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基于云计算的农业大数据分析与应用研究

TOC\o1-2\h\u11043第1章引言 3

212221.1研究背景 3

61371.2研究意义 4

9251.3国内外研究现状 4

72第2章云计算与农业大数据概述 4

150952.1云计算技术 4

272722.2农业大数据概念 5

102192.3农业大数据的发展趋势 5

2736第3章农业大数据采集与预处理 5

215103.1农业大数据来源与类型 5

71053.1.1生产数据：包括土壤、气象、水文、生物、作物生长状况等数据。 5

121063.1.2管理数据：涉及种植结构、农业投入品使用、农业机械作业、农业政策等信息。 6

293623.1.3流通数据：包括农产品价格、交易、仓储、物流等数据。 6

132833.1.4科研数据：涉及农业基因组学、农业生物技术、农业模型等研究数据。 6

321983.2数据采集方法与设备 6

104083.2.1传感器监测：利用各种传感器（如温湿度传感器、光照传感器、土壤传感器等）实时采集农业环境数据。 6

152543.2.2遥感技术：通过卫星遥感、无人机遥感等手段获取大范围、多尺度的农业数据。 6

1293.2.3人工调查：采用问卷调查、访谈、观察等方法收集农业数据。 6

203023.2.4数据集成：从部门、农业企业、科研机构等现有数据资源中整合农业数据。 6

15813.2.5设备与平台：利用物联网、云计算、大数据等技术，搭建农业数据采集与传输平台，实现各类设备的数据接入。 6

173913.3数据预处理技术 6

161223.3.1数据清洗：对原始数据进行去噪、填补缺失值、剔除异常值等处理，提高数据质量。 6

242183.3.2数据集成：将不同来源、格式和结构的数据进行整合，构建统一的数据视图。 6

11263.3.3数据转换：对数据进行规范化、标准化处理，便于后续分析。 6

82353.3.4数据降维：采用主成分分析、特征选择等方法，减少数据维度，降低计算复杂度。 6

50743.3.5数据存储与管理：利用分布式存储技术，将预处理后的数据存储在云平台上，并实现高效的数据检索与管理。 6

22699第4章农业大数据存储与索引 6

32354.1大数据存储技术 6

8724.1.1分布式存储技术 7

226564.1.2对象存储技术 7

63224.1.3云存储技术 7

57894.2云计算环境下的数据索引策略 7

108894.2.1基于哈希的索引策略 7

107944.2.2基于B树的索引策略 7

30164.2.3基于LSM树的索引策略 7

198044.3农业大数据存储与索引实践 7

321374.3.1存储方案设计 7

219374.3.2索引方案设计 8

319674.3.3实践案例分析 8

31576第5章农业大数据处理与分析 8

233125.1分布式计算框架 8

176455.1.1Hadoop生态系统 8

238005.1.2Spark计算框架 8

4795.2农业大数据并行处理方法 8

169645.2.1并行计算模型 8

207945.2.2农业大数据并行处理算法 9

234475.3数据挖掘与知识发觉 9

245025.3.1农业数据预处理 9

201945.3.2农业关联规则挖掘 9

79875.3.3农业分类与预测 9

254605.3.4农业聚类分析 9

2819第6章农业气象大数据分析 9

152456.1农业气象数据概述 9

265576.2气象数据与农业生产的关联分析 9

203406.2.1气象数据对农业生产的影响 9

88106.2.2气象数据与作物生长模型 10

241666.2.3气象数据在农业生产中的应用案例 10

210646.3气象灾害预警与防范 10

276076.3.1气象灾害类型及影响 10

147116.3.2气象灾害预警技术 10

214686.3.3气象灾害预警与防范策略 10

174896.3.4气象灾害预警在农业生产中的应用案例 10

6067第7章土壤大数据分析与应用 10

174687.1土壤数据采集与处理 10

193987.1.1数据采集