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产业一张图

通过GIS地理信息数据、信息测绘、高分遥感与软件技术的高度结合,并整合对接农村土地承包经营权登记管理系统矢量数据,地区气象数据库、土壤数据库、病虫害数据库,完成底图制作、地块调绘、信息整合等一系列业务工作,建立农业产业资源信息系统。通过数据的汇总和分析,展示农业产业资源分布、地块地理信息及权属信息,并借助真实清晰的影像图,通过不同行政级别权限发放,按照区、镇、村查看本区域产业信息,职能主管部门都能在“一张图”上协同工作,对本地区产业基地生产状况一目了然。通过系统对实时数据的加工和处理,为主管部门提供科学决策提供数据基础。系统通过计算对本地区病虫害发生趋势预判、气象信息对实际生产的指导、土壤测土信息对定量施肥的指导。

产业一张图
产业监管平台
基于GIS多图层产业数字地图,管理部门可以全面掌握,主导产业的发展现状和发展趋势,直观展示生产主体的分布情况,一二三产业的融合情况,土地资源利用情况,产业结构分布、产量分布情况,直观展示品种、数量、产量、品质、采收分布情况,在地图上直观展示基地的空天地一体化的实时监控数据,汇总分析经营主体的生产与销售数据,获取每个基地的运营数据信息,便于园区主管部门提升管理效率,实现数据化管理、在线化服务。实现“一个平台”+“N个应用管理??椤?/strong>功能。
  • 1.产业资源管理

    对经营主体数据,产业带数据,地块数据,土壤数据,气象数据,水资源数据,生态环境数据,专业人才数据进行细致的管理和分析。

  • 2.生产精准管理

    对区域内经营主体的生产计划,农事,病虫害,采收计划,作物长势和成熟度,农资投入品信息进行档案管理和分析。

  • 3.产销对接管理

    针对区域内的流通经营主体分布,经营主体供采信息,需求对接信息,市场价格信息,订单信息进行档案管理和汇总分析。

  • 4.质量安全管理

    建立生产经营主体管理,农产品基地管理,农产品种植养殖生产管理,检验检测档案管理,准出配额管理,追溯码审批管理,追溯节点路径管理,召回管理等功能,并与农业投入品监管对接,数据互通。

  • 5.社会化服务管理

    建立线上线下结合的农技服务体系,掌握农技专家分布,综合当地专家的服务内容,特色服务技术,通过数据分析专家的服务半径、服务状况及农民反馈情况,综合提高农技服务能力,建立一主多元的农技推广服务体系。提供农资服务商、农机服务商、农技服务商管理,提供农技、农资、农机服务对接管理,并对数据进行统计分析。

  • 6.三产融合管理

    平台将企业以一二三产业类型进行区分,并展示在地图中,方便查看当前的产业分布情况。

  • 7.产地行政管理

    管理辖区内经营主体的执法情况,执法人员管理,执法任务管理,执法档案管理。

  • 8.金融服务管理

    对辖区内加工服务类经营主体进行管理,同时可以针对休闲类经营主体和休闲服务进行管理和分析。

  • 数据采集

    一. 数据采集

    系统提供多种数据采集方式:
    · 卫星遥感采集宏观资源数据;
    · 经营主体通过业务系统上传种养殖业务数据,主要包括生产计划、生产农事等;
    · 传感器、气象站采集光温水气等数据;
    · 摄像头、智农柱采集图像信息; · 虫情灯采集虫害情况数据;
    · 智能抽检设备上传产品检验数据;
    · 智能称采集经营主体采收、库存等环节的流水数据;
    · 通过农脉圈的运营采集经营主体的对接联系数据。 系统将数据采集与经营主体日常工作紧密联系在一起,更加方便采集。

  • 数据存储索引与检索

    二. 数据存储索引与检索

    系统采用Hbase存储大量数据,并利用solr进行数据索引,方便数据检索。HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增、删、改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群。这对海量数据存储、检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品。系统通过solr提供全文检索能力,在政府监管系统各个业务??樘峁┦萑轿坏目焖偌焖?、数据检索。

  • 数据清洗与处理

    三. 数据清洗与处理

    数据清洗处理分为几个阶段,如下所示:
    · 缺失值清洗:包括确定缺失值范围,去除不需要的字段,填充缺失内容,重新取数。
    · 格式内容清洗:包括时间、日期、数值、全半角等显示格式要一致,内容中不该存在的字符清洗,内容与该字段应有内容不符。
    · 逻辑错误清洗:数据去重,去除不合理值,修正矛盾内容。
    · 非需求数据清洗:清除与需求不符的数据。
    · 关联性验证:要对多个来源的数据进行关联性验证。

  • 数据挖掘应用

    四. 数据挖掘应用

    系统提供数据挖掘能力,包括预测模型发现、聚类分析、分类与回归、关联分析、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现、离群点检测等。利用以下方法进行挖掘计算:
    · 机器学习方法:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
    · 统计方法:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别和非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
    · 神经网络方法:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
    · 数据库方法:多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。 系统利用以上方法对业务数据进行挖掘和分析,对农业生产提供数据服务,例如:病虫害识别与预测,成熟度预测,长势预测等。

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