农业管理生产销售的数据采集和分析

农业管理生产销售的数据采集和分析摘要：随着信息技术的发展，大数据、物联网、GIS等技术在农业领域的应用也日益广泛，农业管理生产销售的数据采集和分析具有重要的意义和价值。本文首先介绍了农业大数据、物联网技术和GIS概念，然后详细阐述了农业大数据管理中心、农村物联网体系中的环境监测系统、视频监控系统、智能控制系统以及预警预报系统，最后讨论了农村综合服务监控平台中的农业管理生产销售数据可视化、GIS地图大数据和大数据分析模型。这些内容涵盖了农村信息化、智能化管理和可持续发展的关键技术和应用，为农业生产提供了重要的支持和指导，旨在实现对农业管理生产销售数据的全面采集、分析和监控，为农业决策提供科学支持。关键词：农业管理；生产；销售；数据采集；分析

Abstract:Withthedevelopmentofinformationtechnology,theapplicationofbigdata,InternetofThings,GISandothertechnologiesinthefieldofagricultureisbecomingincreasinglywidespread.Thecollectionandanalysisofdataonagriculturalmanagement,productionandsalesareofgreatsignificanceandvalue.Thisarticlefirstintroducestheconceptsofagriculturalbigdata,InternetofThingstechnology,andGIS.Then,itelaboratesindetailontheenvironmentalmonitoringsystem,videomonitoringsystem,intelligentcontrolsystem,andwarningandforecastingsystemintheagriculturalbigdatamanagementcenterandruralInternetofThingssystem.Finally,itdiscussesthevisualizationofagriculturalmanagementproductionandsalesdata,GISmapbigdata,andbigdataanalysismodelsintheruralcomprehensiveservicemonitoringplatform.Thesecontentscoverkeytechnologiesandapplicationsofruralinformatization,intelligentmanagement,andsustainabledevelopment,providingimportantsupportandguidanceforagriculturalproduction,aimingtoachievecomprehensivecollection,analysis,andmonitoringofagriculturalmanagementproductionandsalesdata,andprovidescientificsupportforagriculturaldecision-making.Keywords:Agriculturalmanagement;Production;Sales;Datacollection;analysis

目录1前言 前言随着科技的发展和农业现代化的推进，农业管理生产销售面临着越来越多的挑战和机遇。传统的农业管理模式已经无法满足信息化、智能化的需求，因此需要借助先进的技术手段来提升农业生产效率、优化资源利用和提高农产品的质量。通过构建基于农业大数据、物联网技术和GIS概念的农业管理生产销售平台，可以实现对农业生产全流程的实时监控、数据采集和深度分析，为农业决策提供科学依据。这不仅有助于提高农产品的产量和品质，还可以减少资源浪费和环境污染，推动农业向高效、可持续发展的方向迈进。同时，该研究也为农村信息化建设提供了重要的技术支持，促进了农村经济的发展和农民生活水平的提升。因此，研究具有重要的理论和实践意义[1]。2相关概念2.1农业大数据农业大数据是指通过采集、存储、处理和分析大规模的农业相关数据，从而获取对农业生产、管理和决策有价值的信息和洞见的过程。这些数据涵盖了从农田土壤和气候条件到作物生长情况、病虫害防治、农产品质量、市场需求等各个方面的信息。通过农业大数据技术，农业从业者可以更好地了解农业生产的现状和趋势，优化生产过程，提高农产品质量和产量，降低生产成本，促进农业的可持续发展[2]。图2-1农业大数据框架图农业大数据中心的主要功能是完成数据采集、共享和农村基础数据的汇聚，故该子平台包括数据采集系统、数据交换共享系统和农业农村信息资源数据库三部分内容[2]。整个农业大数据中心架构图如下图2-2所示：图2-2农业大数据中心架构图2.2物联网技术物联网技术是指利用各种传感器、设备和物体之间的互联互通，通过互联网进行数据交换和通信的技术。在农业领域，物联网技术可以实现农业设备、农田环境、农作物等各种物理对象的实时监测、数据采集和远程控制。例如，通过在农田中部署传感器监测土壤湿度、温度、光照等参数，农民可以实时了解农田状况，并根据数据调整灌溉、施肥等管理措施，提高农作物产量和质量。物联网技术的应用使农业生产过程更加智能化、精准化，有助于提升农业生产效率和可持续发展水平[3]。2.3GIS概念GIS是地理信息系统（GeographicInformationSystem）的缩写。它是一种用于采集、存储、处理、分析和展示地理空间数据的计算机软件系统。GIS可以将地理空间数据（如地图、卫星影像、地形数据等）与属性数据（如人口统计、土地利用、气候数据等）结合起来，通过地图等可视化方式呈现，以便用户对地理空间信息进行理解和分析[4]。GIS在农业领域的应用非常广泛，可以用于土地利用规划、农田资源管理、农作物分布分析、灾害风险评估等方面。例如，农业管理者可以利用GIS技术绘制土地利用图，分析土地适宜性和农作物种植分布，从而优化农业生产布局和资源配置。同时，GIS还可以结合其他数据源，如气象数据、土壤数据等，进行空间分析，帮助农民做出科学决策，提高农业生产效率和质量[5]。2.4核心技术介绍本平台的核心开发技术主要包括大数据分析和系统功能开发两方面。在大数据分析方面，采用了Scala和Spark技术，并通过IntelliJIDEA搭建开发环境，利用Maven或SBT管理项目依赖，以及引入Hadoop相关jar包，实现大数据功能的开发。而系统功能开发则主要基于Java技术，利用IntelliJIDEA软件完成平台框架搭建和代码编写、调试，同时选用ApacheTomcat作为应用服务器，确保系统性能稳定[6]。3基于大数据的农业管理生产销售研究3.1农业大数据管理中心图3-1基于大数据的农业管理生产销售中心3.1.1信息采集中心农业大数据中心扮演着业务承载的关键角色，汇集各类数据，包括业务应用数据和基础数据，并根据不同的计算需求进行分类处理。为了实现高效的数据采集和管理，信息采集中心建立了覆盖省、市、县、乡、村五级的数据采集制度，重点优化了涉农数据的采集、传输和共享流程，以确保数据上下协同、运转灵活。这个系统能够配置采集报表、范围和流程，为农业厅、机关、单位以及各市县用户提供信息采集和填报的应用服务。同时，通过整合全省范围内的农业和农村数据，包括历史积累数据和涉农共享数据，实现了对种植业、畜牧业、农业科技、农产品质量、农村经营管理、农民收入、市场价格、农业经济运行和农业主体等方面的原始数据的采集和整合[7]。图3-2采集平台界面3.1.2数据交换共享系统数据交换共享系统致力于整合农业各系统资源，消除数据隔阂和分散情况，实现农牧局内外以及上级单位涉农数据与农业大数据中心的统一对接、交换、聚合、清洗和转换。它通过定制交换任务，将分布在不同地理位置的数据信息传递至数据中心，以提升数据关联性和价值。系统还提供监控和跟踪功能，确保交换过程的顺利进行，包括监控交换内容和总量，以保障数据交换的成功率。其主要功能包括数据交换、传输、监控管理和共享服务[8]。3.1.3农业信息资源库系统农业农村信息资源库系统是一个集成农村信息的重要平台，旨在整合各种农业和农村相关数据资源，提供便捷的数据访问和利用渠道。该系统通过收集、整理、存储和管理各级农业部门、机构和企业产生的数据，包括土地利用、气象环境、农产品生产、市场需求、政策法规等多个方面的信息。同时，农业农村信息资源库系统还可以通过数据挖掘和分析技术，发掘数据背后的潜在价值，为政府决策、农业生产经营和农村发展提供科学依据。该系统的建立不仅有助于提升农业信息化水平，还能促进农业现代化进程，推动农村经济社会的可持续发展[9]。3.2农村物联网体系3.2.1环境监测系统环境监测系统是关键的农村技术系统，它由各种传感器和监测设备组成，用于实时监测和记录农村环境中的各种关键参数和指标。这些参数包括但不限于土壤湿度、温度、光照强度、空气质量、气温、湿度等等。通过密集布置在农田、温室、水源、畜牧场等地的传感器和监测设备，系统能够全面地感知并记录环境变化。环境监测系统的运作原理是通过传感器采集环境数据，并将这些数据传输到中央数据处理单元。在数据处理单元中，数据被分析、整理、存储，并通过网络传输到用户端，为用户提供实时、准确的环境信息。用户可以通过手机应用程序、网络界面等方式访问系统，并查看各种环境参数的实时数据、历史数据、以及相应的分析报告。这个系统的意义在于它为农民和农业专家提供了重要的决策支持。通过监测土壤湿度、温度等参数，农民可以了解农田的水分状况和温度变化，及时调整灌溉和施肥等管理措施，以保证作物生长的需要。对于农业专家来说，这个系统提供了丰富的环境数据，可以用于研究农业生产的规律和环境因素对作物产量和质量的影响，进而提出科学的建议和技术支持[10]。3.2.2视频监控系统视频监控系统是一种重要的安全监控技术，通过摄像头和相关设备实时监测和录制农村各个区域的视频画面，为农村社区提供安全保障和管理支持。这一系统由摄像头、视频录像设备、数据存储设备、网络传输设备以及监控中心等组成。摄像头被安装在农村的重要地点，如村口、农田、温室、仓库等，以全方位覆盖农村的各个角落[11]。视频监控系统的工作原理是通过摄像头实时捕捉和传输视频画面到监控中心，监控中心将视频信号转化为数字信号，并进行存储和分析。农村管理者可以通过监控中心的监控屏幕实时查看各个区域的视频画面，并对其进行录像和存储。同时，监控中心还可以通过网络远程访问，方便管理人员随时随地监控农村情况。视频监控系统还可以监测农田、温室等农业生产场所的情况，帮助农民及时发现并处理农业生产中的问题，保障农产品的质量和安全。3.2.3智能控制系统智能控制系统是一种集成了先进技术和智能算法的系统，旨在实现对农村生产和生活环境的智能化管理和控制。该系统由传感器、执行器、控制器、数据处理单元和用户界面等组成，通过实时监测、数据分析和自动控制，实现对农村各个领域的智能化管理。这一系统的工作原理是通过传感器实时采集农村各种参数和指标的数据，如温度、湿度、光照、水质、土壤肥力等，然后将这些数据传输到控制器和数据处理单元。在数据处理单元中，数据被分析、整理和存储，通过智能算法进行处理，生成相应的控制策略。控制器根据这些策略，控制执行器进行相应的操作，调节农村环境的参数，实现对农村生产和生活的智能化控制[12]。3.2.4预警预报系统预警预报系统是一种基于先进技术和数据分析的系统，旨在及时监测、预警和预报各种自然灾害和突发事件，为农村社区提供重要的安全保障和应急管理支持。该系统由多种传感器、监测设备、数据处理单元和预警平台等组成，通过实时数据监测、分析和信息发布，为农村社区提供准确、可靠的预警信息，帮助其有效应对灾害风险和突发事件。预警预报系统的工作原理是通过传感器和监测设备实时采集各种环境参数和气象数据，如气温、湿度、风速、降雨量等，然后将这些数据传输到数据处理单元进行实时分析和处理。在数据处理单元中，数据与历史数据和模型相结合，通过数据挖掘和机器学习算法进行分析，以识别潜在的灾害风险和突发事件，并生成相应的预警信息。这些预警信息包括但不限于暴雨预警、洪水预警、干旱预警、台风预警等，以及相关的应急处置建议[13]。3.3农村综合服务监控平台图3-3农村综合服务监控平台3.3.1农业管理生产销售数据可视化农村综合服务监控平台是一个以大数据分析为核心的应用平台。其主要功能包括内容汇聚与集成、专题决策、分析模型、GIS农业地理信息服务页面、关键指标罗列、数据详情查看和关键指标综合查询等。该平台通过汇聚农业农村基础数据，进行抽取、提炼和分析挖掘，利用折线图、散点图、热力图等多种形式展示土地利用、土壤资源、耕地资源、农产品质量安全等数据领域的情况，以及突出农业重点工作成效[14]。图3-4农村综合服务监控平台可视化界面用户可以通过PC端浏览器进行统一展示、分项查看、全局查询，实现农业资源数量、质量和区域分布的动态展示和监测。此外，该系统还支持通过拖拽或点击方式进行数据加载和任意组合查询，并以报表和多种图表形式导出查询结果。3.3.2GIS地图大数据GIS地图大数据是将农业信息数据与地理信息系统地图有机结合的新型技术。它利用现代信息技术，如GIS、传感器和大数据，将农业信息资源与行政区划、卫星图像、土地利用、土壤资源、耕地资源等数据进行整合和分类。通过独立提取、分析和挖掘数据，地图大数据实现了地理信息系统数据的查询、钻取、专题地图显示、空间分布显示和趋势分析等功能。这使得管理部门能够更好地利用农业资源，并通过政策和管理措施实现对农业条件的优化和升级。同时，地图大数据还实现了全省放心农产品基地和三品一标认证的地图展示，为农业综合信息服务提供了更强的支持。3.3.3大数据分析模型农产品价格预警大数据模型是一种基于大数据技术的预警系统，旨在监测、分析和预测农产品价格的波动情况，以帮助农民、政府和企业做出更加明智的决策，应对市场变化，促进农业生产和经济发展。在这个模型中，大数据被广泛应用于价格数据的收集、处理、分析和预测，以及预警信息的生成和传递。模型的数据来源涵盖了多个方面，它利用历史价格数据、市场需求数据、生产情况数据、气象环境数据等多种数据源，以全面、多角度地了解农产品市场的动态。这些数据可以通过各种渠道获取，如农业部门、市场监测机构、气象局、农民合作社等。模型通过大数据技术实现了数据的收集、清洗和处理。大数据技术能够处理海量、多样化的数据，有效地清洗和处理数据中的噪音和异常值，保证数据的质量和可靠性。同时，大数据技术还能够实现数据的实时更新和存储，确保模型分析的及时性和准确性。在数据分析方面，该模型采用了各种数据挖掘和机器学习算法。通过对历史价格数据的趋势分析、时间序列分析、关联规则挖掘等方法，模型可以发现价格波动的规律和趋势。同时，通过机器学习算法如神经网络、支持向量机、随机森林等，模型可以建立预测模型，预测未来农产品价格的走势。在预警信息生成和传递方面，该模型采用了多种方式。一方面，模型可以根据价格波动的严重程度和影响范围，生成不同级别的预警信息，如黄色预警、橙色预警、红色预警等。另一方面，模型可以将预警信息通过多种渠道传递给相关利益方，如政府部门、农民合作社、市场监测机构等，以便他们及时采取相应的措施应对市场变化。农产品价格预警大数据模型通过大数据技术的应用，实现了对农产品价格的全面监测、分析和预测，为农民、政府和企业提供了及时、准确的决策支持，有助于促进农业生产的稳定和经济的发展。4结论本研究基于大数据技术，探讨了其在农业管理生产销售方面的应用。首先介绍了农业大数据、物联网技术和GIS概念，以及相关的核心技术。接着详细阐述了农业大数据管理中心，包括信息采集中心、数据交换共享系统和农业信息资源库系统，以实现农业数据的全面管理和共享。随后，讨论了农村物联网体系中的环境监测系统、视频监控系统、智能控制系统和预警预报系统，旨在提高农村生产环境的监测、控制和安全防范能力。最后，探讨了农村综合服务监控平台中的农业管理生产销售数据可视化、GIS地图大数据和大数据分析模型，为农业决策提供了数据支持和可视化分析工具。整体而言，本研究涵盖了农村信息化、智能化管理和可持续发展的关键内容，为提升农业生产效率和质量提供了重要的理论和实践指导。

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