基于大数据平台的农作物病虫监测预警系统的研究

发布时间：2021-11-22 01:49

　　为了促进安徽省农作物病虫监测预警事业的发展,在原有农作物病虫监测系统的基础上改进了部分功能并开发出基于大数据平台的新系统。新系统采用浏览器/服务器（B/S）模式,结合ThinkPHP框架和MySQL数据库管理系统共同完成。该系统主要以echarts生成多种类型的图表为主,并通过视频监控随时查看试验田农作物的状态。全省各市、县95个植保站上传的农作物病虫数据实现自动汇总,以大数据平台形式将数据、图表、预测预警和视频监控结合展示,使用户获取数据更加准确便捷。该系统提升了植保工作的信息化、现代化水平,增强预测和决策层的宏观掌控能力。 

【文章来源】：洛阳理工学院学报(自然科学版). 2020,30(02)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

系统主要功能模块

系统采用B/S模式,用mysql数据库和ThinkPHP5.0的后台框架及数据可视化工具echarts呈现出丰富图表类型,将系统的重点数据合理分析处理并通过大数据平台展示,使得整个分析过程中数据的可读性更高,预警更加及时。系统的整体架构如图2所示。2 平台关键技术

早期周报数据是由工作人员手动填写,人工计算汇总、填写汇总表。在2019年上线的新版系统中,通过后台自动计算汇总,避免了手动计算带来的差错。系统中周报数据需要上报的项目如图3所示。由于上报的数据比较繁杂,升级改进过的系统通过后台代码快速进行复杂的计算,自动将县级的周报数据汇总成市级周报,市级植保站确认之后,系统可以汇总各市的周报数据生成省报表。既节约了各省市级植保站的工作量,又提高了准确率。部分需要计算汇总数据如下:

【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代下的数据可视化[J]. 杨晓宇,李晋芳.  电子技术与软件工程. 2019(17)
[2]Ajax支持下的ECharts图形报表技术的应用[J]. 赵海国.  电子技术. 2018(04)
[3]湖南省农作物重大病虫害监测预警信息系统的研发与应用[J]. 王标,谭小平,尹丽,朱秀秀.  中国植保导刊. 2018(01)
[4]农作物重大病虫害数字化监测预警系统研究[J]. 黄冲,刘万才,姜玉英,曾娟,陆明红,刘杰.  中国农机化学报. 2016(05)
[5]小麦重大病虫害数字化监测预警系统的建设与应用[J]. 曾娟,刘万才,姜玉英.  中国植保导刊. 2011(07)

硕士论文
[1]基于气象相似年的小麦赤霉病监测预警系统[D]. 施洁琼.安徽农业大学 2017
[2]基于Web的柑橘外来有害生物监测预警系统的研究与实现[D]. 黄志伟.江西农业大学 2014
[3]基于系统动力学模型的安徽水稻褐飞虱发生发展仿真研究与应用[D]. 王庆人.安徽农业大学 2014



本文编号：3510689