(zhǔn)扶貧的對(duì)策

1.研究發(fā)展教育脫貧致富

高天躍說(shuō)“貴州作為西部民族地區(qū)重要省份，省內(nèi)貧困程度依然位居全國(guó)前列。”[11]楊定玉認(rèn)為貴州落后的根本原因在于教育的落后，人的思想觀念滯后。在民族地區(qū)實(shí)施“教育扶貧”戰(zhàn)略，發(fā)展民族地區(qū)的教育來(lái)脫貧，斷其貧困的“根”，使貧困不再代代相傳。防止“貧困代際傳遞”和返貧時(shí)，要通過(guò)多種途徑和措施，必須保障貧困對(duì)象的子女能接受一定的，甚至良好的教育，這是實(shí)施教育“精準(zhǔn)扶貧”的重要措施。同時(shí)，要培養(yǎng)大量的優(yōu)秀少數(shù)民族干部參與精準(zhǔn)扶貧的實(shí)施。[12]只有這樣才能使精準(zhǔn)扶貧在少數(shù)民族地區(qū)的成效發(fā)生本質(zhì)的轉(zhuǎn)變。

鄧秀華認(rèn)為通過(guò)對(duì)農(nóng)村成人引導(dǎo)性培訓(xùn)、農(nóng)業(yè)技術(shù)技能教育培訓(xùn)，使其轉(zhuǎn)變舊觀念，能塑造掌握現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的新型農(nóng)民、掌握必要的技術(shù)技能的就業(yè)者。大力支持成人教育推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧，從農(nóng)村成人的實(shí)際需要出發(fā)，調(diào)動(dòng)農(nóng)民的積極性以及提高成人培訓(xùn)項(xiàng)目設(shè)置的科學(xué)性。[13]

2.研究旅游精準(zhǔn)扶貧

陳祥碧、唐劍認(rèn)為旅游扶貧是長(zhǎng)江上游廣大民族地區(qū)全面建成小康社會(huì)的重要路徑。他們認(rèn)為立足于“四位一體”的發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新該地區(qū)的民族文化資源開(kāi)發(fā)形式，把實(shí)現(xiàn)旅游業(yè)與農(nóng)牧業(yè)的扶貧相結(jié)合，提高貧困人口的參與能力、進(jìn)而擴(kuò)展幫扶渠道等途徑來(lái)增強(qiáng)長(zhǎng)江上游民族地區(qū)的旅游扶貧實(shí)效。[14]

沈濤、朱勇生、吳建國(guó)著重研究發(fā)展旅游業(yè)的轉(zhuǎn)向問(wèn)題。通過(guò)傳統(tǒng)旅游轉(zhuǎn)為包容性的綠色發(fā)展途徑來(lái)推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧，推進(jìn)邊疆民族地區(qū)貧困人口參與旅游發(fā)展機(jī)會(huì)的均等化，制度傾向民族地區(qū)貧困人口，進(jìn)而保護(hù)好生態(tài)環(huán)境。[9]

3.金融精準(zhǔn)扶貧

精確農(nóng)業(yè)的特征范文第4篇

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)；概念；特點(diǎn)

中圖分類(lèi)號(hào)： F323 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI編號(hào)： 10.14025/ki.jlny.2017.10.007

1什么是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

1.1農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的概念

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是根據(jù)農(nóng)業(yè)自身的特征，即農(nóng)業(yè)地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性產(chǎn)生的來(lái)源廣泛、類(lèi)型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、具有潛在價(jià)值，并難以應(yīng)用通常方法處理和分析的數(shù)據(jù)集合。

1.2農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

1.2.1 數(shù)據(jù)量大 從行業(yè)上看，其包含了種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)和林業(yè)等領(lǐng)域的信息，并延伸到種子、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)機(jī)、飼料、農(nóng)產(chǎn)品加工等子行業(yè)的所有信息。同時(shí)包含各類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、進(jìn)出口數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等。有國(guó)內(nèi)區(qū)域的數(shù)據(jù)，也借鑒國(guó)外數(shù)據(jù)。

1.2.2 數(shù)據(jù)類(lèi)型多 有土地資源數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、氣象資源數(shù)據(jù)、生物資源數(shù)據(jù)等資源數(shù)據(jù)；有種子、化肥、農(nóng)藥、苗木、耕地、水利、農(nóng)機(jī)等種植業(yè)數(shù)據(jù)，也有仔豬、飼料、圈舍、疫情等養(yǎng)殖業(yè)數(shù)據(jù)；有市場(chǎng)供求數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)；有國(guó)內(nèi)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

1.2.3 處理速度快 除常規(guī)的數(shù)據(jù)采集、人工報(bào)送外，還應(yīng)用全球定位系統(tǒng)（GPS），可以快速地、大量地生成自己的位置信息；通過(guò)地理信息系統(tǒng)（GIS），可以快速地建立農(nóng)業(yè)信息資源庫(kù)、農(nóng)業(yè)資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理和決策；利用遙感（RS）成像技術(shù)，可生成農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)業(yè)災(zāi)害、農(nóng)作物生長(zhǎng)情況的信息地圖。

1.2.4 精確度高 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)通過(guò)科學(xué)采集、預(yù)處理，精確的分析和挖掘，具有較高的精確度。

2農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系包括大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)、大數(shù)據(jù)計(jì)算模式與系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)及大數(shù)據(jù)安全技術(shù)等。

2.1農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理技術(shù)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的采集一般通過(guò)數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通訊體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系和軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)，一是對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，以便于分析；二是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，提取有用的數(shù)據(jù)，去掉沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

2.2農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理技術(shù)

通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和處理，使數(shù)據(jù)安全可靠存儲(chǔ)、去陳余、可表示、可處理、可傳輸、可視化。

2.3農(nóng)業(yè)大分析c挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)分析有數(shù)據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析；數(shù)據(jù)可視化分析，就是讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓人們有直觀的感受；數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析就是根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果作出前瞻性判斷。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完整的、有雜質(zhì)的、不清晰的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。

3農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用

3.1為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供實(shí)時(shí)的點(diǎn)位信息

在田間對(duì)土壤進(jìn)行采樣，通過(guò)配置的GPS接收機(jī)把樣品采集點(diǎn)的位置精確地測(cè)定出來(lái)并輸入到計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)依據(jù)地理信息系統(tǒng)將采樣點(diǎn)標(biāo)定，繪出一幅土壤樣品點(diǎn)位分布圖，由分布圖控制田間各點(diǎn)的施肥種類(lèi)和施肥量。在收割機(jī)上安裝計(jì)算機(jī)、產(chǎn)量監(jiān)視器和GPS接收機(jī)，就構(gòu)成了作物產(chǎn)是監(jiān)視系統(tǒng)，當(dāng)收割作物時(shí)，監(jiān)視器記錄下作物的產(chǎn)量信息并通過(guò)計(jì)算機(jī)繪制出每塊田的產(chǎn)量分布圖，結(jié)合土壤養(yǎng)分分布圖進(jìn)行綜合分析，找出影響作物產(chǎn)量的有關(guān)因素，為合理施肥和田間管理提供依據(jù)。

3.2 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)在無(wú)人機(jī)中的應(yīng)用

當(dāng)前，無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中也越來(lái)越廣泛，如無(wú)人機(jī)播種，無(wú)人機(jī)噴灑農(nóng)藥，這些要通過(guò)GPS導(dǎo)航系統(tǒng)為其導(dǎo)航。利用GPS差分定位技術(shù)對(duì)農(nóng)田噴灑化肥和農(nóng)藥時(shí)可以減少橫向重疊，節(jié)省化肥和農(nóng)藥，避免肥害和藥害，尤其在夜間使用，效果更好。

3.3在變量播種中的應(yīng)用

土壤類(lèi)型、養(yǎng)分、墑情、地形在田間分布存在差異，為了達(dá)到在整塊田間出苗整齊，需要農(nóng)機(jī)在行進(jìn)過(guò)程中，根據(jù)播種處方圖隨時(shí)調(diào)整下種量、下種深度，播種機(jī)的位置信息由衛(wèi)星接收后，被傳送至移動(dòng)處理器，處理器讀取播種處方圖信息，通過(guò)液壓系統(tǒng)控制播種機(jī)的下種量和下種深度，實(shí)現(xiàn)行進(jìn)間變量播種作業(yè)。

3.4農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)一般包括農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)、互動(dòng)平臺(tái)、農(nóng)產(chǎn)品交易平臺(tái)等。

通過(guò)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)，可以對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新成果，先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)行傳播、分享、推廣、實(shí)施，也可以為農(nóng)業(yè)政策的制定者和技術(shù)的發(fā)明者提供反饋信息。通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品交易平臺(tái)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，一方面農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以通過(guò)平臺(tái)選擇合適的生產(chǎn)資料，另一方面，通過(guò)平臺(tái)消費(fèi)者可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的種類(lèi)、品質(zhì)、價(jià)格進(jìn)行選擇，使農(nóng)產(chǎn)品和種植、加工、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、包裝等進(jìn)行優(yōu)化，提高效益。通過(guò)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，可以加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行安全監(jiān)管建立農(nóng)產(chǎn)品安全追溯系統(tǒng)，保障農(nóng)產(chǎn)品安全，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品可追溯、可追查、可召回。

4建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)過(guò)程中存在的主要問(wèn)題

4.1農(nóng)業(yè)信息化的基礎(chǔ)薄弱

在數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立等方面的關(guān)鍵技術(shù)都有待于提高，特別是農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)基礎(chǔ)還比較差，所以要提高認(rèn)識(shí)，加大投入。

4.2人才不足

專(zhuān)業(yè)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的采集、整理、分析、管理的人才相對(duì)不足，要加大培養(yǎng)力度，提高從業(yè)人員水平。

4.3安全力度不夠

精確農(nóng)業(yè)的特征范文第5篇

【關(guān)鍵詞】自然災(zāi)害；種植業(yè)；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；國(guó)際經(jīng)驗(yàn)；發(fā)展路徑

改革開(kāi)放以來(lái)，特別是近十年來(lái)，我國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了速度、規(guī)模和效益的有機(jī)統(tǒng)一，整體實(shí)力邁上新臺(tái)階，在促進(jìn)改革、穩(wěn)定社會(huì)、造福人民等方面發(fā)揮了重要作用[1]。黨的“十”后，我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)加速發(fā)展，2014年8月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于加快現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》，提出了加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的總體要求、目標(biāo)任務(wù)、戰(zhàn)略舉措[2]。2016年10月，國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)全國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化規(guī)劃（2016—2020年）的通知要求“擴(kuò)大畜牧業(yè)保險(xiǎn)品種范圍和實(shí)施區(qū)域，探索建立水產(chǎn)養(yǎng)殖保險(xiǎn)制度，支持發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)、設(shè)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)”。從實(shí)踐角度分析，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展的重要保障，特別是對(duì)我國(guó)自然災(zāi)害相對(duì)高發(fā)國(guó)家，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于保障國(guó)家安全、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于促進(jìn)區(qū)域均衡、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧。

1發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的實(shí)踐

美國(guó)是世界知名的農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家，建立在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等基礎(chǔ)上的農(nóng)業(yè)金融體系在支撐美國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化的過(guò)程中發(fā)揮了重要功能，早在1933年美國(guó)就通過(guò)制定《美國(guó)聯(lián)邦農(nóng)作物保險(xiǎn)法》明確了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的法律地位，在剛剛修訂和實(shí)施的《2014年農(nóng)業(yè)法案》中，美國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)預(yù)算接近900億美金，充分發(fā)揮了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在風(fēng)險(xiǎn)分散方面的功能。日本在推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中高度重視保險(xiǎn)體系在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中的功能，并建立了全面的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系，不論是政府強(qiáng)制性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)項(xiàng)目還是農(nóng)戶(hù)自愿購(gòu)買(mǎi)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品都可以享受政府補(bǔ)貼，同時(shí)，日本建立了由農(nóng)業(yè)共濟(jì)組合、農(nóng)業(yè)共濟(jì)聯(lián)合會(huì)、農(nóng)業(yè)共濟(jì)再保險(xiǎn)會(huì)計(jì)處三級(jí)體系共同構(gòu)成的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)分擔(dān)體系，對(duì)于一般性農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)政府承擔(dān)50-70%的風(fēng)險(xiǎn)支出，對(duì)于特大風(fēng)險(xiǎn)，政府全額承擔(dān)保險(xiǎn)賠款。法國(guó)在推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中采取了相對(duì)較低的保險(xiǎn)費(fèi)率和相對(duì)較高的政府補(bǔ)貼相互結(jié)合的方式，通過(guò)相對(duì)較低的保險(xiǎn)費(fèi)率和相對(duì)較高的政府補(bǔ)貼相互結(jié)合的方式極大提高了農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的積極性。在具體實(shí)踐的過(guò)程中，政府對(duì)農(nóng)民所交保險(xiǎn)費(fèi)的補(bǔ)貼比例在50%-80%左右，農(nóng)民只需交保費(fèi)的20%-50%左右，從而幫助農(nóng)民分散了風(fēng)險(xiǎn)，減輕受災(zāi)損失。

2我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展概況

在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的制度層面，2014年至今，《關(guān)于加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的意見(jiàn)》、《關(guān)于調(diào)整完善農(nóng)業(yè)三項(xiàng)補(bǔ)貼的指導(dǎo)意見(jiàn)》、《關(guān)于加大對(duì)產(chǎn)糧大縣三大糧食作物農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度的通知》不斷強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在支撐農(nóng)業(yè)發(fā)展中的功能。《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016~2020年）的通知》中提出“力爭(zhēng)使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)參保農(nóng)戶(hù)覆蓋率提升至95%以上”的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展目標(biāo)[3]。2016年10月，國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)全國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化規(guī)劃（2016—2020年）的通知要求“擴(kuò)大畜牧業(yè)保險(xiǎn)品種范圍和實(shí)施區(qū)域，探索建立水產(chǎn)養(yǎng)殖保險(xiǎn)制度，支持發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)、設(shè)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)”?？梢?jiàn)，支撐農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的政策體系不斷完善。在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的實(shí)踐層面：首先，涉農(nóng)保險(xiǎn)主體機(jī)構(gòu)的數(shù)量大幅度增長(zhǎng)，2008年我國(guó)僅有7家保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)涉及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，而截止2016年，我國(guó)涉及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的主體數(shù)量已經(jīng)增加到25家；其次，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的商業(yè)模式不斷創(chuàng)新，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)主要面向農(nóng)業(yè)損失進(jìn)行保險(xiǎn)，而正在蘇州探索的農(nóng)業(yè)水稻保險(xiǎn)正由從“保成本”向“保價(jià)格、保收入”延伸，兩級(jí)財(cái)政共同承擔(dān)了80%的保費(fèi)支出，農(nóng)戶(hù)只需承擔(dān)20%，同時(shí)各種基于互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)形式不斷充實(shí)到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)中。在政策紅利和市場(chǎng)需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展迅速，保持了年均15%的增長(zhǎng)速度。

3從自然災(zāi)害角度看農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的價(jià)值

總體而言，我國(guó)是一個(gè)自然災(zāi)害多發(fā)國(guó)家。從自然災(zāi)害總數(shù)的情況分析，以2016年上半年國(guó)家民政部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為例，我國(guó)共發(fā)生各類(lèi)自然災(zāi)害約600起，其中洪澇和地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生數(shù)量約為367起，造成經(jīng)濟(jì)損失約455億元，發(fā)生風(fēng)暴災(zāi)害191起，造成經(jīng)濟(jì)損失約214億元，兩項(xiàng)災(zāi)害合計(jì)約占我國(guó)災(zāi)害總數(shù)的90%，我國(guó)的自然災(zāi)害中；從自然災(zāi)害地理分布和造成損失的特征情況分析，2016年上半年我國(guó)發(fā)生的各類(lèi)災(zāi)害事件中，以西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)自然災(zāi)害造成的農(nóng)業(yè)損失相對(duì)較重，其中廣州、湖南、貴州、江西、云南等地區(qū)的造成的農(nóng)業(yè)損失相對(duì)嚴(yán)重。結(jié)合我國(guó)自然災(zāi)害的總體發(fā)生情況和特點(diǎn)，我國(guó)發(fā)展種植業(yè)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的功能主要體現(xiàn)在以下方面：1）發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于保障國(guó)家安全。糧食安全是國(guó)家安全體系的重要組成部分，特別是對(duì)于具有龐大人口基數(shù)的中國(guó)而言，糧食安全的重要性更加凸顯，健康可持續(xù)的農(nóng)業(yè)發(fā)展是保障糧食安全的重要基礎(chǔ)。通過(guò)發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的方式，能夠在發(fā)生災(zāi)害和農(nóng)業(yè)損失的情況下降低農(nóng)戶(hù)損失，保障農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，從而有效保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全。2）發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于促進(jìn)區(qū)域均衡。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著落后于東部和中部地區(qū)，且區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的非均衡性呈現(xiàn)出進(jìn)一步擴(kuò)大趨勢(shì)。自然災(zāi)害地理分布和造成損失的特征情況分析，西部地區(qū)是我國(guó)自然災(zāi)害的多發(fā)地區(qū)和損失較重單位，從而進(jìn)一步降低了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益。通過(guò)發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，有助于降低農(nóng)業(yè)損失，有助于促進(jìn)區(qū)域均衡。3）發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧。在具體實(shí)踐過(guò)程中，農(nóng)戶(hù)因?yàn)樵馐茏匀粸?zāi)害返貧的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮，受災(zāi)農(nóng)戶(hù)，特別是因?yàn)?zāi)返貧的農(nóng)戶(hù)是最需要幫扶的對(duì)象。精準(zhǔn)扶貧，是指針對(duì)不同貧困區(qū)域環(huán)境、不同貧困農(nóng)戶(hù)狀況，運(yùn)用科學(xué)有效程序?qū)Ψ鲐殞?duì)象實(shí)施精確識(shí)別、精確幫扶、精確管理的治貧方式。因此，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，本身就是一種定向化的扶貧方式，有助于提高精準(zhǔn)扶貧的效益。

4我國(guó)種植業(yè)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展路徑

根據(jù)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的現(xiàn)狀和需求，應(yīng)分階段分步驟推廣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋性、發(fā)揮國(guó)有資本在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的示范作用、建立農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的多主體共同分擔(dān)機(jī)制、建立適配種植業(yè)需求的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品：1）分階段分步驟推廣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋性。由于我國(guó)自然災(zāi)害的頻發(fā)，每年都有因?yàn)?zāi)致貧的，導(dǎo)致農(nóng)民不敢向農(nóng)田進(jìn)行大投入，在集中力量做好小麥、水稻、玉米三大主糧作物、主要農(nóng)畜產(chǎn)品和森林保險(xiǎn)工作的基礎(chǔ)上，下一步建議把國(guó)家的所有農(nóng)作物種植全部納入自然災(zāi)害保險(xiǎn)范圍，強(qiáng)制性的全參加保險(xiǎn)，由國(guó)家來(lái)支持和承擔(dān)保險(xiǎn)，特別是對(duì)我們商品糧生產(chǎn)基地的大省和國(guó)家級(jí)貧困線的糧食生產(chǎn)基地，應(yīng)該是由國(guó)家來(lái)全額進(jìn)行農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害的保險(xiǎn)。2）發(fā)揮國(guó)有資本在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的杠桿作用。雖然農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展前景可期，但農(nóng)險(xiǎn)專(zhuān)業(yè)度相對(duì)較高，中間環(huán)節(jié)復(fù)雜，加之經(jīng)營(yíng)受年景影響巨大，容易導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)效益不顯著。因此，國(guó)有資本應(yīng)該在發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮典型示范作用，同時(shí)，為了有效豐富資本金來(lái)源，應(yīng)大力鼓勵(lì)和引導(dǎo)民營(yíng)資本參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，可以通過(guò)依托國(guó)有資本發(fā)起和設(shè)立農(nóng)業(yè)再保險(xiǎn)公司的形式發(fā)揮民營(yíng)資本參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的激勵(lì)功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)國(guó)有資本的杠桿作用的發(fā)揮。3）建立農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的多主體共同分擔(dān)機(jī)制。從目前實(shí)踐情況看，我國(guó)在農(nóng)業(yè)大型風(fēng)險(xiǎn)的多主體共同分擔(dān)機(jī)制建設(shè)方面尚不健全，一旦出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[4]，往往由單一市場(chǎng)化主體作為承擔(dān)主體，這種風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)方式不利益市場(chǎng)化主體的積極參與，也不利于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。因此，應(yīng)針對(duì)因干旱、洪水等災(zāi)害造成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的大災(zāi)事件建立風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移分散機(jī)制，積極構(gòu)建由政府、保險(xiǎn)公司、擔(dān)保公司等共同參與的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和分散機(jī)制。4）建立適配種植業(yè)需求的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)種植的方式以及農(nóng)業(yè)種植業(yè)的商業(yè)模式都在不斷發(fā)展，這就要求農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)能夠有效適配種植業(yè)的需求。例如，在種植業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈方面，提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)種植業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的全面性[5]，在種植業(yè)生產(chǎn)方式方面，探索諸如農(nóng)業(yè)大棚種植保險(xiǎn)等地方特色種植業(yè)保險(xiǎn)，積極探索保額型、價(jià)格型、收入型以及“保險(xiǎn)+期貨”、“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)+險(xiǎn)資直投”等農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新，通過(guò)多種方式不斷提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平，提高農(nóng)戶(hù)的認(rèn)同感和滿意度。

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