智慧农业项目简介.docx

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1、智慧农业项目简介XX科技股份有限公司编制目录一、智慧农业项目背景3二、客户情况及市场情况3客户情况32.市场情况技术选型错误!未定义书签。四、项目团队构成错误!未定义书签.五、团队成员技能需求错误!未定义书签.一、智慧农业项目背景随着城市的发展，人们对于生活水准的要求也越来越高，对于食物的品质需求也越来越高，中国作为世界农业大国，农业的发展优势慢慢降低,智慧化农业将带来一次新的农业结构改革。中国农业的根本问题是效率不高、效益不强、效能不够，原因在于各生产要素缺乏耦合效应，产业链衔接不紧农业大系统循环性、协同性不够。这导致了农业发展较为粗放，而这种粗放也是长期以来农业基准数据资源薄弱、数据结构不

2、合理、数据细节程度不够、数据标准化、规范化水平差等原因紧密相连。二、客户情况及市场情况1 .客户情况高智能化、自动化一定是农业发展的必然方向I）智慧农业关键技术包括农业感知、农业信息传输和农业信息处理应用三方面。感知层的研究现状随着新技术的快速发展，采用新制造工艺、新感知机理、新制作材料的传感器不断出现。美国、德国、日本等发达国家目前在传感器的制造工艺和相关技术方面处于领先地位。从国外发展状况来看，传感器技术的发展趋势主要由以下几方面：一是传感器本身形态向智能化、微型化和可移动化方向变革；二是综合运用新感知机理、新结构设计、新制作材料，以实现传感器的高可靠性、低功耗和低成本；三是注重创新，坚持

3、产品开发与实际需求相结合，推动传感器的产业化。传输层的研究现状我农业环境复杂多变，智慧农业中的信息传输也要根据不同的应用场景选择不同的通讯方式。比如，大田种植需要考虑农作物的高度、地形等因素对无线信号传输以及有线布线的影响；设施农业则需要考虑墙体的材料及厚度对通讯的影响；目前，国内外对传输层的研究多集中在无线传感网络节点领域。无线传感网络节点是一种微型嵌入式系统，一般由微控制器、无线传输模块、传感器模块和供电模块等组成。具备终端节点和路由等功能，既可以实现对传感器模块数据的采集，也可以将数据经合适的路由传输至汇聚节点，最后由汇聚节点通过互联网传输至应用层。应用层的研究现状智慧农业的应用层是指深

4、入分析感知层的各类数据，基于不同应用场景建立模型，从而通过终端设备为用户提供有效的服务。应用层的主要技术有大数据处理技术、数据虚拟化和信息推送技术等。由于农业生产形态多变，所以仅用一种技术或模式很难去解决实际的问题。一般对于不同的应用场景，采用的技术或模式都是根据相应的需求来确定，既有基于互联网的WCb应用，也有基于嵌入式系统的单体智能仪表应用。2 .市场情况相比于传统种植方式，智慧农业技术的优势明显。就农户而言，智慧农业可以替代大量人力获取精确的作物环境和作物信息，并进行生产设备的控制。平台上的专家系统还可以对作物的病虫害、长势等进行科学诊断与决策辅助，降低农业生产的风险，提高农作物质量。而

5、对于农业产业，物联网可以连接农户和农产品经销商。经销商可以通过平台上的生产大数据了解各地农产品生产情况和产品质量，尽快制定收购计划。农户也可以通过物联网预先选择合适的经销商，并确定下一季度的种植计划。除了解决“买卖”问题，智慧农业还可以加强农产品的供应管理，系统收集农产品仓储、库存，以及供应商、客户的数据。拥有以上的数据基础，农产品同时还可以实现“身份认证”。消费者通过溯源系统可以方便的读取农产品包括产地、质量、配送过程在内的信息。智慧农业从底层技术来讲都差不多，不过在目标客户以及运营模式方面，各家公司多多少少有些差异化的点。面向政府、科研机构：这类客户对价格敏感度相对较低，但是需要较强的渠道

6、资源；面向高端农场或是种植高附加值农作物的农户：这类用户价格敏感度相对较低，对技术和渠道要求较高；面向高端农场的方案商主要强调了高精度、高稳定性传感器的研发和设计；面向普通小型种植户:这类客户对价格敏感，并且大多受教育程度不高；物联网方案主打成本低，安装和控制操作简单等特点，希望可以在全国数千万小型大棚种植户中快速规模化应用。三、技术选型CDH/F1.umeKafka数据采桀，结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDHHD1S文件类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDHHBSE格式类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HIVE数据清洗CDH/SPARK离线数据开发及处理

7、 F1.INK实时数据开发及处理 CDH/SPARK数据服务及安全 CDHYARNCM数据负载及集群管理 CDH/HIVESparkM1.数据分析及智能 TAB1.EAU针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表 E1.ASTICSEARCH针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索 HDOOPYARN针对数据服务及安全类应用的定制开发提供做服务运行环境技术管理工具四、项目团队构成姓名性别学历职券专业工作单位项目中的分工每年工作同（月）签字成员A男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公司项目管理12成员B男本科高级大数据工程师体育医学技术总监12

8、成员C男本科中级软件工程师计算机科学与技术软件开发12成员D男本科高级大数摒讲卸计算机科学与技术软件开发12成员E男本科中级软件工程肝数学与应用数学软件开发12成员F男本科高级运维工程灯信息管理架构设计12五、团队成员技能需求（1）成员A云计算、大数据高级工程师擅长：负责企业级云计算、大数据平台项目，大数据应用开发项目的立项、论证、脸收等项目过程管理，云计算和大数据相关通识性培训。项目经历：区域医疔云计算中心、重庆三峡银行大数据平台、电信分析云项目、重庆移动业务支撑大数据平台建设。(2)成员BC1.。Udera大数据专家高级软件工程师长期从事技术管理工作，对技术团队的管理和认识有自己独到的见解

9、，善于将人员提升和管理经营有机结合。擅长技术：Windows、1.inux,Exchange、数据库、HadOOp、项目管理等系统开发与管理。(3)成员C高级软件工程师擅长技术：网络通信、网络安全、数据库操作、dui1.ib,cc+(4)成员D南级软件工程师擅长技术：Python爬虫程序开发、Python数据分析、1.inUX系统管理、大数据存储与管理、HadoOP大数据开发、SCaIa函数式编程、数据挖掘、云计算平台架构、EXCe1.高级数据分析、图像识别、机器学习、分布式计算、数据可视化分析等。(5)成员E大数据分析师擅长技术：R语言统计分析、EXCe1.数据分析、Q1.ik数据可视化、数据可视化建模、概率论与数理统计。(6)成员FC1.。Udera大数据专家高级软件测试工程师曾在上海惠普、IBM、MOTORO1.A,北京融信恒通等公司任职，擅长技术：hadoop平台设计、运维、熟悉yarn、hdfsHA、maprec1.ucev1.v2,f1.ume,Sqoop、pig、impa1.a,hive、zookeeper,等相关组件集群的搭建和维护管理。