蒙草搭建农业大数据平台资料

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农业智能化种植管理大数据平台建设方案

农业智能化种植管理大数据平台建设方案

农业智能化种植管理大数据平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (3)1.3 项目目标 (3)第二章需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.1.1 数据采集与整合 (3)2.1.2 数据分析与处理 (4)2.1.3 智能监控与管理 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据处理能力 (4)2.2.2 响应速度 (4)2.2.3 扩展性 (4)2.3 可靠性需求 (5)2.3.1 数据可靠性 (5)2.3.2 系统稳定性 (5)2.4 安全需求 (5)2.4.1 数据安全 (5)2.4.2 系统安全 (5)第三章系统架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (7)3.4 应用架构 (7)第四章硬件设施建设 (7)4.1 数据采集设备 (7)4.2 数据传输设备 (8)4.3 数据存储设备 (8)4.4 数据处理设备 (8)第五章软件系统开发 (8)5.1 系统设计 (8)5.2 模块开发 (8)5.3 系统集成 (9)5.4 测试与优化 (9)第六章数据管理与分析 (9)6.1 数据采集与清洗 (10)6.1.1 数据采集 (10)6.1.2 数据清洗 (10)6.2 数据存储与管理 (10)6.2.1 数据存储 (10)6.2.2 数据管理 (10)6.3 数据挖掘与分析 (11)6.3.1 数据挖掘 (11)6.3.2 数据分析 (11)6.4 数据可视化 (11)第七章智能化决策支持 (11)7.1 决策模型构建 (11)7.2 决策算法实现 (12)7.3 决策结果评估 (12)7.4 决策应用与推广 (12)第八章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 安全架构设计 (13)8.1.2 安全管理措施 (13)8.2 数据安全防护 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 数据备份与恢复 (14)8.3 用户隐私保护 (14)8.3.1 隐私政策 (14)8.3.2 用户信息保护 (14)8.4 法律法规遵循 (14)第九章项目实施与管理 (14)9.1 项目计划与组织 (15)9.2 项目进度控制 (15)9.3 项目风险管理 (15)9.4 项目验收与评估 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 发展前景与趋势 (17)10.4 后续工作计划 (17)第一章引言1.1 项目背景我国农业现代化进程的不断推进,智能化种植管理已成为农业发展的必然趋势。

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。

内蒙古农业大数据生态系统建设方案

内蒙古农业大数据生态系统建设方案

生产 环节
草原
生态
加工流 通环节
消费 环节
屠宰企业管理系统 最佳进销路径系统
投入品监管系统 畜牧养殖管理系统
兽医管理系统
加工企业管理系统 最佳进销系统
农产品电子商务系统
农产品溯源系统 欢乐牧场
种植业
生产 环节
投入品监管系统 生产指导系统 生产过程管理系统
加工流 通环节
消费 环节
农产品溯源系统 开心农场
02 数据nstruction
SaaS
农业可视化展现平台


精细农业管理平台
统一门户( PC/手机/平板/Mail/Message )
农产品流通监管平台
农产品信息发布平台
农产品质量追溯平台
农业基础信息管理平台
领导行动智能决策平台
种苗
种植
标准化种植
茬口信息采集 投入品信息采集 病虫害信息采集 休闲观光农业
采摘加工
农残检测
合格进行包装打码 不合格不允许销售
运输
分装销售
物流管理 商品入库
销售
终端销售
批发市场 超市
消费者
安全溯源
手机扫码查询 电脑输入溯源码
应用系统/ Application system
畜牧业
草原灾害预警系统 草原气象预警系统 自然资源监测系统
04 大数据服务
大数据服务/ Big data service
农牧业
草原生态修 复大数据服 务
养殖/茬口 计划大数据 服务
投入品需求 时空对接服 务
技术服务需 求时空对接 服务
基于资产评 价的金融服 务
最佳进销线 路大数据服 务
产业结构调 整服务

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

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

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。

农业智能种植大数据平台建设方案

农业智能种植大数据平台建设方案

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 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章:市场需求分析 (3)2.1 市场现状 (3)2.1.1 农业产业发展现状 (3)2.1.2 农业信息化发展现状 (3)2.1.3 农业智能种植发展现状 (4)2.2 市场需求 (4)2.2.1 提高农业生产效率 (4)2.2.2 促进农业产业结构调整 (4)2.2.3 提升农业资源利用效率 (4)2.2.4 促进农业绿色发展 (4)2.2.5 提高农业产业链管理水平 (4)2.2.6 满足农业科技创新需求 (4)第三章:技术架构设计 (4)3.1 技术选型 (4)3.2 系统架构 (5)3.3 技术实现 (5)第四章:数据资源建设 (6)4.1 数据来源 (6)4.2 数据整合 (7)4.3 数据清洗 (7)第五章:数据处理与分析 (8)5.1 数据预处理 (8)5.1.1 数据清洗 (8)5.1.2 数据整合 (8)5.1.3 数据转换 (8)5.2 数据挖掘 (8)5.2.1 关联规则挖掘 (8)5.2.2 聚类分析 (8)5.2.3 分类预测 (9)5.3 分析模型 (9)5.3.1 机器学习模型 (9)5.3.2 深度学习模型 (9)5.3.3 优化算法 (9)第六章:智能种植应用开发 (9)6.1 应用场景 (9)6.2 应用开发 (10)6.3 应用测试 (10)第七章:平台运营管理 (11)7.1 运营策略 (11)7.1.1 市场定位 (11)7.1.2 产品策略 (11)7.1.3 营销策略 (11)7.1.4 合作伙伴关系 (11)7.2 用户服务 (11)7.2.1 用户注册与认证 (11)7.2.2 用户反馈与投诉 (12)7.2.3 用户培训与支持 (12)7.2.4 用户评价与奖励 (12)7.3 数据安全 (12)7.3.1 数据加密与存储 (12)7.3.2 数据备份与恢复 (12)7.3.3 数据访问控制 (12)7.3.4 数据合规性检查 (12)7.3.5 数据安全防护 (12)第八章:政策法规与标准 (12)8.1 政策法规 (12)8.1.1 国家政策背景 (12)8.1.2 地方政策支持 (13)8.1.3 政策法规实施 (13)8.2 行业标准 (13)8.2.1 标准制定的重要性 (13)8.2.2 标准体系构建 (13)8.2.3 标准制定与实施 (14)第九章:项目实施与推进 (14)9.1 项目进度 (14)9.2 项目评估 (14)9.3 项目推广 (15)第十章:总结与展望 (15)10.1 项目成果 (15)10.2 未来展望 (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,农业信息化建设逐渐成为农业发展的重要支撑。

农业大数据云服务平台建设方案

农业大数据云服务平台建设方案
构建农业大数据云服务平台,为政府、企 业和研究机构提供数据支持与决策依据。
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

绿色农业种植大数据分析平台建设方案

绿色农业种植大数据分析平台建设方案

绿色农业种植大数据分析平台建设方案第1章项目背景与意义 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (3)第2章项目目标与任务 (4)2.1 项目目标 (4)2.2 项目任务 (4)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.2 功能模块设计 (5)3.3 技术选型 (6)第四章数据采集与处理 (6)4.1 数据源分析 (6)4.2 数据采集策略 (6)4.3 数据处理流程 (7)第五章数据存储与管理 (7)5.1 数据存储方案 (7)5.2 数据管理策略 (8)5.3 数据安全与备份 (8)第6章数据分析与挖掘 (9)6.1 分析模型选择 (9)6.2 挖掘算法应用 (9)6.3 分析结果可视化 (9)第7章平台功能模块实现 (10)7.1 数据展示模块 (10)7.1.1 模块概述 (10)7.1.2 功能实现 (10)7.2 数据查询模块 (10)7.2.1 模块概述 (10)7.2.2 功能实现 (11)7.3 分析报告模块 (11)7.3.1 模块概述 (11)7.3.2 功能实现 (11)第8章系统集成与测试 (11)8.1 系统集成策略 (11)8.1.1 系统集成概述 (11)8.1.2 集成方法 (11)8.1.3 集成步骤 (12)8.2 测试用例设计 (12)8.2.1 测试用例分类 (12)8.2.2 测试用例设计原则 (12)8.2.3 测试用例设计方法 (12)8.3 测试结果分析 (12)8.3.1 功能测试结果分析 (13)8.3.2 功能测试结果分析 (13)8.3.3 安全测试结果分析 (13)8.3.4 兼容性测试结果分析 (13)第9章项目实施与推广 (13)9.1 项目实施步骤 (13)9.1.1 前期准备 (13)9.1.2 技术研发 (14)9.1.3 测试与调试 (14)9.1.4 项目验收 (14)9.2 推广策略 (14)9.2.1 政策宣传 (14)9.2.2 合作推广 (14)9.2.3 培训与交流 (14)9.3 持续优化与升级 (15)9.3.1 跟踪反馈 (15)9.3.2 功能优化 (15)9.3.3 持续升级 (15)10.1 项目效益分析 (15)10.1.1 经济效益 (15)10.1.2 社会效益 (15)10.1.3 生态效益 (15)10.2 风险识别 (16)10.2.1 技术风险 (16)10.2.2 市场风险 (16)10.2.3 管理风险 (16)10.3 风险防范措施 (16)10.3.1 技术风险防范 (16)10.3.2 市场风险防范 (16)10.3.3 管理风险防范 (16)第1章项目背景与意义1.1 项目背景我国经济的快速发展,农业作为国民经济的重要组成部分,其现代化进程日益加速。

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。

蒙草“种质资源+大数据”体系精准治理荒漠化

蒙草“种质资源+大数据”体系精准治理荒漠化

‖INNER MONGOLIA FORESTRY14热点报道土地荒漠化是影响人类生存和发展的全球重大生态问题。

我国是世界上荒漠化土地面积最大、危害最严重的国家,开展荒漠化防治,建设绿色家园是实现中华民族永续发展的根本要求。

防治土地荒漠化,必须以习近平生态文明思想为指导,践行绿水青山就是金山银山的理念,严格遵循生态系统内在的机理和规律,将自然恢复与人工治理相结合,统筹山水林田湖草系统治理,坚持因地制宜、分类施策,打造多元共生的荒漠生态系统。

内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司(以下简称为“蒙草”)作为一家以环境治理修复为主营业务的科技型企业,依托“种质资源+大数据”体系,完成了阿拉善荒漠化治理、乌拉盖草原沙化草地修复、科尔沁沙地治理等荒漠化治理项目,在荒漠化防治、沙化草原修复、沙地治理等方面积累了实践经验,探索出了一条市场化、产业化、精准化的防沙治沙之路。

驯化适地种质资源阿拉善荒漠汇聚绿色生机内蒙古东西横跨2400公里,东部沙化与西部荒漠化各有所属区域的特性和成因。

为研究与改善荒漠化环境问题,蒙草在阿拉善成立了荒漠生态综合治理研究机构。

不同地域和类型的沙地及沙漠适合生长的植物种类也不同。

蒙草团队深入阿拉善荒漠腹地,收集该地区的气候、水资源、土壤及地理构造等生态本底数据,共采集到阿拉善及乌海区域土样10788份、水样72份、植物种子30种、植物样本265份,共计11155份样本。

海量的生态本底数据源源不断地输进蒙草的生态大数据平台,为该地荒漠化研究奠定了坚实基础。

利用生态大数据平台的科学分析,蒙草得以精蒙草“种质资源+大数据”体系精准治理荒漠化高俊刚 内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司15INNER MONGOLIA FORESTRY ‖热点报道准选择耐旱、抗风沙、抗逆性较强的荒漠植物进行引种驯化,并将其应用到阿拉善荒漠化治理中。

经过5年的时间,蒙草共采集收录了阿拉善地区的沙生植物种质资源300余种,针对该地区的濒危植物,通过人工组培的方式,实现植物种苗快速扩繁,其中,实现规模化繁育和应用30种,为乡土植物在荒漠化治理中的适地性应用提供了宝贵经验。

“小草”有了大数据管家呼和浩特启动草种质资源共享平台建设

“小草”有了大数据管家呼和浩特启动草种质资源共享平台建设

科技动态呼和浩特市科技局推进和林格尔新区科技成果转化示范区建设2月2(S日,根据局党组安排,呼和浩特市科技局 副局长安伟一行5人前往和林格尔新区开展科技仓噺 情况调研,协调启动科技成果转化示范区建设。

和林格尔新区经济综合运行局负责人徐艳国介 绍了和林格尔新区科技创新整体情况。

近年来,和 林格尔新区在大数据云计算、智能制造、生物科 技、新材料等领域,全力培育,努力打造数字小 镇、金融小镇,形成了以新技术、新产业、新模式、新业态引领的f l•技创新环境。

和林格尔新区是 “两区两中心五基地”行动中建设新区的重要依 扎,市科技局按照市委市政府领导指示精神,在科 技厅的支持下,全力推进和林格尔新区成果转化基 地建设,推动和林格尔新区高质量发展,力争将和 林格尔新区建设成为具有区域影响力的成果转化示 范基地。

(郭鑫)家畜种质资源与胚胎生物工程技术联合院士专家工作站助力呼和浩特市畜牧业产业链安全发展畜牧业发展的问题归根结底是种质资源问题,种业、种质资源关系到国家安全及产业链安全。

内蒙古家畜等动物种质资源丰富,是国家家畜种质资 源的重要组成部分。

现阶段内蒙古自治区畜牧业结 构、产品市场认可度等方面的问题仍然突出,高端 生态畜产品仍相对短缺,满足差异化与个化消费需求能力较低,这些发展短板的背后是本土家畜遗 传资源如何保护和开发的问题。

为深入落实“科技兴蒙”行动,助推畜牧业转 型升级和高质量发展,家畜种质资源与胚胎生物工 程技术联合院士专家工作站于2020年8月15日获批在 呼和浩特市揭牌成立。

该院士专家工作站由内蒙古 赛科星家畜种业与繁育生物技术研究院有限公司和内蒙古大学、内蒙古农业大学联合组建,引进中国 工程院张涌院士及其团队,围绕国家现代畜牧业发 展需求,联合开展家畜种质资源与胚胎工程技术创 新研究。

2021年,家畜种质资源与胚胎生物工程技术联 合院士专家工作站,将与两北农林科技大学、内蒙 古大学和内蒙古农业大学等区内外高校密切协作,开展科技项目联动,加强与张涌院士团队的科研合 作和f l•技成果转化,2U21年预计建立高产奶牛(年 度单产超过12吨)高效快速扩繁技术体系,培育高 品质奶牛种公牛1U0头左右,年生产高产奶牛胚胎 3U00枚左右,引领支撑呼和浩特市草原畜牧业创新 驱动发展和产业升级。

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

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。

农业大数据平台建设

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农业大数据平台建设第1章引言 (4)1.1 农业大数据概述 (4)1.2 农业大数据平台建设的意义与目的 (4)1.3 国内外农业大数据平台发展现状 (4)第2章农业大数据平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.2 数据采集与预处理 (5)2.2.1 数据源 (5)2.2.2 数据采集 (5)2.2.3 数据预处理 (5)2.3 数据存储与管理 (5)2.3.1 数据存储 (6)2.3.2 数据管理 (6)2.4 数据分析与挖掘 (6)2.4.1 数据分析 (6)2.4.2 数据挖掘 (6)2.4.3 模型构建与优化 (6)第3章数据采集与预处理技术 (6)3.1 数据源及其分类 (6)3.1.1 农业生产经营数据:包括种植、养殖、农产品加工等生产环节产生的数据,如作物生长状况、土壤质量、气象条件、灌溉水量、肥料使用等。

(6)3.1.2 农业自然资源数据:涉及土地、水资源、气候、生物多样性等自然资源的数量、质量、分布和利用状况。

(6)3.1.3 农业市场及社会经济数据:涵盖农产品市场价格、消费需求、国际贸易、政策法规、农民收入等经济和社会领域的数据。

(7)3.1.4 农业科研教育数据:包括农业科技研究、试验示范、教育培训等方面的数据。

73.2 数据采集方法与设备 (7)3.2.1 手工录入:通过人工调查、填报等方式收集农业数据,适用于数据量较小、数据获取难度较低的场景。

(7)3.2.2 自动采集设备:利用传感器、无人机、卫星遥感等设备,实时获取农业生态环境、作物生长状况等数据。

(7)3.2.3 网络数据爬取:通过爬虫技术,从农业网站、农业论坛、社交媒体等渠道获取农业市场、政策法规等数据。

(7)3.3 数据预处理技术 (7)3.3.1 数据清洗:去除重复、错误、异常的数据,填补缺失值,保证数据的准确性和完整性。

(7)3.3.2 数据标准化:统一数据格式、单位、量纲等,便于数据整合和分析。

农业大数据平台构建

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。

内蒙古林业大数据管理平台设计与实现

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第源远卷第缘期圆园圆员年怨月摇林摇业摇调摇查摇规摇划云燥则藻泽贼陨灶增藻灶贼燥则赠葬灶凿孕造葬灶灶蚤灶早灾燥造郾源远摇晕燥郾缘杂藻责郾圆园圆员凿燥蚤院员园郾猿怨远怨辕躁郾蚤泽泽灶郾员远苑员鄄猿员远愿郾圆园圆员郾园缘郾园园员内蒙古林业大数据管理平台设计与实现李鑫袁云海英袁段菁袁滕飞袁纳青袁高荣丽渊内蒙古自治区林业信息中心袁内蒙古呼和浩特园员园园员愿冤摘要院为全面提升内蒙古林业数据管理服务水平袁实现自治区林业大数据辅助决策袁构建了内蒙古林业大数据管理平台遥该平台服务端使用允葬增葬语言袁采用泽责则蚤灶早酝灾悦垣皂赠月葬贼蚤泽搭建基础框架袁实现系统的基本业务功能和通用功能袁并依托泽责则蚤灶早框架集成流程管理组件葬糟贼蚤增蚤贼蚤袁安全认证泽澡蚤则燥袁日志管理造燥早源躁和缓存则藻凿蚤泽组件遥文中对系统总体架构尧技术架构尧逻辑架构尧网络架构尧部署架构以及功能架构与实现等方面进行探索和详细描述袁实现了对内蒙古林业资源数据的采集尧整合优化尧信息资源目录共享尧可视化展示等功能遥通过建设林业大数据管理平台袁打破了各业务部门之间的信息孤岛袁实现了信息的跨部门检索遥关键词院林业大数据管理平台曰架构设计曰功能模块实现曰信息资源目录曰可视化展示曰内蒙古中图分类号院杂苑缘曰栽孕猿员员援员猿员摇摇文献标志码院粤摇摇文章编号院员远苑员原猿员远愿渊圆园圆员冤园缘原园园园员原园远引文格式院李鑫袁云海英袁段菁袁等郾内蒙古林业大数据管理平台设计与实现咱允暂郾林业调查规划袁圆园圆员袁源远渊缘冤院员原远郾凿燥蚤院员园郾猿怨远怨辕躁郾蚤泽泽灶郾员远苑员鄄猿员远愿郾圆园圆员郾园缘郾园园员蕴陨载蚤灶袁再哉晕匀葬蚤赠蚤灶早袁阅哉粤晕允蚤灶早袁藻贼葬造郾阅藻泽蚤早灶葬灶凿陨皂责造藻皂藻灶贼葬贼蚤燥灶燥枣云燥则藻泽贼则赠月蚤早阅葬贼葬酝葬灶葬早藻皂藻灶贼孕造葬贼枣燥则皂蚤灶陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬咱允暂郾云燥则藻泽贼陨灶增藻灶贼燥则赠葬灶凿孕造葬灶灶蚤灶早袁圆园圆员袁源远渊缘冤院员原远郾凿燥蚤院员园郾猿怨远怨辕躁郾蚤泽泽灶郾员远苑员鄄猿员远愿郾圆园圆员郾园缘郾园园员阅藻泽蚤早灶葬灶凿陨皂责造藻皂藻灶贼葬贼蚤燥灶燥枣云燥则藻泽贼则赠月蚤早阅葬贼葬酝葬灶葬早藻皂藻灶贼孕造葬贼枣燥则皂蚤灶陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬蕴陨载蚤灶袁再哉晕匀葬蚤赠蚤灶早袁阅哉粤晕允蚤灶早袁栽耘晕郧云藻蚤袁晕粤匝蚤灶早袁郧粤韵砸燥灶早造蚤渊云燥则藻泽贼则赠陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶悦藻灶贼藻则燥枣陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬粤怎贼燥灶燥皂燥怎泽砸藻早蚤燥灶袁匀燥澡澡燥贼园员园园员愿袁悦澡蚤灶葬冤粤遭泽贼则葬糟贼院栽澡藻枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂蚤灶陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬憎葬泽糟燥灶泽贼则怎糟贼藻凿贼燥糟燥皂责则藻澡藻灶鄄泽蚤增藻造赠蚤皂责则燥增藻枣燥则藻泽贼则赠凿葬贼葬泽藻则增蚤糟藻泽糟葬责葬糟蚤贼赠葬灶凿葬泽泽蚤泽贼藻凿凿藻糟蚤泽蚤燥灶原皂葬噪蚤灶早援栽澡藻遭葬泽蚤糟枣则葬皂藻憎燥则噪憎澡蚤糟澡糟燥怎造凿则藻葬造蚤扎藻贼澡藻遭葬泽蚤糟遭怎泽蚤灶藻泽泽枣怎灶糟贼蚤燥灶泽葬灶凿早藻灶藻则葬造枣怎灶糟贼蚤燥灶泽燥枣贼澡藻泽赠泽贼藻皂憎葬泽遭怎蚤造贼遭赠泽责则蚤灶早酝灾悦垣皂赠月葬贼蚤泽援栽澡藻责则燥糟藻泽泽皂葬灶葬早藻皂藻灶贼糟燥皂责燥灶藻灶贼泽葬糟贼蚤增蚤贼蚤袁泽藻糟怎则蚤贼赠葬怎贼澡藻灶贼蚤糟葬贼蚤燥灶泽澡蚤则燥袁造燥早皂葬灶葬早藻皂藻灶贼造燥早源躁袁葬灶凿糟葬糟澡藻则藻凿蚤泽憎藻则藻蚤灶贼藻早则葬贼藻凿遭赠贼澡藻泽责则蚤灶早枣则葬皂藻憎燥则噪援云燥则藻泽贼则赠则藻泽燥怎则糟藻泽凿葬贼葬枣怎灶糟贼蚤燥灶泽燥枣糟燥造鄄造藻糟贼蚤燥灶袁蚤灶贼藻早则葬贼蚤燥灶袁燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶袁则藻泽燥怎则糟藻蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶糟葬贼葬造燥早葬灶凿增蚤泽怎葬造责则藻泽藻灶贼葬贼蚤燥灶蚤灶陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬憎藻则藻则藻葬造蚤扎藻凿袁憎澡蚤糟澡凿蚤泽糟怎泽泽藻凿葬灶凿凿藻泽糟则蚤遭藻凿蚤灶凿藻贼葬蚤造贼澡藻泽赠泽贼藻皂葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻袁贼藻糟澡灶蚤糟葬造葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻袁造燥早蚤糟葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻袁灶藻贼憎燥则噪葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻袁凿藻责造燥赠皂藻灶贼葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻袁枣怎灶糟贼蚤燥灶葬造葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻葬灶凿蚤皂责造藻皂藻灶鄄贼葬贼蚤燥灶援栽澡藻枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂遭则燥噪藻贼澡藻蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶蚤泽造葬灶凿葬皂燥灶早增葬则蚤燥怎泽遭怎泽蚤灶藻泽泽凿藻责葬则贼皂藻灶贼泽葬灶凿则藻葬造蚤扎藻凿糟则燥泽泽原凿藻责葬则贼皂藻灶贼葬造蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶则藻贼则蚤藻增葬造援运藻赠憎燥则凿泽院枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂曰葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻凿藻泽蚤早灶曰枣怎灶糟贼蚤燥灶皂燥凿怎造藻蚤皂责造藻皂藻灶贼葬鄄贼蚤燥灶曰则藻泽燥怎则糟藻蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶糟葬贼葬造燥早曰增蚤泽怎葬造责则藻泽藻灶贼葬贼蚤燥灶曰陨灶灶藻则酝燥灶早燥造蚤葬粤怎贼燥灶燥皂燥怎泽砸藻早蚤燥灶收稿日期院圆园圆员原园员原园苑郾课题来源院内蒙古自治区科技重大专项课题郾第一作者院李鑫渊员怨愿园原冤袁男袁内蒙古呼和浩特人袁硕士袁高级工程师郾长期从事林业信息化建设工作郾耘皂葬蚤造院苑缘远缘猿猿圆苑岳择择郾糟燥皂. All Rights Reserved.林业调查规划员研究背景摇摇随着移动互联网尧物联网尧云计算等新兴服务的蓬勃发展和技术的飞速进步袁林业大数据建设成为林业发展的新业态咱员暂遥林业大数据作为重要资源和有效工具袁对提高林业综合管理水平尧加快林业生态建设和创新发展具有重要的推动作用咱圆原猿暂遥研究人员已从林业大数据的定义尧内涵尧特征尧发展动态等角度进行了研究咱源原远暂袁并以大数据思维尧理论和技术对林业大数据的应用前景进行了较为广泛的探讨遥基于大数据相关理论的发展袁各级林业部门对林业大数据的理论与应用做了一定程度的探索咱苑原员园暂袁但应用研究较少遥经过长年的调查积累袁内蒙古林业大数据在林业资源尧地理信息尧动植物资源尧林地保护尧森林防火尧病虫鼠防治尧森林经营等方面已有较完善的基础咱员员原员源暂遥鉴于快速增长的海量林业数据和数据多源异构性处理难度袁以及自治区时空尺度差异大和各级林业部门信息孤岛的弊端袁内蒙古林业急需构建一个全面尧统一尧整体尧系统的大数据平台袁实现全区林业数据的整合及应用咱员员暂遥该林业大数据平台的设计与实现进一步提升了自治区林业综合管理水平袁并提供更精准的林业决策袁也为后续自治区乃至全国林业大数据应用和创新提供现实指导遥圆系统概述及架构设计圆郾员系统概述研究构建的内蒙古林业大数据管理平台渊以下简称野管理平台冶冤完成林业时空大数据采集尧整合优化袁从而支撑林业资源数据的空间分析尧智能展示尧地图垣业务分析尧趋势分析尧分布分析等数据可视化展示袁为整合内蒙古林业线上线下大数据尧统一数据标准规范袁构建了内蒙古林业信息资源目录体系袁为林业资源的共享应用奠定基础袁提高了内蒙古林业数据采集尧整合尧优化及决策应用的效率与水平遥管理平台将内蒙古林业厅分散在各业务系统中的地理信息数据尧森林资源数据以及分散在业务处室的手工报表数据整合到统一的时空大数据库中袁基于地理基础数据尧分析林业调查历史数据袁从空间尧时间上对林业数据进行智能分析展现袁展现内容应满足林业相关部门决策需求遥圆郾圆总体架构设计内蒙古林业大数据管理平台的各业务模块面向不同的用户袁依据系统特点采用相应的设计方式遥同时袁各模块之间相互耦合袁如需通信则采用接口的方式袁对外接口与自身的业务逻辑分离遥管理平台采用源层架构体系袁分别为院数据接入层耘栽蕴尧数据层尧服务层尧应用层遥总体架构体系如图员所示遥图员摇林业大数据管理平台总体架构云蚤早郾员摇韵增藻则葬造造葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻燥枣枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂窑圆窑第源远卷. All Rights Reserved.李鑫等院内蒙古林业大数据管理平台设计与实现摇摇员冤数据接入层耘栽蕴数据接入层耘栽蕴将林业数据从来源端袁经过接入尧处理尧转换尧加载至数据仓库遥数据接入可采用自动尧半自动尧手工等多种方式接入袁针对目前已统一存贮的资源数据袁采用耘栽蕴自动导入曰针对报表类数据袁可采用半自动上传导入曰针对零散的图表数据袁可采用手工收集袁人为处理手工导入方式遥圆冤数据层依据不同的资源类型袁不同类型的数据从接入层分别抽取至数据层遥数据层负责数据信息的存储袁包括院公共基础数据尧遥感影像数据尧林业基础数据等遥猿冤服务层服务层将大数据涉及的业务采用服务组件形式进行松耦合建设袁各类服务组件可以按需调用遥相关服务包括院森林分布图服务尧林相图服务尧影像地图服务尧行政区划服务尧资源目录服务尧应用服务等遥源冤应用层应用层根据已有资源数据情况尧结合应用服务袁为用户提供一种交互式操作界面袁包括林业大数据建设的可视化智能展示及资源目录展示遥圆郾猿技术架构设计林业大数据管理平台采用月辕杂架构风格袁前端采用允葬增葬杂糟则蚤责贼袁后端采用允葬增葬语言开发袁地图使用粤则糟郧陨杂框架袁结构化数据存放在韵则葬糟造藻数据库袁影像地图数据存储在文件服务器遥管理平台技术架构如图圆所示遥图圆摇林业大数据管理平台技术架构云蚤早郾圆摇栽藻糟澡灶蚤糟葬造葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻燥枣枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂圆郾源逻辑架构设计管理平台中涉及的数据包括结构化数据和非结构化数据袁数据源通过数据抽取的方式存储在时空大数据库中袁非结构化数据存储在文件服务器袁结构化数据存储在数据库中袁最终构成时空大数据库遥其他各模块应用系统数据均由时空大数据库提供遥管理平台逻辑架构如图猿所示遥猿功能模块实现林业大数据管理平台的功能主要包括信息资源目录和可视化展示两大应用模块遥猿郾员信息资源目录林业信息资源目录是基于森林资源元数据和全文检索技术信息资源的采集尧加工以及管理的平台遥图猿摇林业大数据管理平台逻辑架构云蚤早郾猿摇蕴燥早蚤糟葬造葬则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻燥枣枣燥则藻泽贼则赠遭蚤早凿葬贼葬皂葬灶葬早藻皂藻灶贼责造葬贼枣燥则皂窑猿窑第缘期. All Rights Reserved.林业调查规划信息资源目录体系首先按照资源数据的结构或资源特征袁根据数据类型进行划分袁建立各类型的信息资源元数据袁在元数据基础上形成针对林业大数据管理平台的林业信息资源服务目录遥资源服务目录实现注册尧查询尧发布尧撤销以及目录的编辑等操作袁实现林业厅系统之间服务的共享遥林业大数据平台向资源目录发布资源和服务袁其中资源目录包括统计报表和资源年报袁服务目录中包括森林资源分布图尧林相图尧影像地图和公共地图服务遥信息资源功能架构如图源所示遥图源摇信息资源目录架构云蚤早郾源摇粤则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻燥枣蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶则藻泽燥怎则糟藻糟葬贼葬造燥早摇摇信息资源目录模块包括院资源目录查询尧资源信息查询尧资源目录展示与资源访问等遥资源目录查询提供目录内容的查询功能袁包括基于林业信息资源的分类导航尧条件检索等袁检索条件包括资源分类尧调查次数尧行政区划尧业务类型尧比例尺尧分辨率等曰资源目录提供针各类资源信息的查询袁资源信息查询内容包括院林相图尧森林资源分布图尧统计报表曰系统可以按资源目录分类逐级展示已发布的资源目录内容袁用户可以逐级展开资源目录分类进行展示曰资源目录提供针对资源信息访问袁包括对林相图尧森林资源分布图尧统计报表的详细信息的展示遥猿郾圆可视化展示平台林业大数据管理平台综合分析功能是在基础地图数据尧森林资源调查数据的基础上袁实现对森林调查数据的可视化展示尧统计分析尧专题图尧小班查询应用等功能袁最终通过多屏尧时序尧卷帘尧统计地图尧图表等可视化表达方式实现森林资源分布一张图遥可视化展示功能架构图如图缘所示遥猿郾圆郾员森林资源展示森林资源展示实现了森林资源分布图与林班数据尧小班数据的一张图展示袁以及森林资源概况描述功能袁同时支持森林资源分布图的多屏尧时序尧卷帘的可视化展示袁并实现了按关键词进行查询展示的功能遥例如实现了按时间顺序以及区域等关键词进行查询与展示遥窑源窑第源远卷. All Rights Reserved.李鑫等院内蒙古林业大数据管理平台设计与实现图缘摇可视化展示功能架构云蚤早郾缘摇粤则糟澡蚤贼藻糟贼怎则藻燥枣增蚤泽怎葬造责则藻泽藻灶贼葬贼蚤燥灶枣怎灶糟贼蚤燥灶猿郾圆郾圆小班查询及统计森林资源将针对小班数据提供空间查询尧属性查询尧特殊区域查询以及坐标区域查询袁同时根据小班查询结果统计功能统计分析森林资源调查数据袁按调查次数实现不同时间维度的统计袁也可以实现对森林资源调查成果时间及空间维度的统计分析与比较袁同时袁通过对统计条件筛选实现多维度多指标的统计分析遥统计结果以图表及统计地图的形式展示袁图表与统计地图实现联动交互及时序对比播放遥猿郾圆郾猿专题图专题图包括森林资源分布图及林相图袁实现专题图的多屏对比尧时序对比尧卷帘对比等展示遥员冤分布图分布图模块实现了对小班调查数据的林班空间分布按照盟市尧旗县进行展示袁同时实现不同调查次数的森林分布图的多屏对比尧时序对比尧卷帘对比等展示遥圆冤林相图林相图模块实现了对调查数据成果的小班空间分布情况展示袁林相图按照乡镇尧林场及开发区等行政区划进行展示袁同时实现不同调查次数的林相图的多屏对比尧时序对比尧卷帘对比等展示遥源林业大数据管理平台的实现摇摇平台采用允圆耘耘的猿层架构体系遥基于允圆耘耘的企业应用技术已成为许多企业的核心驱动引擎遥允圆耘耘是一种利用允葬增葬圆平台来简化诸多与多级政府单位解决方案的开发尧部署和管理相关的复杂问题的体系结构遥提供了对耘允月尧杂藻则增藻泽尧允杂孕尧允阅月悦尧悦韵砸月粤以及载酝蕴技术的全面支持遥允圆耘耘提供了一个企业级的计算模型和运行环境用于开发和部署多层体系结构的应用遥平台架构前端采用澡贼皂造缘垣躁泽编程语言袁根据前端系统特点选择不同的允杂框架遥可视化采用粤则糟郧陨杂枣燥则允杂猿郾猿源袁建立在阅韵允韵组件上遥平台架构服务端使用允葬增葬语言袁采用泽责则蚤灶早酝灾悦垣皂赠月葬贼蚤泽搭建基础框架袁实现系统的基本业务功能和通用功能袁并依托泽责则蚤灶早框架集成流程管理组件葬糟贼蚤增蚤贼蚤袁安全认证泽澡蚤则燥袁日志管理造燥早源躁和缓存则藻凿蚤泽组件遥从实现角度看袁将程序代码与元模型绑定袁通过多级抽象袁用户的需求变化被控制在模型层面上袁变化的波及效应无法冲击到代码层袁从而使系统具有了运行期动态改变的能力遥图远给出了系统运行效果遥窑缘窑第缘期. 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智能化农业种植大数据平台建设

智能化农业种植大数据平台建设

智能化农业种植大数据平台建设第一章概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 可行性分析 (4)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 (5)2.2 功能需求 (5)2.2.1 数据采集与处理 (5)2.2.2 智能决策支持 (5)2.2.3 信息发布与互动 (6)2.3 技术需求 (6)2.3.1 数据采集技术 (6)2.3.2 数据处理与分析技术 (6)2.3.3 网络与通信技术 (6)第三章系统架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 硬件层 (6)3.1.2 数据层 (7)3.1.3 服务层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 数据采集与处理 (7)3.2.1 数据采集 (7)3.2.2 数据预处理 (7)3.2.3 数据存储 (7)3.2.4 数据分析 (7)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (8)3.3.2 数据处理模块 (8)3.3.3 数据分析模块 (8)3.3.4 决策支持模块 (8)3.3.5 监测预警模块 (8)3.3.6 统计分析模块 (8)第四章数据库设计与实现 (8)4.1 数据库需求分析 (8)4.2 数据库表结构设计 (9)4.3 数据库存储过程与触发器 (9)第五章智能算法与应用 (10)5.1 智能算法概述 (10)5.2 算法实现与应用 (10)5.2.2 深度学习算法 (10)5.2.3 遗传算法 (10)5.2.4 蚁群算法 (10)5.3 算法优化与改进 (11)5.3.1 算法融合 (11)5.3.2 参数优化 (11)5.3.3 模型集成 (11)5.3.4 硬件加速 (11)第六章农业物联网技术 (11)6.1 物联网技术概述 (11)6.2 农业物联网设备与应用 (11)6.2.1 农业物联网设备 (11)6.2.2 农业物联网应用 (12)6.3 物联网数据传输与处理 (12)6.3.1 数据传输 (12)6.3.2 数据处理 (12)第七章系统集成与测试 (13)7.1 系统集成策略 (13)7.1.1 集成概述 (13)7.1.2 集成策略制定 (13)7.1.3 集成实施 (13)7.2 系统测试方法 (13)7.2.1 测试概述 (13)7.2.2 测试策略 (13)7.2.3 测试方法 (14)7.3 测试结果分析 (14)7.3.1 功能测试结果分析 (14)7.3.2 功能测试结果分析 (14)7.3.3 安全测试结果分析 (14)7.3.4 兼容性测试结果分析 (15)第八章安全与隐私保护 (15)8.1 数据安全策略 (15)8.1.1 数据加密技术 (15)8.1.2 访问控制策略 (15)8.1.3 数据备份与恢复 (15)8.1.4 安全审计 (15)8.2 隐私保护措施 (15)8.2.1 数据脱敏 (15)8.2.2 数据访问权限控制 (15)8.2.3 用户隐私设置 (16)8.3 法律法规与政策支持 (16)8.3.1 遵守国家法律法规 (16)8.3.2 政策支持 (16)第九章项目实施与推广 (16)9.1 项目实施计划 (16)9.1.1 实施目标 (16)9.1.2 实施阶段 (16)9.1.3 实施步骤 (17)9.2 推广策略 (17)9.2.1 培训与宣传 (17)9.2.2 政策引导 (17)9.2.3 合作伙伴关系 (17)9.2.4 优惠措施 (17)9.2.5 用户体验优化 (17)9.3 合作与共赢 (18)9.3.1 与合作 (18)9.3.2 与企业合作 (18)9.3.3 与科研院所合作 (18)9.3.4 与高校合作 (18)9.3.5 与农户合作 (18)第十章未来发展趋势与展望 (18)10.1 智能化农业发展前景 (18)10.2 大数据技术在农业中的应用 (18)10.3 市场与政策展望 (19)第一章概述1.1 项目背景科技的快速发展,大数据技术在各个行业的应用日益广泛,农业领域亦不例外。

农业现代化智能种植大数据平台建设实践案例

农业现代化智能种植大数据平台建设实践案例

农业现代化智能种植大数据平台建设实践案例第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目启动背景 (2)1.2 项目目标设定 (3)第二章:需求分析与规划 (3)2.1 农业种植需求分析 (3)2.1.1 农业种植现状 (3)2.1.2 农业种植需求 (4)2.2 平台架构规划 (4)2.2.1 平台总体架构 (4)2.2.2 平台关键技术 (4)2.3 功能模块规划 (5)2.3.1 数据采集模块 (5)2.3.2 数据处理模块 (5)2.3.3 数据存储模块 (5)2.3.4 数据分析模块 (5)2.3.5 应用服务模块 (5)2.3.6 用户界面模块 (5)第三章:技术选型与平台搭建 (5)3.1 技术选型依据 (5)3.2 平台搭建流程 (6)3.3 关键技术攻克 (6)第四章:大数据采集与处理 (7)4.1 数据采集渠道 (7)4.2 数据处理方法 (7)4.3 数据质量控制 (7)第五章:智能决策支持系统 (8)5.1 决策模型构建 (8)5.2 智能算法应用 (8)5.3 决策效果评估 (8)第六章:农业生产管理系统 (9)6.1 生产计划管理 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 管理内容 (9)6.1.3 管理方法 (9)6.2 生产过程监控 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 监控内容 (10)6.2.3 监控方法 (10)6.3 产量与质量分析 (10)6.3.1 概述 (10)6.3.2 分析内容 (10)6.3.3 分析方法 (10)第七章:农产品市场分析与预测 (11)7.1 市场数据分析 (11)7.1.1 数据来源与处理 (11)7.1.2 数据分析方法 (11)7.2 预测模型构建 (11)7.2.1 模型选择 (11)7.2.2 模型训练与优化 (12)7.3 市场趋势分析 (12)7.3.1 市场整体趋势 (12)7.3.2 分品种趋势分析 (12)第八章:平台运营与管理 (12)8.1 运营策略制定 (12)8.2 平台维护与升级 (13)8.3 用户服务与支持 (13)第九章:经济效益与社会影响 (14)9.1 经济效益分析 (14)9.1.1 直接经济效益 (14)9.1.2 间接经济效益 (14)9.2 社会效益评价 (14)9.2.1 农民收入增长 (14)9.2.2 农村基础设施改善 (14)9.3 可持续发展前景 (15)9.3.1 技术创新 (15)9.3.2 产业融合 (15)9.3.3 生态保护 (15)第十章:项目总结与展望 (15)10.1 项目实施总结 (15)10.2 遇到的挑战与解决方案 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (16)第一章:项目背景与目标1.1 项目启动背景我国经济的快速发展,农业现代化进程不断加速,智能化、信息化技术在农业领域的应用日益广泛。

农业现代化智能种植管理大数据分析平台建设

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农业现代化智能种植管理大数据分析平台建设第一章:项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章:智能种植管理大数据分析平台设计 (3)2.1 平台架构设计 (3)2.2 数据采集与处理 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据处理 (4)2.3 数据存储与管理 (4)2.3.1 数据存储 (4)2.3.2 数据管理 (5)2.4 平台功能模块设计 (5)第三章:智能种植管理技术 (5)3.1 智能识别技术 (5)3.2 智能决策支持系统 (5)3.3 智能灌溉与施肥技术 (6)3.4 智能病虫害监测与防治 (6)第四章:大数据分析方法与应用 (6)4.1 数据挖掘方法 (6)4.2 数据可视化分析 (6)4.3 农业生产效益分析 (7)4.4 农业市场趋势预测 (7)第五章:平台关键技术研发 (7)5.1 物联网技术 (7)5.2 云计算技术 (8)5.3 人工智能技术 (8)5.4 大数据分析技术 (8)第六章:平台实施与推广 (9)6.1 平台部署与实施 (9)6.1.1 硬件设施部署 (9)6.1.2 软件系统部署 (9)6.1.3 数据采集与接入 (9)6.1.4 系统集成与调试 (9)6.2 平台运行与维护 (9)6.2.1 系统监控 (9)6.2.2 数据维护 (9)6.2.3 系统升级与优化 (9)6.3 平台培训与推广 (10)6.3.1 培训计划制定 (10)6.3.2 培训实施 (10)6.3.3 培训效果评估 (10)6.3.4 平台推广 (10)6.4 政策支持与产业合作 (10)6.4.1 政策支持 (10)6.4.2 产业合作 (10)第七章:农业现代化智能种植管理案例分析 (10)7.1 典型案例分析 (10)7.1.1 案例一:某地区智能小麦种植管理 (10)7.1.2 案例二:某地区智能水稻种植管理 (11)7.2 案例效果评估 (11)7.2.1 案例一效果评估 (11)7.2.2 案例二效果评估 (11)7.3 案例启示与建议 (11)7.3.1 启示 (11)7.3.2 建议 (11)第八章:平台建设与运营管理 (12)8.1 项目组织与管理 (12)8.2 质量控制与风险管理 (12)8.3 成本控制与效益分析 (12)8.4 持续优化与升级 (13)第九章:政策法规与标准体系 (13)9.1 政策法规概述 (13)9.2 农业大数据标准体系 (13)9.3 信息安全与隐私保护 (14)9.4 政策法规对平台建设的影响 (14)第十章:未来发展展望 (14)10.1 农业现代化发展趋势 (14)10.2 智能种植管理技术发展前景 (14)10.3 大数据分析在农业领域的应用 (15)10.4 平台在农业产业升级中的作用 (15)第一章:项目概述1.1 项目背景我国农业现代化的不断推进,信息技术在农业领域的应用日益广泛。

农业智能化种植管理大数据平台建设实践案例分享

农业智能化种植管理大数据平台建设实践案例分享

农业智能化种植管理大数据平台建设实践案例分享第一章:项目背景与目标 (2)1.1 项目启动背景 (2)1.2 项目目标设定 (3)1.3 项目预期成果 (3)第二章:平台架构设计 (3)2.1 系统架构总体设计 (3)2.2 关键技术选型 (4)2.3 数据流转与处理机制 (5)第三章:数据资源整合 (5)3.1 数据来源分析 (5)3.1.1 农业生产数据 (5)3.1.2 农业市场数据 (5)3.1.3 农业政策数据 (6)3.1.4 农业技术研发数据 (6)3.2 数据采集与清洗 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据清洗 (6)3.3 数据存储与管理 (6)3.3.1 数据存储 (6)3.3.2 数据管理 (6)第四章:智能决策支持系统 (7)4.1 模型建立与训练 (7)4.2 决策支持算法应用 (7)4.3 系统功能优化 (7)第五章:种植管理功能模块 (8)5.1 土壤管理模块 (8)5.2 水分管理模块 (8)5.3 营养管理模块 (8)第六章:病虫害监测与防治 (9)6.1 病虫害识别技术 (9)6.1.1 技术原理 (9)6.1.2 技术流程 (9)6.1.3 技术优势 (9)6.2 病虫害预警系统 (9)6.2.1 系统架构 (10)6.2.2 系统功能 (10)6.2.3 系统优势 (10)6.3 防治措施建议 (10)6.3.1 生物防治 (10)6.3.2 化学防治 (10)6.3.3 农业防治 (11)6.3.4 物理防治 (11)第七章:农业生产效益分析 (11)7.1 数据挖掘与分析 (11)7.2 效益评价指标体系 (12)7.3 效益提升策略 (12)第八章:用户服务与互动 (12)8.1 用户界面设计 (12)8.2 用户服务与支持 (13)8.3 用户反馈与改进 (13)第九章:平台实施与推广 (14)9.1 平台部署与实施 (14)9.1.1 系统架构设计 (14)9.1.2 硬件设施部署 (14)9.1.3 软件开发与实施 (14)9.2 培训与推广活动 (15)9.2.1 培训活动 (15)9.2.2 推广活动 (15)9.3 项目效果评估 (15)第十章:未来发展趋势与展望 (15)10.1 农业智能化发展趋势 (15)10.1.1 信息技术与农业深度融合 (15)10.1.2 设备智能化升级 (16)10.1.3 农业产业链整合 (16)10.1.4 农业服务个性化 (16)10.2 大数据平台建设展望 (16)10.2.1 数据来源多样化 (16)10.2.2 分析模型持续优化 (16)10.2.3 平台功能拓展 (16)10.3 潜在挑战与应对策略 (16)10.3.1 技术挑战 (16)10.3.2 人才挑战 (16)10.3.3 政策挑战 (17)10.3.4 安全挑战 (17)第一章:项目背景与目标1.1 项目启动背景我国农业现代化进程的加速推进,智能化种植管理已成为农业产业发展的重要趋势。

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一、蒙草集团依托20余年的生态科研实践,运用互联网、云计算、物联网等技术,结合实地监测,整理收集指定区域水、土、气、人、草、畜等生态系统相关数据,建立指标分析模型,从而精准指导生态修复实践,科学指导产业发展决策,优化引导农牧民生产生活,成为生态产业、农林牧产业等移动版的“GPS”+“科技110”。

作为“生态+农业”大数据的一项实践,五原县农业大数据平台是蒙草依据当地农业生态现状和农业生产实际需求,搭建的以农业大数据为核心的生态公众服务平台。

大数据指导农业生产五原县农业大数据平台使当地的农业生态实现了农业技术服务“一网覆盖”,农业资源数据“一键获取”,有效监控农畜产品的产量和质量。

同时,大数据平台的遥感数据也提供该县农作物种类的空间分布、作物长势的变化以及不同程度的盐碱地分布的各类信息,为该县因地制宜规划农业生产提供依据。

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平台可监测家畜疫病的防治。

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2018年2月14日,五原县养羊农户赵瑞花在平台留言,家里的羊腿疼,走路一瘸一拐,不吃草,情况不止出现过一次,且附近几个村子都有类似情况发生。

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搭平台服务市场决策五原县素有“河套粮仓、葵花之乡”的美誉,盛产葵花、小麦、玉米、油料、甜菜、番茄、瓜果、瓜菜籽等农产品,是全国著名的粮、油、糖及绿色无公害农产品生产基地。

五原县农业大数据平台可监测当地农作物价格。

通过有效监测当地农作物市场情况,分析判断每年农作物产量的走势,平台数据指导着农户有针对性地种植所需求农作物的数量。

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平台中的一些信息服务板块也备受农民青睐,如“科技110”使农民的农牧业实用技术、技术培训、市场信息、涉农涉牧政策法规等问题可得到专家及时、专业的回答。

服务三产融合发展蒙草与五原县政府紧密围绕当地农业生产特色,打造了农村产业融合发展示范园,分为农业产业融合展示馆、生态大数据馆、热带植物馆,集农业新科技成果示范、农业大数据展示、生态科普、休闲旅游观光体验等多种功能于一体。

一产,用科技示范指导农民生产。

在示范园内的测土配方施肥区,根据五原县十余个典型区域不同的土测值,选择新作物进行引种试验。

同时,根据各乡镇现阶段主栽作物的养分需求及各生育期的需肥特性,为作物全生育期提供适宜的养分配比及生长环境,达到控肥增效的目的。

示范园内设有绿色防控技术展示区,主要针对各类农作物病虫害给出对应的解决方案,综合应用杀虫灯、性诱剂、黏虫板等生物、物理防治技术,降低病虫害发生率,以达到有机食品标准,提高标准化技术普及率。

二产,聚集特色农产品加工企业与展示推介农产品。

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三产,将示范园同时作为旅游区、科教园。

示范园自2017年9月底运营以来,已吸引多达15万余人前来参观、旅游。

除本地散客外,更多的是来自各地的教育科普团、产业考察团与旅行团。

示范园引导农业产业集聚,展示农业新科技成果,通过农业+大数据,既解决了“种得好、管得好、产得好、卖得好”的问题,也实现了一、二、三产业的融合发展。

大数据就像是大自然的信使,使用到农业产业中,能够一改以往农耕产业“看天吃饭”的状况,让农业产业变得更加智慧。

大数据也是强劲驱动力,通过产销促、流通追溯体系等,让农业产业变得更加健康、绿色。

二、蒙草自主研发的草原生态产业大数据平台在节目中亮相,向观众传达一家企业在“尊重自然、尊重一方水土”、把适应当地生长的植物“再还给这片土地”的努力。

助力生态修复相关产业发展在实践中,要修复某一块草地,必须掌握某一区域的年降水量、土壤特性、适种草种等一系列生态数据,生态建设才能有的放矢,精准施策。

蒙草的大数据平台集成了某一地区近几十年以来的“水土气、人草畜、微生物”等生态关键因素指标数据。

大数据平台未来就像是草原生态系统的检测阀和导航器,将来能对生态修复、现代草业、畜牧业、草种业及蒙草定制化产品开发等领域提供科技支撑。

为草原生态修复提供技术支撑。

草原生态修复涉及牧草适宜性、混播比例、种植方案等问题,通过大数据分析与研究,当人们点击大数据平台上任意经纬度的坐标点,蒙草的数据库就会提供出适合该处草原生长的草种及该区域最科学的生态修复方法。

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用户可以实时查看牧草具体地块的位置、水、土壤、气候、营养成分等信息,并掌握种植、管护、收获、贮藏、运输等全过程数据。

为农业发展提供技术支撑。

未来蒙草的大数据平台还能为农业领域的土壤、水资源、农作物等数据的收集与研究提供技术支撑。

为草种业及蒙草定制化产品开发提供数据指导。

通过对植物、气候、土壤、水资源等数据的积累于分析,蒙草大数据平台可以给草种生产与应用、蒙草生态包等产品的生产提供科学的生产指导数据。

为农牧民着想更多蒙草从草原上成长起来,始终不忘草原的养育之恩。

多年来,蒙草通过产业发展为农牧民解决企业力所能及的问题。

大数据平台的开发,包含很大的公益性成分,也着重为农牧民想得更多、带来更多便利:合理规划种植。

未来通过大数据平台,农牧民能够快捷地掌握当地及周边地区牧草生长状况,了解适合当地环境的牧草品种及种植技术,以降低成本,增加收入。

提供生产技术。

应用大数据分析技术,结合牧草及作物的生长特性、土壤类型、温度、湿度、降水量等数据,农牧民可以“知天而作”,实现精准灌溉与生产。

进行草原动态监测。

用户通过大数据平台未来“天、空、地”一体化的草原监测体系,可以监测牧草的返青时间,预测牧草产量。

建立第三方信息发布平台。

供应商可以通过手机分布供需信息,用户可以了解供应商的发布信息并可以完成交易,同时平台会为供应商提供数据分析服务。

搭建大数据共享平台。

未来还可以为自治区各盟市、旗县甚至乡村搭建专属的大数据库,做到生态数据的“大导航”和“大利用”。

如今,呼和浩特的“中国云谷”正逐步成为国家级的数据中心。

大数据不仅为新兴产业提供了有力支撑,也正在创造着良好的社会效益。

蒙草大数据平台集成了内蒙古全境10多万个生态数据采集点的信息,将成为草原生态修复的重要参考。

在政府的助推下,蒙草将利用大数据创造更多的经济和社会效益,让退化草原重现绿意,让废旧矿山变成绿洲,让城市变成花园,让生态环境更加美好。

三、看蒙草如何用生态大数据指导农业发展我们“只有一个地球”,“珍惜自然资源、呵护美丽国土”是之必然。

作为人类赖以生存的第一大产业——农业,如何在当下实现可持续发展,生态大数据可以告诉我们。

蒙草扎根于辽阔的内蒙古,依托集团公司20余年的生态科研实践,运用互联网、云计算、物联网、3S等技术,结合实地监测,整理收集指定区域水土气、人草畜等生态系统相关数据、建立指标分析模型,从而精准指导生态修复实践、科学指导产业发展决策、优化引导农牧民生产生活,用“大数据”实现“大生态”、“大产业”、“大民生”的互通互联。

▲蒙草大数据产品体系蒙草可以为不同地区打造不同专业类型的生态+大数据平台。

五原县农业大数据平台就是蒙草依据当地农业生态现状和农业生产实际需求,搭建的以农业大数据为核心的生态公众服务平台,对当地农业的发展及农牧民生产生活产生着积极的影响。

▲五原县农业大数据平台大数据+生产服务看点一:一键获取你想了解的农业信息五原县农业大数据平台为当地农业生态提供了农业技术服务“一网覆盖”、农业资源数据“一键获取”,有效监控着农畜产品的产量和质量,并提升农村信息化水平。

同时,大数据平台的遥感数据也有助于宏观了解该县农作物种类的空间分布,作物长势的变化,以及不同程度的盐碱地分布,由此可以对该县不同地区进行因地制宜的农业生产规划。

▲五原县农作物种类分布▲五原县2017年5月-8月作物长势▲五原县轻中重度盐碱地分布看点二:科技110海量专家实时为农民解惑五原农业大数据平台中的农业综合信息模块对农业生产服务助力甚多。

其中“科技110”版块最受青睐,农民可以通过“智慧农业”手机APP向专家提问,专家收到问题后为农民们回答,问题主要包括农牧业实用技术、技术培训、市场信息、涉农涉牧政策法规宣传等内容。

▲五原农业大数据平台中的科技110界面农作物的生长环境和生长需求,以及不同气候温度条件下病虫害的发生情况,我们也可以通过大数据平台中的物联监测掌握,做到及早预防治疗,保证农作物健康生长,同时精准的施肥灌溉,减少水肥浪费,保护生态环境,促进农业可持续发展。

▲五原县农业大数据平台——物联监测看点三:灾前预警帮助农民“未雨绸缪”该平台也可监测家畜疫病防治。

通过“智慧农业”APP,在每年春防、夏防和秋防时期,防疫员可快速地将牲畜图片、视频、农户和防疫员确认签字情况等防疫信息实时上报,并汇总到大数据平台,最终我们可以对疫苗进行追溯,并做出该地区防疫热区图。

▲五原农业大数据平台中的疫情防控界面此外,农业信息员还会定期把防灾减灾、土地流转与疫病防控等相关信息上报至农业综合信息平台中,便民利民。

再加上科技服务直通车的辅助,真正打通了农牧业科技信息服务的“最后一公里”,及时为农牧民解决难题,为农业生产保驾护航。

▲五原农业大数据平台中的土地流转信息界面大数据+市场决策五原县素有“河套粮仓、葵花之乡”的美誉,盛产葵花、小麦、玉米、油料、甜菜、番茄、瓜果、瓜菜籽等农产品,是全国著名的粮、油、糖及绿色无公害农产品生产基地,其葵花的国内市场占有率高达70%。

▲五原县农业大数据平台的农作物相关界面蒙草五原县农业大数据平台可以监测当地农作物价格。

通过有效监测当地农作物市场情况,从而分析判断每年农作物产量的走势,并针对性地指导农户每年的种植需求数量。

大数据+三产融合发展蒙草与五原县政府紧密围绕当地农业生产特色,打造出一个农村产业融合发展示范园。

园区总占地面积11664㎡,分为农业产业融合展示馆、生态大数据馆、热带植物馆,集农业新科技成果示范、五原农业大数据展示、生态科普、休闲旅游观光体验等多种功能于一体。

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