基于云计算的大数据农业技术推广与应用方案.docVIP

基于云计算的大数据农业技术推广与应用方案

TOC\o1-2\h\u30154第1章引言 4

191471.1大数据与云计算在农业领域的意义 4

170001.2国内外农业大数据发展现状与趋势 4

16608第2章云计算与大数据技术概述 5

312302.1云计算技术 5

173492.1.1云计算架构 5

38362.1.2云计算关键技术 5

235232.2大数据技术 5

125402.2.1大数据特点 5

266142.2.2大数据关键技术 6

90022.3云计算与大数据在农业领域的结合 6

21312.3.1农业数据采集与存储 6

120292.3.2农业数据分析与应用 6

105602.3.3农业智能化 6

23969第3章农业大数据采集与预处理 6

197663.1农业大数据来源与类型 6

137573.1.1生产数据：包括农作物种植、畜牧养殖、渔业生产等过程中的动态数据，如土壤湿度、气象条件、病虫害情况、作物长势等。 6

322603.1.2农业资源数据：涉及土地资源、水资源、气候资源、生物资源等，如土地利用现状、灌溉面积、降水分布、农业生物种类等。 6

267593.1.3农村社会经济数据：包括农村人口、劳动力、农民收入、农产品市场、农村经济组织等信息。 6

174483.1.4农业环境数据：涉及农业生态环境、农业污染、农田质量等方面的数据。 7

287283.2数据采集技术与方法 7

158373.2.1传感器技术：通过部署在农田、温室、畜牧场等场所的传感器，实时采集土壤、气象、作物生长、动物生理等信息。 7

295363.2.2遥感技术：利用卫星遥感、无人机遥感等手段，获取大范围、高精度的农业资源与环境数据。 7

316623.2.3物联网技术：通过物联网设备，如摄像头、可穿戴设备等，实现对农业生产过程的远程监控和数据采集。 7

70893.2.4移动互联网技术：利用手机、平板等移动设备，收集农民生产、消费、市场等方面的数据。 7

139673.2.5数据挖掘技术：从海量的农业数据中挖掘有价值的信息，如农业气象灾害预警、农产品价格预测等。 7

174583.3数据预处理技术 7

214483.3.1数据清洗：对采集到的原始数据进行去噪、填补缺失值、纠正错误等处理，提高数据质量。 7

168893.3.2数据整合：将不同来源、格式、结构的数据进行统一处理，形成可供分析使用的数据集。 7

33863.3.3数据规范化：对数据进行标准化、归一化处理，消除数据之间的量纲和尺度差异，便于后续分析。 7

255743.3.4数据存储与管理：采用分布式存储技术，将预处理后的数据存储在云端，并实现高效的数据查询与管理。 7

22453.3.5数据安全与隐私保护：采取加密、身份认证、访问控制等技术，保证数据安全，同时保护数据涉及到的个人隐私。 7

26862第4章农业大数据存储与管理 7

163404.1云存储技术 7

271224.1.1分布式存储 8

246674.1.2对象存储 8

233624.1.3云计算平台存储服务 8

232534.2农业大数据存储方案设计 8

110614.2.1存储架构设计 8

115114.2.2数据分区与索引 8

282864.2.3数据压缩与加密 8

141324.3数据管理策略与优化 8

205144.3.1数据生命周期管理 9

69944.3.2数据备份与恢复 9

272064.3.3存储功能优化 9

216514.3.4数据安全与隐私保护 9

5665第5章农业大数据分析与挖掘 9

323255.1数据挖掘技术 9

299185.1.1关联规则挖掘 9

91435.1.2聚类分析 9

164345.1.3决策树 9

32945.1.4人工神经网络 10

104775.2农业大数据分析模型与方法 10

218185.2.1农业生产数据预测模型 10

314445.2.2农业病虫害识别模型 10

180995.2.3农业产业链优化模型 10

144655.3农业领域典型应用场景分析 10

1325.3.1智能种植 10

141175.3.2病虫害监测与防治 10

293025.3.3农产品市场预测 10