大数据环境下农业信息管理对农业经济的影响(3)

[4]曾磊,任颖超.基于大数据技术的农业信息管理平台设计[J].南方农机,2018,49(01)：57+67.

大数据背景下，依靠口新月异的信息采集、挖掘、整理与分析技术，农业经济可以得到高效智能化经营，相较于以往方式下的农业数据采集与管理方式来说，利用大数据系统整合的农业数据会更加全面与立体。大数据系统的另一大优势是：其既可以采集与整理农业数据，还可以精准预测今后方向，为农业产销业务带来预警监测以及决策依据，下降了传统方式下应数据资源处理低效导致的农业经营风险。研究精准化农业经济大数据信息系统的设计研发有显著意义。Hadoop分析Hadoop属于一个分布式信息处理平台，涉及HDFS与Map/Reduce两个关键引擎，而HDFS为分布式文件控制平台，Map/Reduce就是分布式处置模型体系，另外，Hadoop还涉及非关系型信息库与Hive两个重要部件。近几年，Hadoop被推广用于各种大数据系统的开发设计方面，是大数据管理平台开发重要的技术体系。针对技术结构，Hadoop内的HDFS选择主从架构，着重存储数据资源；Map/Reduce就是一个依靠分布式条件的计算模型，用来精准分析运算信息；非关系型信息库依靠列式存储格式，可以挖掘与处理海量信息数据，并生成健全的信息库体系；Hive属于一个关键的信息仓库，用来一体化管理所采集的数据信息。总体来讲，依靠Hadoop可以建立分布式大数据保存分析控制平台，具备稳定性高、可拓展性强、信息分析全面等特征。大数据背景下农业信息控制平台设计平台结构大数据背景下，整个农业信息控制平台采取4层结构设计，从低至高分别是：信息收集层、信息存储层、信息分析层与客户终端层。（1）信息收集层。外接多种传感设备，像：温湿度传感仪、图像传感设备、摄像机、农作物生长数据收集传感器等，这类传感器设置在田间地头，可以适时收集农作物生长附近的环境信息，并依靠RFID无线传送系统朝上层传送收集的信息。（2）信息存储层。以Hbase与HDFS技术为主，建立农业数据存储中心。（3）信息分析层。基于Map/Reduce建立并行的运算信息处理平台，并依靠CART算法深度挖掘与分析各种农业大数据资源。（4）客户终端层。依靠windows、安卓以及IOS系统规划的客户终端流程，具备可视化性能，便于客户在终端立即获得各种农业大数据资料。基本功能利用Hadoop技术建立的农业大数据数据管理平台设计以下几点功能：（1）收集地区内的农业数据。在整个平台创建前，应在区域内建立大数据收集网络，这一网络重点以城域网、局域网为主创建，网络内的各节点就是传感器收集信息的传送点，能对地区内农作物生长环境资源进行收集，并依靠大数据收集网络实现传输，这些数据组成了农业经济大数据的重要来源。（2）创建农业信息控制大数据库。采用Hbase与HDFS建立农业信息控制资源库，资源库中的数据不仅包含农作物生长条件信息，还涉及本地近五年的重要农产品市场供求数据、销售数据等。（3）分析农业数据，发布整体评定报告。为充分使用农业大数据资源，创建农作物生产、栽种、营销预估分析平台，该平台基于大数据CART算法功能，分析、整理采集的农业数据。（4）带来可视化工作体验。为便于客户查询、设计、下载农业经济大数据内容，该平台涉及windows、安卓以及IOS三类可视化终端处理界面。处理方案因为地区农业经济大数据资源存在海量、多样以及不规则等属性，对这类数据的收集与分析也非常复杂，依靠Hadoop建立的农业经济信息控制平台，按 CART算法系统为主要的信息分析处理方法，实现对采集数据的相关性研究、划分描述、误差研究、聚类分析等处理。简单的说，以CART算法设计于完善信息后，令这些信息变成并行体系，并根据Hadoop内的Map/Reduce结构得到并行化，进而使最后的分析信息具有很强的预测水平，挖掘农业大数据系统对农作物栽种、生产以及营销的预测功能。农业经济生经营发展的基本现况农业经济经营信息技术水平不高科技属于第一生产力，技术的进步可以推动经济的增长，因为国家农业数字化发展较晚，科教活动数字化水平不高，因此受到本身农业数字化水平的制约，无法更好促进传统农业经济经营管理方式朝着现代化与数字化的趋势转变。农业生产要素涉及农业生产阶段的阳光、温湿度、水质、土壤以及无机盐等等，这是农业生产必备的生长要素，这类生产要素是农作物正常生长的关键要素，要求得到现代化的数字化管理。农业生产要素数字化是指把这类要素借助信息系统展开精准计算与管控，从而可以精细调节农作物繁殖环境，充分挖掘农作物生产要素功能，经调节光照周期、水质矿物成分、土质肥力、无机盐的应用量以提升农作物质量与产量。国家对农业生产要素数字化系统研发程度不够，所以还无法达到利用信息技术展开科学精准的农业管控，不能借助信息技术更好管控农业生长条件。传统农业的数字化基础设施不足尽管当前我国信息系统的涵盖面已经比较大，但任然有许多县级之下的农乡区域的网络普及度不高，缺少数字化基础设施。造成农户获得农业经济控制数据的成本增多，使得其借助信息技术开展农业生产控制的困境。农业数字化基础设施不完善主要是由于政府机构的扶持力度不足与缺乏数字化专业人员。作为农业数据的载体，基础设备的完整性直接关系到农户展开农业经济控制的模式与获得农业经济控制数据的途径。中国传统农业的科技使用滞后于国际现代化农业，以往的农业重点是通过人力加之传统农具来耕种，因为缺乏经费与科技的职称，传统弄而言方式既耗损人力，而且效益不高，市场竞争水平不断降低。农业经济经营发展优化建议农业经营信息技术的革新科技进步方可推动生产力的提高，若要全面促进农业经济经营的发展，就必须提高对信息技术的开发力度，由农业数字化两个层面着手。首先，从农业经营要素层面来说，提高开发力度，如经信息技术研究生物项目的仿生科技处理农业方面病虫害，科学绿化的处理虫害，能够减少农药的应用率，有助于提升农作物质量。还能够通过研制农作物繁殖环境信息技术，探究科学的调节大棚经营因素设施，对大棚中的温度、光照周期、太阳强度、水分提供等状况进行数字化处理运算来精准管理农产品的生长环境，批量化控制农作物的栽种。其次，农业市场数字化层面，也能够将信息技术涌入农作物的营销方面等，借助网络信息系统创建创业创新系统，为农户带来集农业经营控制学习、农作物营销市场途径、农业贸易线上维权等数据，将数字化处置技术与农业生产控制及销售市场相统一。完善农业数字化基础设备国家要提高对农业科教数字化的经费扶持力度，强化对农业数据教育系统的创建，构建农业技术教育服务平台，实现整体的农业技术教育数字化。首先，推广我国县级之下农乡区域的网络，基于互联网创建第三方官网系统，全面统一当前农业栽种、浇灌、生产、营销的数据资源，为农户带来第一手农业经营管理数据资料与政策引导，实现农业数据资源共享，加速数据流通。其次，相关人员收集与加工信息资源直接影响到农业经济控制数据的精准性与可信度，所以需对信息系统的管理及技术人员强化工作监督与各部门间的合作，由此保证农业有关部门与农业经济管理团队可以及时掌握专业高效的经济管理理论及技能。再者，提高对基础设备的投入，对中小县市及其行政地区提供一定的设备购入补贴，减少农户应用网络的开支。保证农户可以利用计算机等信息系统接触农业数据管理平台，掌握相关政策以及必备农业经营管理内容。政府要起到职能作用，提高政策引导与多方财力支撑农业数字化属于一个包含多个部门、产业、地区的系统项目，要得到各构成部门的协调搭配，要求政府来统筹考虑制定并发布相关的规章制度。对于人才引入事件，政府应起到主导功能，提升农业职位的就业地位与薪资待遇以及福利等，由此调整完善三大行业间的人才布局架构。就当前情况来说，国内农业科技建设之所以不健全，国家农业资金负担高是第一大原因，农业尽管是我国社会经济的基础，但国家每年用作农业技术的投入不够GDP的1%，该数据远滞后于西方发达国家。简单的凭借政府力量获取财力支撑已无法满足国家高速增长的农业经济，所以，政府要融入社会上的各种力量，大力吸取公司基金，组织招商引资活动，吧投资用作人才教育、农户培训和农业数字化控制的基础设施创建中。结束语综上，文章对依靠Hadoop的农业经济大数据数字化管理系统的设计思路、基本功能及处理方案进行了介绍，从宏观方面分析了该平台创建的可行性及使用价值。该平台可以收集、分析与预测地区内农作物生产、栽种与营销数据，有较高的实践应用性，在后期设计中，会进一步优化平台算法系统、功能模块等。参考文献：[1]宋瑞莉.大数据环境下农业信息管理对农业经济的影响[J].农业经济,2019(04)：18-20.[2]董望成,肖德琴,郑经成,覃政仁,彭宾.基于“物联网大数据+区块链”的清远鸡品牌发展战略研究[J].现代农业装备,2019,40(01)：52-57.[3]马晓宁.基于北斗定位技术的农机信息化管理与公共服务系统[J].农业工程技术,2018,38(18)：103-106.[4]曾磊,任颖超.基于大数据技术的农业信息管理平台设计[J].南方农机,2018,49(01)：57+67.

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