發(fā)布時(shí)間：2020-12-09 12:34

　　水稻是我國(guó)主糧,華南與西南是我國(guó)水稻優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū),水稻面積占全國(guó)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(guò)量現(xiàn)象時(shí)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(wèn)題、科學(xué)種植的重要手段。本論文依托國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)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(tái)（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(tái),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(guó)水稻藥肥施用存在的問(wèn)題,結(jié)合重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題任務(wù)要求,與相關(guān)合作單位展開(kāi)深入交流,分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)功能,明確大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須完成的任務(wù)。2.基于三層結(jié)構(gòu)的開(kāi)發(fā)架構(gòu),設(shè)計(jì)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(tái)高內(nèi)聚低耦合,易于擴(kuò)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(kù)存儲(chǔ)方案,后端利用Jersey作為基礎(chǔ)框架開(kāi)發(fā)Res... 

【文章來(lái)源】： 曹輝 電子科技大學(xué)

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(tái)設(shè)計(jì)13反愧系統(tǒng)消息、平臺(tái)外鏈等。圖3-1大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能組成3.1.2用戶角色在水稻種植與病蟲(chóng)害防治過(guò)程中，不同角色類(lèi)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(guò)相應(yīng)功能完成信息的傳遞。主要包含6類(lèi)角色，分別為農(nóng)戶、農(nóng)技服務(wù)人員、農(nóng)技專(zhuān)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(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中需要農(nóng)業(yè)專(zhuān)家提供建議和指導(dǎo)，在水稻長(zhǎng)勢(shì)不好或遭遇水稻病蟲(chóng)害時(shí)會(huì)向農(nóng)技服務(wù)人員購(gòu)買(mǎi)服務(wù)，也可以將田間實(shí)時(shí)的水稻信息或病蟲(chóng)害圖片在平臺(tái)中發(fā)布；農(nóng)技服務(wù)人員可在平臺(tái)中發(fā)布、編輯相關(guān)服務(wù)；農(nóng)業(yè)專(zhuān)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(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證，同時(shí)也可向管理人員和平臺(tái)提出建議；數(shù)據(jù)審核人員則完成相關(guān)信息認(rèn)證，數(shù)據(jù)校驗(yàn)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(jìn)一步給出分析結(jié)果。圖3-2大數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶角色設(shè)計(jì)3.2體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)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(gè)高度容錯(cuò)、提供數(shù)據(jù)高吞吐量訪問(wèn)、能部署于廉價(jià)機(jī)器的系統(tǒng)。Hadoop集群采用典型的主從結(jié)構(gòu)，一般有一個(gè)主節(jié)點(diǎn)（Namenode）和多個(gè)從節(jié)點(diǎn)(Datanode)，主節(jié)點(diǎn)用于管理命名空間并控制客戶端對(duì)文件的訪問(wèn)，從節(jié)點(diǎn)用于保存數(shù)據(jù)。集群?jiǎn)��?dòng)后對(duì)HDFS進(jìn)行的各種更新操作都會(huì)被記錄在編輯日志中，集群關(guān)閉后再次啟動(dòng)時(shí)會(huì)將該日志加載到內(nèi)存中進(jìn)行合并。因?yàn)槿罩疚募�很大，合并時(shí)會(huì)花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間，所以配置一個(gè)輔助NameNode配合完成合并工作用于加快集群的啟動(dòng)時(shí)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(jìn)行相應(yīng)的復(fù)制、移動(dòng)、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(dòng)。為方便自動(dòng)化管理，Hadoop提供了多種語(yǔ)言版本的API，方便開(kāi)發(fā)人員通過(guò)代碼進(jìn)行集群操作。ApacheAccumulo是一個(gè)可靠的、可伸縮的、高性能的排序分布式的Key-Value存儲(chǔ)解決方案，基于單元訪問(wèn)控制以及可定制的服務(wù)器端處理。其使用HDFS來(lái)存儲(chǔ)其數(shù)據(jù)，并利用ApacheZooKeeper協(xié)調(diào)實(shí)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(guò)掃描查看相關(guān)數(shù)據(jù)行，也可以在客戶端通過(guò)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(jī)構(gòu)，

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分布式的農(nóng)業(yè)氣象大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 朱亮,鐘艷雯,賀煒,羅林艷,歐陽(yáng)計(jì)躍.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(06)
[2]基于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的大數(shù)據(jù)查詢技術(shù)實(shí)踐探索[J]. 薛濤.  電腦編程技巧與維護(hù). 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(jì)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(shí)現(xiàn)[J]. 方中純,趙江鵬.  內(nèi)蒙古科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[5]基于Hadoop與Flume的拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)研究[J]. 馬曉亮.  信息安全研究. 2018(09)
[6]歐盟國(guó)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(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. 2018(08)
[7]中國(guó)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(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2018(23)
[8]基于大數(shù)據(jù)的Web個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)[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(guó)水稻生產(chǎn)中農(nóng)藥過(guò)量施用研究:基于社會(huì)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(bào). 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(lè)推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)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(guó)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(yáng).中國(guó)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(tái)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(hào)：2906869