7500亩地，散布在4个村子中的2826个地块，怎么管理?3年前刚刚返乡流转土地的赵天广心里也直打鼓。为了统计出所有的地块和作物信息，他组织了100多人的队伍下地人工统计，可“统计结果迟迟催不上来，报上来的信息还不准确”。

　　如今，赵天广任总经理的棋盘农科团队人员精简到31人，查看地块信息只需要用鼠标点击相应地块，“作物种类、地块位置和面积”等信息便会自动显示。不仅如此，不同地块还用深浅不一的颜色表示不同的长势情况，哪里成熟快、哪里早收获，一目了然。

　　“未来面积再扩大10倍，管理75000亩土地估计也只需增加两到三倍人员。”赵天广雄心勃勃，而这十足底气来自帮他管理地块的“耘境农业系统”，数据收集来自浩瀚宇宙中的几十颗人造卫星。

　　“一站式”管理分散田块

　　用卫星指导自己种地，3年前这对赵天广来说可能仅限于想象，一个偶然的机会认识了能为卫星数据解码的人——张弓。

　　2015年，张弓告别工作8年的美国航空航天局(NASA)回国创办北京佳格农业科技有限公司，他想把“用卫星指导农民种地”的想法落地。从南到北，在中国的农村转了一大圈，土地细碎的程度超出了他的想象，即便是在人均耕地相对多的东北地区，留守的老人对地块的描述也往往是“从哪条路往南第几棵树到南边第几个田埂”。

　　管理的第一步就是要摸清田块方位，张弓意识到这是他要帮土地流转大户解决的首要问题，而事实证明这基础的一步既必要又重要。

　　“土地确权颁证完成之前，有的客户难以准确掌握流转土地的面积，就会面临多付租金的问题。保险公司理赔时需要准确掌握受灾面积，地方农业部门监测轮作休耕等，都需要摸清地块。”佳格公司工程师纪向洋告诉记者。

　　为提高系统的机器学习算法、人工智能数字影像识别技术，张弓还带领团队做了一个有趣的实验：数出山东寿光一共有多少大棚。231764个，佳格用两周时间在卫星照片中“数”出的大棚数量与当地政府通过几个月人为统计的数量相差不大，印证了“天眼”的高精准度和人工智能的可靠性。

　　打开一些设计成型的测试系统，一张张种植地图就展现出来。绿色的圆球代表着一个个牧场，大小不一的色块代表着种植不同作物的农田，不管经营的土地有多分散都不难找出准确的坐标、面积，田块中的河流、山川、道路和田埂在放大比例后都一一显示出来。几千亩的农田，不需要下到地头便知道位置，所有的种植区域一目了然。

　　万里高空中携带着不同幅宽、分辨率照相机的卫星，以不同时间、位置记录着地球上的每一个地方，最精准的民用卫星可以精准到0.3米。“不过大多数卫星的拍照设置都是黑白的，受幅宽限制照片往往是片段化的，真正变成你所看到的效果其实是依靠工程师进行了演算和可视化处理。”纪向洋解释。

　　在北京中关村创新大厦里，佳格公司有60多位有着地理遥感、气象、计算机编程等知识背景的高校毕业生每天处理着数量庞大的卫星数据、地面监测数据，为一线种植提供参考。

　　实时洞察土地和天气的“微表情”

　　事实上，张弓团队在应用卫星数据定制农业服务初期也经历了很多坎坷，甚至质疑。

　　在内蒙古种植上万亩紫色苜蓿的达布西是佳格早期的一个用户，他最大的需求就是选定最佳的牧草收割时间。第一次，技术人员给达布西提供了一个天气晴好的收割时间，但收完苜蓿的第二天便下了大雨，苜蓿中的蛋白质在晾晒中大量流失，达布西把张弓狠狠骂了一顿。第二次，技术人员提醒达布西有“大雨”，建议农机不要下地收割，结果是一整天下的雨虽然从气象学角度属于“大雨”，但对牧区而言却并不影响收割，眼见着隔壁地块的农户收完了牧草，达布西只能气得干瞪眼。第三次，张弓团队做了一次暴雨预警，建议达布西提前割草，而提前割草意味着牺牲几天生长期，达布西顶着被其他牧民嘲笑的压力决定最后相信一次，下午2点，一场冰雹打落进上午刚刚割完草的牧场里，这一次提起电话的达布西满