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数字乡村智慧农业大数据服务建设方案

2现状概述现代农业国务院：十二五规划明确要求，推进农业现代化，发展现代农业上升为国家战略。农业部：《中国将开展农业农村大数据试点》，其中明确到2019年底，大数据应用取得突破。政府相关政策导向

3现状概述建设现状不能互联互通，真正发挥有效价值具备规模化发展现代农业的园区与企业主管单位不能全方位了解本区资源现状具备一定的农业信息化建设基础建设现状主要问题所建应用分散，存在数据孤岛农业物联网、追溯、电商建设已初步形成

4建设目标解决哪些问题

5建设目标采集哪些数据产前产中产后企业信息地块信息农资信息气象墒情视频信息农事操作投入品品质信息流通信息营销统计价格信息

6建设目标数据来源哪里人工填报设备自动采集第三方数据库获取交易过程产生智能手机端计算机端传感器采集仪摄像机价格信息供求信息消费记录扫码记录用户评价电商交易数据土地确权数据气象数据价格数据

7建设目标建设成效智能决策营销服务生产服务监督管理掌握本区农业资源情况各区农业资源情况为智能决策提供支撑智能化生产精准化生产商品化生产网络化营销透明化营销品牌化营销统筹化管理可视化管理全方位监管

解决方案设计思路整体思路人工智能11N平台架构建设成效基础平台数据云平台农业物联网应用农产品质量追溯大数据应用大数据精准扶贫农业资源大数据气象墒情大数据农产品价格大数据农业应用农产品管理和执法管理应用优质农产品电商发布智慧农场综合服务门户生产型农场微信公众号休闲农场微信公众号

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10设计思路立足上海国际金融中心，辐射华东、华南、华北及中西部。整体思路人工智能大数据融一云解决方案物联网数据云

11设计思路建设原则细分数据种类瞄准数据应用共享服务企业与政府平台数据互通各系统间数据共享

设计思路人工智能Hue管理界面HBase–HadoopDatabaseAIM内存数据库SparkSQL(YARN)MapReduce（YARN）Hive/PigManager（安装、部署、监控、控制管理）JAVA/REST/THRIFT/SHELLHDFS（Erasure）Ooize工作流管理zookeeper支持主流可视化和BI/挖掘工具，包括Tableau,IBMCognos,SAPBO,OracleBI,SAS等。支持分布式NameNode部署，消除集群的单点故障，支持安全认证和数据压缩。HDFSMapReduceSpark整合的YARN资源管理框架，使得多类型的应用能够同时使用一个平台资源而彼此互不影响。SparkSQL支持使得基于大数据平台的应用开发更为简单。AIM内存列数据库，支持mergeinto，具备Cube等数据集市功能，加速平台多维分析能力。HBase改进HBase索引功能，支持复杂查询分析，支持图的方式进行数据展现，集成lucene支持全文检索。标准应用接口的改造

人工智能整合TensorFlow大数据分析分类回归分析聚类降维linerSVC朴素贝叶斯分类器文本数据分类KNN分类器：k近邻分类器SVC：基于其他核（多项式核、径向核、S型核）的SVM分类器SDG：随机梯度下降线性回归广义线性回归多项式回归岭回归：RidgeregressionLassoSVR：SVMRegressorSDG：随机梯度下降KmeansGMM：混合高斯模型的聚类MiniBatchKMeans：基于抽样的Kmeans。MeanShift：基于密度的聚类（最稠密的地方）层次聚类PCAIsomap因子分析典型相关性分析设计思路

14设计思路立足上海国际金融中心，辐射华东、华南、华北及中西部。力争国内第一家拥有“五星级”服务质量的IT企业。11N一个基础平台解决信息服务多元化问题解决应用系统之间的数据共享、一致性问题一个门户对内：将应用集成起来，为用户提供单一访问的个性化服务对外：将信息聚合起来，呈现对外的统一展示N个应用系统解决业务逻辑和信息服务的需求，是农业大数据平台建设的支撑

15设计思路力争国内第一家拥有“五星级”服务质量的IT企业。平台架构

16设计思路立足上海国际金融中心，辐射华东、华南、华北及中西部。力争国内第一家拥有“五星级”服务质量的IT企业。建设成效准确掌握本区农业动态，辅助政府推行惠农政策。对现代农业的生产经营，管理和服务具有流程优化，提质增效。对一二三产业融合具有耦合催化作用具有研究开发示范引领的作用实现数据共享和互联互通，打破信息孤岛和