某省农业大数据管理平台项目

某省农业大数据管理平台项目建设案例

一、建设背景

农业作为我国的第一产业,是整个国家生存和发展的基础。随着信息化与数字化的高速发展，农业行业每天所产生的数据除了数量上的快速增长，其组成结构也发生了巨大的变化，视频、音频、图片、电子文档等非结构化数据所占的比重越来越大，增长也越来越快，而传统的关系数据库在处理非结构化数据时暴露出了巨大的不足。为了及时高效准确的处理这些爆炸式增长的农业海量数据,项目建设了一个统一的支持异构数据采集、传输、转换、存储和分析利用的农业大数据平台。

二、提升客户价值

为提升客户价值，项目从增强数据采集功能、完善数据库、建立数据挖

掘机制等方面进行平台建设：

（1）增强数据采集功能，建立数据采集交换标准和机制,实现大大数据异构（2）基础数据收集、录入，完善与扩展专项数据库。

（3）增强专项业务分析模型，准确指导现代农业生产经营管理。

（4）建立数据挖掘机制，引入机器学习功能，实现农业大数据的深度应用。

（5）建立个性化信息消费机制，现信息分析报告等信息的全天候定制推送。

更多资讯：【某省经济和信息化委】大数据应用平台建设案例

【某市扶贫开发办公室】精准扶贫大数据管理平台

互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考

互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考摘要：目前农村农产品处于尴尬境遇，一方面的需求旺盛，寻找不到货源，一方面的市场意识薄弱，未能将之放入市场流通。本文通过互联网思维下农业大数据的需求和现状的研究分析，力求寻找解决农业问题的新方法。未来大数据的应用与管理将会是农产品未来竞争的主战场。应当加快无线领域市场营销提供构建，抢先实现与移动互联网新市场潜在客户的无缝对接。以手机APP客户端作为进入移动互联网新市场的突破口，构建无线领域市场营销体系，以个性化的营销服务提高消费群体的忠实度和满意度，是传统农企制胜未来移动互联网市场竞争的关键。关键词：互联网思维；农业大数据；市场；管理引言随着农业物联网的应用，大数据不可或缺，人们可从各种各样类型的数据中快速获取有价值的信息，对大数据的需求正在飙升。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、跨专业和跨业务的发展。农作物的监测数据、农业数据、下游数据、经济数据及其他相关数据等源源不断的注入农业大数据的服务平台。这些数据经过各种专业模型和算法，就能为现代农业提

供全方位的精准农业决策服务。例如“智能施肥系统”根据作物生长温湿度、光照、雨量、二氧化碳及土壤EC/PH值等环境因素扭转目前盲目施肥带来的污染和浪费。“精准灌溉系统”根据不同地区和不同作物生理需水的特点实现精准节水。“病虫害监测预警系统”实时采集农作物现场的有害生物数据与地理数据库、病虫害知识库、气象数据库等融合决策，实现精准施药，避免过度施药，从而提高食品安全。“信息管理系统”根据互联网电子商务数据、政策法规、市场流通等信息实现生产与销售的合理分配，解决“供不应求”或者“菜贱伤农”的问题，培育新型农民和引领农民增收。 1 农业大数据的特点 1.1 数据量庞大大数据时代的数据量是以PB、EB、ZB为存储单位的，PB级别是常态。数据增长、变化速度快：大数据环境下，数据产生、存储和变化的速率十分惊人，目前因特网上1s产生的数据量比20年前整个因特网所存储的数据量还巨大。数据具有多样性：数据格式除了传统的格式化数据外，还包括半结构化或非结构化数据，并且半结构化、非结构化数据还呈现出逐渐增多的趋势。 1.2 数据多元复杂农业数据涉及的领域众多，类型复杂。例如仅仅和农作物生产有关的信息就包括气象指标、土壤指标、病虫害指标

大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。大数据一体化教学实训平台架构（总）

大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）

大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。 ?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。云资源管理平台功能及特点 ●支持系统资源实时统计和监控 ●支持云主机批量操作和管理 ●支持云主机模板创建与分配 ●支持操作日志查看和可视化分析 ●支持物理服务器集群管理 ●支持基础网络与私有网络 ●云硬盘可独立挂于云主机 ●平台系统高可用，容错性强 ●云主机性能卓越，媲美物理机

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)

建立农业大数据平台打造智慧农业

建立农业大数据平台打造智慧农业从国家的各项政策文件中，我们可以看出，“智慧农业”已经成为未来农业发展的关键词。而要实现智慧农业的目标，那么就势必要加快农业信息化水平建设，其中一个重要的举措就是建立农业大数据平台，让大数据这个“现代工具”充分发挥在我国农业生产中的作用。浙江省智慧农业云平台一直以来，农业生产者存在盲目生产的问题，而造成这种问题的原因是因为无法获知农作需求的变化，从而导致信息不对称，而农业大数据的建立有助于解决农业生产、消费的信息不对称问题，比如通过实时收集气候、土壤、水、空气质量、作物生长、鱼禽畜生长，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的数据，并进行预测分析，可为农业生产提供更科学、更精准的决策支撑，早日实现智慧农业的目标。同时农业大数据的建立还有助于提高农业生产效率和农产品的品质，比如通过建立综合的数据平台调控农业生产，还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化，通过分析数据，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。当前，依据农业生产的产业链条划分，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。其中，农业自然资源与环境数据主要包括土地、气象、生物资源数据和污染、灾害数据等。

我国作为农业大国，一直以来都存在生产效率低，效益低，农民收入低等三低问题，而随着农业物联网技术的发展，为智慧农业的实现带来了契机。而大数据与农林牧渔等传统行业的结合是未来发展的必然趋势，基于土地、气象、环境等行业数据和生产、市场、流通等领域信息的大数据平台的建立，可促进智慧农业高效有序发展。江省农业厅对外公布了浙江省智慧农业云平台的建设进展。截止目前，已先后建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组，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、应急指挥等需求。浙江省智慧农业云平台，借助新一代物联网、大数据、3S等信息化技术整合省市县各级涉农资源，以顶层设计方式建成“一个平台一个中心N个应用”。浙江省智慧农业云平台，通过汇聚农业产业、农业“两区”、物联网、植保、农机、畜牧、农资、农经、科教等各级农业业务应用及数据，形成“大农业”数据中心。在构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系基础上，最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。从当前浙江智慧农业云平台的建设来看，主要存在四大核心功能，一是形成省级农业数据中心。二是进行农业物联网接入管理。三是构建现代农业综合管理，实现信息系统的集约化建设与统一低成本维护。四是建立应急指挥和灾变预警。通过大数据分析，托网络化、可视化等手段，结合全省视频会议系统开展应急指挥和预警决策，实现全省农业应急联动和统一指挥。浙江省智慧农业云平台的农业物联网该平台由浙江托普云农科技股份有限公司全资子公司杭州森特科技研发。眼下农业云平台已整合了浙江省农业物联网、生态循环、农业产业化、种植业管理、质量安全、农村经营、农业机械管理、畜牧业管理、应急预警、农技推广共10块业务资源，形成了浙江省智慧农业大数据中心。在丽水、德清等地，由托普云农提供技术支持的智慧农业云平台建设，也已取得一定的成效。

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

智慧出行大数据一体化管理平台整体建设方案V6.0

智慧出行大数据一体化管理平台建设方案 1

目录第1章前言 (11) 第2章总体设计 (12) 2.1、系统概述 (12) 2.2、系统设计原则 (14) 2.3、系统框架 (16) 第3章出行大数据采集子系统 (20) 3.1、前端采集技术 (20) 3.2、数据共享和交换平台 (22) 3.3、框架支撑平台 (23) 3.3.1、基础网络服务平台 (23) 3.3.2、架构 (24) 3.3.3、服务端/NetServer (25) 3.3.4、NetBusiness (25) 3.3.5、NetClient (26) 3.3.6、核心技术 (26) EPOLL多路复用I/O模型 (26) 3.3.7、共享内存数据库 (29) 2

3.3.8、概述 (29) 3.3.9、设计思路 (30) MEMORYCACHE的通道 (30) 3.3.10、消息组件 (40) 3.3.11、日志管理 (44) 3.3.12、系统预警及系统告警与状态管理 (45) 3.3.13、一致性哈希分发 (46) 第4章大数据资源整合存储子系统 (58) 4.1、基础出行数据 (58) 4.1.1、城市路网数据 (59) 4.1.2、公交线路数据 (106) 4.1.3、公交车辆数据 (109) 4.1.4、长途客运车数据 (110) 4.1.5、出租车数据 (113) 4.1.6、危化品车数据 (114) 4.1.7、共享单车数据 (115) 4.1.8、火车客运数据 (116) 4.1.9、民航客运数据 (119) 3

4.1.10、出行资产数据 (121) 4.1.11、出行需求数据 (122) 4.1.12、公路费用数据 (127) 4.1.13、气象数据 (127) 4.1.14、监控设备数据 (128) 4.1.15、追逃车辆数据 (129) 4.2、实时采集数据 (129) 4.3、实时计算数据 (129) 4.3.1、城市出行运行数据 (130) 4.3.2、公交车实时位置数据 (133) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (134) 4.3.4、长途客车实时数据 (135) 4.3.5、出租车实时数据 (136) 4.3.6、危化品车实时数据 (137) 4.3.7、共享单车实时数据 (138) 4.3.8、路口通行量 (139) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (139) 4.3.10、基于车辆识别的OD分析数据 (140) 4

大数据下的未来智慧农业发展报告

大数据下的未来智慧农业发展报告作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条一、农业大数据对智慧农业的重要性随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能，2009年以来，在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮，此后，物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范，目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间，以感知为前提，人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功，现代农业悄然步入物联网时代，智慧农业大局初现。试想，如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇，开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。二、农业大数据平台建设在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因，这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。构造虚拟化技术平台，规范数据标准，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。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调整，进

智慧农业大数据一体化平台建设和运营综合解决方案

智慧农业大数据一体化管理平台建设和运营整体解决方案

目录一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)

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，

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案

智慧环保大数据一体化管理平台建设方案 I

目录第1章前言 (13) 1.1、建设背景 (14) 1.1.1、相关政策 (14) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (15) 1.2、环境面临问题 (15) 1.2.1、全球十大环境问题 (15) 1.2.2、国内面临环境问题 (16) 1.3、智慧环保发展需求 (16) 1.4、建设目标 (17) 1.4.1、业务协同化 (17) 1.4.2、监控一体化 (18) 1.4.3、资源共享化 (18) 1.4.4、决策智能化 (18) 1.4.5、信息透明化 (19) 第2章设计原则和设计依据 (20) 2.1、设计原则 (20) 2.1.1、以标准化为纲，促进系统建设规范化 (20) 2.1.2、以数据流为轴，提高信息资源共享的水平和能力 (21) 2.1.3、以顶层设计为本，破解业务系统建设偏失 (22) 2.1.4、以流程规范为重，通过整合与重构推进业务协同 (22) I

2.1.5、以数据挖掘和模型技术为径，提升综合决策能力 (23) 2.2、设计依据 (23) 第3章智慧环保大数据平台总体规划 (1) 3.1、建设目标 (1) 3.1.1、广泛感知、一体化管理。 (2) 3.1.2、海量聚集、智能处理。 (2) 3.1.3、面向决策、面向管理 (2) 3.1.4、应急决策、及时响应。 (2) 3.2、建设原则 (3) 3.2.1、统筹规划、分步实施。 (3) 3.2.2、需求导向驱动、界面友好 (3) 3.2.3、保护既往投资、整合现有资源 (3) 3.2.4、充分发挥各领域专业厂商的优势、做到强强联合 (3) 3.2.5、统一标准规范、保障安全 (4) 3.3、总体框架 (4) 3.3.1、一个中心：环境数据中心 (4) 3.3.2、两大门户：内网办公门户和外网公众服务门户 (5) 3.3.3、三个平台 (5) 3.3.3.1、环境地理信息平台 (5) 3.3.3.2、综合办公一体化平台 (5) 3.3.3.3、数据交换平台 (6) II

2017年互联网+农业大数据平台项目可行性研究报告编制大纲

农业大数据平台项目+2017年互联网可行性研究报告编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司0 本报告是针对行业投资可行性研究咨询服务的专项研究报告，此报告为个性化定制服务报告，我们将根据不同类型及不同行业的项目提出的具体要求，修订报告目录，并在此目录的基础上重新完善行业数据及分析内容，为企业项目立项、申请资金、融资提供全程指引服务。

可行性研究报告是在招商引资、投资合作、政府立项、银行贷款等领域常用的专业文档，主要对项目实施的可能性、有效性、如何实施、相关技术方案及财务效果进行具体、深入、细致的技术论证和经济评价，以求确定一个在技术上合理、经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告。可行性研究是确定建设项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投1 资管理中，可行性研究是指对拟建项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。在此基础上，综合论证项目建设的必要性，财务的盈利性，经济上的合理性，技术上的先进性和适应性以及建设条件的可能性和可行性，从而为投资决策提供科学依据。

投资可行性报告咨询服务分为政府审批核准用可行性研究报告和融资用可行性研究报告。审批核准用的可行性研究报告侧重关注项目的社会经济效益和影响；融资用报告侧重关注项目在经济上是否可行。具体概括为：政府立项审批，产业扶持，银行贷款，融资投资、投资建设、境外投资、上市融资、中外合作，股份合作、组建公司、征用土地、申请高新技术企业等各类可行性报告。报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查，在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测，从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。报告用途：发改委立项、政府申请资金、申请土地、银行贷款、境内外融资等关联报告：互联网+农业大数据平台项目建议书互联网+农业大数据平台项目申请报告 2 互联网+农业大数据平台项目资金申请报告互联网+农业大数据平台项目节能评估报告互联网+农业大数据平台项目市场研究报告互联网+农业大数据平台项目商业计划书

大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求，以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标，集成应用现代信息技术，围绕农业大数据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台，提升农牧业综合管理和服务效能，推进现代农牧业快速发展。农业大数据综合服务平台包含：大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合信息服务平台三大板块。一、大数据采集平台：围绕政府管理农牧业的需求，充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术，建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统，实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力资源等数据资源的正确采集。

二、（一）区域资源管理：根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能，以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手，建立智慧农业管理平台，实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析，为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标，充分利用信息网络技术，建立一个实现横向（涉及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等）共享、纵向（贯穿自治区、市、县等多级）互联，能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口，与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接，实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设，实现如下目标： 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析，制定统计指标，归口管理，实现全厅农情信息的融合与共享，消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求，对产量、成本、价格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求，实现对农产品的预警监测，为科学指导农业生产奠定基础。

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

智慧安监应急指挥大数据一体化管理平台整体解决方案 V3.0

智慧安监应急指挥大数据一体化管理平台建设方案

目录 1.概述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2行业现状 (2) 2.设计目标和原则 (4) 2.1设计目标 (4) 2.2设计原则 (5) 2.2.1经济性原则 (5) 2.2.2先进性原则 (5) 2.2.3实用性原则 (6) 2.2.4标准化原则 (6) 2.2.5安全性原则 (6) 2.2.6可维护性原则 (7) 3.系统特点 (8) 3.1强大的系统集成能力 (8) 3.2多系统协同联动功能 (8) 3.3全新交互式设计 (8) 3.4层级组网和分权分域 (9) 3.5低功耗和无风扇设计 (9) 3.6兼容性和扩展性强 (9) 3.7易维护性 (10) 3.8高可靠性 (10)

4.系统设计 (12) 4.1智慧安监总体设计 (12) 4.1.1系统概述 (12) 4.1.2拓扑图 (13) 4.1.3系统接入 (14) 4.1.3.1语音接入 (14) 4.1.3.1.1各种语音通信系统互联互通 (14) 4.1.3.1.2语音中继备份 (14) 4.1.3.1.3集群对讲接入 (15) 4.1.3.1.4电话接入 (15) 4.1.3.1.5执法终端接入 (16) 4.1.3.1.6广播接入 (16) 4.1.3.1.7调音台接入 (17) 4.1.3.1.8卫星通信接入 (17) 4.1.3.2视频接入 (18) 4.1.3.3视频会议系统接入 (19) 4.1.3.4数据业务接入 (19) 4.1.3.5应用系统的接入 (20) 4.1.3.5.1企业基础信息管理系统接入 (20) 4.1.3.5.2重大危险源监管系统接入 (20) 4.1.3.5.3隐患排查治理系统接入 (20) 4.1.3.5.4职业卫生监管系统接入 (21) 4.1.3.5.5中介服务机构监管系统接入 (21) 4.1.3.5.6安全教育培训系统接入 (21) 4.1.3.5.7知识库系统接入 (21) 4.1.3.5.8政务办公系统接入 (22) 4.1.3.5.9微信公众平台接入 (22) 5.系统功能 (23)

农业大数据在农业经济管理中的应用分析

农业大数据在农业经济管理中的应用分析摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，大数据的应用成了当前时代发展的主要趋势，在发展中的许多领域都使用了大数据进行管理，大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。近些年来我国在农业上的发展迅速，在农业上，经济与生产的管理都得到了优化，但为了适应时代的不断进步，农业上的发展仍然存在一些普遍的问题，而可持续发展成了当前我国农业方面的主要趋势，我国要在农业经济管理方面进行不断的优化，从而让我国的农业发展更加快速，本篇文章通过介绍农业大数据对于农业经济管理中的一些应用，希望能够为往后的农业发展做出贡献。关键词：农业大数据；经济管理；应用引言随着信息化技术的发展，农业经济面临转型，现代化农业成为发展的必然趋势。积累和开发农业大数据，应用大数据和信息技术来提高农业管理水平，实现科学高效的农业运营，朝着智慧农业的方向发展是农业经济的发展新目标。智慧农业借助大数据和物联网技术以及云计算等方式与农业生产经营过程相结合，对农作物的生长周期实施智能化监控，采用先进技术进行操作和管理，减少资源浪费，提高农业收益。 1 农业经济管理概述农村经济管理是一种管理活动，在农业的生产过程中，对生产、交换和分配等经济活动实施规划、组织、控制与调整，从而实现经济既定目标。农村经济管理作为农村工作的重点是农业经济发展的主要内容，比如可根据市场需求对农业实施宏观调控，科学调度劳动力、资金和政策等倾向，从而促进经济和社会的有效发展，并带来可观的经济与社会效益。 2 农业大数据发展面临的机遇我国应高度重视农业大数据在农业经济方面的应用，要不断的将农业的产品生产及加工产业和农业的大数据进行结合，在繁荣的农业现代与互联网信息时代中，不断的为农业智慧进行更新和完善其核心与组成。淘汰以往的传统农业，创造新型的现代化农业，是当前主要的目标，但在这个时期却存在着许多普遍的问题，农产品的质量要求不断被提高，消费者的生活质量增强，农产品的种类不够丰富，导致资源缺乏，气候变化对农产品的收获影响较大，甚至出现一些自然灾害，严重的影响农产品的安全，这些问题较为繁杂而又不容易逐个解决，这时，大数据对于这些问题的解决就起到了关键的作用，通过大数据进行资源收集，改变以往的农业生产方式。与此同时，各级政府要通过出台不同的政策不断的促进农产品的生产方式，积极的促进农业中的大数据发展，使得大数据在农业经济中取得较好的应用。通过使用大数据分析农业的发展形式是农业发展的基础，而当前大数据的应用已经进入了初级阶段，互联网对数据的处理要不断优化，让大数据获取信息的能力大幅度的提升，大数据时代的到来，我国也不断地进行数据的积累，已经掌握了大部分的信息及图片，视频信息，让全面进行农业现代化的目标更新一步，相关的科学人员要不断地进行研究与创新，从数据之中收获更多有效的信息，让大数据的应用更加具有实际效果，农业大数据通过对气候的分析与资源环境的分析，初步解决了由于气候问题对农产品生产力的影响，农业大数据

生态环境大数据一体化管理平台建设方案

生态环境大数据一体化管理平台建设方案 I

目录第1章前言 (8) 1.1、建设背景 (9) 1.1.1、相关政策 (9) 1.1.2、政策引导：三个说得清 (10) 1.2、环境面临问题 (10) 1.2.1、全球十大环境问题 (10) 1.2.2、国内面临环境问题 (11) 1.3、生态环境发展需求 (11) 1.4、建设目标 (12) 1.4.1、业务协同化 (12) 1.4.2、监控一体化 (13) 1.4.3、资源共享化 (13) 1.4.4、决策智能化 (13) 1.4.5、信息透明化 (14) 第2章生态环境大数据一体化管理平台 (15) 2.1、生态环境大数据一体化平台结构图 (15) 2.2、生态环境大数据一体化管理平台架构图 (17) 2.3、生态环境大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (17) 2.3.1、一张图：“天空地”一体化地理信息平台 (18) 2.3.1.1、领导驾驶舱一张图统一展示 (19) I

2.3.1.2、一张图监测 (20) 2.3.1.3、一张图应急 (23) 2.3.1.4、基于一张图的放射源在线监控管理系统 (25) 2.3.2、两个中心 (25) 2.3.2.1、大数据中心 (25) 2.3.2.2、云计算中心 (26) 2.3.3、三个体系 (27) 2.3.3.1、标准和规范体系 (27) 2.3.3.2、安全及运维体系 (27) 2.3.3.3、组织和管理体系 (27) 2.3.4、七大平台 (27) 2.3.4.1、环境政务管理平台 (27) 2.3.4.2、环境监测管理平台 (29) 2.3.4.3、环境监察管理平台 (31) 2.3.4.4、环境风险防控平台 (33) 2.3.4.5、辅助决策支持平台 (34) 2.3.4.6、环境监管平台 (36) 2.3.4.7、公众服务平台 (43) 第3章生态环境大数据一体化管理平台功能特点 (45) 3.1、管理平台业务特点 (45) 3.1.1、开启一证式管理，创新工作模式 (45) II