《农业物联网应用技术》课件-4.3 大数据

农业物联网应用技术任务三大数据PART01知识目标1.掌握大数据的含义。2.了解大数据的处理方法。技能目标1.能够列举大数据的应用场景。2.能够用大数据服务家乡农业。素质目标提升学生技术自信。任务描述当大家还没搞清楚PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代来了。大数据时代的到来，在众多领域掀起了变革巨浪。我们需要从本任务中认识到大数据在数据挖掘中起到的重要作用。案例导入

案例一解读美剧《纸牌屋》背后的大数据力量《纸牌屋》(HouseofCards)是一部以政治为题材的美国电视连续剧，改编自Micheal

Dobbs的同名小说。第一季于2013年2月1日在流媒体服务商Netflix首播。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季度财报公布后股价狂飙26%,达到每股217美元，较以往8月的低谷价格累计涨幅超3倍。这一切都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B,即由用户需求决定生产。案例导入案例二中国移动的数据化运营通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。客户流失预警：一位客户使用最新款的手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析，这可能是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差。该手机生产商正在面临流失这位客户的风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘出更多的价值。数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场中前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。大数据是指无法、在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集。研究机构Garter将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究院给出的大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析等各方面超出传统数据库软件应用范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。所以，我们可以简单归纳为大数据(bigdata)是一种规模非常大，无法用常规软件工具去提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量复杂的数据集合。一、大数据的概念大数据的起源可以追溯到20世纪50年代和60年代，当时的美国政府和企业开始使用电子计算机处理数据。但当时的计算机还比较原始，数据的规模和处理能力都非常有限。直到20世纪80年代和90年代，随着计算机技术的不断发展，数据的规模和处理能力才得到了显著的提高。1980年，美国著名未来学家阿尔文·托夫勒(AlvinToffler)在所著的《第三次浪潮》一书中将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。(一)大数据的起源二、大数据的发展二、大数据的发展21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。早在2013年，全球每秒钟发送290万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息地读5.5年；每天会有2.88万小时的视频上传到YouTube,足够一个人昼夜不息地观看3.3年；推特上每天发布5000万条消息，假设10秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息地浏览16年；亚马逊上每天将产生630万笔订单；每个月网民在Facebook上要花费7000分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB;Google上每天需要处理24PB的数据……而现在，这些数据量级已经翻了数十倍，甚至数百倍。(二)大数据的发展二、大数据的发展大数据是众多数据的集合，通常具备以下五个特征：大量(volume)、高速(velocity)、多样性(variety)、低价值密度(value)、真实性(veracity)。1.大量(volume)大数据的特点是数据量庞大。随着互联网、物联网、移动互联等技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈爆炸式增长，需要分析处理的数据达到PB、EB,甚至ZB级别(1TB=1024GB,1PB=1024TB,1EB=1024PB,1ZB=1024EB)。三、大数据的特征1.大量(volume)目前，从大数据数据源的角度来看，主要集中在互联网、物联网、传统信息系统三个方面。大数据所包含的信息量非常庞大，往往需要使用特殊的工具才能够进行处理和分析。其中非结构化数据的超大规模和增长占总数据量的80%～90%,比结构化数据增长快10~50倍，是传统数据仓库的10～50倍。三、大数据的特征2.高速(velocity)即数据增长速度快，处理速度快。大数据的作用是为用户提供更好的体验，比如在智能设备上使用大数据来记录运动轨迹。每一天，各行业的数据爆炸性呈指数增长。在许多场景下数据都具有时效性，企业或系统需要更快的处理和分析速度来满足用户的需求。三、大数据的特征3.多样性(variety)大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的，以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本、图像、视频、HTML页面等。大数据具有多样性，不同的数据源产生海量的非结构化数据。与过去容易存储的、以文本为主的结构化数据相比，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据处理能力的要求也越来越高。三、大数据的特征4.低价值密度(value)即数据量巨大但有价值的数据很少，大多数数据可能是错误的、不完整的，无法利用。随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，但价值密度较低。大数据时代需要解决如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值的问题。通过对大数据的处理和分析，可以发现其中的规律和趋势，为企业决策提供有力的支持。5.真实性(veracity)即数据的准确度和可信赖度。数据的质量对于大数据的可靠性至关重要，只有数据完整、一致和精确，才能保证收集、记录、报告和保存数据和信息时的准确性和完整性。在大数据时代，很难区分真假数据，因此需要重点解决这个问题。三、大数据的特征大数据处理流程数据采集。数据抽取工具负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集合中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取。关系数据库、NoSQL、SQL等。基础架构。云存储、分布式文件存储等。数据处理。处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又称作自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析。假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、方差分析等。数据挖掘。分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。模型预测。预测模型、机器学习、建模仿真等。结果呈现。云计算、标签云、关系图等。三、大数据的特征(一)产生背景比如著名的“啤酒尿布”案例；美国某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班来买尿不湿的男顾客大都购买了啤酒，于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品放在婴儿尿不湿的附近，并在二者之间放一些下酒的食品和男士日常用品，这样，上述几种商品的销量都增加了。四、数据挖掘数据电子商务网站的日志银行帐务数据顾客购物的数据

为什么要进行数据挖掘?商业观点为什么要进行数据挖掘?科学观点医学、科学、工程技术界正快速积累大量数据(GB/hour)地表、海洋和大气的全球观测数据基因组数据同时带来了一些问题：信息冗余，信息真假难辨，信息安全性难以保证，信息难以统一处理，数据过剩等。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。如：夜间湿度高番茄会不会生病？番茄什么温度产量最高？未来番茄会不会爆发病虫害？它不能预测未来，挖不出背后的规律。所以就诞生了数据挖掘：从海量数据里，挖出人看不到的规律。四、数据挖掘为什么要进行数据挖掘?科学观点数据挖掘技术可以帮助处理这些数据干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系？海洋表面温度对地表降水量和温度影响？蛋白质结构预测、多序列比对、生物化学通路建模、种系发生学(二)数据挖掘的定义数据挖掘(datamining,DM)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在有用信息和知识的过程。它是数据库技术、统计学、可视化、高性能计算、人工智能和机器学习等多个学科交叉的产物。四、数据挖掘(三)数据挖掘的常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类分析、关联规则、特征分析、偏差分析、Web挖掘等。1.分类是找出数据库中一组数据的共同特点并按照分类模型将其划分为不同类别，即通过分类模型将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。客户分等级：高价值/中等/低价值；银行判断：会不会违约、会不会欺诈；汽车零售商按喜好分类客户，精准发广告。四、数据挖掘(三)数据挖掘的常用方法2.回归分析是一个统计预测模型，反映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，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。根据过去的数据，预测未来的值。下个月销售额会是多少？客户下个月会不会流失？产品生命周期还有多久？四、数据挖掘(三)数据挖掘的常用方法3.聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等方面。四、数据挖掘客户细分：哪些人买东西习惯一样市场细分：把市场自动分成几块(三)数据挖掘的常用方法4.关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库中的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。四、数据挖掘最经典例子：啤酒→尿布哪些商品经常一起买哪些行为经常一起发生(三)数据挖掘的常用方法5.特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。四、数据挖掘客户为什么流失？提取关键原因哪些因素最影响结果？(三)数据挖掘的常用方法6.偏差分析包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。四、数据挖掘诈骗交易、网络入侵设备故障、风险预警(三)数据挖掘的常用方法7.Web挖掘随着互联网的迅速发展及Web的全球普及，Web上的信息无比丰富。Web挖掘建立在对大量网络数据进行分析的基础上，采用相应的数据挖掘算法，在具体的应用模型上进行数据的提取、筛选、转化、分析等。如集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，以便识别、分析、评价和管理危机。四、数据挖掘分析用户浏览行为抓取行业信息、竞品动态(一)定义运用大数据理念、技术和方法，解决农业和涉农领域数据的采集、存储、计算与应用过程中出现的一系列问题，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，且难以应用通常方法处理和分析的数据集合。五、农业大数据(二)特征农业大数据满足大数据的五个特征，即大量、高速、多样性、低价值密度、真实性。(1)从领域来看，以农业领域为核心，逐渐拓展到饲料生产、化肥生产、农机生产、屠宰业、肉类加工业等方面。(2)从地域来看，以国内区域数据为核心，以国际农业数据为参考，涵盖省、市、县各级数据。(3)从专业性来看，应构建农业专业领域数据资源库，针对各种畜禽分类进行专业监测。五、农业大数据(三)类型根据农业的产业链条划分，农业大数据可分为农业自然资源与环境数据、农业生产数据、农业市场数据和农业管理数据。(1)农业自然资源与环境数据，包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和病虫害数据。(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谱系信息、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，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。五、农业大数据(四)应用(1)生产过程管理：设施农业、精准农业中提高监测、决策、管理和调控水平。(2)农业资源管理：土地、水、农业生物资源等生产资料，可进一步实现资源合理配置，优化开发，实现节能、高效、可持续发展。(3)农业生态环境管理：可全面有效地对土壤、大气、水、气象、自然灾害等生态环境进行监测和管理。(4)农产品和食品安全管理：对产前、产中、产后及物流、供应链与溯源信息等实现大数据管理。(5)农业装备与设施监控：实现农业装备的远程诊断、调度及工况监控等。(6)农业物联网应用：不仅可以通过建立的综合性数据服务平台调控农业生产，还可以记录、分析农产品种养过程，以及流通、管理过程中的动态形势；通过对记录下来的数据进行整合分析，制订一系列调控和管理措施，增强决策判断力，使农业高效、有序发展。五、农业大数据

农业大数据振兴乡村

5Gⁿ+智慧农业让未来生长1建设背景及需求分析乡村振兴战略2乡村振兴顶层设计整体蓝图3三农大数据建设方案农业大数据顶层设计目录国家大数据战略农业物联网平台农产品质量追溯平台电子商务平台休闲农业平台智慧农业体验厅综合门户信息发布平台品牌宣传推广三资信息平台智慧党建服务平台1建设背景及需求分析乡村振兴战略国家大数据战略行业背景—政策解读中央送出一份“惠农超级大礼包”，释放重磅信号，中央一号文件发布，文件对实施乡村振兴战略进行了全面部署，是谋划新时代乡村振兴的重要顶层设计。今年一号文件明确了实施乡村振兴战略“三步走”的时间表，提出让农业成为有奔头的产业，让农民成为有吸引力的职业，让农村成为安居乐业的美丽家园“三大支撑”构建专业乡村振兴服务平台乡村振兴规划事业部+乡村振兴研究智库+乡村振兴产业资源库“六脉神剑”提供乡村振兴全程服务体系振兴策划、规划设计、投资融资、产业导入、建设施工、运营管理乡村振兴战略方案国家大数据战略核心内容加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。加快建设数字中国把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。助力产业转型升级

全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。依托政府数据统一共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。制定政府数据共享开放目录，依法推进数据资源向社会开放。统筹布局建设国家大数据平台、数据中心等基础设施。研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法。

深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链。加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术攻关。促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。

2乡村振兴顶层设计蓝图设计实施乡村振兴战略的主要内容围绕“3个是、6个必须、1个坚持和完善”

，充分结合地理信息、大数据、物联网、互联网等支撑技术，以实际应用和项目，达成并完善乡村振兴战略评价指标，重点打造绿色、生态、有机农业，以集体经济为主要方式，充分发挥新型农业经营主体的牵头作用，带动、助推“一县一业”的发展，助力精准扶贫、精准脱贫。乡村振兴指标体系整体蓝图大数据服务平台生态种养户企业经销商社会资源（金融、保险、信用）全产业链生态应用层在线交易平台订单确认下订单远程可视化选购订单过程追踪结算基础层云存储云网络云计算云安全软件中间件7X24+++=开放–接入后台管理系统代养智能过磅入场编号检验检疫交易平台综合展示系统交易量实时订单交易现场经销售分布图舆情监控企业/产品展示企业/基地现场……追溯管理系统加工过程追溯健康追溯生长过程追溯流通过程追溯物联控制系统位置服务环境监测视频监控气象监测质量追溯平台溯源查询系统支持交易平台查询二维码扫描原料追溯追溯码查询异常报警远程监管动产管理定位追踪动产监管服务平台电子围栏动产评估智能报表动态推送企业供应链平台（企业自建）库存管理成本核算供应商管理产供销协同…集中采购交易分析价格分析质量影响因素分析市场销售预测等级评定大数据服务图像采集数据采集–智能控制–档案溯源查询环境气象追溯土地区域追溯数据治理数据质量数据调度数据共享大数据管理各种专题服务物联设备视频监控温湿度光照土壤气体……

应用服务器数据库数据集成数据仓库挖掘平台分析工具元数据管理……与国家级平台对接公有云、私有云、混合云3农业大数据建设方案农业大数据—顶层设计服务对象农户合作社企业其他政府部门科研机构益农信息社大数据分析运营辅助决策农资数据农产数据农商数据服务数据“三位一体”信息服务体系建设公益化信息服务体系社会化创业体系多元化信息服务体系创新运营机制创新投入机制创新可持续发展机制特色创新服务运营机制建设互联网+智慧农业大数据智慧农业服务云门户5类服务应用农业生产经营1.农技推广2.农资销售3.农副产品供应……网络化服务1.信息进村入户——益农服务……精准化生产1.农业物联网2.病虫害诊断3.农事记录4.农机调度……农副产品溯源1.农产品质量安全追溯系统……跨界农业服务1.农村金融2.乡村旅游……综合管理系统运营服务支撑系统办公OA电子档案在线培训……动态分析预测预警决策支持生产监控农业大数据平台领导驾驶舱企业应用系统可视化调度溯源综合办公物联网/智慧农机全媒体服务标准应用农技宝企业自有应用面向决策指挥，全面可视化、快速响应、数字化调度的全方位决策支持领导驾驶舱农业大数据—顶层设计展示农业大数据—农业物联网平台建设目标利用物联网技术，实现农业生产环境实时监测及远程智能生产控制，提高生产效率、降低劳动力成本。可利用云计算、大数据技术，对农田监测数据、生产数据、企业数据、环境变化数据等进行存储、管理分析，为后续的农业管理及灾害决策分析提供有效支撑；通过智慧农业体验中心及基地示范点的建设，有效的展示城市农业科技化的成果，打造城市科技农业强市的形象建设内容平台建设建设物联网平台，将区域内所有农业物联网建设点的地理信息、企业信息、环境变化信息、生产管理信息进行远程管理和维护基地建设建设物联网示范点，通过物联网应用示范带动农业科技支撑生产的效果展现，带动科技支持农业生产的整体发展农业物联网的整体应用，将通过设智慧农业体验中心，对建设的成果进行充分的展示平台建设内容建设农业物联网数据中心和服务平台，构建远程服务、监管、调度、智慧决策的农业现代化管理平台，对虫害、病害、苗情提供统一数据统计决策分析平台实现各农业企业物联网应用统一接入和管理，实现农田信息的自动采集和自动化灌溉，实时监测区域内的农业环境；建设统一的专家服务平台，利用视频、图片、智能终端等技术手段为区域内的农业企业提供统一的农技及病虫害防治服务农业大数据—农业物联网平台农业大数据—农业物联网平台视频监控实时数据设备警报数据图表农业物联网平台手机端农业物联网平台PC端基地建设内容1、建设设施农业示范基地，采用物联网技术，实现无土栽培、智能喷滴灌、净水处理等高科技应用，建成高度智能化的植物工厂，成为城市高科技农业的宣传、展示、教育基地2、建设农业物联网示范基地，覆盖种植、畜牧、水产、大田监测四个领域，建设环境监测、智能灌溉、视频监控、小型气象站，并接入指挥调度中心进行统一管理及展示农业大数据—农业物联网平台

智能水肥一体机，是基于智慧云管理,集高效灌溉、精准施肥、智能管理、科学建模于一身的智能化灌溉设备,具有国内外独创性和先进性。用先进的科学技术手段对土壤墒情和水情进行监测。

可根据植物生长需求，实现远程专家测土配方,优化

灌溉施肥方案，精准灌溉、施肥。根据采集的数据，计算机处理灌溉方案，实现智能化灌溉作业。远程实时监测和统计当日用水量、用肥量。

支持云端存储建立植物数据模型。

生长期

利用实时监测作物生长的环境数据和病虫害情况，同农作物专家经验相结合，配合调理作物生长环境，

改善作物营养状态，并及时发现病虫害爆发时期，维持农作物最佳生长条件。土壤温湿度土壤肥力光照灌溉用水量水肥配比智能水肥一体机种植期利用物联网的技术手段实时在线采集土壤墒情、土壤养分及气象信息，通过智能水肥一体机进行高效的管理，从而应对环境的变化。智慧农业云平台通过智能数字传感器采集的环境数据，通过计算机控制云智能水肥一体灌溉系统改变生产对象生长的外部环境。为生产对象提供生长发育的最佳条件，实现高产、高效的智慧农业。农业大数据—农业物联网平台基地建设内容用地类型分布作物长势监测作物产量监测旱情监测病虫害监测利用遥感技术进行作物长势监测，通过作物的反射光谱特征定量分析作物的长势，结合作物估产模型针对单一作物进行遥感估产，再根据作物的种植面积，最后估算总产量。通过高光谱卫星影像计算的作物病虫害遥感监测指数与地面实测病虫害受灾程度建立回归统计模型，获得区域尺度反演的农作物病虫害受灾程度，并监测农作物病虫害发生面积，实现农作物病虫害的区域尺度的空间制图和发生程度分级。卫星遥感可以达到0.5m的观测精度，能清楚地看到农田田埂，并精确识别每一个地块。可在卫星图上查看每一个地块的遥感识别结果，实现土地资源的数字化。可统计不同用地类型的面积、地块数；不同作物的种植面积、地块数，为农业战略决策的制定提供技术指导。可知晓每一个地块当前种植的作物种类、作物长势情况、预计采收时间、预计产量。结合多数据源(卫星遥感、物联网系统、真实的生产过程ERP数据)，数据之间相互校准和补充，实现地块的种养品种、农资使用记录、经营主体、地块基础信息的全方位数字化。监测统计基地建设内容农业大数据—农业物联网平台基地建设内容1、建设农业基地四情监测体系：对农业生产过程中的重要影响因子（虫情、病情、墒情、灾情、苗情）进行实时监测，智能分析处理数据，为植保工作提供可持续的支撑能力。土壤类水质类气象类气体类4大类共42种农业大数据—农业物联网平台农业大数据—农业物联网平台基地建设内容农业大数据—农产品质量追溯平台订单农业指导生产生产管理系统流通监管系统追溯反馈系统监管溯源系统产前投入品管理总量稽核使用情况监督检查农资品类数据用量统计数据……产后经营数据市场信息……分批次编码采收物流销售入市退市消费者关键节点数据（收发货、耗损、批次、价格、分销商……）查询反馈信息产中农产品生产记录生产环境监控墒情监测生产环境数据生态参数……新疆农产品质量安全追溯平台统一数据标准与应用规范地区农产品质量安全管理平台农产品质量安全管理系统农产品合格证管理系统农产品合格证管理系统农产品检测监管系统农业综合执法管理系统（执法app）国家农产品质量安全追溯平台中国农药数字监督管理平台其他国家级平台数据上传数据上传农业大数据—农产品质量追溯平台功能农业大数据—农产品质量追溯平台功能系统功能生产管理加工流程跟踪销售环节跟踪溯源查询运输流程跟踪果蔬类畜禽肉类农副产品类加工类食品干货类产地、生产管理人、使用药物情况、生产周期、疫病情况、施肥情况、饲料情况等等运输源地、运输目标地、运输时间、运输责任人、运输路线、食品运输信息等等操作人、加工检测信息、加工使用配料、加工环境信息、生产日期、分装等等销售时间、是否过期、销售环节库存信息、销售环节责任人等等生产环境信息、加工流程信息、运输信息、销售信息、库存信息、销售信息等手机查询IPAD查询PC端查询Web方式任意地点登录查询支持手机端信息查询全程溯源托盘安装电子标签农产品入库自动扫描手持读写器对设备进行查找出库自动扫描全程监控预警管理数据管理中心农产品最优化堆放控制仓储管理物流管理农业大数据—农产品质量追溯平台分项功能—合格证管理按照一批一码的原则打印合格证合格证打印查看合格证使用情况新批次打印在打印记录中，找到新批次打印按钮，录入安全保障方式、上传承诺文件、重量、生产批次号、开具日期。帮助生产经营主体建立农产品品牌，提升生产主体质量安全意识执法任务分为日常巡查、监督抽查，处理的结果在执法处置模块中展示，并归档统计，用于数据展示。登陆、发布任务1、接收任务7、采集执法处理信息3A、采集执法信息2、开展执法、抽样工作6、开展执法处理4、委托开展检测5、提交检测报告8、打印样单3B、填写抽样信息农业大数据—农产品质量追溯平台分项功能—执法监管农资销售一体机（农资大掌柜）农资综合执法终端农资经销商管理系统农资监管平台实现农资闭环监管农业大数据—农产品质量追溯平台分项功能—农资监管检测任务执行下载导入表检测数据修改检测任务执行：检测机构查看任务情况，可以将未执行的任务导出成excel表格，见表3下载导入表：当检测中心没有使用LIMS系统时，需要用到该功能。检测人员可以在excel表格中填写白色可编辑区域的信息，可以复制黏贴，实现快速录入。检测数据修改：数据修改需要被限制，因此，每次修改，都能在图中“修改记录”中看到修改时间及修改人，修改ip将被留存在后台，以备后续追责。132农业大数据—农产品质量追溯平台分项功能—检验检测管理农业大数据—电子商务平台增产不增收发展必靠电商个体农产电商普遍亏损众推电商，但结果不美原因分析：没有建立完善的、整合上下游资源的电商体系并形成规模；没有建立完善的品牌意识和品牌推广战略与策略；没有足够的农业电商运维、推广、宣传策划经验与能力模式创新：建设新电商体系——带动农村电商、整合零散农户、创建区域品牌；建设区域电商平台——为新体系提供技术支撑、数据支撑、服务支撑引入咨询服务团队——解决知识面窄、运营难等问题最终目标：，以“农特优选”为核心，打造城市农业名片农产品电子商务平台建设分为系统建设、体系建设及专业咨询三部分系统建设技术支撑1、区域电商平台建设2、生产计划管理系统建设3、区域电商与主流电商对接运维创新体系建设1、政府配套、政策扶持2、运营商建设3、上游产品资源整合4、下游销售渠道拓展专业咨询团队农业大数据—电子商务平台专业咨询团队电子商务平台建设体系建设

下游产品资源整合模式：一村一品农业大数据—电子商务平台农业大数据—电子商务平台—B2B5万+城市终端用户（餐厅、饭店、美食店等，其中上海3.75万家）5000+社区零售店3000+分销商，代理商，批发商和区域贸易商终端用户：自2015年实施合伙人模式以来，合伙人布局至上海、浙江、江苏、福建等长三角沿海省市。B2B合伙人：

电子商务体系建设实现农产品及农副产品可溯源电商交易，及时掌控农产品的行情信息，做好市场信息服务，塑造喀什品牌，展示喀什农业文化。自2015年6月，91农业开始拓展业务以来，主要以服务上海B端用户为主，已覆盖上海所有区域（除崇明外）农业大数据—电子商务平台—B2B自主标准化产品品牌（近村或OEM）社会化品牌供应商（近村品牌授权）询价议价平台撮合交易商品运营平台供应链金融服务合伙人（城市/县域）农业批发版运营平台渠道商（批发商）KA（集团连锁餐饮、连锁商超、B2B、B2C、卖场）代采服务供应链服务品控服务仓储服务配送服务金融服务追溯服务检测服务认证服务报关、清关服务代收货款服务运营管理+工具农业（家庭版）农业（餐饮版）SAAS-IPOS（连锁版）“溯源农业”品牌系列产品生产加工卖方（生产端(B)）买方（流通端(B)）消费端(B/C)农业（经销版）钱到到“菜么么”接口开发平台农业大数据—电子商务平台—B2C电子商务平台建设系统建设

区域电商平台建设打造网上批发市场和专卖店，为大宗交易提供网络平台支撑。与质量安全追溯网对接实现可追溯的品牌电子商务。通过区域平台统一管理所有平台电商运营数据打造全流程可追溯的农产品电子商务和安全可靠的品牌农产品。实现对外交易总体平台电子商务平台建设系统建设

区域电商和主流电商的对接通过后台对接服务和接口，将区域电商系统平台的业务和主流电商平台进行同步，实现一方运营，数据同步和共享，降低运营难度，提高效率服务接口农业大数据—电子商务平台—B2C区域电商规划电商平台搭建区域品牌打造区域品牌传播区域涉农培训农业大数据—电子商务平台—B2C农业大数据—休闲农业平台农家乐手工艺品乡村旅游蔬果采摘民宿农产品土特产

通过“益村益品”“益村优品”“一县一品”“串客农庄”搭建农产品上行平台，为当地农特产品提供集中展示窗口，将农村资源与城市需求相匹配，以信息化推进小农户与现代农业发展有机衔接，为小规模农户提供接入互联网的基础，实现了同一地域、同一品种的优势特色农产品在网上聚集，倒逼小农生产标准化、产品特色化、营销品牌化。

农业大数据—休闲农业平台庭院种植类利用闲于房屋、庭院温室、空闲庭院土地等资源，通过立体生产组合，合理的农业生物群落，最大限度利用有限资源，进行果树、花卉、食用菌、芽苗菜等高附加值庭院种植。发展类型包括：屋顶种植、阳台农业、地窖农业等。庭院养殖类利用庭院棚室发展家畜、家禽，包括肉用、毛用、皮用、药用等特种经济动物以及特种昆虫。南方水资源丰富基地，发展水产类养殖。储藏加工类目前，农副产品加工业发展，利用原料优势，实现就地加工转化增值，形成“一村一品”、“一乡一品”的地方性产业。此类项目可以实现“庭院加工+农田生产”组合型发展。

休闲服务类对于一些具有特殊区位优势的庭院，开展“一、三产业融合发展”的旅游服务业，利用高水准的庭院种养立体生产系统，发展休闲庭院、观光庭院、休闲农庄等。

农业大数据—休闲农业平台个人消费者1.为消费者提供天然有机的绿色食材；2.解决食材过剩浪费问题，增加收益大学生合作社托管农户供给。。。。菜篮子互联网批发商城监管餐厅菜市场。。。。农业大数据—休闲农业平台1.为消费者提供民宿体验服务2.解决庭院闲置问题，增加收益3.同时为消费者提供蔬菜加工等农家乐增值服务庭院民宿民宿预订系统客户/消费者农业大数据—综合门户信息发布平台农业科教农技推广业务申报招商引资企业／机构入驻审批业务申报企业／机构补贴申报土地资源申报生产信息登记科研项目申报6.农业大数据—三资信息平台土地流转村务公开民情工作室补贴查询议事管理最美乡村村民议事

实行村务与村级财务网上公开，加强对村镇集体资产的管理；丰富村民参与民主管理、民主决策的载体与形式，借助互联网拓展村镇招商引资渠道，盘活村镇集体资产,推动农村经济发展,创新农村治理模式与服务模式。

农业大数据—智慧党建平台服务党员服务群众党务活动平台：开设“支部群、群动态、党务公开”等模块，做到“支部建在网上，党员连在线上”。便民服务平台：首创镇村政务服务系统，打通最后一公里，实现农民办事不出村。基层治理平台：建立“四位一体”农村治理机制，开展线上线下议事监督活动，组织动员专业合作社、协会、社会团体参与村级治理，形成多元协同的治理格局。创业致富平台：成立“益农服务社”，盘活农村资产，推进农产品上行，发展集体经济。服务社会服务经济农业大数据—智慧党建平台在线学习提建议组织关系转接党务公开任务/积分群动态支部群

大力实施互联网+“党建”，统一开发党员服务系统，通过支部建在网上、党员连在线上，拓展了支部组织生活的时空，创新了党员教育管理的途径和方式，提升了基层党组织的活跃度和凝聚力。设置支部群、群动态、提建议、在线学习、通知公告、党务公开、党员考核与任务积分等。农业大数据—品牌宣传推广优质品牌宣传推广产品包装优质农产品门户网站电商平台传统媒体新媒体体验厅优质蓄产品其他产品精准营销农业大数据—品牌宣传推广精准营销品牌推广18岁以下、19-24岁、25-34岁、35-49岁、50岁以上旅游出行、儿童亲子、实用工具、网购比价、学习教育、……手机品牌：苹果、Vivo、华为……运营商：移动、联通、电信电商、房产、婚恋、教育、金融、军事、旅游出行、时尚、音乐、生活、文学……母婴、服饰鞋包、奢侈品、食品饮品、房地产、教育、金融、旅游、个护……北京市、河北省……位置信息位于望京周边2km、国贸周边3km……年龄信息关注媒体使用APP终端设备消费倾向地域维度标签维度农业大数据—数据整合整合目的现有问题整合效果整合方式数据孤岛数据质量参差不齐信息缺失字段不统一数据不一致缺乏实时数据建立标准数据体系为大数据模型提供数据源数据安全管理访问调取便利打通信息孤岛形成有价值数据链整合政策法规、农业科教、农技推广、市场行情等资源实现相关部门涉农信息服务在平台共享实现历史资料数据化、数据采集自动化、数据使用智能化、数据共享便捷化，对农作物生产的全过程进行精准管理和精准作业服务。农业大数据—智慧农业体验厅B展区·5G+AI+VRD展区·各平台互动展区数据连接影像共享A展区·特色产品展示区C展区·指挥大屏数据连接影像共享展厅历史传承讲解区农业云平台终端资源……

5G大带宽通道可承载4K超清互动画面，提供实时现代化农业展示的优质体验，

5G低时延实现1：M：N的远程互动农业技术培训，提高培训的覆盖范围，重点解决农业技术资源均衡化。现代农业超脑辅助决策中心智能管理平台大数据管理中心云计算中心指挥中心运营监控中心数据显示屏智慧综合网上办事大厅辅助决策区（管理驾驶舱）连接专家指导及大数据累积知识库运营管理气象病虫害预警管理企业工作者农民管理者、决策者听觉：农业技术咨询视觉：可视化数据中心嗅觉：数据感知中心指令：协同运营中心咨询热线电话预约专家推荐流通动态生长数据视频监控智能水肥设备监控自动检测智能控制市场动态决策监管应急指挥风险防控大数据可视化决策平台

农业大数据任务实践对家乡的农业大数据情况进行调查并给出建议。能力拓展大数据是云计算吗?大数据和云计算是两个相关但不同的概念。它们在信息技术领域有不同的定位和职能。大数据：规模巨大、结构复杂、速度快的数据集，传统的数据处理工具难以处理这种类型的数据。大数据处理包括收集、存储、处理、分析和可视化大规模的数据，以从中提取有价值的信息。大数据处理通常涉及分布式计算、并行处理和各种数据存储技术。大数据可以有各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件等。云计算：一种基于互联网的计算模式，通过共享的计算资源(如服务器、存储器、数据库、网络等)提供按需访问的服务。这种服务模式由云服务提供商进行提供，用户无须拥有、管理和维护庞大的物理基础设施，可以根据需求弹性地获取和使用计算资源。云计算服务通常包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等。虽然大数据处理可以在本地数据中心进行，但许多组织选择利用云计算来处理大数据。云计算提供的服务具有弹性、可伸缩性和灵活性，使组织能够更有效地处理大规模数据集。云计算服务商通常提供各种工具和服务，支持大数据处理，如分布式计算框架(如ApacheHadoop)、数据存储服务、分析工具等。因此，尽管大数据和云计算有重叠之处，但它们是两个独立但相互促进的概念。大数据处理可以在云计算环境中进行，利用云计算的资源和服务，可以更有效地处理和分析大数据。数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。例如，在军事战场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。1.数据融合的基本概念4.5数据融合技术（1）数据级融合（2）特征级融合（3）决策级融合传感器1传感器2传感器3特征提取识别结果数据级融合预处理取决策级融合特征级融合3.数据融合的种类数据挖掘与数据融合既有联系，又有区别。它们是两种功能不同的数据处理过程，前者发现模式，后者使用模式。二者的目标、原理和所用的技术各不相同，但功能上相互补充，将二者集成可以达到更好的多源异构信息处理效果。4.数据挖掘与数据融合的联系智能语音系统是一种软件交互平台，通过语音输入、语音识别、信号转换及内容比对等融合而成。目前最为常见的智能语音系统产品是手机中的语音助手和通话功能。说起智能语音助手大家首先想到的就是苹果手机的Siri，尤其是当众多苹果粉对着它发起简便沟通后会感到一定的娱乐性。智能语音系统是通过一个收发平台，在内核心嵌入识别芯片功能的整体化产品。这其中会根据不同的语言、业务需求及产品应用进行相关定制。比如，大家日常使用的智能语音拨号功能，只需要识别用户所使用的语言，通过话筒接收语音信号，通过主电路板进行震动编码转换，并将收集到的信息发送至语言库进行识别和判断比对工作。当这一切都完成后会根据比对结果进行下一步信号传输工作，并将结果反馈给用户。4.6物联网的其他智能化技术

解放双手改变传统生活的智能语音系统（1）工程学方法（Engineeringapproach）采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。采用这种方法，需要人工详细规定程序逻辑，在已有的实践中被多次采用。从不同的数据源（包含物联网的感知信息）收集的数据中提取有用的数据，对数据进行滤除以保证数据的质量，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询、报告和分析工具和数据挖掘工具对信息进行处理，最后转变为决策。（2）模拟法（Modelingapproach）不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。这种方法应用于物联网的一个方向是专家系统，另外一个方向为模式识别。1）专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等类型。2）模式识别模式识别通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，例如，用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别。2.物联网中的人工智能技术物联网专家系统是指在物联网上的一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统或智能机器设备，通过网络化部署专家系统来实现物联网数据的基本智能处理，对用户提供智能化的专家服务功能。WebUI人机交互界面知识获取推理机解释器知识库数据库智能采集终端行业专家用户3.物联网专家系统物联网信息安全与隐私保护PART03【实例1】2015年一场风波降临在与互联网相连接的婴儿监视器的最新产品上，最终该产品被纳入智能设备安全调查的名列中。究其原因，这款产品在使用过程中会很容易地被黑客入侵及攻击。黑客入侵婴儿监视器偷窥婴儿的同时，还会在深夜里对其大喊大叫。这无疑惹恼了爱子的父母们，从而引发了激烈地抗议。【实例2】案件起因：黑客攻击了安全摄像头生产商TrendNet的官方网站，并把700多位消费者使用家庭安全摄像头拍摄的视频发布在互联网上。5.1从案例说起物联网安全与互联网不同，物联网的特点在于无处不在的数据感知、以无线为主的信息传输、智能化的信息处理。从物联网的整个信息处理过程来看，感知信息经过采集、汇聚、融合、传输、决策与控制等过程，体现了与传统的网络安全不同的特点。5.2物联网安全的特点（1）物联网的设备、节点等无人看管，容易受到操纵和破坏。（2）信息传输主要靠无线通信方式，信号容易被窃取和干扰。（3）出于低成本的考虑，传感器节点通常是资源受限的。（4）物联网中物品的信息能够被自动地获取和传送。1.影响物联网安全的因素物联网安全的总体需求是物理安全、信息采集的安全、信息传输的安全和信息处理的安全，而最终目标是要确保信息的机密性、完整性、真实性和网络的容错性。物联网的安全性要求物联网中的设备自己必须是安全可靠的，不仅要可靠地完成设计规定的功能，更不能发生故障危害到人员或者其他设备的安全；另一方面，它们必须要能力防护自己，在遭受黑客攻击和外力破坏的时候仍然能够正常工作。物联网的信息安全建设是一个复杂的系统工程，需要从政策引导、标准制定、技术研发等多个方面向前推进，提出坚实的信息安全保障手段，保障物联网健康、快速地发展。2.物联网的安全要求及安全建设RFID、二维码、传感器、红外感应等应用层处理层传输层感知层智能交通、环境监测、内容服务等数据挖掘、智能计算、并行计算、云计算等WiMAX、GSM、3G通信网、卫星网、互联网等网络管理与安全5.3物联网安全层次感知层的任务是全面感知外界信息，或者说是原始信息收集器。该层的典型设备包括RFID装置、各类传感器（如红外、超声、温度、湿度、速度等）、图像捕捉装置（摄像头）、全球定位系统（GPS）、激光扫描仪等。这些设备收集的信息通常具有明确的应用目的，因此传统上这些信息直接被处理并应用，例如，公路摄像头捕捉的图像信息直接用于交通监控。但是在物联网应用中，多种类型的感知信息可能会同时处理、综合利用，甚至不同感应信息的结果将影响其他控制调节行为，例如，湿度的感应结果可能会影响到温度或光照控制的调节。同时，物联网应用强调的是信息共享，这是物联网区别于传感网的最大特点之一。比如交通监控录像信息可能还同时被用于公安侦破、城市改造规划设计、城市环境监测等。于是，如何处理这些感知信息将直接影响到信息的有效应用。为了使同样的信息被不同应用领域有效使用，应该有综合处理平台，这就是物联网的智能处理层，因此这些感知信息需要传输到一个处理平台。感知信息要通过一个或多个与外界网连接的传感节点，称之为网关节点（sink或gateway），所有与传感网内部节点的通信都需要经过网关节点与外界联系，因此在物联网的传感层，我们只需要考虑传感网本身的安全性即可。1.感知层的安全需求和安全框架1）传感网的网关节点被敌手控制——安全性全部丢失。2）传感网的普通节点被敌手控制（敌手掌握节点密钥）。3）传感网的普通节点被敌手捕获（但由于没有得到节点密钥，而没有被控制）。4）传感网的节点（普通节点或网关节点）受来自于网络的DOS攻击。5）接入到物联网的超大量传感节点的标识、识别、认证和控制问题。（1）感知层的安全挑战1）机密性：多数传感网内部不需要认证和密钥管理，如统一部署的共享一个密钥的传感网。2）密钥协商：部分传感网内部节点进行数据传输前需要预先协商会话密钥。3）节点认证：个别传感网（特别当传感数据共享时）需要节点认证，确保非法节点不能接入。4）信誉评估：一些重要传感网需要对可能被敌手控制的节点行为进行评估，以降低敌手入侵后的危害（某种程度上相当于入侵检测）。5）安全路由：几乎所有传感网内部都需要不同的安全路由技术。（2）感知层的安全需求1）加强对传感网机密性的安全控制。在传感网内部，需要有效的密钥管理机制，用于保障传感网内部通信的安全，机密性需要在通信时建立一个临时会话密钥，确保数据安全。例如，在物联网构建中选择射频识别系统，应该根据实际需求考虑是否选择有密码和认证功能的系统。2）加强节点认证。个别传感网（特别当传感数据共享时）需要节点认证，确保非法节点不能接入。认证性可以通过对称密码或非对称密码方案解决。使用对称密码的认证方案需要预置节点间的共享密钥，在效率上比较高，消耗网络节点的资源较少，许多传感网都选用此方案；而使用非对称密码技术的传感网一般具有较好的计算和通信能力，并且对安全性要求更高。在认证的基础上完成密钥协商是建立会话密钥的必要步骤。3）加强入侵监测。一些重要传感网需要对可能被敌手控制的节点行为进行评估，以降低敌手入侵后的危害。敏感场合，节点要设置封锁或自毁程序，发现节点离开特定应用和场所，启动封锁或自毁，使攻击者无法完成对节点的分析。4）加强对传感网的安全路由控制。（3）感知层的安全防护物联网的传输层主要用于把感知层收集到的信息安全可靠地传输到信息处理层，然后根据不同的应用需求进行信息处理，即传输层主要是网络基础设施，包括互联网、移动网和一些专业网（如国家电力专用网、广播电视网）等。在信息传输过程中，可能经过一个或多个不同架构的网络进行信息交接。例如，普通电话座机与手机之间的通话就是一个典型的跨网络架构的信息传输。在信息传输过程中跨网络传输是很正常的，在物联网环境中这一现象更突出，而且很可能在正常而普通的事件中产生信息安全隐患。2.传输层的安全需求和安全框架网络环境目前遇到前所未有的安全挑战，而物联网传输层所处的网络环境也存在安全挑战，甚至是更高的挑战。同时，由于不同架构的网络需要相互连通，因此在跨网络架构的安全认证等方面会面临更大挑战。物联网传输层的安全问题主要存在以下方面：1）DOS攻击、DDOS攻击。2）假冒攻击、中间人攻击等。3）跨异构网络的网络攻击。（1）传输层的安全挑战1）数据机密性：需要保证数据在传输过程中不泄露其内容。2）数据完整性：需要保证数据在传输过程中不被非法篡改，或非法篡改的数据容易被检测出。3）数据流机密性：某些应用场景需要对数据流量信息进行保密，目前只能提供有限的数据流机密性。4）DDOS攻击的检测与预防：DDOS攻击是网络中最常见的攻击现象，在物联网中将会更突出。物联网中需要解决的问题还包括如何对脆弱节点的DDOS攻击进行防护。5）移动网中认证与密钥协商（AKA）机制的一致性或兼容性、跨域认证和跨网络认证。（2）传输层的安全需求传输层的安全机制可分为端到端机密性和节点到节点机密性。1）对于端到端机密性，需要建立的安全机制为：端到端认证机制、端到端密钥协商机制、密钥管理机制和机密性算法选取机制等。在这些安全机制中，根据需要可以增加数据完整性服务。2）对于节点到节点机密性，需要节点间的认证和密钥协商协议，这类协议要重点考虑效率因素。机密性算法的选取和数据完整性服务，可以根据需求选取或省略。考虑到跨网络架构的安全需求，需要建立不同网络环境的认证衔接机制。另外，根据应用层的不同需求，网络传输模式可能区分为单播通信、组播通信和广播通信，针对不同类型的通信模式也应该有相应的认证机制和机密性保护机制。简言之，传输层的安全防护主要包括以下几个方面：1）节点认证、数据机密性、完整性、数据流机密性、DDOS攻击的检测与预防。2）移动网中AKA机制的一致性或兼容性、跨域认证和跨网络认证。3）相应密码技术。密钥管理（密钥基础设施PKI和密钥协商）、端对端加密和节点对节点加密、密码算法和协议等。4）组播和广播通信的认证性、机密性和完整性安全机制。（3）传输层的安全防护处理层是信息到达智能处理平台的处理过程，包括如何从网络中接收信息。在从网络中接收信息的过程中，需要判断哪些信息是真正有用的信息，哪些是垃圾信息甚至是恶意信息。在来自于网络的信息中，有些属于一般性数据，用于某些应用过程的输入，而有些可能是操作指令。在这些操作指令中，又有一些可能是多种原因造成的错误指令（如指令发出者的操作失误、网络传输错误、得到恶意修改等），或者是攻击者的恶意指令。如何通过密码技术等手段甄别出真正有用的信息，又如何识别并有效防范恶意信息和指令带来的威