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上一版3 2017年4月19日 星期 放大 缩小 默认
耕耘天地间
——记张弓与他的佳格团队
本报记者 陈 颐
张弓在农田考察。 (资料图片)

张弓的履历令人佩服:曾在美国航空航天局(NASA)Ames研究中心工作8年,担任数据科学家,从事卫星和气象大数据在农业和生态领域的应用,主要承担构建网络空间数据分享平台。参与美国农业部和美国森林局及商业机构重要项目,多项技术创新成果被应用于NASA地球信息共享系统(NEX)。凭借多年对世界领先的遥感应用研究和农业的热情,他敏锐地捕捉到国内农业市场的蓝海,用数据驱动农业,助力农业4.0的变革。

广大农田缺乏数据支持的服务,每块耕地种的是什么、种的怎么样、是否缺水缺肥以及历史种植情况等等,农户对自有农田数据不能说完全不掌握,但肯定掌握不完全。如何让决策者足不出户,也可以对这些支持决策的数据一目了然,正是张弓创办佳格公司的初衷。

张弓雄心勃勃。他提出,最近10年间航天科技取得了迅速的发展,马斯克的SpaceX让发射卫星更便宜,Google的Skybox让卫星本身更小巧易用,我们拥有了海量的卫星资源。在我们的头顶上有1000多颗卫星。这么多卫星每天向地面传输数以亿计的各类数据,种类不同的卫星分辨率不同,环绕地球一圈的时间不同,监测的内容也不同。以前这些海量的复杂数据往往只是用于军事、科研等领域,但佳格则通过新一代大数据处理技术把这些卫星资源转化成为直接服务人类的民用产品。

据张弓介绍,佳格通过对多个国家的10多颗卫星资源融合处理,得出一套标准的数据体系,可针对服务区域出现不间断的卫星观测数据。但是,佳格怎么服务大众呢?“农业,我们的卫星数据首先是为农业服务的。”

北京的蔬菜很大一部分都来自山东寿光,此时此刻寿光有多少蔬菜大棚呢?张弓说:“佳格通过海量的卫星图片分析,最后数出一共有231764个大棚。”

如此精确的数字,佳格是怎么得到的呢?张弓透露,佳格通过自有机器学习方法快速分析海量的亚米级高精度图像,还可以根据大棚帘子的开关状态判断大棚是否在运行。这些数据为农产品的物流、销售提供了第一手数据,还在农业金融领域帮助农业保险实现精准核保、量化分析农产品期货、农地流转提供评估依据。佳格的解决方案需要用复杂的算法处理海量的数据。目前,佳格正在与微软展开合作,将数据集群和机器学习部署到微软云Azure,可以更快更便捷地输出计算结果,为客户提供一整套从数据获取,数据存储,到数据服务的农业数据云系统。

意在,也是张弓率领的佳格团队新一代大数据技术服务人与地球和谐发展的美好前景。

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