智慧林业综合管控平台 互联网+智慧林业大数据一体化管理平台解决方案
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
数据安全技术
采用加密技术、访问控制等措施，保障数据的安全性和可 靠性。
Web可视化技术
采用前端Web开发框架，如Bootstrap、React等，实现 数据可视化和交互式界面设计。
03
智慧林业大数据分析应用平台运营方案
平台运营模式
垂直化运营模式
针对林业行业的各个环节和领域，建立专业化、垂直化的林业大数据分析应用平台，提供深度的数据分析和应用服务。
目的
为了提高林业管理水平和效率，实现精准化、可视化和智能 化的林业监管和决策，急需建设智慧林业大数据分析应用平 台。
解决方案概述
01
02
解决方案：通过云计算 、大数据、物联网、移 动互联等先进技术手段 ，构建智慧林业大数据 分析应用平台，实现林 业资源监测、林业生态 保护、林业生产监管等 功能的智能化管理。
架构设计
采用微服务架构，将平台划分 为数据采集、数据处理、数据 分析、数据可视化等层次，使 各层次功能独立、接口规范、
易于扩展。
数据采集
支持多种数据源的接入，如林 业资源调查、卫星遥感、无人 机巡检等数据，并支持实时数
据的采集和处理。
数据处理
对海量林业数据进行清洗、去 重、格式转换等处理，提高数
据质量，方便后续分析。
智慧林业大数据分析应用 平台建设和运营整体解决 方案
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 智慧林业大数据分析应用平台建设方案 • 智慧林业大数据分析应用平台运营方案 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
背景和目的
背景
随着林业规模的不断扩大，业务复杂度日益增加，传统的管 理手段已经难以满足现代林业发展的需求。
提供全面、准确、实时的林业数据，包括森林资 源、生态建设、林业产业、自然保护等方面的数 据。
林业综合管控平台解决方案
加拿大：加拿大采用卫星巡回监测系统
加拿大的林业覆盖率达32%。采用从卫星上发射电磁射线检测林区温度，当检测出某一林区局部温度上升到150℃～200℃，红外线波 长达3.7微米时，便是火灾前兆，立即测定具体温度，采取措施及时防火.同时，加拿大林区采用多架配备先进的直升飞机轮流监测林业 火灾，飞行费每小时需5000-6000加元。
……
生态建设与保护
营造林
重点生态工程
天然林资源保护工程
退耕还林工程
京津风沙源治理工程
三北及长江流域等防护林体系建设工程
林业产业安全和管理
干鲜果品、茶药材以及林业食品等
锯材、 人造板等木材 加工及木竹制品制造业
林业旅游和休闲服务业
课题研究
目录
1 2 3
林业综合管控平台如何理解 林业综合管控平台如何管理 林业综合管控平台如何构建
防火预防
是对可持续发展目标的进一步界定
扑救
保障
是对可持续发展方式的进一步明确
是对发展道路选择的再一次确认
国家及地区政策
• 《规划》明确了林业信息化的建设重点：一业务系统建设，包括林业资源监管系统建设工
程、林业灾害监控与应急系统建设工程。二是支撑系统建设，包括应用支撑平台建设工程、
运维系统建设工程。三是基础建设，包括标准规范建设工程、信息资源规划和数据库建设 工程、国家卫星林业遥感系统建设工程、网络及运行环境建设工程、安全系统建设工程。
数据应用的“困扰”
数据的汇聚和处理 数据的呈现和应用 数据的分析和统计
大华“智慧”林业的构建
信号采集
1080P
透雾
热成像
激光
数据传输
光纤
3G
微波
智慧林业生态大数据信息化云平台建设和运营总体解决方案
为科研机构和教育部门提供丰富的生态大数据资 源和分析工具，推动生态文明领域的科研创新和 人才培养。
社会公众服务
通过平台为社会公众提供生态环境相关的信息查 询、科普教育等服务，提高公众的环保意识和参 与度。
04
运营方案与商业模式
平台运营策略与计划
01
数据驱动运营
通过收集、分析和利用大数据， 洞察用户需求和行为，优化平台 功能和服务，提升用户体验。
大数据处理技术
数据挖掘与机器学习技术
3D可视化技术
创新点
采用分布式存储和计算框架， 实现对海量林业生态大数据的 高效处理和分析。
运用数据挖掘和机器学习算法 ，发现林业生态数据中的关联 规则和趋势，为决策提供支持 。
利用3D可视化技术，直观展示 林业生态数据和分析结果，提 高用户体验。
引入新技术如区块链等，确保 数据不可篡改，提高数据安全 性；利用人工智能技术进行自 动化数据分析和预警，提高平 台智能化水平。
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智慧林业生态大数 据信息化云平台建 设和运营总体解决
汇报人：文小库
方案 2023-11-25
目录
• 项目背景与需求分析 • 平台总体设计与技术架构 • 平台功能与应用场景 • 运营方案与商业模式 • 项目实施与风险管理 • 案例分析与未来展望
01
项目背景与需求分析
智慧林业发展现状及趋势
数字化管理：近年来，智慧林 业逐渐实现数字化管理，通过 信息化技术提高林业资源的管
成功率。
03
协作与沟通
加强项目团队成员之间的协作与沟通，定期举行项目会议，分享项目进
展、解决遇到的问题，确保项目按照既定计划顺利推进。
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案的目标是通过整合、分析和利用林业领域的大数据资源，促进林业领域的数字化转型和智能化发展。
该平台将为林业管理者、林业科研人员和决策者提供全面、准确和实时的数据支持，以帮助他们更好地进行决策和管理工作。
一、平台建设1.数据集成：通过数据采集、整合和归档等手段，将各类林业相关数据集成到一起。
包括遥感数据、气象数据、土壤数据、生物学数据等。
同时，还需要制定相应的数据标准和格式，以确保数据的准确性和可比性。
2.数据存储和处理：构建高效的大数据存储和处理系统，以应对大量的数据输入和复杂的数据处理需求。
采用分布式存储和计算技术，实现数据的高速存取和并行处理。
3.数据质量和安全管理：建立数据质量评估和监控机制，保证数据的准确性和完整性。
同时，加强数据安全管理，采取措施确保数据的安全存储和传输，防止数据泄漏和被篡改。
4.数据分析算法和模型：根据林业领域的特点和需求，开发和应用适用的数据分析算法和模型。
包括遥感图像处理算法、林地资源评估模型、森林火灾预警模型等。
通过数据分析，提取有价值的信息和知识，为决策和管理提供科学依据。
二、平台运营1.用户服务：建立用户服务机制，提供用户培训和技术支持，解答用户疑问和需求。
同时，建立用户反馈渠道，及时了解用户的意见和建议，以不断优化和完善平台功能。
2.数据共享和开放：将平台上的数据和分析结果进行共享和开放，为其他科研机构和企业提供数据资源，促进行业合作和创新。
可以通过数据共享协议和开放API等方式，实现数据的灵活使用和流动。
3.商业模式：通过平台的运营，探索和建立适用的商业模式。
可以将数据分析服务和产品进行商业化，为用户提供定制化的解决方案。
同时，可以通过与其他相关行业进行合作，推动产学研用之间的互动和交流。
4.平台监管和评估：建立平台的监管和评估机制，对平台的运营情况进行监控和评估。
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
森林防火与应急管理
要点一
总结词
预防为主、快速响应
要点二
详细描述
通过大数据分析平台，可实时监测森林火灾风险，及时 发现火情并迅速响应，实现森林防火与应急管理的快速 响应和高效处置，最大程度地减少森林火灾损失。
05
大数据分析平台在林业领域 的挑战与未来发展
大数据安全与隐私保护
数据安全
确保林业大数据的安全性是首要任务，包括 数据加密、访问控制、防止数据泄露等措施 。
大数据在林业领域的未来发展趋势
智能化应用
利用人工智能和机器学习等技术，实现林业大数据的智能化分析和应用，提高决策效率和 准确性。
生态价值评估
通过大数据分析，对林业生态系统的价值进行全面评估，为生态补偿和生态治理提供科学 依据。
监测与预测
借助大数据分析平台，实现对林业病虫害、火灾等风险的实时监测和预测，提前采取应对 措施。
提供科学决策依据，提升林业治理能力和水平。
同时，项目还将提供可视化分析和查询功能，方便用户快速获
03
取所需数据，为业务决策提供支持。
02
林业大数据分析平台建设方 案
数据采集与存储方案
总结词
高效、实时、可扩展。
详细描述
数据采集采用分布式架构，通过多种数据源和传感器实时收集林业数据，确保数 据的准确性和完整性。同时，采用分布式文件系统，如Hadoop和Spark，对海 量数据进行存储和备份，实现数据的可扩展性和可靠性。
随着信息化和数字化技术的快速发展，林业行 业正面临着转型升级的压力和需求。
3
大数据技术的兴起为林业行业提供了新的发展 机遇，智慧林业成为行业发展的必然趋势。
项目概述
01
本项目旨在构建一个智慧林业大数据分析平台，以全面感知、 深度挖掘、科学决策为目标。
互联网+智慧林业大数据一体化管理平台解决方案(智慧林业信息化管理平台解决方案)
林业技术应用、提升林业管理水平、增强林业发展质量、促进林业可持续发展的重要支撑和保障。它的本
质是以人为本的林业发展新模式，不断提高生态林业和民生林业发展水平，实现林业的智能、安全、生态、 和谐。智慧林业主要包括林业信息化基础平台、林业资源监管系统、护林员森林管护智能巡检系统、林业 灾害监控管理系统、林业综合办公系统、林业智能防火预警系统、林业应急指挥系统等。
12
02
大数据一体化平台：灾害预防应急
功能： 森林火灾预防应急：分析森林火灾历史起火地点、起火原因、气象、树种、地形、林火过程、扑救过程等数据，预测森林火 灾的发生风险和易发区域，有效预防火灾；预测林火蔓延趋势并分析扑救方法，提高扑救效率。 有害生物监测防治：采用大数据分析技术，对可能发生的病虫害进行预测；综合分析各种有害生物治理方法、治理成果，评 估各种方法的治理成效，为林业有害生物治理决策提供支撑。 沙尘暴监测防控：应用卫星遥感数据和地面观测数据，通过大数据技术，跟踪沙尘天气的形成、发展和扩散，分析预测沙尘 暴起源、路径、强度和影响范围。
网络 结构
数据 安全 基础 平台
部门公文数据在互联网通道加 密传输存在隐患，同时缺少异 地灾备份及数据销毁机制。
应用系统存在数据更新不及时， 林业资源监管、林业灾害监测、 林业经济运行和林业电子商务 等方面信息化程度不高。
应用 系统
缺乏基础设施、数据库、应用 支撑、应用系统等多个层次的 林业信息化基础平台。
6
01
智慧林业特征
支撑保障
智慧林业可提升林业管理水平、 增强林业发展质量、促进可持续 发展的重要支撑和保障。
06
01 05 添加 标题 03
服务
通过生态管理转型、生态文明服 务转型、让政府满意、民众叫好
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
数据采集
收集气象、土壤、水文等数据， 为林木生长模型提供数据支持。
评估与预测
根据监测数据，评估森林生长状 况、预测病虫害发生趋势等。
森林防火应用
实时监控
利用无人机、森林火险预警系统等对 林区进行实时监控，及时发现火源。
数据分析
通过对气象、土壤、林火历史数据等 进行分析，预测火险等级和火灾发展 趋势。
运用大数据技术和方法，对平台运营 数据进行分析，发现客户需求和运营 问题，从而优化运营策略。
02
资源整合
整合内外部资源，包括数据资源、技 术资源、人力资源等，提高运营效率 和效果。
03
客户服务和支持
提供优质的客户服务和支持，包括咨 询、技术支持、培训等，提高客户满 意度。
运营实施
制定运营计划
根据市场需求和客户需求，制定合理的林业大数据分析 应用平台运营计划。
智慧林业大数据分析应用 平台建设和运营整体解决 方案
xx年xx月xx日 • 运营方案 • 林业大数据应用案例
01
引言
背景与目的
林业发展面临挑战
林业资源日益减少，生态环境恶化等问题严重影响了林业的 可持续发展。
数据驱动决策的重要性
通过大数据分析应用平台，提高林业数据利用效率和智能化 管理水平，为解决林业发展问题提供有效手段。
应用效果展示
数据可视化
通过可视化图表、GIS地图等方式，将林业大数据应用成果进行 展示。
指标量化
利用数据分析方法，将林业生态保护、森林防火等成果进行量化 展示，体现应用价值。
宣传推广
通过林业大数据应用平台，宣传和推广林业生态保护政策和成果 ，提高社会关注度和参与度。
THANKS
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智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
大数据
云平台
行业背景
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
智慧林业
智慧林业是指充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术，通过感知化、物联 化、智能化的手段，形成林业立体感知、管理协同高效、生态价值凸显、服务内外一体的林业发展新模式。
智慧林业是智慧地球的重要组成部分，是未来林业创新发展的必由之路，是统领未来林业工作、拓展 林业技术应用、提升林业管理水平、增强林业发展质量、促进林业可持续发展的重要支撑和保障。它的本 质是以人为本的林业发展新模式，不断提高生态林业和民生林业发展水平，实现林业的智能、安全、生态、 和谐。智慧林业主要包括林业信息化基础平台、林业资源监管系统、护林员林业管护智能巡检系统、林业 灾害监控管理系统、林业综合办公系统、林业智能防火预警系统、林业应急指挥系统等。
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
睿利而郎行丰©利 ©
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数据应用的“困扰”
? 数据的汇聚和处理 ? 数据的呈现和应用 ? 数据的分析和统计
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
睿利而郎行丰©利 ©
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智慧林业特征
支撑保障
智慧林业可提升林业管理水平、 增强林业发展质量、促进可持续 发展的重要支撑和保障。
核心
核心是利用现代化信息技术，建 立一中智慧化发展的长效机制， 实现林业高校高质发展
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智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
建设思路
睿利而郎行丰©利
© 针对林业信息化建设，xx公司构建林业“空天地”一体化全面监测感知体系，搭建了具有自主知识产权的“林
业一张图”平台；并在一张图平台的基础上，因地制宜地为各林业定制化构建科研监测、保护管理、科普宣教、
智慧林业信息化管理平台整体解决方案
智慧林业信息化管理平台建设方案目录1.前言 (1)1.1智慧林业概念 (1)1.2智慧林业八大核心 (1)1.2.1林业信息资源数字化 (2)1.2.2林业资源相互感知化 (2)1.2.3林业信息传输互联化 (2)1.2.4林业系统管控智能化 (2)1.2.5林业体系运转一体化 (3)1.2.6林业管理服务协同化 (3)1.2.7林业创新发展生态化 (3)1.2.8林业综合效益最优化 (3)1.3智慧林业建设任务 (4)1.4建设效果 (7)1.4.1林业资源可视化监管 (7)1.4.2林业生态工程可视化监管 (7)1.4.3灾害预防可视化监管 (8)1.4.4林业产业服务可视化监管 (9)1.4.5林业大数据可视化管理 (10)2.需求分析 (11)2.1.森林资源防火需求分析 (14)2.2.森林资源防盗需求分析 (46)2.3.森林资源防病虫害需求分析 (55)2.4.野生动物监测需求分析 (56)2.5.无人机监测系统需求分析 (58)2.6.森林环境监测系统需求分析 (60)2.7.护林巡护管理系统需求分析 (61)2.8.传输网络需求分析 (62)2.9.业务管理平台需求分析 (64)3.建设目标 (66)3.1建设成智慧林业森林资源立体监测网 (66)3.2林业立体化感知体系全覆盖 (66)3.3林业智能化管理体系协同高效 (67)3.4建设森林防火应急指挥系统 (67)3.5建设成开放式的系统平台 (67)4.建设原则及标准 (68)4.1.建设原则 (68)4.2.建设依据及标准 (69)5.智慧林业总体构成 (71)6.智慧林业系统详细设计 (73)6.1.森林资源感知网系统详细设计 (74)6.1.1.森林防火预警感知系统 (74)6.1.1.1.视频采集系统 (77)6.1.1.3.供电系统 (89)6.1.1.4.防盗报警及对讲系统 (92)6.1.1.5.基站控制系统 (94)6.1.1.6.防雷接地系统 (98)6.1.1.7.铁塔基建系统 (100)6.1.2.森林资源防盗感知系统 (105)6.1.2.1.森林资源防盗车辆抓拍感知子系统 (106)6.1.2.2.森林资源防盗人员抓拍感知子系统 (115)6.1.2.3.检查站安防监控感知子系统 (120)6.1.3.森林资源防病虫害感知系统 (124)6.1.4.野生动物保护监测感知系统 (131)6.1.5.无人机动态监测感知系统 (142)6.1.6.森林环境监测感知系统 (147)6.1.7.护林巡护动态感知系统 (149)6.2.传输网详细设计 (157)6.2.1.传输网络选型 (157)6.2.2.传输网络配置 (160)6.2.3.传输网络路由 (163)6.3.业务网管理平台系统详细设计 (168)6.3.1.综合视频监控管理平台 (169)6.3.2.GIS地理信息管理平台 (176)6.3.2.2.系统总体结构 (178)6.3.2.3.软件功能描述 (180)6.3.3.监控指挥中心系统 (210)6.3.3.1.市级监控指挥中心系统 (210)6.3.4.2.县级/总场监控指挥中心系统 (249)6.3.4.3.林场监控中心系统 (275)7.系统安全设计方案 (278)7.1 区块链的数据安全 (278)7.1.1区块链描述 (278)7.1.2区块链数据保障 (279)7.2 互联网接入安全 (279)7.3 集群系统安全 (280)7.3.1主机安全 (280)7.3.2操作系统安全 (281)7.4 数据备份方案 (281)7.4.1备份策略 (281)7.4.2分布式系统备份 (282)7.4.3负载均衡 (282)8.项目招标方案 (283)8.1招标范围 (283)8.2评审办法建议 (283)8.2.1评审过程 (283)8.2.2评审办法 (287)9.项目实施进度 (296)9.1项目建设周期 (296)9.2 实施进度计划 (296)9.3进度保障 (297)10.项目组织机构和人员培训 (298)10.1领导和管理机构 (298)10.2项目实施机构 (298)10.3人员培训方案 (300)10.3.1概述 (300)10.3.2培训目标 (300)10.3.3培训方式 (301)11. 项目风险与风险管理 (303)11.1风险识别和分析 (303)11.2风险对策和管理 (303)11.2.1项目风险识别 (304)11.2.2项目风险估测 (304)11.2.3项目风险评价 (304)11.2.4项目风险应付措施 (305)1.前言国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的全面的创新应用，随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知摸清生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。
智慧林业生态大数据信息化云平台建设和运营总体解决方案
现有林业生态信息化平台的问题
现有的林业生态信息化平台在数据整合、应用协同、智能化应用等方面存在不足，亟待改进和完善。
建设智慧林业生态大数据信息化云平台的意义
智慧林业生态大数据信息化云平台能够提高林业生态保护的效率和质量，促进跨部门、跨区域、跨行业 的协同管理和服务。
运营模式
合作共建
智慧林业生态大数据信息化云平台可采取政府与企业合作共建的模 式，整合各方资源，推进平台建设和应用推广。
数据共享
平台建设应注重数据共享，通过数据开放、数据挖掘等方式，实现 数据价值的最大化。
创新服务
平台可提供林业生态大数据领域的创新服务，如数据治理、数据分 析、数据挖掘等，以满足政府、企业和公众的需求。
数据权限管理
设置数据访问权限，保证数据的安 全性和保密性。
数据分析和挖掘
数据分析方法选择
根据需求选择合适的数据分析方法，如统计分析、机 器学习、深度学习等。
模型构建和优化
根据数据分析结果，构建模型并不断优化，提高预测 精度和稳定性。
数据挖掘应用
挖掘数据中蕴含的规律和知识，为林业生态保护提供 科学依据。
智慧林业生态大数据 信息化云平台建设和 运营总体解决方案
汇报人：小无名 2023-11-30
contents
目录
• 平台建设背景和目标 • 平台建设内容和方法 • 平台运营模式和收益 • 平台风险评估和对策 • 平台推广和应用前景 • 总结和展望
CHAPTER 01
平台建设背景和目标
背景介绍
当前林业生态信息化发展现状和趋势
02
智慧林业综合管控平台整体解决方案
智慧林业综合管控平台建设方案目录1.前言 (1)1.1智慧林业概念 (1)1.2智慧林业八大核心 (1)1.2.1林业信息资源数字化 (2)1.2.2林业资源相互感知化 (2)1.2.3林业信息传输互联化 (2)1.2.4林业系统管控智能化 (2)1.2.5林业体系运转一体化 (3)1.2.6林业管理服务协同化 (3)1.2.7林业创新发展生态化 (3)1.2.8林业综合效益最优化 (3)1.3智慧林业建设任务 (4)1.4建设效果 (7)1.4.1林业资源可视化监管 (7)1.4.2林业生态工程可视化监管 (7)1.4.3灾害预防可视化监管 (8)1.4.4林业产业服务可视化监管 (9)1.4.5林业大数据可视化管理 (10)2.需求分析 (11)2.1.森林资源防火需求分析 (14)2.2.森林资源防盗需求分析 (46)2.3.森林资源防病虫害需求分析 (55)2.4.野生动物监测需求分析 (56)2.5.无人机监测系统需求分析 (58)2.6.森林环境监测系统需求分析 (60)2.7.护林巡护管理系统需求分析 (61)2.8.传输网络需求分析 (62)2.9.业务管理平台需求分析 (64)3.建设目标 (66)3.1建设成智慧林业森林资源立体监测网 (66)3.2林业立体化感知体系全覆盖 (66)3.3林业智能化管理体系协同高效 (67)3.4建设森林防火应急指挥系统 (67)3.5建设成开放式的系统平台 (67)4.建设原则及标准 (68)4.1.建设原则 (68)4.2.建设依据及标准 (69)5.智慧林业总体构成 (71)6.智慧林业系统详细设计 (73)6.1.森林资源感知网系统详细设计 (74)6.1.1.森林防火预警感知系统 (74)6.1.1.1.视频采集系统 (77)6.1.1.3.供电系统 (89)6.1.1.4.防盗报警及对讲系统 (92)6.1.1.5.基站控制系统 (94)6.1.1.6.防雷接地系统 (98)6.1.1.7.铁塔基建系统 (100)6.1.2.森林资源防盗感知系统 (105)6.1.2.1.森林资源防盗车辆抓拍感知子系统 (106)6.1.2.2.森林资源防盗人员抓拍感知子系统 (115)6.1.2.3.检查站安防监控感知子系统 (120)6.1.3.森林资源防病虫害感知系统 (124)6.1.4.野生动物保护监测感知系统 (131)6.1.5.无人机动态监测感知系统 (142)6.1.6.森林环境监测感知系统 (147)6.1.7.护林巡护动态感知系统 (149)6.2.传输网详细设计 (157)6.2.1.传输网络选型 (157)6.2.2.传输网络配置 (160)6.2.3.传输网络路由 (163)6.3.业务网管理平台系统详细设计 (168)6.3.1.综合视频监控管理平台 (169)6.3.2.GIS地理信息管理平台 (176)6.3.2.2.系统总体结构 (178)6.3.2.3.软件功能描述 (180)6.3.3.监控指挥中心系统 (210)6.3.3.1.市级监控指挥中心系统 (210)6.3.4.2.县级/总场监控指挥中心系统 (249)6.3.4.3.林场监控中心系统 (275)7.系统安全设计方案 (278)7.1 区块链的数据安全 (278)7.1.1区块链描述 (278)7.1.2区块链数据保障 (279)7.2 互联网接入安全 (279)7.3 集群系统安全 (280)7.3.1主机安全 (280)7.3.2操作系统安全 (281)7.4 数据备份方案 (281)7.4.1备份策略 (281)7.4.2分布式系统备份 (282)7.4.3负载均衡 (282)8.项目招标方案 (283)8.1招标范围 (283)8.2评审办法建议 (283)8.2.1评审过程 (283)8.2.2评审办法 (287)9.项目实施进度 (296)9.1项目建设周期 (296)9.2 实施进度计划 (296)9.3进度保障 (297)10.项目组织机构和人员培训 (298)10.1领导和管理机构 (298)10.2项目实施机构 (298)10.3人员培训方案 (300)10.3.1概述 (300)10.3.2培训目标 (300)10.3.3培训方式 (301)11. 项目风险与风险管理 (303)11.1风险识别和分析 (303)11.2风险对策和管理 (303)11.2.1项目风险识别 (304)11.2.2项目风险估测 (304)11.2.3项目风险评价 (304)11.2.4项目风险应付措施 (305)1.前言国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的全面的创新应用，随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知摸清生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
无人机巡检
无人机巡检能够获取林区高清图 像，检测林业病虫害等情况。
数据存储与管理
数据存储
采用分布式文件系统，实现海量数据的存储和管理。
数据备份
定期对数据进行备份，保证数据的安全性和完整性。
数据分片
将大数据拆分成小数据块，方便数据管理和处理。
数据处理与分析
数据清洗
数据挖掘
机器学习
可视化分析
去除重复、无效、异常数据，提 高数据质量。
VS
该方案包括数据采集、数据处理、 数据分析、可视化展示和智能应用 等多个环节，能够满足林业管理的 多种需求。
02
大数据平台建设方案
数据采集
传感器监测
通过部署传感器，实时监测林业 生态环境的温度、湿度、光照等 参数，获取数据。
遥感技术
利用卫星遥感、航空摄影等技术 获取林业资源分布、植被指数等 信息。
实时监测与预警
利用卫星遥感、无人机、视频监控等手段，对森林火灾进行实时监测和预警，发现疑似火 情后立即报告，启动应急预案。
灭火指挥与效果评估
利用大数据技术对灭火过程进行实时指挥和调度，对灭火效果进行评估和总结，为今后的 防火灭火工作提供经验。
林业病虫害监测与防治
01
病虫害监测
利用遥感影像和地面调查数据，对林业病虫害进行监测，包括病虫害
行业现状和发展趋势
当前，林业大数据的应用已经得到了广泛的关注和认可， 成为推动林业现代化的重要手段。
未来，林业大数据的应用前景将更加广阔，数据分析技术 将在森林资源监测、生态保护、林产品贸易等各个领域发 挥更加重要的作用。
解决方案概述
智慧林业大数据分析平台建设整体 解决方案是依托大数据技术，将林 业数据进行采集、存储、分析和应 用，为林业管理提供科学、精细化 的决策支持。
智慧林业综合管控平台整体解决方案
汇报人：小无名
目录
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智慧林业综合管控平 台概述
智慧林业综合管控平 台技术特点
智慧林业综合管控平 台应用价值
智慧林业综合管控平 台实施方案
智慧林业综合管控平 台优势与特点
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智慧林业综合管控 平台概述
定义：智慧林业综 合管控平台是一种 基于互联网、物联 网、大数据、人工 智能等技术的林业
跨部门协同与信息共享：打破部门壁垒，实现跨部门的信息共享和协同工作，提高管理效率。
实时监测：利用先进的技术手段，对林业区域进行实时监测，及时发现潜在的灾害风险。
数据采集与分析：通过传感器、无人机等设备采集数据，运用大数据分析技术，对数据进行分 析和挖掘，为灾害预警提供科学依据。
精准预警：根据分析结果，对可能发生的林业灾害进行精准预警，提前采取防范措施，减少灾 害损失。
智能化决策：通过智慧林业综合管控平台，实现智能化决策，为林业管理部门提供更加科学、 高效的管理手段。
引入先进技术：采用物联网、大数 据、人工智能等技术手段，实现对 林业生态的实时监测和精准管理。
减少资源浪费：优化林业生态保护 措施，合理利用资源，减少资源浪 费和环境污染。
智能化决策支持：通过大数据分析、人工智能等技术，为林业资源管理提供智能化决策支持，提高管理决策的科 学性和准确性。
促进林业可持续发展：智慧林业综合管控平台的应用，有助于提高林业资源管理效率，促进林业的可持续发展。
实时监测：及时发现林业灾害，提高预警时效性 数据分析：通过大数据分析，提高预警准确性和科学性 预防控制：实现林业灾害的全程监控和预防控制 资源整合：整合各类资源，提高预警效率和效果
生态旅游与文化传 承
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
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林业产业发展规划：基于大数据分析，制定林业产业的发展规划，包括产业结构调整、资源利用优化等方面，推动林业产业的可持续发展。
林业病虫害防治：通过大数据分析，及时发现林业病虫害的发生和扩散趋势，采取有效措施进行防治，保护林业资源。
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林业生态修复：利用大数据技术，分析林业生态系统的结构和功能，提出针对性的生态修复方案，促进林业生态系统的恢复和重建。
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案例二：某林业科研机构应用智慧林业大数据分析平台进行科研工作的案例分析
案例一：某林业局应用智慧林业大数据分析平台后的效果评估
案例三：某林业企业应用智慧林业大数据分析平台进行业务拓展的案例分析
案例四：某林业高校应用智慧林业大数据分析平台进行教学的案例分析
PART SIX
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提高效率：快速准确的数据处理和分析，提高林业管理效率
降低成本：通过大数据分析，优化林业资源利用，降低运营成本
增加收入：精准预测和市场分析，提高林业产品市场竞争力，增加收入
可持续发展：基于大数据的智慧林业管理，有助于实现林业可持续发展目标
促进林业产业升级和转型
提高林业资源利用效率和保护水平
汇报人：XX
XX,a click to unlimited possibilities
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
智慧林业大数据分析平台的定义
智慧林业大数据分析平台的发展背景
智慧林业大数据分析平台的建设意义
智慧林业大数据分析平台的应用前景
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
数据分析应用平台的市场需求和发展空间将进一步扩大。
合作伙伴的协同发展
03
与数据采集、处理、分析等相关领域的合作伙伴共同发展，提
高平台的综合能力和市场竞争力。
商业模式的风险和挑战
要点一
技术更新换代
要点二
数据安全与隐私保护
随着技术的不断更新换代，智慧林业 大数据分析应用平台需要不断升级和 优化，以适应市场变化和用户需求。
02
智慧林业大数据分析应用平 台运营方案
平台运营模式和策略
平台运营模式
采用“政府引导、企业投资、专业运营管理”的模式，推动智慧林业大数据 分析应用平台的建设驱动为核心，以技术支撑为保障，打造全方位、 多层次、立体化的林业大数据分析应用平台。
平台运营管理和流程
2023
《智慧林业大数据分析应 用平台建设和运营整体解
决方案》
目 录
• 智慧林业大数据分析应用平台建设方案 • 智慧林业大数据分析应用平台运营方案 • 智慧林业大数据分析应用平台商业模式 • 智慧林业大数据分析应用平台案例分析
01
智慧林业大数据分析应用平 台建设方案
平台建设背景和意义
背景
随着林业信息化建设的深入推进，海量的 林业数据不断积累，传统的数据处理方式 已无法满足现代林业发展的需求。智慧林 业大数据分析应用平台的建设旨在解决这 一问题，为林业部门提供全面、高效、精 准的数据分析服务。
原则
坚持用户需求为导向，注重实用性和可扩展性，确保平台的 安全性和稳定性，同时兼顾成本效益。
平台建设内容和技术方案
• 内容：智慧林业大数据分析应用平台建设主要包括数据采集、数据处理、数据分析、应用模块和平台管理 等多个方面。具体包括
• 数据采集：通过多种方式采集林业相关数据，如遥感影像、GIS数据、业务数据等。 • 数据处理：对采集的数据进行清洗、整合、格式转换等处理，确保数据质量和一致性。 • 数据分析：利用大数据分析技术，如机器学习、数据挖掘等，对处理后的数据进行深入分析，提取有价值
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——林业资源相互感知化
——林业信息传输互联化 ——林业系统管控智能化 ——林业体系运转一体化 ——林业管理服务协同化 ——林业创新发展生态化 ——林业综合效益最优化
11
02
大数据一体化平台：林业资源监管
功能： 林业资源动态监管：以遥感影像为支撑，以采伐、灾害、造林等变化数据为依据，动态更新、实时监控林业资源。 林业资源变化预测：通过大数据分析，对林业资源变化过程进行动态模拟。 生态红线监测预警：对保护重点区域的生态变化进行预警；根据生态红线体量数据进行生态红线预警。 林业生态安全评价：评估生态系统当前状态，对可能发生的生态安全事件进行预测预警。
02
大数据一体化解决方案架构
基于大数据存储系统和分布式计算框架，
对林业业务数据、林业产业数据、林业相关互 联网数据等多来源、多形态的数据进行存储和
管理，利用最新的数据挖掘技术和数据可视化
技术，充分揭示数据的规律性和价值性，为林 业资源监管、生态工程管理、灾害预防应急、 林业产业服务等林业管理服务工作提供强大的 信息支撑和决策支持，是智慧林业建设的核心 组成部分。
国家林业局
2013年8月，印发了《中国智慧林业发展指导意见》，提出2020年智慧林业框架基本完成。 2016年3月，编制完成《“互联网+”林业行动计划—全国林业信息化“十三五”发展规划》 2016年7月13日发布了《关于加快中国林业大数据发展的指导一键》
5
01
智慧林业现状分析
政务外网与互联网逻辑隔离， OA 系统在互联网上运行，政务 内网未启用，县级以下单位未 联通。
生物多 样性
林业产 业
林业企 业
林业 科技
地理 编码
气象 数据
林业基 础设施
基础地理信息数据库为智慧 林业应用提供基础地理空间 数据支撑，可支撑空间定位， 地名检索，影像发布等服务
林业资源数据库为智慧林业 核心数据库，是智慧林业应 用体系建设的基础。
林业专题数据库为智慧林业 另一重要业务数据库，是智 慧林业向互联网+林业延伸的 基础。
网络 结构
数据 安全 基础 平台
部门公文数据在互联网通道加 密传输存在隐患，同时缺少异 地灾备份及数据销毁机制。
应用系统存在数据更新不及时， 林业资源监管、林业灾害监测、 林业经济运行和林业电子商务 等方面信息化程度不高。
应用 系统
缺乏基础设施、数据库、应用 支撑、应用系统等多个层次的 林业信息化基础平台。
互联网+智慧林业整体解决方案
大数据一体化管理平台解决方案
行业背景
智慧林业
智慧林业是指充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术，通过感知化、物联
化、智能化的手段，形成林业立体感知、管理协同高效、生态价值凸显、服务内外一体的林业发展新模式。 智慧林业是智慧地球的重要组成部分，是未来林业创新发展的必由之路，是统领未来林业工作、拓展
林业技术应用、提升林业管理水平、增强林业发展质量、促进林业可持续发展的重要支撑和保障。它的本
质是以人为本的林业发展新模式，不断提高生态林业和民生林业发展水平，实现林业的智能、安全、生态、 和谐。智慧林业主要包括林业信息化基础平台、林业资源监管系统、护林员森林管护智能巡检系统、林业 灾害监控管理系统、林业综合办公系统、林业智能防火预警系统、林业应急指挥系统等。
12
02
大数据一体化平台：生态工程管理
功能： 林业工程综合监管：对林业工程的全过程进行信息化管理；基于遥感影像、森林资源等数据，监控工程实施情况，保证工程 质量，避免重复建设。 林业工程辅助决策：评估工程的实施效果和技术方式，为后续工程提供建议。 林业生态效益评估：对林业工程数据、生态资源动态变化数据、区域环境数据等进行综合分析，评价工程生态效益，包括防 风固沙效益、水文生态效益、土壤改良效益等。
6
01
智慧林业特征
支撑保障
智慧林业可提升林业管理水平、 增强林业发展质量、促进可持续 发展的重要支撑和保障。
06
01 05 添加 标题 03
服务
通过生态管理转型、生态文明服 务转型、让政府满意、民众叫好
关键
关键是通过制定统一的技术标准 及管理服务规范，形成互动化、 一体化、主动化的运行模式。
目的
目标
13
02
大数据一体化平台：灾害预防应急
功能： 森林火灾预防应急：分析森林火灾历史起火地点、起火原因、气象、树种、地形、林火过程、扑救过程等数据，预测森林火 灾的发生风险和易发区域，有效预防火灾；预测林火蔓延趋势并分析扑救方法，提高扑救效率。 有害生物监测防治：采用大数据分析技术，对可能发生的病虫害进行预测；综合分析各种有害生物治理方法、治理成果，评 估各种方法的治理成效，为林业有害生物治理决策提供支撑。 沙尘暴监测防控：应用卫星遥感数据和地面观测数据，通过大数据技术，跟踪沙尘天气的形成、发展和扩散，分析预测沙尘 暴起源、路径、强度和影响范围。
目录页
CONTENTS PAGE
智慧林业现状分析
智慧林业云平台解决方案
智慧林业云平台功能介绍
01
智慧林业现状分析
建设背景 现状分析 林业特征
01
智慧林业建设背景
中共中央、国务院
2015年7月4日《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 —将信息化建设提升至国家现代化建设的战略高度 2015年8月31日《促进大数据发展行动纲要》 2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》 明确要求“通过促进大数据发展，加快建设数据强国，释放技术红利、制度红利和创新红利， 提升政府治理能力，推动经济转型升级。
目标是实现生态、经济、社会综
02
04
目的是促进林业资源管理。生态 系统构建、绿色产业发展
合效益最大化。
核心
核心是利用现代化信息技术，建 立一中智慧化发展的长效机制， 实现林业高校高质发展
7
02
大数据一体化解决方案
1234解决方案
三大基础库建设
矢量地 图
遥感影 像
地形地 貌
森林资 源
湿地资 源
10
02
大数据一体化解决方案核心和优势
八大核心：利用现代信息技术，建立一种智慧 化发展的长效机制，实现林业高效高质发展：
——林业信息资源数字化 平台具有六大优势： 1动态监控林业资源时空变化，提高林业生态监测预警能力 2评估林业重点工程质量效益，科学规划林业生态工程建设 3综合分析灾害环境资源数据，提升林业灾害预防治理水平 4全面掌握林业生产经营数据，推动林业产业健康有序发展 5实现林业数据资源共享应用，促进林业业务协同一体运行 6全方位挖掘与展现数据信息，支撑林业业务管理科学决策