农业大数据应用平台技术要求

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智能农业大数据平台设计与实现

智能农业大数据平台设计与实现

智能农业大数据平台设计与实现随着科技不断发展和社会经济的不断进步,传统农业生产模式日渐落后,人们对智能农业的需求越来越强烈。

智能农业技术的突破,导致了数据的大爆发,数据有了广泛的采集、处理和应用,这背后需要一个高效可靠的智能农业大数据平台。

一、智能农业大数据平台的设计方案智能农业大数据平台的设计方案分为三个部分:数据采集系统、数据处理系统和数据应用系统。

1. 数据采集系统数据采集系统是智能农业大数据平台的第一步,农民通过种植设备采集有关作物生长、环境、气象和气候数据。

这些数据包括土壤温度、湿度、空气温度、经度和纬度等多项参数,各项数据会通过传感器向数据处理系统发送实时数据和历史数据。

数据采集包含物理和无线两种方式,可以通过物联网通信、RFID和无线传感器等技术实现。

2. 数据处理系统数据处理系统是智能农业大数据平台的第二步,它负责处理采集的数据,进行分析、计算和建模。

数据处理系统采用数据仓库和数据挖掘等技术,将各种数据源的数据进行收集、整理和分析。

在处理数据的同时,系统还会构建一些模型和算法,如分类、聚类、关联规则挖掘以及机器学习等。

在这一步中,会将原始数据转换成结构化的、可研究的数据,进而能够在数据应用系统中进行更多的数据应用。

3. 数据应用系统数据应用系统是智能农业大数据平台的第三步,它是最终的数据应用环节。

该系统可以为农民、种植企业、科学家、政府和投资者提供数据服务,从而实现更高的效益。

数据应用系统结合大数据和人工智能技术,通过数据分析、监测、预测、诊断和决策等方式,帮助农业生产者快速准确地获得当前和未来的信息,为其提供精细化、科学化、智能化的决策支持。

二、智能农业大数据平台的实现方法智能农业大数据平台是一种应用广泛的系统集成平台,它涉及到多个领域的技术,需要多个部门进行协同。

实现智能农业大数据平台的方法包括以下5个步骤:1. 需求分析需求分析是智能农业大数据平台实现的第一步,通过调研市场和用户需求,了解该平台需要满足的功能和需求,并进行需求优先级评估。

农业智能种植管理大数据平台建设方案

农业智能种植管理大数据平台建设方案

农业智能种植管理大数据平台建设方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:平台需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.1.1 农业生产者需求 (3)2.1.2 农业管理者需求 (3)2.1.3 农业服务提供商需求 (4)2.2 功能需求分析 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与处理 (4)2.2.3 决策支持与优化 (4)2.3 技术需求分析 (4)2.3.1 数据采集技术 (4)2.3.2 数据处理与分析技术 (5)2.3.3 系统集成与交互技术 (5)第三章:平台架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.2 系统模块设计 (5)3.3 技术选型与框架 (6)第四章:数据采集与处理 (6)4.1 数据采集方式 (6)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与管理 (7)第五章:智能种植模型构建 (8)5.1 模型选择与训练 (8)5.2 模型优化与调整 (8)5.3 模型应用与评估 (8)第六章:平台功能模块开发 (9)6.1 用户管理模块 (9)6.2 数据展示模块 (9)6.3 智能决策模块 (10)第七章:平台部署与实施 (10)7.1 系统部署 (10)7.1.1 部署策略 (10)7.1.2 部署流程 (10)7.2 运维管理 (11)7.2.1 运维团队建设 (11)7.2.2 运维流程 (11)7.2.3 运维工具 (11)7.3 安全防护 (11)7.3.1 安全策略 (11)7.3.2 安全防护措施 (12)7.3.3 安全评估与改进 (12)第八章:平台推广与应用 (12)8.1 推广策略 (12)8.1.1 政策引导 (12)8.1.2 培训与宣传 (12)8.1.3 合作联盟 (12)8.1.4 示范应用 (12)8.2 应用场景 (12)8.2.1 精准施肥 (12)8.2.2 病虫害防治 (13)8.2.3 产量预测 (13)8.2.4 农业保险 (13)8.2.5 供应链管理 (13)8.3 效益分析 (13)8.3.1 经济效益 (13)8.3.2 社会效益 (13)8.3.3 生态效益 (13)第九章:平台后期维护与升级 (13)9.1 维护策略 (13)9.2 升级计划 (14)9.3 用户反馈与改进 (14)第十章:项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 项目成果 (15)10.3 未来展望 (16)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景我国经济的快速发展和科技的不断进步,农业现代化建设已进入关键时期。

2023-智慧农业大数据云平台解决方案-1

2023-智慧农业大数据云平台解决方案-1

智慧农业大数据云平台解决方案当前, 智慧农业已经逐渐流行起来, 并取得了非常好的成效, 不仅可以提高农民的劳动效率, 还可以大幅度降低经营成本。

同时, 随着5G、大数据等技术的不断发展, 智慧农业行业也迎来了新的发展契机。

其中, 智慧农业大数据云平台解决方案也成为了必不可少的一部分。

那么, 智慧农业大数据云平台解决方案到底是什么呢?这里, 我们将从以下三个方面进行介绍。

一、数据采集智慧农业大数据云平台解决方案首先要做的就是进行数据采集。

数据采集就是将农业生产过程中的各种数据进行收集和整合, 建立一个完整的数据地图。

这些数据可以包括温度、湿度、CO2浓度、土壤湿度、降雨量、气象数据等多种指标。

通过数据采集, 有助于分析和发现农业过程中存在的问题和瓶颈, 并及时进行改进和解决。

二、数据分析数据分析是智慧农业大数据云平台解决方案中的重要环节。

通过对采集到的数据进行计算、分析和挖掘, 可以更好地帮助农民管理和监控农业生产过程中各种要素, 及时发现问题, 提高决策水平。

比如, 在某一个作物的生长过程中, 可通过对土壤温度、湿度等数据进行分析, 在需要的时候及时喷灌或施肥, 从而提高单产和品质。

三、数据应用智慧农业大数据云平台解决方案最终要服务于实际应用。

采集的数据和分析结果将会被应用到种植、养殖、加工、销售等各个环节。

比如,在种植环节中, 通过智能化的浇灌和施肥, 可以提高单产和产品品质, 减少不必要的浪费;在养殖环节中, 通过对动物行为、身体状况等数据进行监测和分析, 掌握动物的健康状况, 预防疾病的发生。

综上所述, 智慧农业大数据云平台解决方案是一种基于大数据分析技术, 为农业生产提供有针对性的智能化管理的一种系统解决方案。

在未来的日子里, 该解决方案将会在推动农业智能化、提高经济效益、减少经营成本等方面发挥更加积极和重要的作用。

智慧农业大数据平台开发方案

智慧农业大数据平台开发方案

智慧农业大数据平台开发方案第一章:项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章:需求分析 (4)2.1 用户需求 (4)2.1.1 农业生产者需求 (4)2.1.2 农业管理者需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据采集与处理 (4)2.2.2 数据分析与决策支持 (4)2.2.3 预警与防治 (5)2.2.4 资源整合与协同 (5)2.3 系统功能需求 (5)2.3.1 数据处理能力 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 系统稳定性与可靠性 (5)2.3.4 系统兼容性与可扩展性 (5)第三章:系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (6)第四章:数据库设计与实现 (7)4.1 数据库设计 (7)4.2 数据库表结构设计 (7)4.3 数据库存储过程 (8)第五章:核心功能模块开发 (8)5.1 数据采集模块 (9)5.2 数据处理模块 (9)5.3 数据可视化模块 (10)第六章:系统安全与稳定性 (10)6.1 安全策略 (10)6.1.1 物理安全 (10)6.1.2 数据安全 (10)6.1.3 网络安全 (10)6.1.4 应用安全 (11)6.2 系统稳定性保障 (11)6.2.1 硬件设备 (11)6.2.2 软件系统 (11)6.2.3 网络环境 (11)6.3 容灾备份 (11)6.3.2 系统备份 (11)6.3.3 容灾措施 (11)第七章:系统部署与实施 (12)7.1 系统部署 (12)7.1.1 部署策略 (12)7.1.2 部署流程 (12)7.2 系统实施 (12)7.2.1 实施步骤 (12)7.2.2 实施管理 (12)7.3 系统测试 (13)7.3.1 测试策略 (13)7.3.2 测试流程 (13)第八章:运维管理与维护 (13)8.1 运维管理 (13)8.1.1 运维管理概述 (13)8.1.2 运维管理内容 (13)8.1.3 运维管理制度 (14)8.2 系统维护 (14)8.2.1 系统维护概述 (14)8.2.2 系统维护内容 (14)8.2.3 系统维护策略 (14)8.3 故障处理 (14)8.3.1 故障处理概述 (14)8.3.2 故障处理流程 (14)8.3.3 故障处理策略 (15)第九章:项目效益与风险评估 (15)9.1 项目效益分析 (15)9.1.1 经济效益 (15)9.1.2 社会效益 (15)9.1.3 生态效益 (15)9.2 风险评估 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 数据风险 (16)9.2.3 政策风险 (16)9.2.4 市场风险 (16)9.3 风险应对措施 (16)9.3.1 技术风险应对 (16)9.3.2 数据风险应对 (16)9.3.3 政策风险应对 (16)9.3.4 市场风险应对 (16)第十章:项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目改进方向 (17)第一章:项目概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展,大数据技术在农业领域的应用日益广泛。

智能化农业种植大数据平台建设方案

智能化农业种植大数据平台建设方案

智能化农业种植大数据平台建设方案第一章引言 (3)1.1 背景概述 (3)1.2 目的意义 (3)1.3 项目范围 (3)第二章需求分析 (4)2.1 农业种植大数据需求 (4)2.1.1 数据类型需求 (4)2.1.2 数据来源需求 (4)2.2 平台功能需求 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与处理 (5)2.2.3 数据可视化 (5)2.2.4 信息推送 (5)2.3 用户需求 (5)2.3.1 农民需求 (5)2.3.2 部门需求 (5)2.3.3 企业及合作社需求 (5)第三章技术选型 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.2 数据存储技术 (6)3.3 数据处理与分析技术 (6)第四章系统架构设计 (7)4.1 总体架构 (7)4.2 模块划分 (7)4.3 关键技术 (8)第五章数据采集与传输 (8)5.1 数据采集方式 (8)5.2 数据传输协议 (9)5.3 数据预处理 (9)第六章数据存储与管理 (9)6.1 数据库设计 (9)6.1.1 需求分析 (10)6.1.2 概念模型设计 (10)6.1.3 逻辑模型设计 (10)6.1.4 物理模型设计 (10)6.2 数据存储策略 (10)6.2.1 数据分层存储 (11)6.2.2 数据索引 (11)6.2.3 数据压缩 (11)6.2.4 数据缓存 (11)6.3 数据安全与备份 (11)6.3.2 数据权限管理 (11)6.3.3 数据备份 (11)6.3.4 数据恢复 (11)第七章数据处理与分析 (12)7.1 数据清洗 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 数据清洗方法 (12)7.2 数据挖掘与分析 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 数据挖掘方法 (12)7.3 结果可视化 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 可视化方法 (13)第八章平台功能实现 (13)8.1 数据展示 (13)8.1.1 数据展示概述 (13)8.1.2 数据展示内容 (13)8.1.3 数据展示方式 (14)8.2 智能决策支持 (14)8.2.1 智能决策支持概述 (14)8.2.2 决策支持内容 (14)8.2.3 决策支持方式 (14)8.3 用户管理 (14)8.3.1 用户管理概述 (14)8.3.2 用户管理内容 (15)8.3.3 用户管理方式 (15)第九章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成 (15)9.1.1 概述 (15)9.1.2 系统集成流程 (15)9.1.3 系统集成注意事项 (16)9.2 功能测试 (16)9.2.1 概述 (16)9.2.2 功能测试内容 (16)9.2.3 功能测试方法 (16)9.3 功能测试 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.2 功能测试内容 (17)9.3.3 功能测试方法 (17)第十章项目实施与运维 (17)10.1 项目实施计划 (17)10.1.1 项目启动 (17)10.1.2 系统设计与开发 (17)10.1.4 培训与交付 (18)10.2 运维管理 (18)10.2.1 运维团队建设 (18)10.2.2 系统监控与预警 (18)10.2.3 数据备份与恢复 (18)10.2.4 安全防护 (18)10.3 后期优化与升级 (18)10.3.1 功能优化 (18)10.3.2 系统扩展 (18)10.3.3 技术支持与培训 (18)第一章引言1.1 背景概述我国经济的快速发展,农业现代化水平不断提高,智能化农业种植成为农业发展的重要方向。

智慧农业种植大数据平台开发方案

智慧农业种植大数据平台开发方案

智慧农业种植大数据平台开发方案第一章:项目背景与需求分析 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 市场需求 (3)1.3 技术发展趋势 (3)第二章:平台架构设计 (3)2.1 系统架构 (3)2.2 技术选型 (4)2.3 数据库设计 (5)第三章:数据采集与处理 (6)3.1 数据采集方式 (6)3.1.1 物联网传感器采集 (6)3.1.2 遥感技术采集 (6)3.1.3 人工调查采集 (6)3.2 数据预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (7)3.2.3 数据标准化 (7)3.3 数据存储与备份 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据备份 (7)第四章:种植模型建立与优化 (7)4.1 模型建立方法 (7)4.2 模型优化策略 (8)4.3 模型评估与调整 (8)第五章:智慧农业种植决策支持 (9)5.1 决策支持系统设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 功能模块 (9)5.1.3 关键技术 (9)5.2 决策算法与应用 (9)5.2.1 常用决策算法 (10)5.2.2 决策算法应用 (10)5.3 决策效果评估 (10)5.3.1 评估指标体系 (10)5.3.2 评估方法 (10)5.3.3 评估流程 (10)第六章:可视化展示与交互设计 (10)6.1 可视化展示设计 (11)6.1.1 设计原则 (11)6.1.2 可视化展示内容 (11)6.2 交互界面设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 交互界面设计内容 (11)6.3 用户体验优化 (12)6.3.1 界面优化 (12)6.3.2 功能优化 (12)第七章:系统安全与运维管理 (12)7.1 系统安全策略 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 数据安全 (12)7.1.3 网络安全 (12)7.2 运维管理措施 (13)7.2.1 系统监控 (13)7.2.2 系统维护 (13)7.2.3 用户管理 (13)7.3 故障处理与恢复 (13)7.3.1 故障处理 (13)7.3.2 故障恢复 (13)第八章:平台推广与应用 (13)8.1 推广策略 (13)8.2 应用场景分析 (14)8.3 合作与拓展 (14)第九章:经济效益与投资分析 (15)9.1 经济效益分析 (15)9.2 投资成本分析 (15)9.3 投资回报预测 (16)第十章:项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与改进方向 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (17)第一章:项目背景与需求分析1.1 项目背景我国农业现代化进程的加速,智慧农业已成为农业发展的重要方向。

农业大数据应用平台技术要求

农业大数据应用平台技术要求

农业大数据应用平台技术要求一、引言随着科技的不断发展,农业领域也逐渐开始应用大数据技术,以提高农业生产效率、农产品质量和农村经济发展水平。

农业大数据应用平台作为农业信息化的重要组成部份,为农业决策提供科学依据和农民生产提供技术支持。

本文将详细介绍农业大数据应用平台的技术要求。

二、平台架构1. 数据采集与存储农业大数据应用平台应具备数据采集和存储的能力。

数据采集可以通过传感器、监测设备等方式进行,采集的数据包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。

数据存储应具备高可靠性和高扩展性,可以采用云存储技术,保证数据的安全性和可靠性。

2. 数据处理与分析农业大数据应用平台应具备数据处理和分析的能力。

数据处理包括数据清洗、数据预处理等步骤,以确保数据的准确性和完整性。

数据分析可以采用机器学习、数据挖掘等技术,对农业数据进行模式识别、预测分析等,提供农业决策支持。

3. 决策支持与展示农业大数据应用平台应具备决策支持和展示的能力。

决策支持可以根据数据分析的结果,为农业决策者提供决策建议和预测结果。

展示可以通过可视化的方式,将农业数据和分析结果呈现给用户,方便用户理解和使用。

三、技术要求1. 数据安全性农业大数据应用平台应具备数据安全性保障措施,包括数据加密、权限管理、防火墙等,确保农业数据的机密性、完整性和可用性。

2. 可扩展性农业大数据应用平台应具备良好的可扩展性,能够适应不断增长的数据量和用户量。

平台应支持分布式计算和存储,以实现高性能和高可用性。

3. 实时性农业大数据应用平台应具备实时性,能够及时采集和处理农业数据,为农业决策提供及时的支持。

平台应具备实时监测和报警功能,及时响应农业生产中的异常情况。

4. 用户友好性农业大数据应用平台应具备良好的用户界面和用户体验,方便用户操作和使用。

平台应提供简洁明了的操作界面,支持多种终端设备,如PC、手机等。

5. 数据互联互通农业大数据应用平台应具备数据互联互通的能力,能够与其他农业信息系统进行数据交换和共享。

农业现代化农业大数据平台整体解决方案

农业现代化农业大数据平台整体解决方案

农业现代化农业大数据平台整体解决方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:平台架构设计 (3)2.1 总体架构 (3)2.2 技术架构 (4)2.3 数据架构 (4)第三章:数据采集与整合 (4)3.1 数据来源与类型 (4)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合策略 (5)第四章:数据处理与分析 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析 (6)4.3 数据可视化 (6)第五章:农业生产管理模块 (7)5.1 作物种植管理 (7)5.1.1 模块概述 (7)5.1.2 功能介绍 (7)5.2 农业气象管理 (7)5.2.1 模块概述 (7)5.2.2 功能介绍 (7)5.3 农药与化肥管理 (8)5.3.1 模块概述 (8)5.3.2 功能介绍 (8)第六章:农产品质量追溯 (8)6.1 追溯体系构建 (8)6.1.1 追溯体系设计原则 (8)6.1.2 追溯体系构建步骤 (9)6.2 追溯信息管理 (9)6.2.1 追溯信息采集 (9)6.2.2 追溯信息存储与处理 (9)6.3 追溯查询与展示 (9)6.3.1 查询方式 (9)6.3.2 展示方式 (10)第七章:农业市场分析与预测 (10)7.1 市场数据分析 (10)7.2 市场趋势预测 (10)7.3 价格波动分析 (11)第八章农业政策与决策支持 (11)8.1 政策数据整合 (11)8.2 决策模型构建 (11)8.3 决策建议输出 (12)第九章:平台安全与运维 (12)9.1 数据安全 (12)9.1.1 数据加密 (12)9.1.2 数据备份与恢复 (12)9.1.3 访问控制 (13)9.1.4 安全审计 (13)9.2 系统运维 (13)9.2.1 系统监控 (13)9.2.2 系统维护 (13)9.2.3 系统优化 (13)9.3 故障处理 (13)9.3.1 故障分类 (13)9.3.2 故障处理流程 (13)9.3.3 故障处理策略 (14)第十章:项目实施与推广 (14)10.1 实施计划 (14)10.1.1 项目前期准备 (14)10.1.2 项目实施阶段 (14)10.1.3 项目后期运维 (15)10.2 推广策略 (15)10.2.1 政策支持 (15)10.2.2 技术培训与交流 (15)10.2.3 合作联盟 (15)10.2.4 宣传推广 (15)10.3 效益评估与优化 (15)10.3.1 效益评估 (15)10.3.2 优化建议 (15)第一章:项目背景与目标1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业大数据的应用已成为推动农业产业升级、实现农业生产智能化的重要手段。

智慧农业大数据平台内容

智慧农业大数据平台内容

智慧农业大数据平台内容1. 智慧农业大数据平台的概述智慧农业大数据平台是以互联网和大数据技术为基础,为农业生产提供科学决策支持的信息平台。

该平台能够通过数据采集、存储、分析和可视化等手段,实现对农业生产过程中的各个环节进行全面监控和智能管理,为农民、农业企业和政府部门提供决策依据,实现农业生产的高效、可持续发展。

2. 数据采集与传输智慧农业大数据平台的核心是数据采集与传输。

通过各类传感器、监测设备和物联网技术,实时采集农田土壤水分、气象条件、植物生长状态、农药使用情况等多种农业信息数据。

这些数据通过网络传输到云端服务器,并进行存储和分析。

3. 数据存储与管理智慧农业大数据平台需要强大的数据存储与管理能力。

采用分布式数据库和云存储技术,能够高效地存储大量农业数据,包括历史数据和实时数据。

同时,通过数据分析和挖掘,对数据进行清洗、标准化和整合,提高数据质量和可用性。

4. 数据分析与挖掘智慧农业大数据平台的核心功能是数据分析与挖掘。

通过应用数据挖掘算法、机器学习和人工智能等技术,对农田环境、作物生长和病虫害等数据进行深入分析,提取有价值的信息和规律,为农业生产提供科学决策支持。

例如,根据历史数据和气象预测,预测农作物的产量和品质,制定适宜的施肥和灌溉方案。

5. 可视化与报表分析智慧农业大数据平台提供直观的可视化界面和报表分析功能,将复杂的农业数据转化为易于理解的图表和报表,方便用户进行数据分析和决策制定。

通过数据可视化,农民、农业企业和政府部门可以直观地了解农田的水分状况、作物的生长情况和病虫害的发展趋势等信息,及时采取相应的措施,提高农业生产效益。

6. 预警与决策支持基于大数据平台的数据分析和挖掘,智慧农业大数据平台能够实时监测农田环境、作物生长状态,发现问题和风险,并提供决策支持。

例如,根据病虫害的发展趋势和阈值,及时提醒农民采取相应的防治措施,减少病虫害对作物的影响。

同时,基于历史数据和气象预测,提供种植推荐和施肥灌溉建议,帮助农民制定科学的农业生产计划。

农业大数据建设方案(一)2024

农业大数据建设方案(一)2024

农业大数据建设方案(一)引言概述:农业大数据在现代农业中发挥着重要的作用,它可以帮助农民进行精确农业管理、提高生产效益、优化资源利用等。

本文将为您介绍农业大数据建设方案的第一部分,包括数据采集、数据存储、数据分析、数据应用和系统安全五个大点。

正文:一、数据采集1. 传感器技术:利用各类传感器获取农业环境、作物生长等数据。

2. 无人机遥感技术:通过无人机搭载的传感器收集高分辨率影像和其他农业数据。

3. 物联网技术:建立农业物联网系统,实现农业设备和物品之间的信息互联。

4. 手持设备应用:农民可以使用智能手机等设备采集农业生产过程中的数据。

5. 数据共享机制:构建数据共享平台,促进农业各方共享数据,提高数据获取效率。

二、数据存储1. 云计算技术:利用云计算平台存储和管理农业大数据。

2. 分布式数据库:搭建分布式数据库系统,提高数据存储和查询效率。

3. 数据备份和恢复:采取多重备份和灾备机制,确保数据安全和可靠性。

4. 数据标准化:制定统一的数据标准,方便数据存储和交换。

5. 数据隐私保护:加强数据加密,设立权限管理机制,保护农业大数据的隐私和安全。

三、数据分析1. 数据清洗和预处理:对采集的原始数据进行去噪和规范化处理。

2. 数据挖掘技术:运用数据挖掘算法挖掘数据中隐藏的规律和知识。

3. 机器学习算法:利用机器学习算法构建农业模型,预测农作物生长和病虫害情况。

4. 空间分析技术:将农业数据与地理信息系统相结合,实现空间分析和决策支持。

5. 大数据可视化:通过可视化技术将数据结果以图表等形式展现,方便农民理解和应用。

四、数据应用1. 精准农业管理:利用农业大数据优化农作物施肥、灌溉等管理决策。

2. 农业风险评估:通过数据分析预测农业灾害风险,提前采取相应措施。

3. 决策支持系统:基于农业大数据构建农业决策支持系统,辅助农民进行农业经营决策。

4. 农产品质量追溯:利用农业大数据追踪农产品生产、加工和流通过程,确保农产品质量安全。

农业行业农业大数据精准农业技术与应用方案

农业行业农业大数据精准农业技术与应用方案

农业行业农业大数据精准农业技术与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与背景 (3)1.2 精准农业的发展历程与意义 (4)第2章农业大数据来源与获取技术 (5)2.1 农业大数据来源及类型 (5)2.2 数据采集与传感器技术 (5)2.3 遥感技术与无人机应用 (5)第3章农业大数据预处理技术 (6)3.1 数据清洗与整合 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储 (7)3.2.2 数据管理 (7)3.3 数据质量评价与优化 (7)3.3.1 数据质量评价 (7)3.3.2 数据优化 (7)第4章农业大数据分析方法 (7)4.1 数据挖掘与知识发觉 (7)4.1.1 农业数据预处理 (8)4.1.2 农业关联规则挖掘 (8)4.1.3 农业聚类分析 (8)4.1.4 农业分类与预测 (8)4.2 机器学习与人工智能 (8)4.2.1 农业特征工程 (8)4.2.2 深度学习在农业中的应用 (8)4.2.3 集成学习在农业中的应用 (8)4.3 农业模型构建与应用 (8)4.3.1 作物生长模型 (9)4.3.2 病虫害预测模型 (9)4.3.3 农业经济模型 (9)4.3.4 农业资源优化配置模型 (9)第5章精准农业技术体系 (9)5.1 精准农业技术概述 (9)5.2 精准种植技术 (9)5.2.1 基因精准选择与改良 (9)5.2.2 土壤信息感知与调控 (9)5.2.3 植物生长监测与调控 (10)5.2.4 农业机械自动化 (10)5.3 精准养殖技术 (10)5.3.1 动物生长监测与调控 (10)5.3.2 环境监测与调控 (10)5.3.3 疫病防控与健康管理 (10)5.3.4 智能化管理与决策支持 (10)第6章作物生长监测与诊断技术 (10)6.1 作物生长监测技术 (10)6.1.1 遥感技术 (10)6.1.2 地面监测技术 (10)6.1.3 无线传感网络技术 (11)6.2 作物病虫害诊断技术 (11)6.2.1 机器视觉技术 (11)6.2.2 振动信号分析技术 (11)6.2.3 激光诱导光谱技术 (11)6.3 基于大数据的作物生长模型 (11)6.3.1 数据采集与预处理 (11)6.3.2 模型构建方法 (11)6.3.3 模型验证与优化 (11)6.3.4 模型应用案例分析 (11)第7章智能灌溉与施肥技术 (11)7.1 智能灌溉技术 (11)7.1.1 灌溉系统概述 (12)7.1.2 灌溉决策支持系统 (12)7.1.3 灌溉设备及其控制策略 (12)7.2 智能施肥技术 (12)7.2.1 施肥系统概述 (12)7.2.2 土壤养分检测技术 (12)7.2.3 施肥决策支持系统 (12)7.2.4 施肥设备及其控制策略 (12)7.3 灌溉与施肥一体化管理 (12)7.3.1 灌溉与施肥一体化系统概述 (12)7.3.2 灌溉与施肥一体化设备 (13)7.3.3 灌溉与施肥一体化管理策略 (13)7.3.4 案例分析 (13)第8章农业机械自动化与智能化 (13)8.1 农业机械自动化技术 (13)8.1.1 自动化播种与施肥技术 (13)8.1.2 自动化植保与灌溉技术 (13)8.1.3 收获机械自动化技术 (13)8.2 农业与智能装备 (13)8.2.1 农业的类型与功能 (13)8.2.2 机器视觉与传感器技术在农业中的应用 (13)8.2.3 多协同作业系统 (13)8.3 农业物联网技术 (14)8.3.1 农业物联网架构与关键技术 (14)8.3.2 农业环境监测与调控 (14)8.3.3 农产品溯源与质量控制 (14)8.3.4 农业生产智能决策支持系统 (14)第9章农业大数据应用案例分析 (14)9.1 农业生产管理决策支持系统 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 数据采集与处理 (14)9.1.3 模型构建与应用 (14)9.1.4 应用效果 (15)9.2 农产品市场分析与预测 (15)9.2.1 案例背景 (15)9.2.2 数据来源与处理 (15)9.2.3 分析与预测模型 (15)9.2.4 应用效果 (15)9.3 农业资源与环境监测 (15)9.3.1 案例背景 (15)9.3.2 数据采集与处理 (15)9.3.3 监测与评估模型 (15)9.3.4 应用效果 (15)第10章农业大数据与精准农业发展展望 (16)10.1 农业大数据发展趋势 (16)10.1.1 数据来源多样化 (16)10.1.2 技术创新推动数据处理能力提升 (16)10.1.3 数据开放共享程度提高 (16)10.2 精准农业技术发展前景 (16)10.2.1 智能化农业设备 (16)10.2.2 数字农业技术 (16)10.2.3 生物技术助力精准农业 (16)10.3 政策与产业促进策略建议 (16)10.3.1 完善政策支持体系 (16)10.3.2 加强基础设施建设 (16)10.3.3 促进产学研合作 (17)10.3.4 培育新型农业经营主体 (17)10.3.5 加强人才队伍建设 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。

农业大数据应用体系架构和平台建设方案

农业大数据应用体系架构和平台建设方案

农业大数据应用体系架构和平台建设方案目录第一部分、项目概况 (1)1.1、建设背景 (1)1.2、平台定位 (8)1.3、建设意义 (10)1.4、国内外同类产品分析 (13)第二部分、项目方案 (14)2.1、行业应用平台 (14)2.2、大数据分析平台 (33)2.3、网络拓扑图 (46)2.4、研发技术路径 (51)2.5、解决关键问题 (64)第三部分、项目建设进度 (67)第四部分、投资估算 (68)4.1、资金使用预算 (68)4.2、项目资金筹措方案 (68)4.3、项目资金使用计划 (69)第五部分、效益分析 (70)5.1、经济效益分析 (70)5.2、社会效益分析 (71)第六部分、项目风险分析及控制 (75)6.1、项目发展市场机遇 (75)6.2、项目的风险性及不确定性分析 (76)6.3、项目风险防范对策 (79)6.4、项目综合风险评价 (82)第一部分、项目概况1.1、建设背景1.1.1、中国农业植保现状和问题农业植保涉及我国粮食安全、食品安全、生态安全和农业丰产、农民丰收,在我国农业生产中起着举足轻重的作用, 提高农药有效利用率,减少农药使用量,控制和逐步降低农业生态环境污染,提高农产品、食品的安全质量水平,是农业可持续发展的必然要求,符合国家中长期规划重点支持方向要求。

我国农业植保存在以下几个方面的问题:第一、我国可用耕地情况复杂,存在很多不适合大型机械开展农业植保作业的农田,只能依靠人工作业,作业效率低,植保成本高。

第二、以人工或传统机械的方式开展的农业植保工作,未对植保过程和植保结果进行有效监控,各项工作开展无农业大数据专业指导,植保工作精度、准度、植保效果无法保障。

第三、“鸦片式治疗”致农药残留超标严重由于喷洒技术落后,大容量粗雾滴喷雾,农药利用率低,防治效果差,为了杀虫,农民不得不使用农药反复喷洒,如此一来,便形成了“鸦片式治疗”的恶性循环。

第四、目前国家的城镇化发展非常迅速,随着大量农村劳动力进城务工,在农村从事农业生产的劳动力不断减少,这自然就推高了农业生产的用工成本,加之进城务工人员的工时费高于农村,使得农业生产缺乏吸引力,让农户不得不提高雇工费来进行农业生产,但即便这样,在病虫害大面积爆发的时候,种植户还是会面临请不到人的困境。

一文读懂市(县)级农业大数据管理平台

一文读懂市(县)级农业大数据管理平台
换与共享系统主要是 通过归集与数据交换方式对 市范围的三农数据、部省三 农业数据,进行抽取、清洗、 转换和共享。并定期出具数 据质量报告,从而为以后辅 助决策提供高质量的农业数 据。
农业大数据资源服务
数据资源管理系统是依托数 据资源目录体系设计的系统, 实现对全市各类涉农业务
据、农情信息、应急信息。
第八,农业应用数据数据库标准 。农业应用数据是指以农业大数据平台为支撑的应用系统所需获取的 数据。主要包括农业金融相关应用数据、生产应用数据、农产质量相关应用数据。
第九,社会资源数据数据库标准。社会资源数据指与农业生产相关的投入与产出信息数据,主要包括经 济数据、互联网数据、生产资料信息。
农业大数据管理平台相关标准规范设计 (续)
第四,农业数据清洗标准。采集后的原始数据,往往存在多种问题,比如数据缺失、数据值无效、数据 重复、数据错误、数据偏差等,不是准确的数据、完整的数据和百分之百可用的数据,这就要涉及到数 据清洗。
第五,农业数据关联标准。根据农业大数据库整合规范并基于数据关联算法、数据关联模型,判断农业 物联网、互联网数据以及现有系统中的数据是否代表农业基础数据中的土地资源数据、水资源数据等数 据、生产决策数据等数据、农业应用数据中的农村土地承包经营交易数据、社会资源数据中的人均收入 信息、国民经济基本信息等数据、基础地理数据中的地图数据、位置数据等数据。
农业指挥及展示中心(一中心)
农业指挥及展示中心:农业指挥及展示中心的建设,紧密依托大数 据资源库、农业一张图平台、视频监控及应急指挥调度管理平台, 实现全市农业的突发事件动态监测、远程监控、灾变预警和紧急指 挥调度,提高农业生产应急管理水平。同时实现农业生产的智能管 理,推动三农服务体系建设。
智慧农业数字化平台(两平台)

精准农业智能种植大数据平台建设方案

精准农业智能种植大数据平台建设方案

精准农业智能种植大数据平台建设方案第一章:项目背景与目标 (3)1.1 项目意义 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 技术发展趋势 (4)第二章:精准农业智能种植概述 (4)2.1 精准农业概念 (4)2.2 智能种植技术 (4)2.3 大数据平台建设 (5)第三章:需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 数据采集与管理 (5)3.1.2 数据分析与处理 (6)3.1.3 决策支持 (6)3.1.4 信息推送与反馈 (6)3.2 技术需求 (6)3.2.1 硬件设备 (6)3.2.2 软件系统 (6)3.2.3 网络通信 (6)3.3 业务需求 (6)3.3.1 部门 (6)3.3.2 农业企业 (7)3.3.3 农民 (7)3.3.4 科研机构 (7)第四章:系统设计 (7)4.1 总体架构设计 (7)4.2 模块划分 (7)4.3 系统关键技术 (8)第五章:数据采集与管理 (8)5.1 数据采集技术 (8)5.1.1 采集设备的选择 (8)5.1.2 数据采集策略 (9)5.2 数据存储与管理 (9)5.2.1 数据存储方案 (9)5.2.2 数据管理策略 (9)5.3 数据清洗与预处理 (9)5.3.1 数据清洗 (9)5.3.2 数据预处理 (9)第六章:数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.1.1 数据预处理 (10)6.1.2 描述性统计分析 (10)6.1.4 聚类分析 (10)6.2 模型建立与优化 (10)6.2.1 机器学习模型 (10)6.2.2 模型评估与选择 (10)6.2.3 模型优化 (10)6.3 智能决策支持 (10)6.3.1 决策树构建 (10)6.3.2 决策规则提取 (11)6.3.3 决策支持系统 (11)6.3.4 系统集成与部署 (11)第七章:智能种植应用 (11)7.1 智能灌溉 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 系统组成 (11)7.1.3 工作原理 (11)7.1.4 应用实例 (11)7.2 智能施肥 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 系统组成 (12)7.2.3 工作原理 (12)7.2.4 应用实例 (12)7.3 病虫害智能识别 (12)7.3.1 概述 (12)7.3.2 技术原理 (12)7.3.3 系统组成 (13)7.3.4 应用实例 (13)第八章:平台建设与实施 (13)8.1 平台架构 (13)8.1.1 整体架构设计 (13)8.1.2 技术架构 (13)8.2 关键模块实现 (14)8.2.1 数据采集模块 (14)8.2.2 数据处理模块 (14)8.2.3 模型训练与预测模块 (14)8.2.4 用户界面与功能模块 (14)8.3 系统集成与部署 (14)8.3.1 系统集成 (14)8.3.2 系统部署 (15)第九章:安全保障与运维 (15)9.1 数据安全 (15)9.1.1 数据加密 (15)9.1.2 数据备份 (15)9.1.3 数据审计 (15)9.2.1 防火墙与入侵检测 (15)9.2.2 身份认证与权限管理 (16)9.2.3 安全漏洞管理 (16)9.3 运维管理 (16)9.3.1 系统监控 (16)9.3.2 故障处理 (16)9.3.3 系统升级与维护 (16)第十章:项目总结与展望 (16)10.1 项目成果 (16)10.2 不足与改进 (17)10.3 未来发展展望 (17)第一章:项目背景与目标1.1 项目意义我国农业现代化进程的加速,精准农业作为提高农业生产效率、降低资源消耗、保障农产品质量的重要手段,越来越受到广泛关注。

互联网智慧农业大数据服务平台建设方案

互联网智慧农业大数据服务平台建设方案

互联网智慧农业大数据服务平台建设方案
一、总体方案
1、概念
智慧农业大数据服务平台,是一个以互联网技术为基础的,以农业和检测数据收集、分析、存储、传播、管理为核心的服务平台。

该平台的建设主要目的是利用大数据技术来改善农业的效率,降低农业产品的生产成本,帮助农民增加收入和提高农业产业的竞争力。

2、服务平台技术架构
智慧农业大数据服务平台需要采用分布式、网络化、实时性和数据分析等技术。

(1)数据采集:采用开放性网络架构,采用数据采集模块,从农业种植和检测环境中获取包括光照、土壤湿度、气温等农业数据,并将其实时传输到数据中心。

(2)数据存储:采用大数据存储技术,将采集的农业数据存储在大数据存储服务器上,并实现数据的安全性。

(3)数据分析:采用智能分析技术,对农业数据进行统计分析和有效分析,从而增强农业管理的效率。

(4)数据输出:采用网络传输技术,将数据输出到客户端设备,使用户可以直接查看分析结果,从而更好地管理农业生产。

(5)业务管理:在服务平台上安装业务管理模块,实现资源管理、统计分析、报表统计等功能,以支持用户对农业信息的查询和管理。

新时代智慧农业大数据平台建设方案

新时代智慧农业大数据平台建设方案

新时代智慧农业大数据平台建设方案第一章:项目背景与总体目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 总体目标 (3)第二章:智慧农业大数据平台设计原则 (4)2.1 设计理念 (4)2.2 技术原则 (4)2.3 安全原则 (4)第三章:平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 架构概述 (5)3.1.2 架构组成 (5)3.2 技术架构 (5)3.2.1 技术选型 (5)3.2.2 技术架构层次 (6)3.3 业务架构 (6)3.3.1 业务模块划分 (6)3.3.2 业务流程设计 (6)第四章:数据资源规划与管理 (7)4.1 数据资源规划 (7)4.2 数据质量管理 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)第五章:关键技术研发 (8)5.1 数据采集与传输技术 (8)5.2 数据存储与管理技术 (8)5.3 数据分析与挖掘技术 (9)第六章:平台功能设计与实现 (9)6.1 数据展示与监控 (9)6.1.1 数据展示 (9)6.1.2 数据监控 (9)6.2 决策支持与分析 (10)6.2.1 决策支持 (10)6.2.2 数据分析 (10)6.3 服务与应用 (10)6.3.1 服务 (10)6.3.2 应用 (10)第七章:平台建设与实施策略 (11)7.1 建设阶段划分 (11)7.1.1 需求分析阶段 (11)7.1.2 设计规划阶段 (11)7.1.3 系统开发阶段 (11)7.1.4 系统集成与测试阶段 (11)7.1.5 运维与优化阶段 (11)7.2 实施步骤与计划 (11)7.2.1 需求分析 (11)7.2.2 设计规划 (11)7.2.3 系统开发 (12)7.2.4 系统集成与测试 (12)7.2.5 运维与优化 (12)7.3 风险评估与应对措施 (12)7.3.1 技术风险 (12)7.3.2 项目管理风险 (12)7.3.3 运营风险 (12)7.3.4 法律法规风险 (12)第八章:政策法规与标准体系建设 (13)8.1 政策法规保障 (13)8.1.1 政策法规的重要性 (13)8.1.2 政策法规制定原则 (13)8.1.3 政策法规主要内容 (13)8.2 标准体系建设 (13)8.2.1 标准体系的重要性 (13)8.2.2 标准体系制定原则 (13)8.2.3 标准体系主要内容 (13)8.3 监管与评估 (14)8.3.1 监管体系 (14)8.3.2 评估体系 (14)第九章:平台运营与管理 (14)9.1 运营模式 (14)9.1.1 平台定位 (14)9.1.2 运营策略 (14)9.1.3 运营体系 (15)9.2 管理机制 (15)9.2.1 组织架构 (15)9.2.2 制度建设 (15)9.2.3 风险管理 (15)9.2.4 质量控制 (15)9.3 优化与升级 (15)9.3.1 技术优化 (15)9.3.2 服务拓展 (15)9.3.3 数据更新 (15)9.3.4 合作伙伴关系维护 (15)9.3.5 用户反馈与改进 (16)第十章:项目效益与前景展望 (16)10.1 社会经济效益 (16)10.2 产业影响力 (16)10.3 前景展望 (16)第一章:项目背景与总体目标1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,智慧农业已成为农业发展的新方向。

智慧农业大数据平台解决方案

智慧农业大数据平台解决方案

提高生产效率
通过精准化的数据支持,帮助农 民更好地掌握农业生产规律,优
化生产流程,提高生产效率。
降低生产成本
通过对农业生产数据的分析,帮 助农民更好地预测市场需求和价 格走势,优化农业生产结构和资
源配置,降低生产成本。
提高农产品质量
通过对农业生产数据的监测和分 析,帮助农民更好地掌握农产品 生长情况和质量状况,及时发现 和解决问题,提高农产品质量。
案例二
背景介绍
某智慧农场是一家运用现代农业 科技进行种植和管理的农场,通 过与IT企业合作,搭建了一个基 于物联网和大数据技术的智慧农 业系统。
实施过程
该智慧农场在农田中布置了多种 传感器,实时监测土壤湿度、养 分含量、空气温度、光照强度等 数据,同时结合气象数据和农作 物生长数据进行分析,为农民提 供精准的种植和管理建议。
实施过程
首先,通过与IT企业合作,开发 了基于云计算的农业大数据平台 ,整合了省内各地的农业数据。 接着,通过光纤和无线网络,将 各个农业现场的数据实时传输到 云平台上。
成效与成果
通过应用该大数据平台,某省成 功实现了对农作物生长状况、气 候变化、市场需求等数据的实时 监测和分析,为农民提供了更加 准确和及时的农业信息,有效提 高了农产品的产量和质量。
什么是智慧农业大数据平台
定义
智慧农业大数据平台是一种基于云计算、大数据、 人工智能等技术的综合性解决方案,旨在为农业生 产提供智能化、精准化的数据支持和服务。
目的
通过智慧农业大数据平台,实现对农业生产全过程 的数据采集、存储、处理、分析和应用,帮助农民 提高生产效率、降低成本、提高农产品质量。
智慧农业大数据平台的价值
通过应用该溯源平台,某农产 品实现了对农产品质量安全的 全面监控和管理,有效保障了 消费者的权益和健康安全。同 时也有助于提高农产品的品牌 形象和市场竞争力。

农业现代化智能种植大数据平台开发

农业现代化智能种植大数据平台开发

农业现代化智能种植大数据平台开发第一章:项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章:需求分析 (4)2.1 功能需求 (4)2.1.1 数据采集与整合 (4)2.1.2 数据分析与处理 (4)2.1.3 智能决策支持 (4)2.1.4 信息服务与推送 (4)2.2 功能需求 (5)2.2.1 数据存储与处理能力 (5)2.2.2 系统稳定性与可靠性 (5)2.2.3 用户并发访问能力 (5)2.3 用户需求 (5)2.3.1 农业科研机构 (5)2.3.2 部门 (5)2.3.3 企业与合作社 (6)2.3.4 农户 (6)第三章:系统架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (7)第四章:数据库设计与实现 (7)4.1 数据库设计 (7)4.1.1 设计原则 (7)4.1.2 数据库架构 (7)4.1.3 数据表设计 (8)4.2 数据库实现 (8)4.2.1 数据库搭建 (8)4.2.2 数据库连接 (8)4.3 数据库优化 (8)4.3.1 索引优化 (8)4.3.2 数据库分区 (9)4.3.3 数据缓存 (9)4.3.4 数据库功能监控 (9)第五章:智能种植模块开发 (9)5.1 智能种植算法 (9)5.1.1 算法选择 (9)5.1.2 算法优化 (9)5.2 模块设计 (9)5.2.2 模块间协作关系 (10)5.3 模块实现 (10)5.3.1 数据采集模块实现 (10)5.3.2 数据处理模块实现 (10)5.3.3 模型训练模块实现 (10)5.3.4 模型评估模块实现 (10)5.3.5 智能决策模块实现 (11)第六章:大数据分析模块开发 (11)6.1 大数据分析技术 (11)6.1.1 数据采集 (11)6.1.2 数据存储 (11)6.1.3 数据处理 (11)6.1.4 数据挖掘 (12)6.1.5 可视化 (12)6.2 模块设计 (12)6.2.1 模块划分 (12)6.2.2 模块功能 (12)6.3 模块实现 (13)6.3.1 数据采集模块实现 (13)6.3.2 数据存储模块实现 (13)6.3.3 数据处理模块实现 (13)6.3.4 数据挖掘模块实现 (13)6.3.5 可视化模块实现 (13)第七章:用户界面设计与实现 (13)7.1 界面设计 (13)7.1.1 设计原则 (13)7.1.2 设计内容 (13)7.2 界面实现 (14)7.2.1 技术选型 (14)7.2.2 实现步骤 (14)7.3 界面优化 (14)7.3.1 优化内容 (14)7.3.2 优化方法 (14)第八章系统测试与优化 (15)8.1 测试策略 (15)8.2 测试用例 (15)8.3 系统优化 (16)第九章:系统部署与维护 (16)9.1 系统部署 (16)9.1.1 部署策略 (16)9.1.2 部署流程 (16)9.2 系统维护 (17)9.2.1 维护内容 (17)9.3 系统升级 (17)9.3.1 升级策略 (17)9.3.2 升级流程 (17)第十章:项目总结与展望 (17)10.1 项目成果 (17)10.2 项目不足 (18)10.3 项目展望 (18)第一章:项目概述1.1 项目背景我国农业现代化进程的加速,信息技术与农业生产的融合日益紧密。

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市农业大数据应用平台建设项目技术要求2016年目录1技术要求 (3)1.1项目目标 (3)1.2建设现状 (3)1.3建设原则 (4)1.3.1先进性和成熟性 (4)1.3.2可靠性和安全性 (5)1.3.3开放性和标准化 (5)1.3.4伸缩性和可扩展性 (5)1.3.5易用性和可控性 (5)1.4总体要求 (6)1.4.1技术路线 (6)1.4.2技术要求 (6)1.4.3界面设计要求 (8)1.4.4技术指标要求 (8)1.5建设内容 (10)1.5.1门户网站建设 (10)1.5.2农业项目管理系统建设 (11)1.5.3现有业务系统整合 (12)1.6工程控制及验收需求................................................................... 错误!未定义书签。

1.6.1工程控制........................................................................... 错误!未定义书签。

1.6.2总体建设进度................................................................... 错误!未定义书签。

1.6.3里程碑及阶段交付物....................................................... 错误!未定义书签。

1.6.4项目验收........................................................................... 错误!未定义书签。

2数据采集设备参数要求 (12)1技术要求1.1项目目标为深入贯彻《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》文件精神,根据《**省推进农业大数据运用实施方案》,农业局为建设泉城智慧现代农业,在农业生产、经营、服务、管理等环节,按照“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的原则,拟开展农业大数据中心一期工程——农业大数据应用平台建设项目。

农业大数据应用平台项目作为“互联网+”现代农业实施工作开展的切入点,依托互联网技术,实现信息资源共享、信息公开、农业行政监管、品牌宣传、社会监督、政民市场互动、惠农保障落实等多重功能,提高农业行政效能。

项目的建设目标是:以农业局综合门户网站建设为主导,充分发挥互联网技术对农业信息化创新发展的积极作用,通过构建农业项目管理系统,整合农业局现有各类业务信息系统推进农业大数据运用实施工作,形成统一的“互联网+”现代农业基础信息化建设体系,提升**市农业政务整体服务水平,更好的推动全市现代化农业快速发展。

1.2建设现状目前农业局门户网站主要包括农业信息网与金农信息网。

农业信息网主要侧重于政务公开、信息资讯、政策法规、党团纪检等政务类的信息发布功能。

金农信息网是资讯动态、技术推广、信息与论坛等各类信息发布沟通的惠农服务平台。

在运的两大网站为农业政务管理与信息发布起到了积极的对外传播服务作用,提高了农业信息化的服务能力。

但网站建设时间较早,所用技术较为陈旧,系统运行故障不断增多,维护和扩展的难度较大,已不能满足农业大数据战略发展的要求。

农业领域当前在用的业务信息系统约30余项,系统分类包括网站系统、统计查询系统、数据上报系统、手机APP等多种类型,涵盖的业务范围涉及农技推广、三资管理、企业展示、安全监管、产权交易、产销信息、作物生产等。

这些系统建设的时间存在较大差异,其技术标准、规范以及数据类型均存在着巨大差异,各类系统数据未能统一整合。

1.3建设原则农业大数据应用平台建设项目将以“高起点、高要求、高标准”为导向,统一规划、集中管理、分步实施,开发建设过程中主要坚持以下五项原则:1.3.1先进性和成熟性以开放的技术标准为基础,采用国内外成熟的、先进的、具有多厂商广泛支持的软件产品和技术来实现,保证整体架构的先进性。

1.3.2可靠性和安全性项目建设具有较高的可靠性,关键产品是知名的并被广泛应用的可靠产品,对二次开发的系统及应用能够经受压力测试,被证明是安全可靠,提供各种故障的快速恢复保证。

同时具有良好安全性,提供安全手段防止内、外部用户的非法入侵以及操作人员的越级操作,保护信息的安全,所有应用项目和软硬件须遵守相关的规定,符合国家有关电子政务系统安全要求。

1.3.3开放性和标准化系统设计所采用的技术和设备符合国际标准、国家标准和业界标准,为系统的扩展升级、与其他系统的互联提供良好的基础。

在设计时,提供开放性好、标准化程度高的技术方案;设备的各种接口满足开放和标准化原则。

1.3.4伸缩性和可扩展性具有良好的伸缩性。

整个系统架构必须留有接口,最大可能地支持各种政务、业务管理系统的信息交换需求。

具有平滑升级的能力,以适应将来工程规模拓展的需要。

所有系统设备不但满足当前需要,并在扩充模块后满足可预见将来需求,如带宽和设备的扩展,应用的扩展和办公地点的扩展等。

保证建设完成后的系统在向新的技术升级时,能保护现有的投资。

1.3.5易用性和可控性项目完成后,整个系统要出台详细的管理细则,在使用环节要达到易于管理、易于维护、操作简单、易学、易用,便于进行系统配置;在设备、安全性、数据流量、性能等方面得到很好的监视和控制。

整个系统架构具有良好的可实施性与可管理性,同时还要具有较佳的易维护性。

1.4总体要求1.4.1技术路线系统建设要采用先进成熟的技术架构,符合当前互联网技术的主流技术标准和发展趋势,系统需具备良好的开放性和可扩展能力。

系统应采用多层B/S应用结构体系;支持跨平台多屏互动;支持动态内容的静态页面生成技术,同时要求兼容市面上不同版本、不同品牌的主流网络浏览器;支持各类分析结果的图形化展示,具备良好的展示效果;支持组件化开发,支持负载均衡和分布式集群部署能力、提供良好的健壮性和容错性。

1.4.2技术要求1、规范的内容管理系统针对系统平台门户网站的信息管理、信息发布和网站维护,设计实现基于Web交互模式的内容管理和发布应用系统。

系统具备完善的信息管理和发布管理功能,各业务单位在门户网站不同栏目的统一授权管理下,随时方便地对所负责栏目提交的需要发布的信息而无须掌握复杂的技术。

2、稳健的敏感词过滤系统通过可配置的敏感词过滤系统,有效实现的对网站敏感信息的采集、处理和监控,实现对门户网站敏感信息过滤,保障系统发布内容符合网络信息发布规范。

3、便捷的全文检索系统全文检索功能是门户网站提供公益性服务的良好体现。

网站用户需要功能强大、内容覆盖全面、满足快速、简便、具备多重搜索选项的信息全文检索系统。

通过检索系统可以轻松实现对本门户网站各栏目信息的统一检索服务,极大地方便用户轻松找到有价值的信息资源。

4、统一的用户管理系统针对不同的业务系统进行统一的用户认证,通过统一的用户管理系统提供用户单点登录多系统互通的功能,用户权限要与市农业局协同办公系统、**省农业厅沟通交流平台无缝整合,实现用户与权限的统一管理。

可提供多种安全登录手段,包括传统口令登录以及安全性能更高的USB Key等技术。

同时建立用户审计系统,对用户的操作进行全过程记录。

5、高效的业务流程管理系统系统提供流程定制功能,可以定制出各种日常行政审批流程,管理员无需编程便能快捷地自定义出完全适合部门内部各种各样的业务流程,从流程规划、定义、检查、授权、流转,以及监控和管理,均能动态地体现出完整的业务处理过程。

可以提供流程的启用、禁用功能。

6、精确的统计分析系统包括信息发布统计、访问量统计及各类业务系统综合统计分析。

信息发布统计、访问量统计、业务系统综合统计等均要求能够根据复杂组合条件进行统计,能够提供多角度多维度的组合统计查询功能,并能通过统计结果获得有价值的分析结果,针对统计数据进行相关分析,并形成各类图表。

7、覆盖全生命周期的农业项目管理系统项目全生命周期管理是指管理项目从立项至项目结束的全生命周期管理。

通过对项目全生命周期、项目管理的多种要素开展切实可行的实施管控,降低项目实施风险,实现项目的规范化、有序化、精细化管理,保障项目在进度、成本、质量等方面可监测、可控制。

1.4.3界面设计要求系统界面设计需要突出业务特色,文字、图形色彩统一,搭配合理,界面清楚整洁,层次结构清楚,统一首页和其他各级页面的排版风格,页面富有时代气息和美感,符合当前页面设计趋势,色彩搭配稳重、合理、大气,提升政府和行业形象。

1.4.4技术指标要求1.5建设内容1.5.1门户网站建设农业大数据应用平台门户网站由政务版和科技版组成,两个板块即相互独立又相互联系,同时还要与市农业局新建的协同办公系统、**省农业厅沟通交流平台有机融合,实现权限共享和信息互通。

1.5.1.1政务版建设内容政务版是信息化时代的市农业局与社会公众之间的有效交流载体,是农业电子政务重要的对外传播服务窗口,网站的建设目标是:具有高性能、高可靠性、技术先进、能实现统一的信息发布、集中的信息存储备份、专业的系统管理维护和便捷的网上办事系统的政府门户网站,以实现政务信息统一管理、公开透明共享,展示**市农业发展形象并拓展政务公开水平、拓展公共服务水平、加强在线互动交流能力等,从而提升**市农业政务整体服务水平,更好的推动全市现代农业快速发展。

政务版内容以农业局各处室站工作内容为支撑,秉承信息公开原则,重点发布政务公开、通知公告、农业资讯、政策法规、办事指南等内容,同事实现面向广大从事农业相关业务人员的互动服务功能。

政务版系统要实现历史数据的无缝迁移和对接。

1.5.1.2科技版建设内容科技版内容以局属各事业单位的业务工作内容和业务系统平台为支撑,以基层农技人员和新型农业经营主体及广大农民为服务对象,重点发布综合资讯、农技推广、农民培训和实用技术等信息,链接主要业务服务系统,如农村产权交易、农民技能培训等,以达到把丰富的各类农业信息、实用技术送到各类涉农人员、企业手中,扩展在线农业服务渠道、提升整体农业服务水平、推动全市农业科技及服务进步的目的。

1.5.2农业项目管理系统建设结合大数据应用平台的实际需要,本项目计划重点新建农业项目管理系统。

该系统借助于科学系统方法,综合运用项目信息化管理技术和工作流程技术,结合我局项目管理的实际,分析申报审批工作流程的各类制式,求同存异,开发建设农业项目管理系统,实现全局涉农项目线上申报审批及项目的全生命周期管理,提高申报审批、项目过程管理的效率和规范化程度。

该系统要求线上操作过程中,可以针对不同项目,基本实现流程自助定制,权限灵活配置,满足各自不同的线上项目申报需求,并且有基于这些项目的统计、分析、汇总等功能。

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