农业资源数字平台建设方案.docx
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1、农业资源数字平台建设方案一、项目简介41、建设背景42、建设目标43、建设任务51、建设内容清单51.1. 农业资源数据仓161. 1.1.基础设施建设162. 1.2.标准规范建设163. 1.3.数据采集系统174. 1.4.数据资源库建设175. 1.5.数据治理系统186. 1.6.数据共享服务系统187. 1.7.数据分析及建模系统198. 1.8.可视化展示系统199. 1.9.遥感气象共享服务中台2010. 1.10.IOT物联网中台2011. 1.11.业务支撑应用中台211. 2.农业智慧监管平台211.2. 1.渔需/投入品准入211.2.2. 生产主体信用评价211.2.
2、3.农产品质量安全监管221.2.4.农业风险管理221.3. 农业智慧服务平台231.4. 智慧展销平台251.5. 智慧渔场大黄鱼养殖示范应用261.5. 1渔需管理系统261.5.2.标准化育苗管理系统261.5.3.标准化养殖管理系统261.5.4.养殖物联网环境监测预警系统261.5.5养殖设备智能控制系统271. 5.6.大黄鱼区块链溯源管理平台271.6. 智慧黄汤茶叶标准化种植示范应用271.7. “全视通”数字化展示平台29一、项目简介1、建设背景围绕着特色农业现代发展需要,依托大数据的技术优势,开展覆盖农业全产业链的示范基地建设。依托云计算、大数据、人工智能、移动互联、GI
3、S等创新技术,建设天空地/海一体化的农业生产数据采集体系,建立产业资源动态监测预警能力;构建黄汤茶叶和大黄鱼的标准化生产管理系统,输出标准化种养殖规范,打通育苗、种养殖、加工、仓储、检测、物流、销售等全产业链关键信息系统,整合政府部门生产、科技、气象、市场等政务信息系统,通过数据治理,对多源异构数据进行清洗,实现跨部门信息共享和政企数据融合;建立大数据决策服务模型,实现资源优化配置,促进产销衔接,助力地方产业提质增效和产业转型升级。2、建设目标本项目将建设农业资源数据仓一个,智慧渔场大黄鱼养殖示范应用和智慧黄汤茶叶标准化种植示范应用两个以及“全视通”数字化展示平台一个。以实施省级乡村振兴产业发
4、展示范建设为契机,围绕“五个鲜”区域公用品牌,全力推进黄汤、南鹿大黄鱼两大主导产业数字化建设,全面建成“一中心、一展示、三应用、二示范”数字农业发展蓝图,推动农业高质量发展与农民持续增收。到2023年底,建成数字农业产业融合示范基地2个,“五个鲜”区域公用品牌更响,黄汤、南鹿大黄鱼两大主导产业更强,标准化生产和智能化经营水平明显提升,实现农业数据资源的跨部门共享和政企数据融合,统一数据库建设,形成农业数据资源、专题数据分析等服务,实现以图管地、以图管农管产、以图智农、以图防灾、以图决策,提高管理服务的实时化、可视化、精细化。3、建设任务本期主要建设内容包括:1 .农业资源数据仓;2 .农业智慧
5、监管平台;3 .农业智慧服务平台;4 .农业智慧展销平台;5 .黄汤智慧茶园;6 .南鹿岛智慧渔场;7 .“全视通”数字化展示平台。二、建设内容1、建设内容清单序号项目名称子项目名称单位数量*农业大数据资源中心1.1基础设施建设包括中心机房建设、服务器、交换机等工程和设备等,保障各类软件系统的平稳、安全运行,实现数据存储、计算、共享、管理的集约化与高效化。硬件设施具体参数详见后附清单项11.2标准规范建设包括大数据基础平台软件架构和对外接口等标准规范,实现数据从生产到清洗、项1治理,最终形成数据资产管理体系;并且通过数据离线、实时和深度学习等多种计算手段,提供强力的数据计算能力,并支撑主题分析
6、展示,以报表分析等手段,提升决策水平1.3数据采集系统包括数据采集管理、多元数据接入、统一归集、采集库管理、采集作业管理、文件解析入库和数据采集策略等功能模块,支持政务、互联网、社会行业等3大来源的数据,支持五种接入方式:数据桥接接入、直接接入、文件导入、服务API接入和网络爬虫接入。数据源类型支持传统关系数据(如Orac1eMySQ1PostGresQ1HadoopHive等)、半结构化文件和非结构化文件等,统一存入大数据资源库。项11.4数据资源库建设包括数据梳理、数据资源库设计、数据流程与数仓架构设计等功能模块,涵盖统计系统所涉及的相关数据库,包括:归集库、公共库、业务库、主题库、专题库
7、等数据库资源。项115数据治理系统包括数据标准、规范数据质量管理、数据建模管理、元数据管理、数据资产管理、数据安全管理等功能模块。项11.6数据共享服务系统包括数据服务接口、监控子系统、管理子系统、交换子系统等,完成对主业务流转项1的数据可视化,以及完成系统使用过程中对数据的监控,在保证数据准确性的同时进一步提高数据的潜在价值。相关部门领导可通过图形、图表方式查看平台发生交换数据数量,包括各个部门提供的数据数量以及获取的数据数量。1.7数据分析及建模系统包括数据源子系统、工作台子系统、组件库子系统、画布子系统、模型社区子系统、快速建模子系统、运维子系统等,提供海量数据预处理、大规模训练、自动化
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