农业大数据应用云平台功能简介及建设要求
推进农业农村大数据应用平台建设实施方案
推进农业农村大数据应用平台建设实施方案随着互联网和信息技术的快速发展,农业农村大数据应用平台的建设对于实现农业的现代化和农村的信息化具有重要意义。
农业农村大数据应用平台可以为农业决策提供科学的依据,提高农业生产效率和质量,促进农村经济的发展。
以下是推进农业农村大数据应用平台建设实施方案的主要内容:一、目标与原则:1.目标:建设功能全面、服务便捷、数据安全的农业农村大数据应用平台,提供全面、准确、实时的农业决策支持和农村经济发展信息服务。
2.原则:科学性、实用性、开放性、共享性、安全性。
二、基础建设:1.建立完善的信息采集体系:利用物联网、传感器等技术手段,对农田、天气、农作物生长情况等进行实时监测与数据采集。
2.构建可靠的数据存储和处理平台:建立云计算平台和大数据存储系统,实现大数据的搜集、融合、分析和处理。
3.建立全面的数据标准和规范:制定农业农村大数据的标准和规范,确保数据的一致性和可比性。
三、功能建设:1.农业生产决策支持:根据大数据分析结果,提供农业生产的种植、养殖、施肥、灌溉等方面的科学决策支持,提高农业生产效率和质量。
2.农产品市场预测和规划:通过大数据分析市场需求,预测农产品的供求情况和价格变动趋势,为农民和企业提供农产品销售的参考意见和市场规划。
四、支撑与保障:1.技术支持:加强技术研究和创新,推动大数据相关技术的发展与应用,提高农业农村大数据的采集、存储、分析和应用能力。
2.政策支持:制定相关政策和规定,鼓励农民和企业参与农业农村大数据建设的积极性,提供资金和技术支持。
3.数据安全保障:加强数据安全管理,确保农业农村大数据的安全性和隐私保护,防止数据泄露和滥用。
4.人才培养与培训:加强对农业农村大数据应用平台的人才培养和培训,提高专业人员的技术水平和应用能力。
五、推进措施:1.加强组织领导:成立农业农村大数据应用平台建设的专门机构,统一协调推进工作。
2.加大投入力度:增加农业农村大数据应用平台建设的财政投入,鼓励社会资本参与。
智慧农业大数据分析应用平台建设方案
经营形态。开启“一
产+三产”的主流时
高这大体上还是个依靠农民自力更
代,农业3.0追求的
生、勤劳致富、单打独斗的时代。
是“新”。
虽然比起现在动辄成千上万亩的
农业项目来说大多还是小打小闹,
“农业2.0”产值高
主要表现在农副产品深加工企业或食品制造企业向产业上游延伸,或者 农业生产企业向产业下游延伸,提供给市场的已经不是初级农产品,而
3.0” 出知售名的主度要是高优美的
管是参与、共享,还是体验、购买,消费的是一种情怀。因此,我们认为, 农业4.0追求的是“广”,是打造一个泛农业的生态圈。
乡村环境和可靠放心
的农产品。利用农业
景观资源和农业生产
“农业1.0”产量 条件,提供新型农业 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
网 +
智 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
互联网+模式 改革
•农村互联网发展基础完善 •农业电商市场空间庞大 •农业电商发展模式多样化
慧 农
国家政策支持
•中央密集发布支持农业发展政策 •地方政府相继出台农业发展规划 •智慧农业示范园区建设进展顺利
际竞争中抢占制高点
• 产业转型升级,拉升GDP和 创造就业机会
构建新型农业生产经营体系
需求驱动:
智慧小区云服务平台• 整降体低解成决方本案、智提慧升小运区云营服效务率平、台整体解决方案智慧小区云服务平发台整展体精解决准方化案 生产方式
优化客户体验
竞争驱动: •互联网+产业 vs 产业+互联网
提升网络化服务水平
农业大数据平台的建设与应用研究
农业大数据平台的建设与应用研究随着信息技术的不断发展,大数据时代已经到来。
信息化对于各个领域都产生了巨大的影响,其中农业领域也不例外。
农业大数据平台,作为农业信息化的重要组成部分,已经成为农业发展的重要趋势。
本文就农业大数据平台的建设与应用进行了深入研究。
一、农业大数据平台的建设1.数据采集农业大数据平台的建设,首先要进行数据采集。
数据采集是整个农业大数据平台的基础环节,它决定了后续数据分析和应用的质量。
数据采集的过程需要考虑到数据的准确性、完整性和时效性等因素。
目前,常见的数据采集方式包括人工采集和自动化采集。
人工采集通常用于小规模的数据获取,而自动化采集则适用于大规模数据获取的场景。
2.数据存储农业大数据平台的数据存储是整个平台的核心。
数据的存储方式主要包括关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库通常用于一些结构化数据的存储(如表格化数据),而非关系型数据库主要用于非结构化数据的存储(如文本、图像和视频等)。
在存储大数据量时,非关系型数据库由于其横向扩展能力和高性能读写特点,往往能够更好地满足需求。
3.数据处理农业大数据平台的数据处理,主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘等环节。
数据处理过程中主要需要考虑的因素包括数据的真实性、可靠性、独立性和有效性等。
数据清洗是数据预处理阶段的重要环节,其目的是去除脏数据(如格式不规范的数据、重复的数据和无效数据等)。
4.数据应用农业大数据平台的数据应用主要包括数据可视化、数据分析和数据挖掘等。
数据可视化能够将数据以图表等形式展示出来,帮助人们更加直观地了解数据;数据分析和数据挖掘则主要对数据进行统计分析、模型分析和预测分析等。
二、农业大数据平台的应用研究1.农产品追溯随着消费者对于食品安全的关注度的不断提高,农产品的追溯已经成为了越来越关键的问题。
农业大数据平台能够通过将农业生产、运输和销售等数据进行集成和分析,为农产品追溯提供了有力的支持。
2.精准农业农业大数据平台能够将农业生产数据、气象数据、土地耕作数据等多种数据资源进行整合和分析,将传感器和智能设备等技术与农业结合,为农业生产提供更加科学和精准的解决方案。
农业大数据平台建设与运营方案
农业大数据平台建设与运营方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目意义 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 可行性分析 (3)第二章:平台架构设计 (4)2.1 技术架构 (4)2.1.1 前端架构 (4)2.1.2 后端架构 (4)2.1.3 数据存储 (4)2.1.4 计算能力 (4)2.1.5 安全性 (4)2.2 数据架构 (4)2.2.1 数据采集 (5)2.2.2 数据存储 (5)2.2.3 数据处理 (5)2.2.4 数据分析 (5)2.3 系统集成 (5)2.3.1 系统对接 (5)2.3.2 功能集成 (5)2.3.3 业务流程协同 (5)2.3.4 系统运维 (5)第三章:数据资源规划 (6)3.1 数据来源 (6)3.2 数据类型 (6)3.3 数据采集与处理 (6)3.3.1 数据采集 (6)3.3.2 数据处理 (7)第四章:平台功能模块设计 (7)4.1 数据管理模块 (7)4.2 数据分析模块 (7)4.3 数据展示模块 (8)第五章:关键技术选型与实现 (8)5.1 数据存储技术 (8)5.2 数据挖掘技术 (9)5.3 云计算与大数据技术 (9)第六章:平台安全与隐私保护 (9)6.1 数据安全策略 (9)6.1.1 数据加密 (9)6.1.2 数据备份 (10)6.1.3 数据访问控制 (10)6.2 用户隐私保护 (10)6.2.1 用户信息保护 (10)6.2.2 用户权限管理 (10)6.2.3 用户数据删除 (10)6.3 法律法规遵循 (10)6.3.1 遵守国家法律法规 (10)6.3.2 遵循行业规范 (11)6.3.3 国际合规 (11)第七章:平台建设与实施 (11)7.1 项目管理 (11)7.1.1 项目组织架构 (11)7.1.2 项目进度管理 (11)7.1.3 项目风险管理 (11)7.2 系统开发与测试 (11)7.2.1 系统开发流程 (11)7.2.2 测试策略 (12)7.3 部署与运维 (12)7.3.1 部署方案 (12)7.3.2 运维策略 (12)第八章:平台运营与管理 (12)8.1 运营策略 (12)8.2 用户服务 (13)8.3 监控与优化 (13)第九章:经济效益分析 (14)9.1 成本分析 (14)9.2 收益分析 (14)9.3 投资回报分析 (15)第十章:未来展望与建议 (15)10.1 发展趋势 (15)10.1.1 技术融合加速 (15)10.1.2 数据驱动决策 (15)10.1.3 平台化发展 (15)10.2 创新方向 (16)10.2.1 深度挖掘数据价值 (16)10.2.2 跨界融合 (16)10.2.3 智能化应用 (16)10.3 政策建议 (16)10.3.1 加大政策支持力度 (16)10.3.2 完善数据管理体系 (16)10.3.3 促进产业协同发展 (16)10.3.4 强化人才培养 (16)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快,农业大数据的应用日益受到重视。
农业现代化农业大数据应用平台搭建方案
农业现代化农业大数据应用平台搭建方案第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 可行性分析 (3)第二章:需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.1.1 用户群体 (3)2.1.2 用户需求 (4)2.2 功能需求分析 (4)2.2.1 数据管理 (4)2.2.2 数据分析 (4)2.2.3 信息推送 (5)2.2.4 互动交流 (5)2.3 功能需求分析 (5)2.3.1 数据处理能力 (5)2.3.2 系统稳定性 (5)2.3.3 安全防护能力 (5)2.3.4 可扩展性 (5)第三章:平台架构设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 数据库设计 (6)3.3 系统模块设计 (6)第四章:数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方法 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与备份 (7)第五章:数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析方法 (8)5.2 数据挖掘技术 (8)5.3 模型评估与优化 (8)第六章:平台功能模块开发 (9)6.1 数据管理模块 (9)6.1.1 数据采集与整合 (9)6.1.2 数据存储与管理 (9)6.2 分析与决策模块 (10)6.2.1 数据挖掘与分析 (10)6.2.2 决策支持 (10)6.3 用户交互模块 (10)6.3.1 用户界面设计 (10)6.3.2 用户权限管理 (10)6.3.3 交互功能 (11)第七章:系统安全与维护 (11)7.1 系统安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 安全管理策略 (11)7.2 数据安全保护 (11)7.2.1 数据加密 (11)7.2.2 数据备份与恢复 (12)7.2.3 数据访问控制 (12)7.3 系统维护与升级 (12)7.3.1 系统维护 (12)7.3.2 系统升级 (12)第八章:平台测试与部署 (12)8.1 测试策略 (12)8.2 测试用例设计 (13)8.3 部署与实施 (13)第九章:项目实施与推广 (14)9.1 项目实施计划 (14)9.2 推广策略 (14)9.3 培训与支持 (15)第十章:未来展望与挑战 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 市场前景分析 (16)10.3 面临的挑战 (16)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推进,农业大数据的应用已成为提升农业产业竞争力、实现农业可持续发展的关键因素。
农业大数据平台的建设与应用
农业大数据平台的建设与应用一、农业大数据平台的概述随着信息技术的飞速发展和大数据应用的深入推广,农业领域也逐渐将大数据技术运用到农业生产管理中。
农业大数据平台提供了一种互联网+的全新农业生产模式,将信息化和工业化相融合,为粮食安全等农业现代化道路提供了强有力的支撑。
在建设农业大数据平台时需要考虑农业生产的特点。
第一,农业生产周期长,工作量大;第二,农作物受环境和气象影响大,生长过程中受多种因素影响;第三,农业信息来自多个来源,需要统一管理、分析和展示。
通过科学的大数据采集和分析,农业大数据平台可以准确预测农业作物等方面数据,并对农业生产提供有针对性的指导和优化。
二、农业大数据平台面临的挑战作为一个新兴领域,农业大数据平台在建设和实际应用中还面临着一些挑战。
首先,农业生产所涉及到的因素非常多,因此大数据平台要处理的数据非常大。
如何在数据处理时保证数据的准确性和完整性是一个重要的问题。
其次,由于大数据所处理的数据是包含许多敏感信息,需要保证数据的安全性,避免数据泄露或被攻击的风险。
最后,由于数据来源的多样性和复杂性,农业大数据平台需要建立全面的数据管理和分析体系。
解决这些问题的关键是建立一个健全的数据采集和数据处理体系,保证数据的质量和完整性,在此基础上建立一个安全性强的数据平台。
三、农业大数据平台的建设在建设农业大数据平台时,需要考虑到农业生产的特殊性,选择适合的大数据技术和数据分析工具。
农业大数据平台的建设包括以下几个方面:1. 数据采集和预处理。
数据采集和预处理是农业大数据平台的基础。
农业大数据平台采集的数据包括农作物生长的温度、湿度、光照、风力等气象数据、农作物喂养、疾病防控、病虫害检测的采集数据、土壤检测数据等。
预处理主要包括数据清洗、数据去噪、数据缺失值处理等。
2. 数据存储和管理。
农业大数据平台要处理海量的数据,如何进行存储和管理就成为一个重要的问题。
在选择数据存储和管理技术时,需要重点考虑数据的安全性、数据存储和查询效率、数据可靠性、数据备份和恢复等因素。
农业大数据云服务平台建设方案
推动农业产业升级,提升农业生产效率和 农民收入水平,促进农业现代化发展。
数据采集与存储
01
设计数据采集接口,实现多源异构数据的采集,包括
农业物联网设备、卫星遥感、农田监测站点等数据。
02
采用分布式存储技术,建设农业大数据存储中心,实
03
跨界融合与创新不断涌现
农业大数据将与互联网、物联网、人工智能等技术深度融合,推动创新
发展,为农业现代化提供更加全面、高效的技术支持。
平台未来发展展望
拓展平台应用领域
在现有农业大数据云服务平台的基础上,不断拓展平台应 用领域,实现农业生产、经营、管理、服务等全过程的数 字化、智能化,提升农业现代化水平。
农业大数据云服务平台 建设方案
汇报人:xx
2023-11-27
CONTENTS
• 平台建设背景 • 平台建设目标与功能 • 平台架构与技术方案 • 平台实施与运营方案 • 平台效益与风险评估 • 未来展望与发展计划
01
平台建设背景
农业信息化需求
农业生产过程的精细化管理
通过信息化手段提高农业生产效率,减少资源浪费,降低生产成 本。
云原生技术
基于云原生技术,实现应用的高可用、高可扩展性。
数据安全保障
数据加密
采用数据加密技术,确保数据在传输和存储 过程中的安全。
数据备份
定期对数据进行备份,确保数据不会因为硬 件故障等原因而丢失。
安全审计
通过安全审计功能,对平台操作进行记录和 监控,及时发现并应对安全事件。
04
平台实施与运营方案
现海量数据的存储与管理。
03
农业大数据应用-农业云平台
2018 年第 2 期(下半月)农民致富之友 Nong Min Zhi Fu Zhi You20财经◎农业经济农业大数据应用-农业云平台李 杰随着信息技术不断向前发展,产生了“互联网+”、“云计算”的理念,这些理念直接推动了人类社会的进步。
随着以互联网为代表的信息技术不断应用和推广大数据技术,逐渐渗透到各个行业,逐渐成为最重要的生产要素。
这一重大技术改革,势必会开启人类生产生活的重要里程。
农业是我国第一产业,在我国国民经济中扮演着十分重要的作用,应用大数据技术为农业生产保驾护航,能够实现各种先进技术的有效整合,提高农业生产效率,增加农民经济收入。
本文主要结合实际情况,主要介绍了一种农业云平台功能、特点和结构,希望通过本次研究对进一步提高农业大数据技术应用效率有一定帮助。
农业大数据是一个系统性的概念,他主要是依靠先进的大数据技术,将农业和技术有效结合,利用计算机和互联网技术,实现农业生产的预报和测控,为农业提供准确的生产依据,进一步提高资源利用效率,最终实现农业增产增收。
应用大数据技术,构建农业云平台,能够为农业生产提供更加专业、精准、全面的农业数据,它是以专业分析为导向,面向农业相关人员,提供数据查询、在线分析、共享交流等服务的知识开放平台。
1 农业云平台简介该平台具有全面庞大的数据资源,内容涵盖了专业农业数据、动态农业数据、共享农业数据、涉农企业数据四大模块。
平台将宏观经济与农业农村等国家权威发布的相关政策和数据全面收集,能够高效的为用户提供更加全面的新鲜咨询,同时还实现了与本地政府、企业和社会三方数据共享,打破了信息孤岛,实现了各种信息资源的有效连通。
同时还能够独家采集到涉农企业数据,帮助农民群众进行更加准确的市场分析和定位分析。
在整个平台运行过程中,以专业分析为导向,并成功引入了数据挖掘理念,为用户提供多层次、多角度、多维度的农业数据在线分析功能。
同时整个平台操作较为简便,可视化的操作界面,让用户可以更加轻松的实现数据查询、数据分析和数据成果展现。
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。
农业大数据平台构建与运用
农业大数据平台构建与运用在当今数字化时代,农业大数据平台的构建与应用已经成为农业发展的重要支撑。
农业大数据平台是指基于先进信息技术,通过数据采集、存储、处理、分析和应用等一系列技术手段,为农业生产、经营、管理提供数据支持与决策服务的平台。
本文将从农业大数据平台的概念与特点、构建过程、应用案例等方面展开讨论。
概念与特点农业大数据平台是利用大数据技术、云计算、人工智能等先进技术,整合农业各个环节的数据资源,进行数据挖掘、分析、建模和可视化展示,为农业生产、经营、管理提供精准化、智能化的支持和服务的平台。
农业大数据平台的特点包括数据量大、数据种类多、数据来源广泛、数据处理快速、应用领域广泛等。
构建过程构建农业大数据平台的过程主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。
首先是数据采集,通过传感器、监测设备等技术手段采集农业生产、气象、土壤等数据;其次是数据存储,利用云计算等技术将采集的大数据存储在云端,实现数据的集中管理和共享;然后是数据处理,通过数据清洗、整合、处理等技术,对海量数据进行挖掘和加工;接着是数据分析,利用人工智能、机器学习等技术对数据进行分析和建模,提取有用信息;最后是数据应用,将分析的结果应用于农业生产、精准农业、农产品溯源等领域,实现农业的智能化管理。
应用案例农业大数据平台的应用案例丰富多样。
比如,在农业生产方面,利用农业大数据平台可以实现精准施肥、精准浇水、病虫害监测预警等,提高农作物产量和质量;在精准农业方面,利用大数据分析技术可以实现每块田地的精准管理、智能调控,提高资源利用效率;在农产品溯源方面,通过大数据平台可以实现农产品从种植、生产、加工、流通到消费的全程追溯,保障食品安全。
结语农业大数据平台的构建与应用是当前农业现代化发展的必然趋势。
通过构建农业大数据平台,可以实现农业生产的数字化、智能化管理,提高农业生产效率和质量,促进农业可持续发展。
希望不仅农业科技工作者、农民,还有政府、企业、高校等各方共同努力,推动农业大数据平台的建设与应用,为农业现代化发展贡献力量。
智慧农业大数据平台建设方案
智慧农业大数据平台建设方案第一章:项目背景与需求分析 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 需求分析 (3)2.1 农业生产环节需求 (3)2.2 农业管理环节需求 (4)2.3 农业服务环节需求 (4)第二章:平台架构设计 (4)2.1 总体架构设计 (4)2.2 技术选型 (5)2.3 数据流转与处理 (5)第三章:数据采集与管理 (6)3.1 数据采集方案 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.3 数据安全与备份 (7)第四章:数据处理与分析 (7)4.1 数据清洗与预处理 (7)4.2 数据挖掘与分析 (8)4.3 数据可视化展示 (8)第五章:农业生产管理与决策支持 (8)5.1 农业生产计划管理 (9)5.1.1 作物种植计划管理 (9)5.1.2 农业生产资料投入计划管理 (9)5.1.3 农产品销售计划管理 (9)5.2 农业生产过程监控 (9)5.2.1 作物生长状况监测 (9)5.2.2 病虫害防治 (9)5.2.3 农业生产环境监测 (10)5.3 决策支持系统 (10)5.3.1 数据采集与处理 (10)5.3.2 模型库 (10)5.3.3 知识库 (10)5.3.4 决策分析 (10)第六章:智能设备集成与应用 (10)6.1 智能设备选型与接入 (10)6.1.1 选型原则 (10)6.1.2 设备选型 (11)6.1.3 设备接入 (11)6.2 设备数据采集与传输 (11)6.2.1 数据采集 (11)6.2.2 数据传输 (11)6.3 智能设备应用场景 (12)6.3.2 农药喷洒 (12)6.3.3 灌溉管理 (12)6.3.4 农田现场监控 (12)6.3.5 农业生产决策支持 (12)6.3.6 农业信息化服务 (12)第七章:平台系统开发与实施 (12)7.1 系统开发流程 (12)7.1.1 需求分析 (12)7.1.2 系统设计 (13)7.1.3 系统开发 (13)7.1.4 系统集成 (13)7.2 系统测试与部署 (13)7.2.1 测试策略 (13)7.2.2 测试执行 (13)7.2.3 测试报告 (14)7.2.4 部署上线 (14)7.3 项目实施与运维 (14)7.3.1 实施计划 (14)7.3.2 培训与推广 (14)7.3.3 运维管理 (14)7.3.4 项目评估与改进 (14)第八章:平台运营与管理 (14)8.1 平台运营策略 (14)8.1.1 运营目标定位 (14)8.1.2 运营模式设计 (15)8.1.3 运营策略实施 (15)8.2 用户服务与管理 (15)8.2.1 用户需求分析 (15)8.2.2 用户服务内容 (15)8.2.3 用户服务管理 (15)8.3 平台收益分析与优化 (16)8.3.1 收益来源分析 (16)8.3.2 收益优化策略 (16)8.3.3 成本控制与管理 (16)第九章:农业大数据政策法规与标准 (16)9.1 政策法规分析 (16)9.1.1 政策背景 (16)9.1.2 政策法规内容 (16)9.1.3 政策法规影响 (17)9.2 行业标准制定 (17)9.2.1 标准制定背景 (17)9.2.2 标准制定内容 (17)9.2.3 标准制定意义 (17)9.3.1 数据安全风险 (17)9.3.2 知识产权风险 (18)9.3.3 合规经营风险 (18)第十章:项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目不足与改进 (18)10.3 未来发展展望 (19)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快,农业信息化建设已成为推动农业转型升级的关键因素。
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。
智能农业大数据云平台的设计与建设
智能农业大数据云平台的设计与建设随着科技的不断发展,智能农业已经成为农业发展的新方向。
在这个新的时代背景下,智能农业大数据云平台的设计与建设变得至关重要。
智能农业大数据云平台将农业数据整合和共享,为农民和农业从业者提供全面的决策依据以及精准的农业管理手段。
本文将探讨智能农业大数据云平台的设计与建设,包括平台的功能、数据处理与应用、安全性等方面。
智能农业大数据云平台的设计目标是提供一个可靠、高效的云平台,用于收集、整合和处理农业数据。
该平台将拥有从农场到市场的全程数据收集和监控功能,采用物联网技术、传感器和其他数据采集设备,实现对农田、作物、气象、水利、市场和消费者需求等多方面的数据收集与处理。
首先,智能农业大数据云平台需要提供实时的数据收集和监控功能。
通过传感器,该平台能够实时监测农田中的土壤湿度、温度、光照等环境参数,以及农作物的生长情况、病虫害发生情况等。
同时,该平台还能够通过卫星数据和气象数据预测未来的气候变化和天气状况,帮助农民制定农业生产计划。
其次,智能农业大数据云平台需要具备强大的数据处理和应用能力。
通过大数据分析和机器学习算法,该平台能够将农业数据进行深度挖掘和分析,以预测作物的产量、质量、病虫害的发生概率等。
同时,该平台还能够根据农民和农业从业者的需求,提供个性化的农业管理方案和决策支持。
比如,在农田施肥方面,平台可以根据土壤分析数据和作物需求,智能推荐最佳的施肥方案,以提高产量和质量。
第三,智能农业大数据云平台需要保障数据的安全性和隐私性。
农业数据的安全对于农民和农业从业者来说是至关重要的。
该平台需要采取多种安全措施,包括数据加密、访问控制、用户身份验证等,以确保数据在传输和存储过程中不被非法获取和篡改。
此外,平台还需要制定合适的数据共享政策,保护用户的隐私权益。
最后,智能农业大数据云平台的建设需要多方力量的参与和支持。
政府、农业企业、科研机构和农民等利益相关方应该共同努力,共享资源和知识,推动智能农业大数据云平台的建设。
农业大数据平台构建
农业大数据平台构建第一章农业大数据平台概述 (3)1.1 平台定义与意义 (3)1.1.1 平台定义 (3)1.1.2 平台意义 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.2.1 发展背景 (3)1.2.2 发展趋势 (3)第二章数据资源整合 (4)2.1 数据来源与分类 (4)2.1.1 数据来源 (4)2.1.2 数据分类 (4)2.2 数据采集与预处理 (4)2.2.1 数据采集 (5)2.2.2 数据预处理 (5)2.3 数据存储与管理 (5)2.3.1 数据存储 (5)2.3.2 数据管理 (5)第三章数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 诊断性分析 (6)3.1.3 预测性分析 (6)3.1.4 规范性分析 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 关联规则挖掘 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 分类分析 (6)3.2.4 时序分析 (7)3.3 模型评估与优化 (7)3.3.1 模型评估指标 (7)3.3.2 模型优化方法 (7)3.3.3 模型迭代更新 (7)第四章农业生产监测 (7)4.1 农业生产数据监测 (7)4.2 农业环境数据监测 (8)4.3 农业病虫害监测 (8)第五章农业市场分析 (8)5.1 市场需求分析 (8)5.2 市场供给分析 (9)5.3 市场价格预测 (9)第六章农业政策支持 (10)6.1 政策数据收集与分析 (10)6.1.1 数据来源及收集方法 (10)6.1.2 数据处理与分析 (10)6.1.3 政策数据可视化 (10)6.2 政策效果评估 (10)6.2.1 评估方法 (10)6.2.2 评估指标 (10)6.2.3 评估流程 (10)6.3 政策建议与优化 (11)6.3.1 政策制定优化 (11)6.3.2 政策执行优化 (11)6.3.3 政策调整与完善 (11)第七章农业产业链管理 (11)7.1 产业链数据整合 (11)7.1.1 数据来源与整合框架 (11)7.1.2 数据整合方法 (11)7.1.3 数据整合效果评估 (12)7.2 产业链优化策略 (12)7.2.1 产业链结构优化 (12)7.2.2 产业链协同发展 (12)7.2.3 产业链金融服务 (12)7.3 产业链风险防控 (12)7.3.1 风险类型与识别 (13)7.3.2 风险防控措施 (13)7.3.3 风险防控效果评估 (13)第八章农业大数据应用 (13)8.1 农业生产管理 (13)8.1.1 数据驱动的农业生产决策 (13)8.1.2 农业生产效率提升 (13)8.2 农业市场营销 (14)8.2.1 农产品市场预测 (14)8.2.2 农产品品牌建设 (14)8.3 农业政策制定 (14)8.3.1 政策决策支持 (14)8.3.2 农业产业规划 (14)第九章平台设计与实现 (15)9.1 系统架构设计 (15)9.2 关键技术研发 (15)9.3 系统功能优化 (16)第十章农业大数据平台推广与应用 (16)10.1 平台推广策略 (16)10.2 应用案例分析 (16)10.3 未来发展趋势与挑战 (17)第一章农业大数据平台概述1.1 平台定义与意义1.1.1 平台定义农业大数据平台是指利用现代信息技术,对农业生产、加工、销售、服务等环节产生的海量数据进行集成、处理、分析与挖掘,以提供决策支持、优化资源配置、提高农业生产效益和农产品质量为目标的信息化系统。
数字乡村智慧农业云平台建设方案
数字乡村智慧农业云平台建设方案一、引言随着农业科技的发展,数字乡村智慧农业已成为实现农业现代化的重要途径之一。
为了提高农业生产效率、降低生产成本、促进农产品质量的提升,建设一个高效的数字乡村智慧农业云平台迫在眉睫。
二、概述数字乡村智慧农业云平台的建设目标是打造一个集数据采集、智能决策、农业管理于一体的综合农业服务平台。
该平台通过整合农业工业链上的各个环节,实现从种植养殖管理到产品销售的全程监控。
通过云计算、物联网、大数据等先进技术的应用,提升农业生产流程的智能化水平,为乡村农业发展提供技术支持和数据支撑。
三、平台功能1.数据采集与监测:通过传感器采集土壤、气象、水质等农业环境数据,并实时监测农作物生长状况、动物饲养情况等。
2.农业决策支持:基于大数据分析和人工智能技术,对农业数据进行预测、统计和分析,为农民提供决策支持、种植养殖建议等。
3.农业资源管理:管理农田、农舍、农机具等农业资源的信息,实现农业资源的合理配置和利用。
4.农产品溯源:通过区块链技术实现农产品的溯源,确保农产品的质量安全和可追溯性。
5.农业物流管理:管理农产品的进出货流程、运输等物流环节,提高供应链的效率和可视化程度。
6.农业金融服务:通过云平台提供农业金融服务,包括农业保险、农业贷款等,为农民提供融资支持。
四、云平台架构数字乡村智慧农业云平台的架构包括如下几个核心组件: - 云计算平台:提供计算、存储和网络资源,支持农业数据的存储和计算; - 物联网网关:负责连接农业传感器、设备等物联网节点,实现数据的采集和上传; - 数据处理平台:对农业数据进行预处理和分析,实现数据挖掘和决策支持功能; - 农业管理应用:提供农业资源管理、农产品溯源、农业物流管理和农业金融服务等功能; - 用户界面:为农民、农业专家等用户提供友好的界面,实现数据可视化和用户交互。
五、平台建设步骤1.确定需求:与农民、政府、农业专家等相关利益方进行需求调研,明确平台的功能和性能需求。
农业大数据平台的建设和运用
农业大数据平台的建设和运用随着科技的快速发展和农业产业的现代化转型,农业大数据平台的建设和运用变得越来越重要。
农业大数据平台能够提供精确的农业信息,帮助农民实时监测农作物生长情况、优化种植方案、提高农业生产效益。
本文将探讨农业大数据平台的建设与运用对提高农业生产的影响,并介绍其主要功能与应用场景。
农业大数据平台的建设农业大数据平台的建设需要综合运用信息技术、大数据技术和农业科学。
首先,需要收集大量的农业数据,包括气象数据、土壤数据、农作物生长数据等等。
这些数据可以通过传感器、监测设备、遥感技术等手段获取。
其次,需要对收集到的数据进行整理、存储和处理。
数据整理包括数据清洗、数据统一标准化等工作;数据存储采用云存储等技术;数据处理则利用大数据分析技术进行数据挖掘、建模和预测。
最后,需要建立用户友好的界面,方便用户访问和使用平台提供的功能。
农业大数据平台的主要功能1. 农业生产监测与预警农业大数据平台能够实时监测农作物生长情况、土壤营养状况、病虫害发生情况等。
通过监测数据分析,平台能够提供农民所在地区的气象信息、种植技术指导、病虫害预警等服务。
这些信息对农民及时调整种植策略、采取防控措施、优化施肥方案等具有重要意义,有助于提高农作物产量和质量。
2. 智能农业决策支持农业大数据平台能够利用大数据分析技术对传感器数据、农业专家经验、历史数据等进行深度学习和决策支持,为农业决策提供合理的建议和方案。
例如,通过分析数据,平台可以推荐最佳种植时间、最适宜的品种选择、最优化的水肥管理等,帮助农民做出更明智的决策,提高经济效益。
3. 农产品质量溯源农业大数据平台可以追溯农产品的生产、加工和流通过程,实现对农产品的溯源管理。
农民可以通过平台查询农产品的种植记录、施肥喷药记录、药物残留检测等信息,消费者可以通过扫描产品上的二维码了解产品的来源和加工过程。
这样的质量溯源系统有助于提高农产品的可信度和消费者的信任度,促进农产品的品牌建设和市场竞争力。
农业云平台的建设与应用农场信息化管理的利器
农业云平台的建设与应用农场信息化管理的利器农业云平台的建设与应用农场信息化管理的利器随着科技的不断进步,农业信息化已经成为农业现代化发展的必然趋势。
农业云平台作为农场信息化管理的重要工具,具有无可比拟的优势和功能,为农业生产提供了更便捷、高效、智能的解决方案。
本文将探讨农业云平台的建设与应用,以及它在农场信息化管理中的利器作用。
一、农业云平台的建设农业云平台的建设是基于云计算、物联网、大数据等技术手段,将农业生产、管理、服务等各个环节进行全面的信息化集成。
其核心是建立数据共享、协同合作、智能决策的平台体系,实现农场数据的统一管理和智能化运营。
1. 数据采集和存储农业云平台通过物联网技术,实现对农场各种传感器的数据采集和监测,如土壤湿度、气象信息、农作物生长状况等。
这些数据经过实时传输和存储,形成农业大数据的基础,为后续的分析和决策提供了依据。
2. 数据分析与挖掘通过大数据分析和挖掘技术,农业云平台能够对农场的生产情况、市场需求、供应链等进行全面深入的研究和分析。
通过对数据的处理,可以发现规律和趋势,为农场管理者提供科学决策的依据。
3. 决策支持和优化农业云平台能够利用数据分析的结果,为农场提供精细化的决策支持和优化方案。
例如,根据气象数据和作物生长情况,提供合适的灌溉和施肥方案;根据市场需求和价格趋势,优化种植结构和销售策略。
4. 信息共享和协同合作农业云平台还可以实现农场与农业机构、企业、农民的信息共享和协同合作。
通过平台的数据交流和资源共享功能,农业主体之间能够互通有无,形成农业生态链,提升农业综合效益。
二、农业云平台的应用农业云平台的应用范围广泛,几乎涵盖了农业生产、经营、管理等各个层面。
下面我们将重点介绍农业云平台在农场信息化管理中的几个重要应用。
1. 农作物种植管理通过农业云平台,农场管理者可以实时监测土壤湿度、气温、光照等环境因素的变化,结合作物生长数据进行分析,掌握作物的生长情况。
农业大数据应用云平台
2014年推出的网络平台
目录
01 平台介绍
02 产品功能价值
农业大数据应用云平台是2014年8月31日推出的农业数据查询、分析、分享平台。
平台介绍
农业大数据应用云平台是龙信数据推出的国内首个专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析 成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。
3、互动 4、共享
农业大数据应用云平台截图(7张)
全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、 农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数据;高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源;共享数据汇集政 府、企业、社会三方数据,打破信息孤岛,实现资源互联互通;独家采集的涉农企业数据,帮助用户准确定位企 业以及群体的地理分布。
1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品;
2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具;
3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据,引入数据挖掘展现技术,以专业分析为导向,面向农业相 关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。
产品功能价值
1、数据 2、应用
平台实现了将数据变为商品,在不危及个人及国家数据安全的前提下,合法提供数据交易渠道。个人或组织 可将数据集上传至平台,供人免费下载,或以一定的价格出售,轻松享受从数据上传、数据定价、数据发布到获 取收益的快捷服务,用户在提升收益的同时,实现了跨部门的数据共享。
谢谢观看
平台开放了个人主页、互加**、评论等互动模块,在个人主页中,发布的历史专ห้องสมุดไป่ตู้、历史数据以精彩图文的 方式呈现给其他用户;同时“加**”功能,为用户随时了解好友动态搭建桥梁;在评论环节中,用户自由发表自 己见解,或评价数据的质量,或评论专题阐述的观点,用户间的即时沟通、即时交流,使得单纯的数据平台转化 为知识的共享、交流及传播平台。
农业云平台的建设与运营管理
农业云平台的建设与运营管理农业云平台是指将云计算、大数据、物联网等先进技术应用于农业领域,以实现农业信息化和智能化的平台。
本文将从农业云平台的建设和运营管理两个方面进行论述。
一、农业云平台的建设农业云平台的建设包括以下几个关键环节。
1. 云计算基础设施的建设云计算是农业云平台的核心技术,建设一个稳定高效的云计算基础设施是农业云平台建设的首要任务。
该基础设施包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设施,以及虚拟化技术、分布式存储技术等软件技术。
2. 数据采集与传输系统农业云平台需要接入各种农业数据源,如气象数据、土壤监测数据、作物生长数据等。
因此,建设一个可靠的数据采集与传输系统非常重要。
该系统应具备数据采集、传输、处理和存储的能力,能够实时监测和采集农业数据,并将其传输到云平台进行分析和处理。
3. 数据安全和隐私保护农业数据的安全和隐私保护是农业云平台建设的重要考虑因素。
在农业云平台的设计和建设过程中,应采用安全可靠的技术手段来确保数据的保密性、完整性和可用性。
同时,需要制定相应的隐私保护政策和法规,保护用户的隐私权益。
4. 应用开发与集成为了实现农业云平台的多样化功能和服务,需要开发和集成各种应用软件。
这些软件包括农业决策支持系统、智能灌溉系统、精准施肥系统等。
应用开发与集成需要根据农业生产的实际需求,结合先进的技术手段,提供高效、稳定的软件服务。
二、农业云平台的运营管理1. 系统监控与维护农业云平台的运营管理需要进行系统监控与维护工作,及时发现和解决各种故障和问题,保证系统的稳定性和可靠性。
监控工作应包括服务器、网络设备、数据库等各个方面,确保整个系统能够正常运行。
2. 数据管理与分析农业云平台通过大数据分析,可以提供农业生产的决策支持和精准服务。
因此,农业云平台的运营管理应注重数据管理与分析。
这包括数据采集、存储、清洗、整理和分析等工作,以挖掘数据中的有价值信息,为农业生产提供科学指导。
3. 服务支持与优化农业云平台的运营管理还应关注用户的服务支持与优化。
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农业大数据应用云平台功能简介及建设要求
截至目前,托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目,归集数据227.03万组;已整理近40年的产业统计等数据;接入各地农业物联网示范点118个,视频摄像头525个,能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。
一、农业大数据应用云平台介绍:
农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。
1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品;
2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具;
3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据,引入数据挖掘展现技术,以专业分析为导向,面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。
二、农业大数据应用云平台功能简介:
1、农业大数据应用云平台数据:
全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。
平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数
据;高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源;共享数据汇集政府、企业、社会三方数据,打破信息孤岛,实现资源互联互通;独家采集的涉农企业数据,帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布
2、农业大数据应用云平台的应用:
平台以专业分析为导向,引入数据挖掘理念,为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能,可视化的技术的加入,让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。
数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示,为用户分析思路提供不同的分析方法,多方面满足用户的分析需求。
3、农业大数据应用云平台互动:
平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块,在个人主页中,发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户;同时“加关注”功能,
为用户随时了解好友动态搭建桥梁;在评论环节中,用户自由发表自己见解,或评价数据的质量,或评论专题阐述的观点,用户间的即时沟通、即时交流,使得单纯的数据平台转化为知识的共享、交流及传播平台。
4、农业大数据应用云平台共享:
平台实现了将数据变为商品,在不危及个人及国家数据安全的前提下,合法提供数据交易渠道。
个人或组织可将数据集上传至平台,供人免费下载,或以一定的价格出售,轻松享受从数据上传、数据定价、数据发布到获取收益的快捷服务,用户在提升收益的同时,实现了跨部门的数据共享。
三、农业大数据应用云平台的特性:
农业大数据应用云平台的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多(Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity)。
包括以下几种:(1)从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业(饲料生产,化肥生产,农机生产,屠宰业,肉类加工业等),并整合宏观经济背景的数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
(2)从地域来看,以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为精准区域研究提供基础;
(3)从粒度来看,不仅应包括统计数据,还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
(4)从专业性来看,应分步实施,首先是构建农业领域的专业数据资源,其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源,例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
四、农业大数据应用云平台的类型:
根据农业的产业链条划分,目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
(1)农业自然资源与环境数据。
主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
(2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。
其中,种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。
(3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价
格及利润、流通市场和国际市场信息等。
(4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。
五、农业大数据应用云平台的建设:
为了不断推进农业经济的优化,实现可持续的产业发展和区域产业结构优化,进一步推动智慧农业的建设进程,需要全面及时掌握农业的发展动态,这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术,建设一个农业大数据分析应用平台---农业大数据平台来支撑。
在技术上,该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术,建设具有高效性,先进性,开放性的商务智能项目。
结构上,该平台应具有良好的可配置性,满足资源、业务流程的变化。
同时随着业务的发展,业务量的增加,系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。
平台拟实现功能:
(1)实现数据库的交互;(2)根据农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部
署此套机制在平台上周期运转;(3)数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用;(4)实现农业大数据分析人员的交流平台平台拟实现目标:
(1)通过平台的建设,汇集各方资源,构建农业领域特色的大数据研究中心;(2)通过数据整合,采集和加工处理,建设中国第一个专业的农业数据资源中心;(3)依托农业大数据相关技术,包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台;(4)通过分析应用平台,进行成果发布,形成农业领域专业研究的权威成果发布平台,服务于高校和政府,涉农企业,社会公众等。
浙江托普云农科技股份有限公司
智慧农业综合解决方案服务商!
浙江托普云农科技股份有限公司潜心12年致力于中国农业信息化的发展,是以农业信息化为核心,智能硬件为基础,系统平台可集成,服务网络覆盖全国的农业信息化综合解决方案服务商,创新地将物联网、云计算等信息技术运用在了农业领域,助推我国农业现代化发展。
托普云农智慧农业整体解决方案在政府职能端和产业应用端统筹规划,合理布局。
以省、市、县作为基点,建立智慧农业综合服务平台,大田、水产、养殖、设施农业等监控系统,为三农问题建立了一套完善的技术解决方案。
拥有顶层设计-方案制定-实施应用-技术支撑全套服务的丰富经验。
目前已在全国上千家农业示范基地落地应用,上万套监测设备稳定运行中。
迄今已荣获国家发明专利5项,国家实用新型专利40项、产品软件著作权70余项,被认定为国家高新技术企业、浙江省级院士工作站、省级企业研究院、全国传感器标准成员单位,拥有大量完全自主知识产权的技术和产品,公司始终立足农业物联网关键技术研发,通过应用示范,探索农业物联网的产业化应用。
上市公司(股票代码:833692)、大品牌,质量信得过、售后有保障!。