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    賽蘭農作物有害生物監控信息系統和解決方案
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    賽蘭農作物有害生物監控信息系統和解決方案


    規格型號:賽蘭
    產品品牌:賽蘭
    產品簡介:賽蘭
     

    賽蘭公司聯合國內科研院所,依托現有農作物有害生物監測預警工作體系,構建國家級、省級、縣(市)級三級監測預警數字化網絡平臺,將植物保護技術和計算機網絡技術相結合,研發先進實用的網絡平臺軟件,滿足新時期農作物病蟲害監測預警工作的實際需要,并建立高效的業務運轉機制和規范的數據采集管理機制,促進工作方式、管理方法和運行機制的創新,提升我國農作物生物災害監測預警和科學防控的能力。

    農作物病蟲害監測預警的業務流程是“數據采集→數據傳輸→數據管理→數據分析→預測結果→預報發布”。 集成數據庫技術、地理信息技術、計算機視覺技術,研究解決農作物病蟲害監測預警業務流程各環節中的難點和關鍵問題,提高監測預警的自動化程度、信息資源共享率和利用率,實現全國農作物病蟲害監測預警信息數字化管理、網絡化傳輸、可視化發布、圖形化預警和病蟲害遠程診斷,提升農作物病蟲害監測預警的科技水平。

    技術方案

    賽蘭公司自主研發了病蟲害標準化和規范化公共數據庫,該平臺采用分層設計的體系結構,包括:信息采集、傳輸網絡、存儲管理、公共支撐、應用系統等五個層次。集成植物保護技術、計算機技術、網絡技術、數據轉換引擎技術和地理信息系統技術等,構筑病蟲害監測預警網絡平臺。

    2.1 數據存儲應用 - 大集中為主,分布式為輔

    根據我國主要病蟲的測報調查規范的國家標準和地方標準以及監測預警工作的實際需要,建立了農作物有害生物監測預警數據庫。監控預警數字化軟件平臺的各項功能則是以此數據庫為核心開展。為保證數據的一致性和完整性,減低數據維護難度和成本,數據存儲方式采用數據大集中方式。為提高數據的存儲和應用安全性,數據庫采用雙機容錯、統一用戶管理和權限管理的設計理念。

    2.2 數據傳輸管理 - 數據交換引擎技術

    系統設置多種數據分析、統計方法,結果采用表格、圖示或GIS等多種方式展示。針對數據分析處理過程中,內部各層次之間,數據交換頻繁,存在交換沖突,傳輸安全和并發處理效能等問題,研發出基于Web Service技術的“數據交互引擎”,很好地解決了上述難題。

    數據交換引擎支持多層次、多節點的并發數據傳輸;允許以數據包、文件等方式交換數據;支持多種數據交換策略與運行模式;數據加密工具保障傳輸安全。數據交換引擎實現了網絡平臺內各層數據的無縫交互和共享訪問,還向網絡平臺外部提供了良好的數據服務接口。

    2.3 信息資源管理

    信息資源管理系統是遵循Dublin Core標準和XML標準構建而成的,較好地解決了網絡平臺內三大類基礎數據庫(病蟲害監測數據庫、地理空間數據庫、多媒體綜合數據庫)的數據生命周期維護問題。信息資源管理系統采用基于角色的權限管理機制,使得每個角色對數據資源存取粒度可由工作人員設定,提供從數據采集到數據歸檔整個數據生命周期各環節的關鍵功能操作,包括:網絡平臺各類元數據的管理與維護、業務數據的主題分類與主題關聯維護、結構化/非結構化數據的統一維護與快速查詢、個性化信息主動推送服務等。提高了數據共享質量與數據檢索友好度,使數據能在更高層次(宏觀決策、個性化推送服務等)和更廣范圍(外部系統簡潔有效地查找交換等、兄弟單位數據共享)發揮作用。

    2.4 病蟲害監測數據分析 - 地理信息(GIS)技術

    以地理信息系統GIS為平臺,利用空間模擬技術,對重大有害生物與多維空間數據及各種因子的迭加處理和統計分析,得出量化的預警指標,從而對不同生態區的病蟲發生趨勢作出分區預報。

    網絡平臺研究了ArcGIS、SuperGIS等工具在病蟲害數據信息處理中的應用。利用GIS技術組建地理信息系統數據庫分析病蟲害發生的時空動態及規律,評估病蟲害發生的環境及影響因子,從而預測病蟲害的發生趨勢,同時可給出農作物病蟲害的發生分布圖及預測蔓延為防治病蟲害提供及時準確直觀的決策依據,能夠對主要作物病蟲害進行預測、決策、診斷、咨詢,將抽象的數據轉化成形象的電子地圖,直觀顯示病蟲害發生程度及地域分布規律,為病蟲害防治提供服務。

    應用類型包括:

    1. 建立病蟲害監測地理信息數據庫

    將與病蟲害有關的屬性數據、矢量數據、遙感影像數據以及基礎地理數據等多種格式的數據統一建庫,建成以空間信息為基礎的涵蓋多種數據源的病蟲害監測地理信息數據庫。將各種數據有效地組織起來,并根據其地理分布范圍和圖層內容特點建立適當的空間索引,實現地圖查詢(Map Query)、區域匯總(Summarize Zone)、區域柱狀圖(Histogram by Zone)、區域表格(Tabulate Areas)、地圖計算(Map Calculator)、距離影響(Find Distance)等功能,進而可以快速調度任意空間范圍的數據,達到對各種病蟲害監測專題圖的無縫漫游;并且通過元數據庫管理系統將多時相、多專題、多類型的復雜多源空間數據和屬性數據進行統一的管理,以便于數據庫的更新、維護與分發及應用。

    2. 專題分析

    以農作物類別、病蟲害類別、指標、數量、面積、程度和時間等條件制作成各種類型的病蟲害專題圖,將病蟲害的各種監測信息展現在地圖上。可以基于地圖查詢監測信息,動態地顯示不同病蟲害在區域上的分布情況,結合GIS技術可以將某一類或某幾類監測指標進行統計,按監測點或區域形成餅圖、直方圖或顏色漸變圖。

    3. 空間分析

    利用GIS強大空間分析功能,挖掘病蟲害在不同類別和時間段在區域上的潛在規律。包括緩沖區分析,疊加分析和插值分析等多種空間分析手段。病蟲害一般在特定的區域和特定的時間發生,有著潛在的規律。通過GIS的時空分析技術,可以有效地分析病蟲害發生的時空規律。

    4. 預警分析

    利用GIS技術組建的地理信息系統數據庫,將作物病蟲害的發生程度、傳播情形、地理分布以地圖形式顯示,集成氣象、作物品種、病蟲害信息、防治措施及知識和數學模型分析病蟲害發生的時空動態及規律,評估病蟲害發生的環境及影響因子,從而預測病蟲害的發生趨勢,同時可給出農作物病蟲害的發生分布圖及預測蔓延圖為防止病蟲害發生提供及時準確直觀的決策依據。

    5. WEB地圖發布

    通過WEB GIS技術,將病蟲害的中農作物病蟲害的發生區域、面積、程度、時間等信息通過互聯網,以電子地圖的方式對大眾進行發布。

    2.5 定制服務

    采用先進的門戶技術實現了用戶界面及用戶應用角色的定制,使系統界面更加符合各級植保站特點和用戶的使用習慣。根據當地監測預警工作任務和病蟲發生實際情況,選擇數據庫內容,較好地解決了數據大集中方式帶來的弊端。

    2.6 預報發布技術

    在國家級、省級、縣級三級網絡平臺上,結合視頻技術,開發了病蟲害視頻素材管理系統,研究了病蟲害的視頻素材采集、病蟲害視頻預報節目制作和送播等技術,構建了病蟲害電視預報技術體系;

    2.7 手持終端設備應用

    基于IOS和Android平臺并結合地圖服務推出了適用于農業的田間病蟲害數據采集終端。利用移動采集終端設備在一些不適合PC機工作的環境下進行數據采集,便利地采集田間地物的分布位置、作物生育期動態苗情、雜草分布、病蟲害發生情況等多種基于精確空間位置的實時信息。然后再將數據同步至PC機或直接報送到指定系統,減少數據采集工作中的重復勞動、提高工作效率,同時保證數據采集工作的及時性和準確性,提高數據采集的工作質量。

    移動終端部分能夠:

    動態構造表格:可根據具體局域、環境、業務要求,僅獲取少量特定的病蟲害報表,并在移動終端動態構造,并支持離線工作、暫存數據;

    高清晰照片拍攝:支持智能手機、平板電腦、PDA等的高清晰照片拍攝、讀取、管理等;

    定位信息獲取:支持GPS和北斗模塊多種方式連接獲取地理位置信息,便于宏觀展現、分析病蟲害發生、遷移的地理關系及深層聯系;

    面積量算:工作人員手持設備沿調查區域移動一次后,可立即完成封閉面積分析計算,便于業務人員計算單位面積內的病蟲數量估算或作進一步分析;

    在線遠程上報:在離線工作的基礎上,可隨時通過 3G或4G信道,立即上報給異地的一個或多個上級主管部門;

    統一后端服務:PC服務器后端提供統一的WebService接口服務,對數據進行解析入庫,供業務系統在電子地圖上直觀展示。通過病蟲害遠程診斷系統的支持,可以將病蟲害圖片的識別結果第一時間反饋給上報者,同時發布給相關主管部門;支持IOS和Android等多種智能手機操作系統。

    2.8 信息安全 -軟件產品間集成適配與優化

    系統自底向上涉及到操作系統、數據庫、中間件、GIS等多個層次,平臺軟件產品之間的集成適配、兼容以及優化將成為系統高效、穩定、可靠的關鍵。同時,通過一些專門的產品研發定制或調整,體現平臺軟件之間集成的優勢,平臺軟件產品之間有更深層次的集成和更緊密的耦合。

    系統特點

    本系統集成農作物病蟲害監測預警技術、計算機技術、網絡技術、通訊技術和多媒體技術,應用于農作物病蟲害監測預警與遠程診斷。獲準國家版權局認定的計算機軟件著作權。以病蟲害監測預警技術為基礎,集成數據庫技術、標準化網站群技術、地理信息技術,構建了以“農作物有害生物監控信息系統”為核心,覆蓋31個省、1200多個縣的全國農作物病蟲害監測預警數字化與遠程診斷網絡平臺,實現了農作物病蟲害監測預警的信息數字化、管理網絡化和發布圖形化。

    1. 數據管理系統化

    病蟲監測預警時域性較強,數據采集數量大、量化表達難度高,系統通過對病蟲數據和蟲情信息進行有效獲取與整合,實現從局部到整體的擴展。水稻、小麥、玉米、馬鈴薯、棉花、油菜等主要糧棉油作物和煙葉、茶葉、蘋果、柑桔、橙子、香蕉、棗類、蔬菜等主要經濟作物重大病蟲的陸續建設,最終構建一個覆蓋全國、涵蓋主要農作物的全國農作物重大病蟲害數字化監測預警平臺;同時,實現與各省級平臺無縫鏈接,發揮省級用戶管理預測區域性、偶發性病蟲的作用,形成一個縱橫交錯、優勢互補的網絡監控體系。

    2. 預警發布可視化化

    實現了農作物病蟲害監測預警信息可視化發布、圖形化警示和遠程診斷。將農作物病蟲害的發生區域、面積、程度、時間等預測預警信息,通過視頻加工,利用廣播、電視等傳統媒體,還有電腦、智能手機等新媒體,直觀快速地向廣大農村發布;將地理信息系統應用引入病蟲監測預警領域,通過GIS等圖形化制作手段,利用互聯網,實時直觀警示病蟲害發生動態。提升了病蟲害監測預警信息的入戶率和覆蓋度。

    3. 科研成果實用化

    在借鑒生物學、生態學、生物數學等學科方面的知識和技術的基礎上,充分運用了國內農作物有害生物預測預報相關成果,并在多個的試點工作中,以理論方法結合經驗建成了病蟲害預測/預報模型(整理了大量經驗公式并加以規范化,形成易于業務人員使用的操作功能,便于發布及時預警、短期預報、中長期預測,極大方便了病蟲害監測、預警核心功能的實現),收到良好的工作效果。

    * 僅供參考,詳細參數請來電咨詢。

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