水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)原型平臺設(shè)計與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2020-12-09 12:34
水稻是我國主糧,華南與西南是我國水稻優(yōu)勢產(chǎn)區(qū),水稻面積占全國的26%。該稻區(qū)地理環(huán)境和氣候復(fù)雜,有害生物發(fā)生頻率高,且各地農(nóng)技水平不均衡,藥肥施用過量現(xiàn)象時常發(fā)生,影響了水稻產(chǎn)量和種植成本,危害了生態(tài)環(huán)境和食品安全。大數(shù)據(jù)技術(shù)是解決水稻藥肥濫用問題、科學(xué)種植的重要手段。本論文依托國家重點研發(fā)計劃“華南及西南水稻化肥農(nóng)藥減施技術(shù)集成研究與示范”的課題1“藥肥精準(zhǔn)施用跨境跨區(qū)域大數(shù)據(jù)平臺(No.2018YFD301)”的核心任務(wù),以華南西南八省市水稻種植區(qū)為研究區(qū),構(gòu)建水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺,為農(nóng)戶、農(nóng)技人員、管理者等提供水稻藥肥施用決策服務(wù)。主要內(nèi)容為:1.調(diào)研大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀,分析整理我國水稻藥肥施用存在的問題,結(jié)合重點研發(fā)計劃課題任務(wù)要求,與相關(guān)合作單位展開深入交流,分析大數(shù)據(jù)平臺的業(yè)務(wù)功能,明確大數(shù)據(jù)平臺必須完成的任務(wù)。2.基于三層結(jié)構(gòu)的開發(fā)架構(gòu),設(shè)計了結(jié)構(gòu)上分層、前后端分離的體系結(jié)構(gòu),保證了平臺高內(nèi)聚低耦合,易于擴展。利用PostgreSQL和Accumulo分別作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫存儲方案,后端利用Jersey作為基礎(chǔ)框架開發(fā)Res...
【文章來源】: 曹輝 電子科技大學(xué)
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線圖
第三章水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)原型平臺設(shè)計13反愧系統(tǒng)消息、平臺外鏈等。圖3-1大數(shù)據(jù)平臺功能組成3.1.2用戶角色在水稻種植與病蟲害防治過程中,不同角色類型的用戶協(xié)同參與,各自需求不同且相互聯(lián)系,如圖3-2所示,通過相應(yīng)功能完成信息的傳遞。主要包含6類角色,分別為農(nóng)戶、農(nóng)技服務(wù)人員、農(nóng)技專家、管理者、數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)審核人員,并以農(nóng)戶為核心完成信息傳遞。農(nóng)戶在實際生產(chǎn)過程中需要農(nóng)業(yè)專家提供建議和指導(dǎo),在水稻長勢不好或遭遇水稻病蟲害時會向農(nóng)技服務(wù)人員購買服務(wù),也可以將田間實時的水稻信息或病蟲害圖片在平臺中發(fā)布;農(nóng)技服務(wù)人員可在平臺中發(fā)布、編輯相關(guān)服務(wù);農(nóng)業(yè)專家一方面可以審核數(shù)據(jù)分析人員使用算法模型獲取的結(jié)果,一方面可以使用數(shù)據(jù)審核人員獲取的實際數(shù)據(jù)進行結(jié)果驗證,同時也可向管理人員和平臺提出建議;數(shù)據(jù)審核人員則完成相關(guān)信息認證,數(shù)據(jù)校驗工作;數(shù)據(jù)分析人員則完成相關(guān)復(fù)
電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14雜模型所需的數(shù)據(jù)源的預(yù)處理,并進一步給出分析結(jié)果。圖3-2大數(shù)據(jù)平臺用戶角色設(shè)計3.2體系結(jié)構(gòu)設(shè)計3.2.1核心技術(shù)遴選3.2.1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)ApacheHadoop分布式文件系統(tǒng)[50]是一個高度容錯、提供數(shù)據(jù)高吞吐量訪問、能部署于廉價機器的系統(tǒng)。Hadoop集群采用典型的主從結(jié)構(gòu),一般有一個主節(jié)點(Namenode)和多個從節(jié)點(Datanode),主節(jié)點用于管理命名空間并控制客戶端對文件的訪問,從節(jié)點用于保存數(shù)據(jù)。集群啟動后對HDFS進行的各種更新操作都會被記錄在編輯日志中,集群關(guān)閉后再次啟動時會將該日志加載到內(nèi)存中進行合并。因為日志文件很大,合并時會花費較長時間,所以配置一個輔助NameNode配合完成合并工作用于加快集群的啟動時間。Hadoop提供了相關(guān)命令工具使得集群管理員可以像操作本地Linux系統(tǒng)中文件一樣進行相應(yīng)的復(fù)制、移動、刪除等操作,也可在HDFS與本地文件系統(tǒng)間完成文件的移動。為方便自動化管理,Hadoop提供了多種語言版本的API,方便開發(fā)人員通過代碼進行集群操作。ApacheAccumulo是一個可靠的、可伸縮的、高性能的排序分布式的Key-Value存儲解決方案,基于單元訪問控制以及可定制的服務(wù)器端處理。其使用HDFS來存儲其數(shù)據(jù),并利用ApacheZooKeeper協(xié)調(diào)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性。Accumuloshell可以完成相關(guān)數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、刪除以及通過掃描查看相關(guān)數(shù)據(jù)行,也可以在客戶端通過相應(yīng)API連接到Accmulo完成相關(guān)操作。Accumulo被廣泛應(yīng)用于政府機構(gòu),
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于分布式的農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 朱亮,鐘艷雯,賀煒,羅林艷,歐陽計躍. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(06)
[2]基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)實踐探索[J]. 薛濤. 電腦編程技巧與維護. 2018(11)
[3]農(nóng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)的抓取和分析方法探索[J]. 劉曉剛. 農(nóng)村經(jīng)濟與科技. 2018(19)
[4]基于Flume和HDFS的大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J]. 方中純,趙江鵬. 內(nèi)蒙古科技大學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[5]基于Hadoop與Flume的拒絕服務(wù)攻擊檢測研究[J]. 馬曉亮. 信息安全研究. 2018(09)
[6]歐盟國家農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用及其啟示[J]. 劉海啟,游炯,王飛,周應(yīng)華,李霄漢,黃平. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2018(08)
[7]中國水稻生產(chǎn)“雙減”的目的意義與途徑方法[J]. 劇成欣,季紅娟,張春梅,陸玉榮,劉建鳳,呂敏,衛(wèi)甜,趙步洪,王志琴,楊建昌. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2018(23)
[8]基于大數(shù)據(jù)的Web個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張婷婷. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(16)
[9]基于大數(shù)據(jù)思維的作物精準(zhǔn)施肥研究與應(yīng)用[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(07)
[10]我國水稻生產(chǎn)中農(nóng)藥過量施用研究:基于社會和私人利益最大化的視角[J]. 郭利京,王穎. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報. 2018(05)
碩士論文
[1]基于多數(shù)據(jù)源的水利數(shù)據(jù)獲取及大數(shù)據(jù)服務(wù)[D]. 張馳恒一.西安理工大學(xué) 2018
[2]基于Hadoop的音樂推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 李新衛(wèi).西安工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于hadoop的分布式雜交水稻算法研究[D]. 鄧興鵬.湖北工業(yè)大學(xué) 2018
[4]2015年全國露地蔬菜農(nóng)藥施用大數(shù)據(jù)分析[D]. 羅巍.浙江大學(xué) 2016
[5]大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)技推廣中的應(yīng)用研究[D]. 馮陽.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
[6]基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)Hadoop平臺玉米精準(zhǔn)施肥智能決策系統(tǒng)的研究[D]. 蔡麗霞.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
本文編號:2906869
【文章來源】: 曹輝 電子科技大學(xué)
【文章頁數(shù)】:89 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線圖
第三章水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)原型平臺設(shè)計13反愧系統(tǒng)消息、平臺外鏈等。圖3-1大數(shù)據(jù)平臺功能組成3.1.2用戶角色在水稻種植與病蟲害防治過程中,不同角色類型的用戶協(xié)同參與,各自需求不同且相互聯(lián)系,如圖3-2所示,通過相應(yīng)功能完成信息的傳遞。主要包含6類角色,分別為農(nóng)戶、農(nóng)技服務(wù)人員、農(nóng)技專家、管理者、數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)審核人員,并以農(nóng)戶為核心完成信息傳遞。農(nóng)戶在實際生產(chǎn)過程中需要農(nóng)業(yè)專家提供建議和指導(dǎo),在水稻長勢不好或遭遇水稻病蟲害時會向農(nóng)技服務(wù)人員購買服務(wù),也可以將田間實時的水稻信息或病蟲害圖片在平臺中發(fā)布;農(nóng)技服務(wù)人員可在平臺中發(fā)布、編輯相關(guān)服務(wù);農(nóng)業(yè)專家一方面可以審核數(shù)據(jù)分析人員使用算法模型獲取的結(jié)果,一方面可以使用數(shù)據(jù)審核人員獲取的實際數(shù)據(jù)進行結(jié)果驗證,同時也可向管理人員和平臺提出建議;數(shù)據(jù)審核人員則完成相關(guān)信息認證,數(shù)據(jù)校驗工作;數(shù)據(jù)分析人員則完成相關(guān)復(fù)
電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14雜模型所需的數(shù)據(jù)源的預(yù)處理,并進一步給出分析結(jié)果。圖3-2大數(shù)據(jù)平臺用戶角色設(shè)計3.2體系結(jié)構(gòu)設(shè)計3.2.1核心技術(shù)遴選3.2.1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)ApacheHadoop分布式文件系統(tǒng)[50]是一個高度容錯、提供數(shù)據(jù)高吞吐量訪問、能部署于廉價機器的系統(tǒng)。Hadoop集群采用典型的主從結(jié)構(gòu),一般有一個主節(jié)點(Namenode)和多個從節(jié)點(Datanode),主節(jié)點用于管理命名空間并控制客戶端對文件的訪問,從節(jié)點用于保存數(shù)據(jù)。集群啟動后對HDFS進行的各種更新操作都會被記錄在編輯日志中,集群關(guān)閉后再次啟動時會將該日志加載到內(nèi)存中進行合并。因為日志文件很大,合并時會花費較長時間,所以配置一個輔助NameNode配合完成合并工作用于加快集群的啟動時間。Hadoop提供了相關(guān)命令工具使得集群管理員可以像操作本地Linux系統(tǒng)中文件一樣進行相應(yīng)的復(fù)制、移動、刪除等操作,也可在HDFS與本地文件系統(tǒng)間完成文件的移動。為方便自動化管理,Hadoop提供了多種語言版本的API,方便開發(fā)人員通過代碼進行集群操作。ApacheAccumulo是一個可靠的、可伸縮的、高性能的排序分布式的Key-Value存儲解決方案,基于單元訪問控制以及可定制的服務(wù)器端處理。其使用HDFS來存儲其數(shù)據(jù),并利用ApacheZooKeeper協(xié)調(diào)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性。Accumuloshell可以完成相關(guān)數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、刪除以及通過掃描查看相關(guān)數(shù)據(jù)行,也可以在客戶端通過相應(yīng)API連接到Accmulo完成相關(guān)操作。Accumulo被廣泛應(yīng)用于政府機構(gòu),
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于分布式的農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 朱亮,鐘艷雯,賀煒,羅林艷,歐陽計躍. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(06)
[2]基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)實踐探索[J]. 薛濤. 電腦編程技巧與維護. 2018(11)
[3]農(nóng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)的抓取和分析方法探索[J]. 劉曉剛. 農(nóng)村經(jīng)濟與科技. 2018(19)
[4]基于Flume和HDFS的大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[J]. 方中純,趙江鵬. 內(nèi)蒙古科技大學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[5]基于Hadoop與Flume的拒絕服務(wù)攻擊檢測研究[J]. 馬曉亮. 信息安全研究. 2018(09)
[6]歐盟國家農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用及其啟示[J]. 劉海啟,游炯,王飛,周應(yīng)華,李霄漢,黃平. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2018(08)
[7]中國水稻生產(chǎn)“雙減”的目的意義與途徑方法[J]. 劇成欣,季紅娟,張春梅,陸玉榮,劉建鳳,呂敏,衛(wèi)甜,趙步洪,王志琴,楊建昌. 中國農(nóng)學(xué)通報. 2018(23)
[8]基于大數(shù)據(jù)的Web個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張婷婷. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(16)
[9]基于大數(shù)據(jù)思維的作物精準(zhǔn)施肥研究與應(yīng)用[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(07)
[10]我國水稻生產(chǎn)中農(nóng)藥過量施用研究:基于社會和私人利益最大化的視角[J]. 郭利京,王穎. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報. 2018(05)
碩士論文
[1]基于多數(shù)據(jù)源的水利數(shù)據(jù)獲取及大數(shù)據(jù)服務(wù)[D]. 張馳恒一.西安理工大學(xué) 2018
[2]基于Hadoop的音樂推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 李新衛(wèi).西安工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于hadoop的分布式雜交水稻算法研究[D]. 鄧興鵬.湖北工業(yè)大學(xué) 2018
[4]2015年全國露地蔬菜農(nóng)藥施用大數(shù)據(jù)分析[D]. 羅巍.浙江大學(xué) 2016
[5]大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)技推廣中的應(yīng)用研究[D]. 馮陽.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
[6]基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)Hadoop平臺玉米精準(zhǔn)施肥智能決策系統(tǒng)的研究[D]. 蔡麗霞.吉林農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
本文編號:2906869
本文鏈接:http://www.lk138.cn/shoufeilunwen/zaizhiyanjiusheng/2906869.html
最近更新
教材專著