智慧农业数据平台规划与建设服务方案

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1智能农业数据管理系统详解

1.1项目背景与环境分析

农业部办公厅关于印发《2018年农业部网络安全与信息化工作要点》的通知，2018年，是贯彻党的十九大精神的开局之年，要坚决贯彻中央农村工作会议、全国农业工作会议及中央1号文件精神，深入实施乡村振兴战略，紧紧围绕“农业质量年”这个主题，制定和实施国家质量兴农战略规划，坚持质量第一，大力推进质量兴农、绿色兴农、品牌强农。

信息技术与网络通信技术的迅猛进步，尤以互联网、移动互联网、物联网及云计算的突飞猛进为引领，催生了数据的爆发式增长。各类数据和信息量剧增，海量数据如今已成为现代社会的核心特质。农业大数据作为大数据领域的一个重要分支，正是大数据理论、技术和方法在农业实践中的深度应用与专业体现。

农业涵盖广泛的领域，包括农资供应、种子培育、农田耕作、播种操作、灌溉技术、施肥管理、病虫害防控、作物收获、仓储设施、农产品加工、物流体系以及销售环节。从生产管理到消费全程，数据生成丰富且遍布各流程。农业大数据的范畴不仅限于生产过程中各阶段产生的资料，它涵盖了跨行业、跨专业、跨领域的多元数据来源。

智能农业大数据体系：通过部署在田间地头的多元传感器网络（涵盖环境温湿度监控、土壤含水量测定、二氧化碳浓度监测以及图像数据获取），借助无线通信技术，农业大数据实现了全程的数据采集、传输、存储及高效处理。利用大数据分析挖掘手段，该系统实现了对农业生产环境的深入洞察、实时预警、科学决策以及深度解析，同时支持专家远程指导。这些先进技术的应用显著提升了农业生产精准化水平，推进了可视化管理与智能化决策，反映出全球范围内农业大数据的迅猛发展与广泛应用实例。

培育良种

通过分析人类营养状况的数据以及生物群体的基因组信息，我们利用农作物基因组测序技术，旨在选育出富含营养的作物新品种，从而推动人们健康水平的提升。

精准种植

精准农业依托于多元技术平台，主要包括遥感技术、地理信息系统及全球定位系统（统称3S技术），其核心在于实施一套先进的农事操作与管理系统。该系统主要功能涵盖以下几个方面：土壤肥力的精细化监测、农田边界的智能化管理、病虫害的精确识别与防控，以及精准施肥和灌溉技术的应用。

农业生态环境监测

生态环境监测的核心任务是对土壤、水质、气候、气象条件以及潜在灾害等与农作物生长密切相关的因素进行全面监控，并深入剖析这些要素之间的复杂关联，从而评估各类生态环境对农业生产的具体影响。

天气预测

通过对历史气候数据的深入剖析，构建了天气识别模型。该模型综合考量了当前气候特性及近期天气动态，旨在对未来特定时段的天气趋势进行精准预测分析。这一成果对于指导农业生产与日常生活的决策具有显著价值。

农产品与食品安全监测

通过实时监测农产品与食品的产地环境、全程产业链管理（包括产前、产中及产后环节）、仓储加工流程，以及物流运输等关键领域的数据，我们设定食品安全的核心指标预警系统。该系统通过对相关数据的深入分析，及时发布预警信息，定位风险源头，有效消减安全隐患，从而确保农产品与食品的全程安全监控得以实现。

农产品物流

农产品物流涵盖农产品的收购、存储、加工、包装、交通运输、卸货搬运及配送等一系列流程。通过对各环节数据的集成与深度分析，它不仅强化了农业主体与消费市场需求的对接，而且能推动农产品价值提升。更为重要的是，它能够为物流策略决策提供强有力的支持，例如确定物流中心的最佳位置、设计最优化的配送路径以及有效库存管理等关键领域。

农产品市场追踪

通过深入剖析农产品的销售价格趋势、销量统计数据、市场需求动态以及消费者的购买行为特征，能够准确评估农产品的供求状况、价格波动以及消费者的购物偏好。

尽管我国农业大数据的应用已显示出阶段性成果，但在全面应用于农业产业链各环节的过程中，依然面临诸多挑战。作为农业信息化的前沿趋势，农业大数据堪称新一代信息技术的高度集成，蕴含着巨大的发展潜力，正崭露头角为农业科技产业的重要新兴领域。

1.2农业大数据带了的新的挑战

1.2.1高效数据采集与处理

农业大数据，源于对农业地域性、季节性、多样性和周期性等固有特性的深度整合，其特性表现为数据来源广泛、类型繁复、结构复杂且蕴含潜在价值。此类数据集因其特殊性质，难以常规手段进行有效处理与分析。

农业大数据继承了大数据固有的特性：庞大的规模（volume），多元的数据类型（variety），价值密度相对较低（value），以及快速的处理速度（velocity）。同时，其精确度得以显著提升（veracity），并促使农业内部的信息交流得以深化和扩展（complexity）.

在实施大数据收集时，首要步骤是明确业务需求，随后聚焦于有价值的数据整合，以此确保大数据的合理采集与有效利用。

1.2.2整合实践经验与数据分析

对收集的数据进行有目的的评估，旨在转化为实用的信息。凭借我们累积的专业知识和数据分析，结合现有数据，以期明确关键目标指标。

(1)业务范畴首先定位在农业领域（囊括种植业、林业、畜牧业等细分行业），随后逐步延伸至与其紧密相关的上下游产业链，如饲料制造、化肥生产、农机制造业、屠宰业及肉类加工行业。同时，我们融入了广泛的宏观经济背景信息，包括统计资料、进出口动态、价格走势、生产数据，乃至气候数据等关键要素。

(2)在地域维度上，以详实的国内区域数据为主导，并适时参考国际农业资料，确保全面性；涵盖国家、省级乃至地市级的数据层次，以支持精确的地域性深度研究。在粒度方面，不仅需包含详尽的统计数字，还囊括了农业经济主体的详尽信息，如基本信息、投资动态、股权结构、专利档案、进出口记录、招聘讯息、媒体关注以及GIS地理坐标等多元化数据类型。

(4)在专业层面上，我们建议采取分阶段的方法，首先构筑起详尽的农业领域专业数据体系，随后再逐步系统地规划各专项子领域数据资源，如针对不同畜种的详细数据，包括生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛以及肉羊的专业监测数据。

1.2.3分析与优化的结合

旨在优化的分析工作，包括在决策层面实施相应的调整。而优化过程则着重于数据的精细操作，通过严谨的统计与深入剖析来达成这一目标。

1.2.4处理复杂数据类型

当前，农业大数据主要分布在农业产业链的关键环节，主要包括农业环境与资源监测、农业生产过程支持、农产品市场分析以及农业运营管理等细分领域。

(1)详尽的农业自然资源与环境数据概览如下： - 土地资源信息 - 水资源状况 - 气象要素数据 - 生物多样性资料 - 灾害相关数据

(2)农业生产的详细数据内容涵盖种植业与养殖业两大部分。种植业的数据要素包括：优选品种记录、地块耕作历史档案、育苗管理详情、播种作业数据、农药施用记录、化肥施用情况、农用薄膜运用信息、灌溉系统数据以及农业机械运用和田间监控信息。至于养殖业方面，关键数据涉及动物种类谱系、个体特性的识别数据、饲料配方结构、动物居所环境监控、以及疾病疫情等相关情况。

(3)以下是涵盖的农业市场数据范围：供求动态、价格走势、生产资料行情、相关价格与利润分析、流通环节资讯以及国际市场的最新信息。

(4)农业管理数据涵盖了广泛的范畴，其中包括国民经济基础统计数据、国内生产量与产值信息、进出口贸易动态、以及国际农产品市场最新动向和应急事件相关资讯。

1.3农业数据智能分析的未来走向

在大数据时代的浪潮中，农业大数据虽伴随诸多挑战与不确定性，却孕育着丰富的潜能与愿景。为了推动农业现代化的崭新进程，必须将农业大数据纳入国家级农业信息化战略规划，以此奠定智慧农业的坚实基础。大数据的智慧潜能将被充分挖掘，以保障农业大数据的稳健前行。我们需要密切关注国际大数据技术的最新动态，把握发展机遇，借助政府的有力指导和支持，实施前瞻性的顶层设计，确保有序展开。针对国家农业的特性和关键需求，我们需要清晰界定农业大数据的关键发展领域，研发创新技术，并重点培育和推广一系列农业大数据应用示范项目。尤其要强化大数据与农业的深度融合，依托农业物联网的成果，积极推动现代农业实现飞跃式发展。

1.4项目目标设定

(1)我们致力于构建一个汇聚多方资源的农业领域特色大数据研究中心，依托于先进的平台设施实现这一目标。

(2)构建中国首个专业化的农业数据资源中心，我们致力于整合并精细处理各类数据资料。

(3)通过集成数据采集、存储、处理、分析挖掘及展现等一系列农业大数据相关技术，我们构建起高效的应用服务平台。

(4)构建于深度剖析的应用平台上，本平台致力于发布专业的农业研究成果，打造成为权威的信息发布枢纽，全方位服务于高等教育机构、政府机构、涉农企业和广大社会公众。

1.5原则与建设方针

在构思和设计农业大数据平台方案时，我们始终遵循以下基本原则，紧密结合项目的实际应用与发展趋势。

1)可扩展性原则

为了满足日益增长的农业大数据需求，系统设计的核心原则是灵活性与可扩展性。系统结构需具备灵活性，预留充足的升级空间，以便能适时响应并适应需求的变化与扩充。首要考虑的是采用开放架构，遵循农业行业标准，并紧密结合技术演进。我们的重点在于构建一个既满足当前农业应用需求，又能支持未来潜在扩展的系统框架。这样的系统应当具备卓越的扩展性能，且在扩展操作上简便易行。

2)合理性原则

在资金约束的背景下，通过适度投入，构建高效、先进且完备的农业体系。在软硬件设备的选择与配置过程中，始终坚持性能与价格的最优化标准。在确保系统效能、功能完整，同时兼顾其长期的技术先进性前提下，力求实现系统的投入效益最大化，从而形成一个性能与价格比优化的应用系统。系统架构设计应积极采用虚拟化、云计算等前沿技术，顺应未来科技发展趋势。这种设计策略旨在提升投资效益，从利用率、运营管理及能耗等方面提高用户投资效率，降低总拥有成本，有效防止资源浪费。

借助新技术的应用，能够促使各个信息系统更紧密地契合未来的整体IT发展战略，防止重复建设和资源浪费，从而有效地控制农业信息化投资成本。

3)可靠性原则

系统要具有高可靠性及强大的容错能力。该系统必须保证全天候不间断地工作，核心设备比如数据库服务器和存储设备具有全容错结构，并具有热插拔功能，可带电修复有关故障而不影响整个系统的工作，设计应保持一定数量的冗余以保证整体系统的高可靠性和高可用性。即便是在系统建设初期也要着重考虑系统可用性、可靠性问题，防止出现系统停顿等问题造成信息系统的中断服务。通过结合云计算等新技术，可以更好地提高系统的可靠性和可用性。

4)可管理性原则

采纳开放式技术架构，坚持标准化与规范化设计原则；选用前沿设备，确保其具备良好的可扩展性，便于无缝对接新科技演进，从而保障系统的持久活力。同时，确保系统支持后续的高效开发和运用，为未来发展奠定稳固的基础。

在构建中心机房系统的过程中，优先选择先进且标准化的设备。在设备采购环节，我们严格把控服务器、存储和连接设备的选择，以确保各组件间的紧密协同与无缝衔接，同时注重售后服务和技术支持的质量。系统竣工后，我们将整理并编制完备的文档资料，旨在提升系统的管理效率和维护便利性。

5)安全性原则

依据严格的信息安全规章制度，我们着手规划并实施中心机房的业务系统与备份系统的构建；采取先进的安全服务器与备份还原系统，旨在防范内外网络安全隐患及数据丢失或盗窃风险。所有使用的软硬件设备优先选用国产及自主研发产品，以确保系统安全性的基础稳固。

2农业数据智能需求研究分析

大数据技术以其卓越的能力，揭示大规模数据中潜藏的信息与知识，为驱动社会经济活动提供强有力的数据支持，显著提升各领域的运营效能，并有望深化社会经济的整体集约化进程。随着技术的不断迭代，每年我们见证着大数据领域新技术的井喷式涌现，这些创新不仅涵盖了数据采集、存储、处理和分析，还包括了丰富的可视化工具，为行业参与者提供了日益多元的选择。未来，我们预见到更多前沿技术和工具的诞生。

2.1业务一体化解决方案

在国家的最新政策导向中，"智慧农业"凸显为引领农业进步的核心关键词。为了顺利推进这一愿景，提升农业现代化进程尤为关键，其中一项至关重要的策略是构筑农业大数据平台，促使大数据这一"当代驱动力"在我国农业生产实践中得以高效施展其影响力。

智慧农业云平台案例

基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析，大数据的主要应用领域包括以下几个方面：

1.生产流程中的数据管理：涵盖设施农业（包括种植业与养殖业，如畜禽和水产养殖）以及精准农业。推动对全程生产活动的精确监控、智能化策略制定、科学运营管理与调控，是当前农业数字化进程中亟待解决的关键任务。

2.农业资源的综合管理：涵盖土地资源、水资源、农业生物资源以及生产资料的高效管理。面对我国资源短缺与生态环境的挑战，以及生物多样性的减退，我们需首先进行全面的资源调查，然后优化资源配置，科学开发利用，目标是推动农业生产的高效、优质和环保的可持续发展模式。

3.农业环境系统的数据管控：涵盖土壤质量、大气状况、水质监控、气象变化、环境污染以及灾害预警等多个方面，强调全面实施精细化管理。

4.食品安全管理体系下的农产品管理：涵盖地环境监控、全程产业链管理（包括产前准备、生产过程与产后处理）、储藏与加工技术、市场流通环节优化、高效物流体系以及完善的供应链追溯系统

5.监控与管理农业设施与装备：涵盖设备运行状态追踪、远程故障诊断以及服务调度等功能。其核心在于对农业环境、生产过程、产品质量安全以及市场动态和消费者需求的实时监测与前瞻性预测。

6.科研活动中孕育出的海量大数据管理任务繁重，涵盖广泛，其中包括空间遥感数据（如卫星影像与地面监测资料）及生物实验数据，诸如基因序列图谱、大规模测序数据、农业生物组学数据以及大分子与药物设计等相关资料。

2.1.1智能农业实时监控与预警系统

近年来，大规模种植通过提升生活质量显著促进了便利化进程，其广泛的应用与推广速度迅猛。在种植环境中，诸如温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等关键因素对作物产量产生重大影响。然而，在大面积种植管理中，如定期检查、灌溉、排水和施肥等环节，尚缺乏统一的操作指南，很大程度上依赖于人工判断，这导致了判断差异对产量和品质的显著影响。为解决这一难题，龙信思源（北京）科技有限公司创新引入国际领先的'物联网-移动互联网-云计算'技术，开发出智能农业监控系统。该系统利用个人电脑和智能手机等终端设备，实现了对农田气象、土壤、水源实时监控，并支持远程自动化操控农业设施，如大棚和温室。同时，集成视频直播与智能预警功能，助力农业从业者实时了解作物生长动态和环境变化趋势，为用户提供了高效、便捷且功能强大的农业监控整体解决方案。

物联网，云计算，移动互联网

智能农业监控技术背景

该系统依托定制的智能终端设备，监控农业生产过程中各类关键参数（涵盖气象环境、土壤状况与设备状态等）。通过高清摄像头或照相机远程监控，智能终端设备（如降温、加湿、通风、施肥装置）的数据实时汇集至云计算数据中心。这一举措旨在实现农业信息的精准检测与标准化生产监控，助力用户全面掌握农作物生长动态、病虫害防治、灌溉管理以及土壤与空气质量变化。同时，系统结合农产品生产流程与预设标准，设置预警反馈机制，从而构建起产品的全程监控与预警体系。

智能农业监控系统

2.1.1.1气象监测

太阳能驱动的'一体化'田间气象站配置了多元化的传感器，实时监控包括风向、风速、光照、温度以及降雨量在内的气象要素。通过智能网关，这些数据实时传输至云端数据中心。该系统设计高度智能化，一旦预设了监控参数，即可自动执行，无需人工介入，从而有效减少人为操作的不确定性，显著节省现场人力资源，助力用户实现农业设施的精确管理。

气象监测示例

2.1.1.2环境监测

利用一体化监测设施，对包括空气湿度、土壤湿度、二氧化碳浓度以及土壤pH值在内的各类环境参数进行实时监控。通过智能网关，这些数据信息被即时传输至云端数据中心，从而提升监控效能，并有助于用户实现生产流程的规范化管理。

图2-42环境监测示例

2.1.1.3视频图像

综合运用“传感器、控制器、智能相机、智能摄像头、等高端物联网设备，实现对农业生产活动中从物到人的360度全面监控，监控范围包括：现场视频、高清图片、环境质量、设备状态、人员定位等等，并根据设定条件，对各种异常情况进行自动预警、任务跟踪与远程控制。

图2-43视频图像示例

2.1.1.4设备状态

监控生产现场各设备（如灌溉系统、通风设施、流量计、水压监测器）的实时运行状况，并通过智能网关将收集的数据即时传输至云端数据中心。此举旨在实时向用户报告设备工作状态，从而优化农作物生长环境提供及时反馈。

图2-44设备状态监测示例

2.1.1.5自动控制

依托国际前沿的物联网、移动互联网及云计算技术，通过个人电脑与智能手机等终端设备，实现实时监控农田中的气象、土壤和水源状况。进而，我们得以远程自动化管理温室、大棚以及灌溉设施，提升农业生产效率与精确度。

图2-45自动控制示例

概括而言，信息作为现代农业的核心元素，正迅速深入农业生产管理的各个层面。信息服务技术的发展趋势表现为网络化、集成化、智能化以及个性化，伴随着低成本策略的推进。海量信息的低成本获取、传输能力的提升，以及大数据建模技术的瓶颈被打破，智能农业监控系统的广泛应用，正在引领智慧农业逐渐融入农村生活。这一系列变革不仅将助力中国农业现代化进程，而且将为农产品消费者带来更高效、便捷与安全的消费体验。

2.1.2精准农业策略

科技进步与生产力提升推动我国农业实现了显著发展，粮食产量显著增长。然而，在农业生产管理中，诸如过度施用化肥、频繁使用农药以及非节约灌溉（如大水漫灌）等问题依然突出，这些行为不仅有碍农作物的正常生长，还会导致土壤结构恶化，如土壤板结与盐碱化现象加剧，从而形成不利于后续农业生产及收成的持续性难题。当前，大数据处理技术的崛起以及农业活动中产生的海量数据资源，为农业革新提供了前所未有的机遇。  作为科技部'渤海粮仓增产增效'项目的重要合作伙伴，龙信思源（北京）科技有限公司在该项目中承担了大数据支持的研究任务，并借此契机积累了宝贵的实践经验。以下，我们将基于这些研究成果进行深入探讨。

2.1.2.1数据现状与应用需求分析

目前，采集的农业数据主要包括土壤数据、作物（小麦）生长数据、气候数据、种植与生产数据、病虫害防治数据、气象数据等，数据的采集主要采用两种方式：人工采集和自动采集。人工采集主要是当地的科技人员按指定的采样标准并通过专门的数据采集网站对这些数据进行记录，如图2-47所示；自动采集主要是利用农田信息采集物联网设备对数据进行实时采集，如图2-48所示：

图2-46数据（人工）采集系统主菜单

图2-47数据（人工）采集系统统计列表

图2-48农田信息物联网自动采集系统

通过对农田作物生长环境和长势数据的持续收集与积累，借助先进的大数据分析与挖掘技术，我们专注于研究土壤养分含量、种植品种、播种日期、前茬作物种类及其产量等因素对小麦生长的具体影响。通过构建详尽的大田作物（小麦）生长因素评估模型，我们将识别出对作物生长具有决定性影响的关键指标。这些发现将为优化作物种植策略提供科学依据，明确改良路径，从而直接促进农作物产量和效益的提升。

2.1.2.2分析方法与过程

在深入理解数据和业务挑战后，鉴于作物（小麦）种类繁多且生长状况各异，未对麦苗生长态势进行分类处理将显著增加数据分析或挖掘的复杂度并降低其成效。为此，我们在进行相关数据的分析或挖掘前，必须实施预处理步骤。具体方法是依据麦田划分标准，结合麦苗生长数据，将麦田划分为三个明确级别：一级优良麦田、二级良好麦田和三级普通麦田。

我们对影响麦苗生长的指标进行了详尽的宏观和微观层面统计分析，并通过有效的可视化手段呈现了分析结果。其中，着重剖析了各个指标单维度对麦苗生长态势的影响，如图表2-49和2-50所示。

图2-49样本点苗情布局图

图2-50样本点有机质（宏观）布局图

图2-51样本点苗情统计分析图

图2-52样本点有机质（微观）统计分析图

通过对麦苗生产各指标的详尽统计与分析，依托数据预处理与数据挖掘技术，决策树C5.0与Logistic回归模型（以麦田等级作为离散分类变量的研究目标）被有机结合，将麦苗影响因素的探究转化为麦田等级划分的分类问题。我们运用动态关联的深度分析方法，通过构建旨在揭示大田作物（特别是小麦）生长规律的模型，对多种要素如作物品种、土壤养分、种植策略、施肥量和灌溉量等因素的组合效应进行深入剖析。此模型旨在评估不同条件下的麦田等级划分有效性，从而揭示影响麦苗生长的关键指标。模型构建过程如图2-53所示，借助的是IBM SPSS Modeler的数据挖掘工具进行实现。

模型构建完成后，我们需对所获建模成果进行深入剖析与评估，构建一套旨在揭示作物生长影响因素的综合指标体系（即组合模式）。通过对比训练和验证结果，精确识别出对作物生长起决定性作用的关键指标。

2.1.2.3应用成效

通过集成大数据采集平台，实时监控作物生长关键参数，如苗情、土壤养分含量及水分状况，旨在实现田间数据的精准获取。通过对这些微观与宏观数据的深入剖析，我们能够全面洞察单一指标（土壤养分、水分平衡及盐碱问题）对作物生长的影响。这促使我们针对特定地块实施定制化的管理策略，包括精确施肥、灌溉调控以及控制盐碱危害，同时根据不同麦田的发育水平进行差异化指导，采取科学的肥水管理，支持旱情下的保苗措施，助力弱苗转壮，防范盐分累积并维持适宜的植株结构，从而加速生长转化，确保丰收的基础得以稳固建立。

通过对大田作物（小麦）生长关键因素的建模分析，我们辨识出对麦田分级具有显著影响的要素。在农作物生产管理中，这些指标被优先予以优化，示范工程的实施已取得显著效果，为提升农作物产量与效益提供了坚实的定量依据。

总体建设方案

2.2总体设计原则

在构建XX省智慧农业工程项目，该工程覆盖至省级、市级及区县级的农业行政机构，其范围包括农业系统内外的数据流通、信息安全保障、应用程序的协作运行以及运维管理。在实施过程中，必须严格遵守一系列基本原则。

1.标准先行、安全可控原则

在规划设计系统建设方案的过程中，我们始终坚持标准引领。须遵循国家电子政务建设的通用信息技术标准，包括环境、技术、信息及安全标准，以及信息交换等相关规定。同时，紧密结合行业安全监管业务的实际需求，强化信息安全体系的构建。

确保信息安全与可控性：在系统构建过程中，既要兼顾公共信息的广泛收集、存储、管理和发布，以实现信息资源共享，提升工作效率，同时也不忘对敏感信息的采集、存储、处理及合理利用环节实施严格的安全防护，采取技术手段切实保障，确保符合相关标准并具备稳健可靠性。

2.统筹建设、集约整合原则

项目统筹管理：建设领导小组主导，负责编制全面的项目规划、设计蓝图、行动计划、技术规格及管理制度。该领导小组将引领并监督各地方管理局执行硬件设备采购、软件部署与数据库安装、运行维护等工作，并对各地方项目的具体建设阶段进行审察、指导和最终验收。

优化整合策略：确保在满足综合信息交互与网络安全传输标准的前提下，高效利用现有信息化基础设施和设备，通过精细架构设计，优化内外部接口衔接，极力防止不必要的重复建设及资源浪费。

3.技术引领、持续发展原则

依托技术创新，顺应社会进步与农业业务演变的潮流，我们采纳前沿且开放的信息科技，对建设、运用、维护、培训及服务体系进行全面整合，并坚定推行合理的技术策略和高效的管理模式。

追求稳健发展：兼顾安全监管与行业进步，我们致力于在强化农业部门监管的同时，深入洞察社会大众及行业实体的实际需求。这将有力推动农业业务迈向现代化、规范化和可持续的健康发展轨道。

2.3总体目标

2.3.1宏观目标

本项目旨在借助XX省智慧农业工程的实施，提升全省农业厅的信息化程度，实现实质性的业务流程规范化与现代化管理。此举将显著增强农业业务的工作效率，优化综合协调机制，并强化决策支持能力。由此构建起‘网上农业’、‘掌上农业’与‘智慧农业’三元合一的农业信息化创新发展模式。这一举措将有力推动XX省农业厅的信息化水平跃升至全国领先的行列。

2.3.2目标

在历时三年的建设进程中，我们致力于构建全省一体化的农业业务工作支撑体系，包括统一的应用基础平台、网络平台、安全体系与运维体系。这将提升业务运营的规范化程度，增强应用间的协同效率，优化网络性能，并确保信息的高度安全性，从而塑造出信息化的统一架构体系。

(1)推进基础设施整合：基于'三张网'的架构，我们将在XX省农业厅探讨云数据中心的行业建设典范。

(2)科学管理农业团队：内部着重于队伍的精细运营，外部通过整合核心业务流程，实现与科研机构、气象等部门的跨部门信息化协同。

(3)实现公开服务的精细化定制：通过整合多元化的农业信息公开渠道，如网站群、两微一端，我们提供丰富层次且个性化的服务体验。

2.3.2.1中长期目标

智慧农业致力于深化信息化与业务发展的深度融合，推动农业在农林领域的高效协同，从而强有力地支撑全省农业厅的快速发展服务得以实现。

2.4总体建设任务

构建一个横向整合、纵向连通且高效安全的全省农业部门信息化架构。

(1)构建一个集全省统一、多途径接入与全局展示于一体的综合性门户平台。

(2)构建涵盖全省农业厅业务运营、农业保障体系以及团队管理等多元模块的综合性九大应用场景

(3)构建并优化三层高性能、高安全的通信网络，以有效支持上层农业应用的顺畅运行。

(4)构建并持续优化网络安全与运维保障的双重管理系统。

2.5系统总体结构和逻辑结构

XX市智慧农业项目数据中心是全省数据处理加工和数据分析应用的中心，总体上需实现上连省农业厅、下连各级农业、外连市级部门；构建资源整合、互联互通、资源共享的全省统一的数据中心资源库；构建完善的底层支撑平台，实现各类中间件、支撑系统、应用服务的统一管理：实现全省各部门、各级农业不同口径业务之间的协同应用、分级管理；实现二张网络应用的分开部署；实现各级农业电子农业数据资源电子化、数据处理业务自动化、决策分析科学化的信息化体系。

XX市智慧农业项目的整体构架包括一个综合门户平台、十二项专业业务应用系统、一座大数据中心、双模态通讯网络以及两个全面保障体系。系统的基础框架图如下所示。

系统总体架构图

大数据平台的初期数据采集工作由包括温度、湿度传感器在内的设备协同执行，通过移动互联网技术实现数据的实时传输。随后，这些数据在平台上经过清洗、分类、深度分析与挖掘处理，从而转化为直观的可视化图表展示功能。

2.5.1.1综合门户平台

构建综合门户平台，旨在服务广大用户群体，包括农民、农业机构、科研支持单位和社会公众。根据不同用户的角色权限和网络环境，提供一体化的电子农业应用系统接入点，以及集智慧性、个性化与高效于一体的全方位服务平台。平台主要包括智能门户系统、移动农业服务平台、农业信息全景展示系统及数字化审批模块。

(1)智能门户系统

作为XX市智慧农业项目体系的核心呈现窗口，智能门户秉承用户为中心的理念，致力于提供卓越服务。它集成了多功能于一体，包括展示、处理、交付及监管，打造了一个无缝衔接的一站式服务平台。通过汇集并整合各类应用系统的宝贵数据资源，智能门户将原先分散的异构服务信息按照用户友好的公共服务体系架构进行系统化梳理，重塑了扁平化的服务栏目布局。这个平台专为XX市各级农业机构、科研机构以及广大农民群体，提供了全面、智能化、个性化的高效公共服务环境。

(2)移动农业平台系统

移动农业平台系统构建了一款适用于智能手机和平板电脑等移动设备的客户端应用程序，通过集成移动互联网通信技术，将其转变为XX市智慧农业项目的移动承载工具。此举极大地提升了XX市智慧农业项目的灵活性和便利性，满足了农业相关用户的日常办公与事务处理需求，包括各级领导的业务操作、管理工作以及决策支持；同时，也充分满足了社会公众对于农业事务办理和信息获取的多元化需求。

(3)农业信息全局视图系统

系统通过大数据分析技术，构建了全面的农业信息全局视图，旨在实现对全省农业厅工作的全面监控与管理。此外，它能自动生成包括汇报、对外交流和成果展示在内的各类数据，并借助指挥中心大屏幕等设备的区域设计与展示特性，实现了全省电子农业数据的多维度、直观可视化呈现。

2.5.1.2业务应用系统

依托于科学与规范的各类高质量电子农业数据资源，我们致力于构建一个全方位的应用系统，以满足多元化的应用场景需求。该系统建立在坚实的数据资源基础上，其核心目标是推动农业、队伍管理和农业保障服务的发展。它设计为多层次、多形式的综合体系，旨在实现农业全链条的标准化、网络化和智能化管理，从而显著提升农业信息的采集、利用效率，增强综合决策能力和快速响应机制，促进农业工作的高效化进程。系统主要包括统一业务应用系统、综合事务管理系统以及农业信息共享管理系统等九个关键业务模块。

2.5.1.3应用支撑系统

作为关键的过渡与模块化支撑基础设施，应用支撑平台专为业务支持与协作功能而设计，它提供一系列组件服务。其核心目标是通过构建一个易于扩展的平台，有效地简化信息化系统的构建过程，提升系统的可靠性与效率。

针对办公业务资源网络的特性，即系统广泛部署且频繁进行内外交互，应用支撑平台旨在建立一个纵向连通各层级信息资源与上层应用的高效垂直通道，实现即时、共享且精确的信息流通。同时，通过横向整合各类业务组件，它能满足跨农业部门及行业领域的信息共享和协同工作需求，从而达成整体的资源共享、协同管理以及多元化服务目标。

为上层应用平台提供基于标准服务总线的粗粒度应用基础服务接口，该接口旨在向开发者隐藏底层信息的详细内容及计算模型，从而简化开发过程。同时，它还构建了跨部门、跨领域的应用流程管道，进行有效的管理和监控，从而促进各应用系统之间的无缝协同作业。

应用支撑平台的架构由三个核心组件构成：基础模块和统一身份认证模块。

2.5.1.4大数据分析平台

遵循'一体化规划、标准化建设、模块化架构'的原则，我们运用云计算与大数据等先进技术，构建智能高效的农业大数据平台。该平台致力于实现农业工作的集约化、现代化与稳定性。依托政务大数据的快速发展，我们广泛收集农业档案资料与海量历史文献信息，整合形成统一的农业数据中心。通过大数据分析技术，深度挖掘数据潜力，自动生成包括决策支持报告、业务文书、预警信息在内的各类数据产品，从而以信息化、智能化的方式显著提升农业工作效率和决策分析精准度。

构建标准化农业数据中心，首先对农业历史、采集和科研数据进行深度清洗与转化，并整合至集中存储系统。该中心依托多元数据库资源，衍生出一系列数据应用服务，包括核心数据提炼、指标库建设、专项数据分析、业务监管与人员管理系统。此外，还提供了强大的信息检索功能，旨在全方位服务于各级领导和机关人员，提升信息获取效率与服务质量。

2.5.1.5基础设施层

2.5.1.5.1 农业云平台

构建新一代云计算信息系统平台，我们首先通过部署虚拟化软件、服务器、存储设备及网络设备，内部实现基础设施的虚拟化转型，从而实现统一的虚拟化环境建设。

数据中心整合后的各类资源在逻辑层面表现为统一的整体，支持动态扩展与配置。各业务单位可根据需求灵活获取所需资源，进而高效运营信息系统。借助虚拟化技术，我们强化了数据中心的管理效能，提升了应用的兼容性和运行效率，简化了部署流程，优化了硬件资源使用，同时降低了能耗。

云计算的核心基石即为虚拟化。在数据中心环境中，通过实施诸如CPU虚拟化、内存虚拟化及设备I/O虚拟化等技术手段，实现了在单个物理服务器上运行多台独立的虚拟服务器（虚拟机）。这种技术将应用程序对于底层系统和硬件的依赖进行抽象，从而解除了应用与操作系统和硬件之间的紧密绑定关系。这样，底层硬件的差异性和兼容性对上层应用来说是透明的。各个虚拟机之间严格隔离，互不干扰，支持运行多种操作系统并提供多元化的应用服务。

2.5.1.5.2存储及备份系统

随着农业信息系统持续深化发展，其信息化水平不断提升，规模效应日益显现，农业领域的信息数据和各类业务应用系统被广泛采纳并倚重。

数据作为业务运作的基石与心脏，其在各级农业体系中发挥着至关重要的支撑作用。业务系统作为高效稳定服务的承载者，其稳定性对日常运营至关重要。任何数据的丢失或业务系统的中断，都将导致不可忽视的严重后果。因此，运用先进的技术保障重要数据的安全以及关键信息系统持续稳定的运行，对于农业领域而言，显得极为必要且紧迫。

数据存储的高安全性对于两套独立的网络数据至关重要。当前，国产CPU为核心的分布式集群存储技术已充分满足农业云的数据存储需求。我们推荐选用自主知识产权的国产CPU分布式集群存储方案，该方案从底层硬件到上层软件均实现了自主研发，从而实现对数据安全性的全面且根本的保障。

2.5.1.5.3三套基础网络

(1)互联网

致力于构建农业互联网访问平台，并通过该平台公开发布农业相关信息。我们已经成功部署了农业信息发布网站集群，其中市级农业部门及各区县的站点均已竣工并投入使用。

(2)办公业务资源网络

专为涉密业务打造的办公业务资源网络覆盖市县两级农业领域，主要用于处理涉及敏感信息的任务。该网络连接了全国各级农业局、省级农业厅以及农业部，构建了严谨的安全架构。内部办公网配置了包括边界防护、违规外联防范、安全准入控制以及入侵检测在内的多元安全防护体系，确保了市县二级农业的分层安全保障。

(3)内部办公网

本项目旨在构建覆盖省市县三级农业管理部门的新网络，以便部署农业信息业务。同时，我们将严格遵循国家信息安全等级保护标准，对机关内部办公网络实施有效的安全防护，以保障其稳定且安全的运行环境。

2.5.1.6二个保障体系

(1)安全保障管理体系的设计遵循《信息系统安全等级保护基本要求》的管理规定，涵盖安全管理机构设立、健全安全管理制度、人员安全管理措施、系统建设过程管控、运维阶段的安全保障以及完善的安全服务体系建设等六个关键环节。

安全管理体系依托于坚实的基础设施，遵循明确的安全策略，全方位提供涵盖物理安全、网络安全、系统防护、数据与应用平台保护的服务，涉及预防、监控、应急响应与灾后恢复等各环节。由此构建出一个全面、健全且高效的信息化安全保障体系，旨在提升XX市农业的整体安全级别，为其发展稳固筑起安全屏障。

(2)运维保障体系建设

构建一体化的信息资源整合体系，依托智能运维管理平台，遵循标准化规范体系，致力于实施直接管理与高效运作的IT服务管理体系。我们建立了一套统一且规范的事件响应监督机制，旨在实现协同运行、顺畅调度，通过主动预警、综合排査，以及对整体性能的量化评估和全局掌控，打造系统化、全方位的运行维护保障体系。

3本期项目设计方案

3.1应用支撑平台设计

3.1.1设计目标

作为关键的过渡与模块化支撑基础设施，应用支撑平台专为业务支持与协作功能而设计，它提供一系列组件服务。其核心目标是通过构建一个易于扩展的平台，有效地简化信息化系统的构建过程，提升系统的可靠性与效率。

针对农业信息系统广泛部署及频繁的内外交互特性，应用支撑平台旨在构建一个纵向连通各级别信息资源，并作为上层应用间高效、实时、共享且精准的信息传输桥梁。横向方面，通过整合各类业务组件，实现了跨农业部门和行业领域的信息共享与协同应用，从而实现资源共享、协同管理以及多元化的服务目标。

为上层应用平台提供基于标准服务总线的粗粒度应用基础服务接口，该接口旨在向开发者隐藏底层信息的详细内容及计算模型，从而简化开发过程。同时，它还构建了跨部门、跨领域的应用流程管道，进行有效的管理和监控，从而促进各应用系统之间的无缝协同作业。

3.1.2系统功能设计

应用支撑平台主要由两部分构建：基础架构组件和统一身份认证模块。基础架构组件涵盖了服务总线、消息队列、邮件与短信服务以及全文检索功能；而统一身份认证模块则包含了身份管理、身份验证、权限管理和安全审计等核心功能。

图5.2.2应用支撑平台功能架构

组件设计严格遵照业界通用的SOA架构模式。借助这一架构的实施策略，配合开放标准和模块化设计，得以高效发挥应用系统的平台支持功能，确保系统的灵活性和可扩展性。此外，它赋予智慧农业数据中心在应对业务动态时的快速响应能力，允许通过对现有应用程序和架构基石的投资，有效满足新兴业务需求，实现了资源的有效利用和价值最大化。

3.2大数据分析层规划设计

3.2.1大数据平台介绍

3.2.1.1平台功能框架

大数据平台应当构建为一个开放的整体，其软件系统和硬件设备需选用业界主流配置，严格遵照国家标准与行业规范，确保平台、设备以及管理系统具备随时无缝升级和迁移的能力。同时，该平台应恪守统一标准准则，充分考量与外部系统如4A及各类网络管理系统、业务系统的兼容对接。

本项目涵盖的数据挖掘支持、实时数据存储与访问设施，以及ETL计算平台的构建与运行服务。

3.2.1.2分布式存储功能

企业级大数据平台的软件集成解决方案，由分布式存储精心提供，专为满足用户需求而设计。针对异构数据处理业务中结构繁复且需求多变的特点，该方案不仅构建了一体化、稳定且高效的核心存储体系，还涵盖了先进的集群资源管理系统、高效进程调度策略、高速数据传输技术、全并行分布式关系数据库、并行图数据库以支持图计算，以及分布式键值对存储系统。此外，平台还配套了一系列针对用户业务的实用工具软件和库，旨在以极低的时间成本助力用户构建大型企业级大数据解决方案。

存储组件的结构图

以下是存储组件的结构示意图，其主要构成元素包括以下功能性组件：

1)高效分布式文件存储系统：一种以对象为基础的分布式集群解决方案

2)DFS:分布式文件系统。

3)分布式存储系统：HBase——键值对数据模型的基石

4)DSQL:分布式关系数据库。

5)GraphDB:并行图数据库。

6)DB:传统数据库。

依托自主可控的申威硬件基座，我们的集群存储系统采纳带外分布式设计，旨在分离元数据与数据，减少两者间的潜在性能冲突。借助对象存储策略，文件被切割并分布式地存储在多台存储服务器集群中，充分挖掘每台设备的硬件潜能。同时，该系统向客户端提供无缝访问，构建高效的数据传输管道，从而提升业务的读写速度和效率。

HDFS：Hadoop分布式文件系统的优势在于其高效的数据访问性能，专为处理海量数据集而优化。通过整合并提升数十乃至上千台服务器的本地文件系统处理能力，HDFS确保了对大型数据文件的并发访问得以实现。

3.2.1.3分布式计算功能

MapReduce：一种编程模型，专为简化并行计算而设计，其名称源于其基础操作——Map与Reduce。Map操作将单一任务拆分为多个子任务，而Reduce则负责整合这些子任务处理后的结果，从而得出最终的分析结论。

MapReduce在处理半结构化或非结构化数据的挖掘与分析任务中表现出色。

3.2.1.4 NoSQL能

HBase：一种高可用性、高效能、列式架构且具备