38、农业领域的区块链与机器学习应用：变革与机遇

农业领域的区块链与机器学习应用：变革与机遇

1. 区块链在农业供应链中的应用

1.1 区块链对农业供应链企业的价值

在农业供应链（ASC）中，企业希望通过整合区块链技术来提升自身绩效。研究发现，可追溯性是ASC企业在区块链中最为看重的特性，其次是透明度、安全性和验证功能。

1.2 供应链中的供应商角色

通过社会网络分析（DC和BC）可知，每个ASC企业都与多个主要供应商相连，其中供应商21占据主导地位。采用区块链的目的是减少网络中第三方的影响，但在马来西亚的ASC案例中，供应商是企业需要紧密合作的主要第三方。由于行业内知名供应商数量有限，企业有两种选择：
- 与供应商25和供应商58紧密合作，以降低供应商21的议价能力。
- 利用区块链技术与供应商21实现全面整合。通过区块链的可追溯性和透明度，企业能够在财务和资源承诺方面信任供应商21，并且各供应链合作伙伴无法操纵市场或进行金融垄断，因为他们可以看到供应链直至成品的成本细节。

1.3 理论依据

从理论角度来看，该研究与组织理论相符。供应商在供应链企业中的主导地位和重要性可以用制度理论、资源基础观理论（RBV）和自然资源基础观理论（NRBV）来解释；而区块链技术的重要性则可以用技术 - 组织 - 环境框架（TOE）来解释。社会网络理论证明了研究结果与理论一致，并且表明可以对已确定的理论进行改进。

1.4 区块链对农业供应链的益处

区块链系统能为农业企业的供应链管理带来诸多好处，其可追溯性和透明度特征有助于改善该行业。研究通过收集马来西亚制造业联合会注册的农业企业的定量数据和社会网络数据，为基于区块链的农业供应链管理框架的发展提供了支持。在ASC中，供应过程至关重要，中心度分析显示所有18家企业都认为供应商是该过程的核心。采用区块链的可追溯性功能，企业能够满足利益相关者的期望并提高运营绩效；透明度特征则有助于企业降低成本，帮助消费者做出合理的购买决策。

1.5 相关分析

分析内容	详情
供应商关系	与供应商21、25、58的合作策略
理论依据	组织理论、TOE框架、社会网络理论
区块链益处	可追溯性、透明度对企业和消费者的影响

1.6 区块链应用逻辑图

graph LR
    A[农业供应链企业] --> B[区块链技术]
    B --> C[可追溯性]
    B --> D[透明度]
    B --> E[安全性]
    B --> F[验证功能]
    C --> G[满足利益相关者期望]
    C --> H[提高运营绩效]
    D --> I[降低企业成本]
    D --> J[辅助消费者决策]
    A --> K[供应商21]
    A --> L[供应商25]
    A --> M[供应商58]
    K --> N[主导地位]
    L --> O[降低21议价能力]
    M --> O

2. 机器学习在土壤科学中的应用

2.1 机器学习概述

机器学习是人工智能（AI）的主要组成部分之一，它允许我们研究无需语法化、预定义规则即可执行任务的算法。20世纪80年代，机器学习方法首次应用于土壤科学，此后其应用不断增加，特别是在土壤计量学领域。机器学习利用统计模型从提供的数据中进行训练，以了解土壤在时间和空间上的分布情况。随着免费土壤信息的日益丰富，机器学习技术（MLT）在土壤数据分析中的应用得到了加速。

2.2 机器学习在土壤科学中的应用领域

机器学习在土壤科学中的应用包括数字土壤制图（可预测土壤类型和属性）、 pedotransfer函数、土壤类型因素信息、优势土壤分布等。此外，机器学习算法还用于研究土壤肥力、盐度、土壤有机碳与环境的动态关系、土壤水分含量的时空变化、土壤和水污染、土壤形成过程、土壤分类、预测和养分可用性等方面。

2.3 机器学习与相关概念的关系

目前，人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习之间存在一些混淆。AI是一个广泛的研究领域，机器在其中执行任务的速度比手动分析更快；ML是AI的一个子集，专注于从数据中提取模式；深度学习是ML的一个子类别，使用类似的算法训练深度神经网络以提高准确性。

2.4 具体应用案例

• 土壤参数分析 ：传统的土壤参数化学分析方法耗时且样本测试数量受限，而可见近红外光谱（vis - NIR）因其快速、廉价和无损的特点正逐渐取代这些方法。vis - NIR用于预测土壤有机质（SOM）含量、土壤质地和粘土矿物学，但需要通过数学方法从光谱中提取复杂的吸收模式。为了研究土壤属性之间的非线性关系，土壤科学中使用了多种MLT，如人工神经网络（ANN）、支持向量机回归（SVMR）和随机森林技术（RFT）等。
• 土壤有机碳（SOC）研究 ：SOC是土壤肥力、健康的关键指标，对气候调节和减缓气候变化具有重要意义。过去几十年，多个国家在不同尺度上开展了SOC数字土壤制图工作，但这些地图大多是静态的，而SOC是动态的土壤属性。Heuvelink等人使用分位数回归森林ML算法，以250米分辨率识别0至30厘米土壤深度的年度SOC变化，发现ML模型预测的时间变化比IPCC Tier 1方法更高，但要提高ML在SOC库存建模中的准确性，需要进行密集的土壤采样。
• 土壤营养需求量化 ：为了更好地量化土壤营养需求和变化以促进植物生长，人们进行了大量研究。尽管实地和可见红外光谱方法的估计准确性较高，但样本收集和数据生成过程繁琐耗时。经验模型（如回归）虽然操作简单，但往往不够稳健，误差较大，因此正逐渐被ML模型取代。
• 土壤微生物属性估计 ：传统实验室分析土壤微生物属性和过程耗时且可能存在高误差，数学模型预测土壤生物属性（如磷酸盐溶解、酶活性和细菌种群）也会产生误差并导致估计准确性降低。而ML技术的介入使得土壤生物参数建模的准确性得到了提高。
• 土壤水分含量估计 ：传统的土壤水分含量测量方法（如重量法）具有破坏性，而先进的仪器（如张力计和TDR）存在一定局限性。ML算法（如ANN模型）在从土壤温度数据预测土壤水分方面优于线性回归模型。

2.5 应用总结

应用领域	传统方法问题	MLT解决方案
土壤参数分析	耗时、样本受限	vis - NIR结合MLT
SOC研究	地图静态、建模困难	分位数回归森林算法
土壤营养需求量化	过程繁琐、误差大	ML模型
土壤微生物属性估计	耗时、误差高	ML技术提高准确性
土壤水分含量估计	方法局限	ANN模型预测

2.6 机器学习应用流程

graph LR
    A[土壤数据] --> B[机器学习技术]
    B --> C[数字土壤制图]
    B --> D[SOC研究]
    B --> E[土壤营养分析]
    B --> F[土壤微生物属性估计]
    B --> G[土壤水分含量预测]
    C --> H[预测土壤类型和属性]
    D --> I[识别SOC变化]
    E --> J[量化营养需求]
    F --> K[提高生物参数建模准确性]
    G --> L[准确预测土壤水分]

3. 区块链与机器学习在农业中的综合影响

3.1 对农业可持续性的推动

区块链和机器学习的应用对农业的可持续性发展起到了重要的推动作用。在区块链方面，其可追溯性和透明度特征有助于解决棕榈油产品是否可持续的争议。通过分析完整的数据，利用透明度功能可以清晰地展示棕榈油生产过程中的各个环节，从而判断其是否符合可持续标准。在机器学习方面，对土壤有机碳（SOC）的研究有助于碳封存，减少温室气体排放，进而调节气候和减缓气候变化。同时，准确量化土壤营养需求和水分含量，有助于合理使用资源，减少浪费，提高农业生产的可持续性。

3.2 对农业供应链效率的提升

区块链技术通过减少第三方的影响，优化了农业供应链的结构。企业可以根据社会网络分析结果，选择合适的供应商合作策略，降低成本，提高运营绩效。机器学习则通过准确预测土壤属性和植物需求，帮助企业合理安排生产计划，提高供应链的响应速度和灵活性。例如，在灌溉调度方面，利用机器学习算法准确预测土壤水分含量，企业可以更精准地安排灌溉时间和水量，避免水资源的浪费，提高生产效率。

3.3 对农业决策的支持

区块链提供的透明数据和可追溯性，为企业和消费者的决策提供了有力支持。企业可以根据供应链中的成本细节和产品来源信息，制定合理的采购和销售策略；消费者可以根据产品的可追溯信息，做出更明智的购买决策。机器学习则通过对大量土壤和作物数据的分析，为农业生产提供科学的决策依据。例如，在种植决策方面，机器学习可以预测不同土壤条件下适合种植的作物品种和最佳种植时间，帮助农民提高产量和质量。

3.4 综合影响分析

影响方面	区块链作用	机器学习作用
可持续性	解决产品可持续争议，促进资源合理利用	碳封存，合理使用资源
供应链效率	优化供应链结构，降低成本	合理安排生产计划，提高响应速度
决策支持	提供透明数据和可追溯信息	分析大量数据，提供科学依据

3.5 综合影响逻辑图

graph LR
    A[区块链] --> B[农业可持续性]
    A --> C[农业供应链效率]
    A --> D[农业决策支持]
    E[机器学习] --> B
    E --> C
    E --> D
    B --> F[资源合理利用]
    B --> G[减少温室气体排放]
    C --> H[降低成本]
    C --> I[提高响应速度]
    D --> J[企业合理决策]
    D --> K[消费者明智购买]

4. 未来发展趋势与挑战

4.1 未来发展趋势

• 技术融合加深 ：区块链和机器学习技术将与物联网、大数据等其他新兴技术进一步融合，形成更加智能化、自动化的农业生产和管理系统。例如，物联网设备可以实时收集土壤、作物和环境数据，为机器学习提供更丰富的数据源；区块链则可以确保数据的安全性和可信度，实现数据的共享和流通。
• 应用范围扩大 ：除了现有的农业供应链管理和土壤科学领域，区块链和机器学习的应用将扩展到农业的其他领域，如农产品质量检测、农业保险、农业金融等。例如，利用区块链的不可篡改特性，可以建立农产品质量追溯体系，确保农产品的质量安全；利用机器学习算法，可以对农业风险进行评估和预测，为农业保险和金融服务提供支持。
• 行业标准建立 ：随着区块链和机器学习在农业中的应用不断增加，行业标准和规范将逐渐建立。这些标准将有助于规范技术的应用，提高数据的质量和安全性，促进技术的推广和应用。

4.2 面临的挑战

• 技术复杂性 ：区块链和机器学习技术本身具有较高的复杂性，需要专业的技术人员进行开发和维护。对于农业企业和农民来说，掌握这些技术存在一定的难度，需要进行大量的培训和教育。
• 数据质量和安全 ：区块链和机器学习的应用依赖于大量的数据，但目前农业数据的质量和安全性存在一定的问题。数据的不准确、不完整和不安全可能会影响技术的应用效果，甚至导致决策失误。因此，需要加强数据的管理和保护，提高数据的质量和安全性。
• 成本问题 ：区块链和机器学习技术的应用需要一定的硬件设备和软件系统支持，同时还需要支付技术服务费用。对于一些小型农业企业和农民来说，这些成本可能过高，限制了技术的推广和应用。

4.3 趋势与挑战总结

发展趋势	挑战
技术融合加深	技术复杂性高
应用范围扩大	数据质量和安全问题
行业标准建立	成本问题

4.4 应对策略

为了应对这些挑战，可以采取以下策略：
1. 加强技术培训 ：政府和企业可以联合开展技术培训和教育活动，提高农业企业和农民对区块链和机器学习技术的认识和应用能力。
2. 建立数据管理体系 ：加强农业数据的管理和保护，建立数据质量评估和安全保障机制，确保数据的准确性、完整性和安全性。
3. 降低成本 ：政府可以出台相关政策，对采用区块链和机器学习技术的农业企业和农民给予补贴和支持；企业可以通过技术创新和规模效应，降低技术应用的成本。

4.5 应对策略流程图

graph LR
    A[挑战] --> B[技术复杂性]
    A --> C[数据质量和安全]
    A --> D[成本问题]
    B --> E[加强技术培训]
    C --> F[建立数据管理体系]
    D --> G[降低成本]
    E --> H[提高应用能力]
    F --> I[确保数据质量和安全]
    G --> J[促进技术推广]

综上所述，区块链和机器学习在农业领域的应用具有巨大的潜力和价值。虽然面临一些挑战，但通过采取有效的应对策略，这些技术将为农业的可持续发展和现代化转型带来新的机遇和动力。未来，随着技术的不断发展和应用的不断深入，区块链和机器学习将在农业中发挥更加重要的作用。