农业大数据应用平台技术要求

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。

项目全生命周期管理覆盖项目自立项启动直至项目结束的全生命周期，通过对进度、质量、成本、资料等项目要素的管理，实现对项目的全过程监控，有效提升项目的效率和精细化管理程度。

要求能够按照实际业务需求，提供丰富的与项目申报审批过程有关的统计和分析功能。

1.5.3现有业务系统整合

农业大数据应用平台应完成对现有业务系统的重新梳理整合，通过对各业务系统的梳理整合，使得各业务系统相互独立，又可以数据互通，通过内容管理系统的逐级审核可以将各业务系统中的信息和数据推送到门户网站和相关系统平台。

内网访问系统时，根据业务人员所属部门的不同职能和权限，通过统一的权限控制系统实现业务系统访问权限的有效分层。对与现有业务系统中具备技术升级条件的系统，通过协同办公系统的权限控制，实现系统间统一的SSO（Single Sign-On）单点登录机制，实现系统权限的有效集成和统一管理。

2数据采集设备

卡口大数据平台技术方案 v

卡口大数据平台技术方案

目录

第1章总体技术架构 卡口大数据利用先进的深度学习与模式识别技术、实时搜索引擎技术、分布式存储技术解决公安传统刑侦手段在车辆稽查过程中遇到的技术瓶颈。 A、数据导入 数据整合网关汇聚接收卡警平台实时转发输出的过车数据，同时汇聚接收微卡口摄像机输出的过车数据。对于微卡口摄像机输出的过车数据，数据整合网关在接收到数据的同时对数据进行存储。 数据整合网关将接收到得过车图片实时转发给车辆特征识别服务。车辆特征识别服务对接收到的过车图片进行二次识别分析，提取出车辆品牌、型号、特殊标示物等多维度特征。 数据整合网关将接收到的过车数据、二次分析数据通过分布式消息总线导入到卡口大数据中。 B、数据存储与分析 卡口大数据提供Hadoop基础平台对非结构化数据进行统一的存储管理，提供分布式数据库对结构化数据进行统一的存储管理与离线分析；提供实时流处理平台对过车数据进行实时处理与分析，最后为分析研判、布控预警、业务处理等应用提供API接口。

第2章车辆特征识别2.1服务功能 2.2服务性能

第3章稽查业务功能 3.1车辆布控功能 支持多样化的车辆布控方式，通过提交、初审批、终审的流程完成车辆布控，布控成功后在发现符合布控条件的车辆时将进行实时警报提示，便于快速进行涉案车辆的处理。3.1.1车牌精确布控 支持通过设定完整车牌信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单； 3.1.2车牌模糊布控 支持通过设定车牌包含字符信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单； 3.1.3车型布控 支持通过设定车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单； 3.1.4车辆类别布控 支持通过设定车辆类别信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单； 3.1.5布控实时预警 满足警务人员在线实时查看布控信息的需求，在出现符合布控条件的车辆时，支持弹出警报； 3.1.6布控审批 满足对使用者提交的布控单进行审批的功能，根据布控单的审批阶段及时在对应人员的账号下显示。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用 1. 大数据的起源是什么： “大数据”一词，最早由阿尔文?托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后，随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展，大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍，美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略，我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议，大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。 2. 什么是农业大数据： 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。 3. 农业大数据类型有哪些： 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。 4. 农业大数据技术是什么； 如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。 根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。 随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农

大数据传输和接口实用标准化技术要求规范(212)协议详情Fix

污染源在线自动监控系统数据传输和接口标准技术规FIX 超时重发机制： 请求回应的超时，在一个请求命令发出后在规定的时间未收到回应，认为超时。超时后重发，重发规定次数后仍未收到回应认为通讯不可用，通讯结束。超时时间根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。超时重发次数根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。 执行超时 请求方在收到请求回应（或一个分包）后规定时间未收到返回数据或命令执行结果，认为超时，命令执行失败，结束。缺省超时定义表（可扩充）： 通讯协议数据结构 所有的通讯包都是由ACSII码字符组成(CRC校验码除外)。 通讯包结构组成：

字段对照表 代码定义 系统编码表（可扩充）（GB/T16706-1996）见《环境信息标准化手册》第一卷第236页

执行结果定义表（可扩充） 请求返回表（可扩充）

附录A：循环冗余校验（CRC）算法 CRC校验（Cyclic Redundancy Check）是一种数据传输错误检查方法，CRC码两个字节，包含一16位的二进制值。它由传输设备计算后加入到消息中。接收设备重新计算收到消息的CRC，并与接收到的CRC 域中的值比较，如果两值不同，则有误。 CRC是先调入一值是全“1”的16位寄存器，然后调用一过程将消息中连续的8位字节各当前寄存器中的值进行处理。仅每个字符中的8Bit数据对CRC有效，起始位和停止位以及奇偶校验位均无效。 CRC校验字节的生成步骤如下： ①装一个16位寄存器，所有数位均为1。 ②取被校验串的一个字节与16位寄存器的高位字节进行“异或”运算。运算结果放入这个16位寄存器。 ③把这个16寄存器向右移一位。 ④若向右（标记位）移出的数位是1，则生成多项式1010 0000 0000 0001和这个寄存器进行“异或”运算；若向右移出的数位是0，则返回③。 ⑤重复③和④，直至移出8位。 ⑥取被校验串的下一个字节 ⑦重复③~⑥，直至被校验串的所有字节均与16位寄存器进行“异或”运算，并移位8次。 ⑧这个16位寄存器的容即2字节CRC错误校验码。 校验码按照先高字节后低字节的顺序存放。

农业大数据应用平台技术要求

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)

农业大数据应用

4 农业大数据 4．1农业大数据的内涵， 农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求，农业数据也呈现出爆炸式的增加，数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势，也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者，既是大数据的使用者，也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性，农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型，向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构，农业领域更多的是非结构化的数据，如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素，以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物，易受外界环境和人的管理等因素影响，存在多样性和变异性、个体与群体差异性等，都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾，是农业大数据面临的重要课题。4．2农业大数据的主要应用

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段： 1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构： 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块： 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。 2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制： 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台： 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统： 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台： 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。 4．优质资源：水质、土壤监测数据。

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

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，

大数据关键技术和在农业中的可能应用

中国农业大学 课程论文（2014-2015学年秋季学期）

大数据关键技术和在农业上的可能应用大数据就是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称。大数据带来了信息技术的变化，表现在数据处理方法由原来的收集、精选变为生成、粗筛，数据模型因大量的数据变得简单，利用集群的计算模式和高效并发的存储方式。 大数据的基本处理流程如下， （1）采集。利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作，特点和挑战是并发系数高； （2）导入/预处理。将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点和挑战是导入数据量大。 （3）统计/分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 （4）挖掘。基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求，特点和挑战是算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。 大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 一大数据关键技术 1.云计算 如果说云计算改变了IT,那么大数据则改变了业务。通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 2.采集技术 与传统数据采集相比，大数据技术在数据采集方面采用了一些新的方法。1）系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。2）网络数据采集方法：对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。3）其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。 3.存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL 数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。不同类型的NoSQL数据库具有不同的数据存储模型，数据间的关联关系和索引方式各部相同，分别使用不同应用的需要。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。总体而言，非关系型数据库引擎关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。 4.数据挖掘 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有，1）分类。首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。2）回归分析。回归分析方法反应的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。3）聚类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区 特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下： 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据在农业中的应用(上传版)

大数据在农业中的应用 摘要：结合大数据系统的一般结构，介绍和对比了当前大数据领域在文件存储、数据处理和数据库领域的关键技术。分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基木概念、典型的4“V”特征以及重点应用领域.通过各种技术的对比，得到了一些分析结果。农业数据具有容量大、关联性强、复杂多变等特点。大数据技术能从庞大的数据集合中寻找有价值的数据和知识。推动大数据技术在农业领域的实践和应用，对把握农业信息内在联系和规律意义重大。 关键词：大数据；数据分析；关键技术；农业；应用 随着移动互联网、物联网和云计算技术的迅速发展，开启了移动云时代的序幕，大数据（Big Data）也越来越吸引人们的视线。人们通过网络无障碍交流、交换信息和协同工作，互联网的出现缩短了人与人、人与世界之间的距离，整个世界连成一个“地球村”。与此同时，借助互联网的高速发展、高内存高性能的存储设备和存储介质的出现、数据库技术的成熟和普及，人类在日常学习、生活、工作中产生的数据量正以指数形式增长，呈现“爆炸”状态[1]。“大数据问题”（Big Data Problem）就是在这样的背景下产生的，成为科研学术界和相关产业界的热门话题，吸引着越来越多的科学家研究大数据带来的相关问题。 大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性，还在于其数据类型的复杂性。随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用，互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展，越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。数据海量而复杂，这是对大数据的诠释。与传统的数据相比，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和低价值密度（Value）的4V特点[2]。规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题，多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题，而且在可以预见的未来，随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实，上面的4种问题将会变得更加凸显，而且是不得不面对的问题。 处于发展中国家前列的中国，大数据的应用处于起步阶段。在工信部发布的物联网“十二五”规划中，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其

大数据在智慧农业中的应用展望

大数据在智慧农业中的应用展望 概要：在大数据时代下，将智慧农业与大数据技术相结合，不仅使农业的生产方式得到了创新，而且资源利用率也获得了显著提升，使农业生产更加科学、更加现代化。。因此，本文将对大数据在智慧农业中研究与应用展望进行深入探讨，以供参考。 当前，为了解决人民群众的口粮问题，我国对于农业方面的投入持续增加。此外，随着信息化技术的发展，大数据时代已经悄然来临，对于农业工作者来说，其需要对大数据时代有着更加深入的理解，并要在智慧农业中增加大数据的应用力度，从而进一步加快我国智慧农业的发展步伐，提升农业生产水平，对加快我国智慧农业的发展步伐可起到十分积极的作用。 一、智慧农业概述 所谓智慧农业，指的是通过使用大数据处理分析技术，对各类信息数据进行整合，例如，生物信息、气候信息以及环境信息等，不仅可弥补以往专家系统的不足，而且可多角度、全方面地为农民的决策提供准确依据，有助于进一步提升农作物的产量，属于我国今后农业发展的重要方向。 二、大数据的概念与特征 在智慧农业中，大数据的作用不可替代。对于大数据来说，其不仅存在海量的数据信息，并且数据信息具有极高的应用价值。当前，随着云计算、互联网技术的逐步发展，智慧农业成为了我国农业现代化发展的关键一环。大数据的特征，即：1）体量大。在智慧农业中，存在着海量的数据信息。2）速度快。随着智慧农业的不断推进，数据信息的产生速度十分迅速。3）多样性。由于影响农作物产量的因素比较多，所以需要收集信息的种类也更多，更加多样。4）真实性。为了给决策者提供决策依据，农业数据必须要真实、可靠。5）价值巨大。大数据具有十分巨大的应用价值，所以需要不断地挖掘数据信息，为有价值的决策提供有力支撑。 三、智慧农业大数据类型

大数据技术发展趋势及灯塔大数据行业应用平台

大数据技术发展趋势及灯塔大数据行业应用平台 摘要：指出大数据发展的趋势：混合数据存储是大数据技术的基础；融合数据库架构是大数据发展的趋势；异构数据关联是大数据平台的关键；行业知识库是产业互联网应用发展的要素；深度标签是大数据挖掘的核心技术之一。介绍了中国电信灯塔大数据行业应用平台的架构，及所采用的关键技术和行业应用，认为该平台的使用可以充分发挥运营商数据与外部数据相结合的优势，加速产业升级和商业模式创新。 关键词：大数据；趋势；灯塔；应用 Abstract：In this paper，trends in big data technology are discussed. Mixed data storage is the foundation of big data technology；database schema integration is the trend of the development of big data；heterogeneous data association is key to big data platform；industry knowledge database is the key elements of the application and development of the Internet industry；depth labels is one of the core technologies of data mining. Then，the Dengta big data industry application platform of China Telecom is introduced. This platform can be fully combined with operator data and external data in order to

系统各项技术应遵循大数据相关规范要求

（一）系统各项技术应遵循大数据相关规范要求； 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检 索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等） 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 （或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映 像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入 系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必 须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、 半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决 策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等. 二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取： 因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型， 以达到快速分析处理的目的。 2）清洗： 对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和 非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文 件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数 据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、 备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术， 数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土

壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。 随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里? 从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下：