农业大数据工程建设项目阶段性完成情况汇报.pptxVIP

第一章项目概述与背景第二章数据采集与存储第三章数据分析与应用第四章系统建设与集成第五章项目效益评估第六章项目未来规划

01第一章项目概述与背景

项目概述与背景引入项目初步成果项目未来发展方向项目社会意义项目已完成数据采集、存储、分析等核心工作，初步实现精准灌溉、智能施肥、病虫害预警等应用场景未来将继续扩大数据采集范围，完善数据分析模型，拓展更多农业应用场景，推动农业现代化发展项目实施将促进农业现代化发展，助力乡村振兴，为中国农业高质量发展贡献力量

项目当前完成情况项目未来发展计划继续扩大项目规模，拓展更多应用场景，推动农业大数据产业发展，开发新一代农业大数据平台，实现更精准的数据分析和应用数据存储完成率建成100TB的云存储平台，数据存储密度达到行业领先水平，年增长数据量预计达到50TB，采用分布式存储系统，包括HDFS、Cassandra等组件数据分析模型完成率已开发3种作物病害识别模型、2种土壤肥力预测模型，准确率分别达到92%和88%，采用Python、Spark等工具进行数据分析系统部署完成率完成60个农业企业的管理系统部署，覆盖种植、养殖、加工等全产业链，系统采用微服务架构，包括数据采集服务、数据存储服务、数据分析服务、应用服务四大模块项目投资完成率总投资1.2亿元，已完成投资8000万元，占计划投资的67%，项目实施带动2000人就业，其中农民占比80%项目效益评估通过数据分析提高农业生产效率，降低生产成本，试点区域作物产量提升12%，节水30%，减少农药使用量20%

项目实施关键数据数据采集设备部署各类传感器5000余台，包括土壤传感器2000台、气象传感器1500台、图像采集设备1500台，采用MQTT协议进行数据采集数据处理流程采用ETL（抽取、转换、加载）流程，数据处理周期控制在5分钟以内，实时性达98%，采用分布式数据库，支持海量数据存储数据应用场景已实现精准灌溉、智能施肥、病虫害预警等10个应用场景，累计服务农户5000余户，通过数据分析优化种植计划，提高土地利用率项目投资完成率总投资1.2亿元，已完成投资8000万元，占计划投资的67%，项目实施带动2000人就业，其中农民占比80%项目效益评估通过数据分析提高农业生产效率，降低生产成本，试点区域作物产量提升12%，节水30%，减少农药使用量20%项目未来发展计划继续扩大项目规模，拓展更多应用场景，推动农业大数据产业发展，开发新一代农业大数据平台，实现更精准的数据分析和应用

项目阶段性成果总结技术成果开发农业大数据平台V1.0版本，集成数据采集、存储、分析、可视化等功能模块，采用分布式存储系统，包括HDFS、Cassandra等组件应用成果通过精准灌溉系统，试点区域作物产量提升12%，节水30%；通过病害识别系统，减少农药使用量20%，通过数据分析优化种植计划，提高土地利用率社会效益提升农业劳动生产率，减少农业面源污染，助力乡村振兴战略实施，项目实施带动2000人就业，其中农民占比80%未来计划继续扩大数据采集范围，完善数据分析模型，拓展更多农业应用场景，推动农业大数据产业发展，开发新一代农业大数据平台，实现更精准的数据分析和应用

02第二章数据采集与存储

数据采集现状分析引入数据采集现状目前已建立覆盖全国主要农业区的监测网络，但数据采集的完整性和一致性仍需提升，数据采集设备包括土壤传感器、气象传感器、图像采集设备等采集设备分布北方地区设备密度较高，每100亩农田配备1套监测设备；南方地区密度较低，每200亩农田配备1套，采用MQTT协议进行数据采集数据质量情况平均数据采集准确率达95%，但极端天气条件下数据丢失率高达8%，数据采集设备中，5年以上的占比35%，存在数据漂移、传输延迟等问题采集难点山区、丘陵地带设备部署难度大，数据传输不稳定，部分老旧设备存在故障隐患，采用分布式数据库，支持海量数据存储未来部署计划新增2000台设备，重点覆盖空白区域，提高数据采集密度和覆盖面，采用ETL流程，数据处理周期控制在5分钟以内，实时性达98%

数据采集设备部署情况设备类型分布土壤传感器占比40%，气象传感器占比30%，图像采集设备占比20%，其他设备占比10%，采用MQTT协议进行数据采集设备老化情况已使用设备中，5年以上的占比35%，存在数据漂移、传输延迟等问题，采用分布式数据库，支持海量数据存储维护响应时间平均故障响应时间超过24小时，影响数据连续性，采用分布式数据库，支持海量数据存储未来部署计划新增2000台设备，重点覆盖空白区域，提高数据采集密度和覆盖面，采用ETL流程，数据处理周期控制在5分钟以内，实时性达98%

数据存储架构与性能存储架构采用分布式存储系统，包括HDFS、Cassandra等组件，支持海量数据存储，数据存储密度达到行