农业大数据平台进展和应用现状,本论文主要论述了农业论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
农业论文参考文献：
摘 要：农业大数据与农业产业深度融合,为农业生产经营决策提供科学指导,成为推进农业现代化的关键要素.农业大数据平台依托大数据技术,采集、整理、储存、挖掘农业数据,展示数据分析成果,为农户精准生产、产品追溯、市场监测、综合服务提供解决方案.本文梳理现有文献,系统分析农业大数据平台建设的体系框架、关键技术、重点应用领域以及在我国的应用实践,旨在为科学设计农业领域的大数据平台提供借鉴.
关键词：农业大数据；平台；Hadoop
中图分类号：G250.74 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2018.10.003
Abstract： Deep integration of agricultural big data and agricultural industry, which provided scientific guidance for agricultural production management, and became the key factor to promote the modernization of agriculture. Through the big data technology, the platform of agricultural big data collects, organizes, stores, and mines agricultural data, at last displays the results of data analysis, in order to provide solutions for farmers about precision production, product tracing, market monitoring, and comprehensive services. This paper combed through the existing literature, systematically analyzed the system framework, key technologies, key application fields and application practices in China for the purpose of providing reference for scientifically designing the big data platform in the field of agriculture.
Key words： agriculture big data； platform； Hadoop
在“互聯网+”的现代化信息时代,大数据已成为发现知识、创造价值的新型服务业态.随着我国农业信息化的推进,农业农村大数据正与农业产业全面深度融合,并逐渐成为指导农业生产和管理的有利工具,成为助力智慧农业发展的核心要素.运用大数据对种植作物种类、数量进行宏观调控,让农民生产出符合消费者实际需求的产品,实现产销衔接顺畅；运用大数据的预测功能,让农民知晓变幻莫测的变化,增强市场上的话语权、定价力和影响力.“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”是农业生产经营科学决策的必然选择.农业大数据要发挥作用,必须以平台或系统为载体.本文从文献角度梳理农业大数据平台建设的必要性,阐述农业大数据平台创建的技术框架体系和重点应用领域以及在我国的实践应用,旨在为科学设计农业相关领域的大数据平台提供借鉴和指导.
1 农业大数据平台建设的必要性
农业大数据是利用大数据的理念、技术和方法,解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,是大数据的理论和技术在农业上的应用与实践[1].农业大数据具有丰富的内涵：农业数据集成共享平台取代关系型数据库成为数据存储与管理的主要形式,农业大数据在平衡产业链各环节的效应更加突出[2].
农业大数据使做到农业内部的信息流做到到了延展和深化[3],对于挖掘农业价值,为生产者制订生产计划和获取利益最优化具有重要意义.农业大数据为政府决策当智囊,为企业管理做支撑,为学科发展建平台,为管理升级供手段[4].为了全面、规范、及时地采集农业大数据, 在第一时间对大量的、异构的农业数据进行分析, 需要建立一个农业大数据平台[5].推动智慧农业发展进程,需要全面、及时掌握农业的发展动态, 需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术,建设一个农业大数据分析应用平台[1].
2 农业大数据平台的创建研究
2.1 总体设计
文燕[6]构建以Hadoop为计算处理中心,HDFS和HBase为数据存储中心的农业大数据管理平台；结合当地示范园实际情况,设计平台架构,提供了农业大数据存储中心和计算处理中心设计方案和基于Map/Reduce农业数据挖掘解决方案.郭雷风[7]将农业大数据系统设计成5层：与农业相关的各种资源、环境,数据采集网络,农业大数据中心,数据价值发现,农业大数据研究与应用,构建现代农业.孟祥宝等[8]从服务、管理、应用、资源和技术5个方面提出了农业大数据ART应用架构体系,设计了一个农业大数据智能分析平台.李瑾,顾戈琦[9]从设计原则、思路、框架及功能模块对农业大数据平台进行设计.
2.2 技术架构
目前,在云计算环境下,Hadoop、Storm和Spark是大数据处理的工具,但农业大数据应用在技术体系架构上主要采用基于Hadoop分布式处理系统,这是由于农业大数据的特点及存储应用所需要具备的各种功能特征所决定的.Hadoop是谷歌大数据平台的开源实现,在大数据处理和应用中非常典型.陶佰睿等[10]提出利用Hadoop和WSN技术构建基于云端的低成本农业大数据采集预处理系统,为多源异构农业生产数据提供实时监测、传输和海量数据的存储与管理方案,并且设计针对大数据量算法的MapReduce实现对数据的处理.李竹林等[11]对比当前主要的大数据处理工具特点,详细阐述Hadoop的部署思路及详细的命令.
结论：适合农业论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关农业开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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