The invention discloses a large agricultural data model, this model is mainly composed of four parts, namely the agricultural data definition part, a sensor part, the part of data collection and data mining analysis, connecting the four parts of the 3 main streams, namely agricultural data organization, data mining and analysis sensor the results of feedback, the data mining analysis part including the establishment and analysis of mining data conversion, data integration, database, database construction and data mining analysis is based on distributed architecture and cloud platform. The invention widens the data source of the mining analysis, deepens the analysis function and the analysis result is more accurate. From the present view, big data applications in agriculture including but not limited to: Agricultural visual monitoring system, near forward disaster more accurate predictions, closely combined and agricultural remote sensing of the circulation system of agricultural products, agricultural meteorological forecast, agricultural and environmental trends forecast.
【技术实现步骤摘要】
一种农业大数据模型及其在农业上的应用
本专利技术涉及一种大数据模型及其在农业上的应用。
技术介绍
传感器部分是外部环境与系统的接口。从大范围层面来看,它包括各地方气象站点和遥感平台等。从小范围层面来看,它包括GPS、智能传感器、射频识别(RFID)、激光扫描仪、实地工作时的手持数据采集设备等。传感器部分也包括当前备受关注的农业物联网技术,物联网是一种短距无线自组织网络,在上述传感器间建立物-物通信模式(M2M),按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。并且基于农业物联网的功能,在传感器部分就可以进行对较为简单的决策,提高系统运行效率。可以说,物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势。传感器部分收集的数据是农业大数据中最主要的一部分,是数据挖掘分析的主要对象。大数据与农业中的结合一方面改变了传统农业生产缺少量化数据支撑的问题,通过与互联网络和计算机信息技术的结合,改变我国农业高度分散、生产规模小、时空变异大、规模化程度差、稳定性和可控程度低等行业性弱点;另一方面丰富了大数据的应用功能,增强了农业与其他领域之间的联系。将大数据应用到农业领域,需要一个完善的理论体系和应用框架的支撑。农业的稳定发展影响着国民经济与粮食安全战略,迫切需要利用大数据技术提高我国农业信息化程度,目前农业大数据研究尚处于初级阶段,需农业相关部门及社会各界予以关注支持。借鉴数位国内外知名学者在大数据方面的研究成果,本专利技术将大数据在农业方面的应用作了细化和补充,并讨论农业大数据的各个组成部分。然后在此基础 ...
【技术保护点】
一种农业大数据模型,其特征在在于:该模型框架主要由四部分组成,即农业数据定义部分、传感器部分、数据收集部分和数据挖掘分析部分,连接这四个部分的是3个主要的数据流,即农业数据的组织表示、传感器数据和挖掘分析结果反馈,其中,数据挖掘分析部分包括数据转换、数据整合、数据建库的建立和挖掘分析,构建数据库和大数据挖掘分析的基础是分布式架构与云平台。
【技术特征摘要】
1.一种农业大数据模型,其特征在在于:该模型框架主要由四部分组成,即农业数据定义部分、传感器部分、数据收集部分和数据挖掘分析部分,连接这四个部分的是3个主要的数据流,即农业数据的组织表示、传感器数据和挖掘分析结果反馈,其中,数据挖掘分析部分包括数据转换、数据整合、数据建库的建立和挖掘分析,构建数据库和大数据挖掘分析的基础是分布式架构与云平台。2.根据权利要求1所述的农业大数据模型,其特征在在于:数据挖掘分析包括智能分析平台,该平台由综合平台、ETL工具、设计工具、运行时、预置应用和BI门户6部分构成,其中,是从农业各类数据源中采集数据,并整理形成各行业主题数据库,数据挖掘所需的农业信息数据源主要分为3个部分:第一部分是历史数据,历史数据是一批按照时间序列收集记录的数据,包括传感器数据、农业领域的统计数据、跨领域的农业相关数据以及一些未整理的历史资料与书籍等数据;第二部分是GIS数据,包括各类农业专题图、GPS数据、GIS在精准农业方面的应用以及数字高程模型数据等数据;第三部分是其他数据,主要包括社交网络上的视频、音频、图片、文...
【专利技术属性】
技术研发人员:白小宁,杨锚,吴厚斌,李友顺,周普国,吴国强,王宁,周蔚,任晓东,武丽辉,薄瑞,张宏军,马凌,
申请(专利权)人:农业部农药检定所,
类型:发明
国别省市:北京,11
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