多源农业数据的共享管理系统及方法

1.本发明涉及农业数据管理技术领域，具体地说是多源农业数据的共享管理系统及方法。


背景技术：

2.农业作为我国主要的经济产业，是人类社会发展的基础，智能农业是未来的重要趋势，智能农业以高效率整合利用各种农业资源，并实现农业资源的共享。
3.随着农作物的生长状态的各个环节不断增加，其产生的数据数量也越来越多，其数据来源广泛、类型多样、结构复杂、有潜在价值。目前智能农业的大数据不成熟，很难利用各种数据，因此需要构建多源农业数据的共享平台。
4.基于上述，如何实现多源农业数据的共享管理，是需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的技术任务是针对以上不足，提供多源农业数据的共享管理系统及方法，来解决如何实现多源农业数据的共享管理的技术问题。
6.第一方面，本发明的多源农业数据的共享管理系统，包括：
7.用户管理模块，所述管理模块通过用户管理界面交互，用于支持用户基于用户基本信息进行注册，并基于用户登录信息进行登录，所述用户包括管理员和普通用户；
8.数据录入模块，所述数据录入模块通过数据录入界面对外交互，用于支持用户录入农业数据；
9.数据采集模块，所述数据采集模块用于通过无线通信的方式与数据采集终端交互，获取数据采集终端采集的农业数据；
10.第三方数据接口，所述第三发数据接口用于从第三方获取农业数据；
11.权限管理模块，所述权限管理模块用于通过权限管理界面对外交互，用于配置每个普通用户的用户角色以及每个普通用户对应的角色权限，并形成权限管理信息；
12.数据预处理模块，所述数据预处理模块用于对获取的农业数据进行数据清洗以及标准化处理，得到预处理后农业数据；
13.数据分析模块，所述数据分析模块用于对预处理后农业数据进行分析，并形成分析结果；
14.数据共享接口，所述数据共享接口用于对接各个用户终端，用于输出用于共享的预处理后农业数据以及分析结果；
15.数据库，所述数据库用于存储用户基本信息、用户登录信息、权限管理信息、农业数据、预处理后用户数据以及分析结果。
16.作为优选，所述农业数据为从不同来源获取的不同类别、不同分布方式以及不同更新频率的数据，分为静态数据和动态数据；
17.所述静态数据包括遥感影像数据、传感器数据、气象数据以及农事操作数据；所述
动态数据包括土壤属性数据、作物生长数据以及作物品种数据。
18.作为优选，对所述农业数据进行数据清洗，包括对农业数据进行缺省处理、一致性检查、重复记录处理以及异常值处理，去除无效、不完整以及重复的农业数据。
19.作为优选，对农业数据进行标准化处理，包括：
20.根据类别和分布方式，按照特定的时间和空间分布生成网格化数据；
21.对于作为动态数据的农业数据，逐类别地、基于预设周期对本类别中不同来源的农业数据进行同化处理，得到同化后动态农业数据；
22.对于作为静态数据的农业数据，不需同化处理；
23.对于静态数据的农业数据以及同化后动态农业数据，进行数据融合，得到融合后农业数据，并将融合后农业数据存储至数据库。
24.作为优选，对于所述融合后农业数据按照数据对应的存储形式存储至数据库中；
25.所述数据库支持的存储形式包括关系型数据库、非关系型数据库、对象存储和文件存储。
26.作为优选，所述用户管理模块用于配置每个用户录入农业数据的访问权限，用于限制其它方访问数据的权限。
27.作为优选，所述权限管理模块用于配置农业数据、预处理后农业数据以及分析结果的共享权限。
28.第二方面，本发明的多源农业数据的共享管理方法，通过如第一方面任一项所述的多源农业数据的共享管理系统对农业数据进行共享管理，所述方法包括如下步骤：
29.用户通过其用户基本信息进行注册，并通过其用户登录信息进行登录，所述用户包括管理员和普通用户；
30.管理员通过权限管理模块为每个普通用户配置角色以及角色权限，形成权限管理信息；
31.用户通过数据录入模块录入农业数据；
32.通过数据采集模块获取数据采集终端采集的农业数据；
33.通过第三方数据接口从第三方获取农业数据；
34.对获取的农业数据进行数据清洗以及标准化处理，得到预处理后农业数据；
35.对预处理后农业数据进行分析，并形成分析结果；
36.输出用于共享的预处理后农业数据以及分析结果。
37.作为优选，所述农业数据为从不同来源获取的不同类别、不同分布方式以及不同更新频率的数据，分为静态数据和动态数据；
38.所述静态数据包括遥感影像数据、传感器数据、气象数据以及农事操作数据；所述动态数据包括土壤属性数据、作物生长数据以及作物品种数据；
39.对所述农业数据进行数据清洗，包括对农业数据进行缺省处理、一致性检查、重复记录处理以及异常值处理，去除无效、不完整以及重复的农业数据；
40.对农业数据进行标准化处理，包括：
41.根据类别和分布方式，按照特定的时间和空间分布生成网格化数据；
42.对于作为动态数据的农业数据，逐类别地、基于预设周期对本类别中不同来源的农业数据进行同化处理，得到同化后动态农业数据；
43.对于作为静态数据的农业数据，不需同化处理；
44.对于静态数据的农业数据以及同化后动态农业数据，进行数据融合，得到融合后农业数据，并将融合后农业数据存储至数据库；
45.所述融合后农业数据按照数据对应的存储形式存储至数据库中；
46.所述数据库支持的存储形式包括关系型数据库、非关系型数据库、对象存储和文件存储。
47.作为优选，还包括如下步骤：
48.通过用户管理模块配置每个用户录入农业数据的访问权限，用于限制其它方访问数据的权限；
49.通过权限管理模块配置农业数据、预处理后农业数据以及分析结果的共享权限。
50.本发明的多源农业数据的共享管理方法具有以下优点：
51.1、从多个来源获取农业数据，保证了共享农业数据的全面性和覆盖性；
52.2、用户可设置其对应农业数据的访问权限，确保了用户的权限；
53.3、管理员可设置共享数据的权限，符合要求的农业数据以及分析结果可输出共享，确保了各个用户的权益。
附图说明
54.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
55.下面结合附图对本发明进一步说明。
56.图1为实施例2多源农业数据的共享管理方法的流程框图。
具体实施方式
57.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
58.本发明实施例提供多源农业数据的共享管理系统及方法，用于解决如何实现多源农业数据的共享管理的技术问题。
59.实施例1：
60.本发明的多源农业数据的共享管理系统，包括用户管理模块、数据录入模块、数据采集模块、第三方数据接口、权限管理模块、数据预处理模块、数据分析模块、数据共享接口以及数据库。
61.用户管理模块通过用户管理界面交互，用于支持用户基于用户基本信息进行注册，并基于用户登录信息进行登录。用户包括管理员和普通用户。
62.数据录入模块通过数据录入界面对外交互，用于支持用户录入农业数据；数据采集模块用于通过无线通信的方式与数据采集终端交互，获取数据采集终端采集的农业数据；第三发数据接口用于从第三方获取农业数据。
63.权限管理模块用于通过权限管理界面对外交互，用于配置每个普通用户的用户角色以及每个普通用户对应的角色权限，并形成权限管理信息。
64.数据预处理模块用于对获取的农业数据进行数据清洗以及标准化处理，得到预处理后农业数据；数据分析模块用于对预处理后农业数据进行分析，并形成分析结果；数据共享接口用于对接各个用户终端，用于输出用于共享的预处理后农业数据以及分析结果。
65.数据库用于存储用户基本信息、用户登录信息、权限管理信息、农业数据、预处理后用户数据以及分析结果。
66.本实施例中，通过数据录入模块、数据采集模块以及第三发数据接口获取农业数据，农业数据为从不同来源获取的不同类别、不同分布方式以及不同更新频率的数据，分为静态数据和动态数据。静态数据包括遥感影像数据、传感器数据、气象数据以及农事操作数据等；所述动态数据包括土壤属性数据、作物生长数据以及作物品种数据等。
67.对上述农业数据进行数据清洗，包括对农业数据进行缺省处理、一致性检查、重复记录处理以及异常值处理，去除无效、不完整以及重复的农业数据。
68.对上述农业数据进行标准化处理，包括：
69.(1)根据类别和分布方式，按照特定的时间和空间分布生成网格化数据；
70.(2)对于作为动态数据的农业数据，逐类别地、基于预设周期对本类别中不同来源的农业数据进行同化处理，得到同化后动态农业数据；
71.(3)对于作为静态数据的农业数据，不需同化处理；
72.(4)对于(2)和(3)得到的静态数据的农业数据以及同化后动态农业数据，进行数据融合，得到融合后农业数据，并将融合后农业数据存储至数据库。
73.其中，融合后农业数据按照数据对应的存储形式存储至数据库中，数据库支持的存储形式包括关系型数据库、非关系型数据库、对象存储和文件存储。
74.数据分析模块配置有作物生长模型、气象预测模型和作物预警模型，通过作物生长预测模型预测对应品种作物的作物生长状态，通过气象预测模型预测地区气象变化，所述作物生长状态以及地区气象变化作为分析结果。
75.本实施例的系统，可从多个不同的渠道获取农业数据，对于多类别的农业数据进行清洗预处理后，得到符合格式的预处理后农业数据，并对预处理后农业数据进行分析形成分析结果，对于农业数据、预处理后农业数据以及分析结果均可按照预定的权限进行共享，实现了多源农业数据的共享，并满足了不同用户的权益要求。
76.另一方面，该系统为不同的用户配置了角色以及角色权限，满足了不同等级用户的权限需求。
77.本实施例中，用户管理模块还用于配置每个用户录入农业数据的访问权限，用于限制其它方访问数据的权限，进一步保证了各个用户的权益。
78.权限管理模块用于配置农业数据、预处理后农业数据以及分析结果的共享权限，进一步保证了各个用户的权益。
79.实施例2：
80.本发明的多源农业数据的共享管理方法，通过实施例1公开的多源农业数据的共享管理系统进行管理，包括如下步骤：
81.s100、用户通过其用户基本信息进行注册，并通过其用户登录信息进行登录，用户
包括管理员和普通用户；
82.s200、管理员通过权限管理模块为每个普通用户配置角色以及角色权限，形成权限管理信息；
83.s300、用户通过数据录入模块录入农业数据；
84.通过数据采集模块获取数据采集终端采集的农业数据；
85.通过第三方数据接口从第三方获取农业数据；
86.s400、对获取的农业数据进行数据清洗以及标准化处理，得到预处理后农业数据；
87.s500、对预处理后农业数据进行分析，并形成分析结果；
88.s600、输出用于共享的预处理后农业数据以及分析结果。
89.本实施例中，通过数据录入模块、数据采集模块以及第三发数据接口获取农业数据，农业数据为从不同来源获取的不同类别、不同分布方式以及不同更新频率的数据，分为静态数据和动态数据。静态数据包括遥感影像数据、传感器数据、气象数据以及农事操作数据等；所述动态数据包括土壤属性数据、作物生长数据以及作物品种数据等。
90.对上述农业数据进行数据清洗，包括对农业数据进行缺省处理、一致性检查、重复记录处理以及异常值处理，去除无效、不完整以及重复的农业数据。
91.对上述农业数据进行标准化处理，包括：
92.(1)根据类别和分布方式，按照特定的时间和空间分布生成网格化数据；
93.(2)对于作为动态数据的农业数据，逐类别地、基于预设周期对本类别中不同来源的农业数据进行同化处理，得到同化后动态农业数据；
94.(3)对于作为静态数据的农业数据，不需同化处理；
95.(4)对于(2)和(3)得到的静态数据的农业数据以及同化后动态农业数据，进行数据融合，得到融合后农业数据，并将融合后农业数据存储至数据库。
96.其中，融合后农业数据按照数据对应的存储形式存储至数据库中，数据库支持的存储形式包括关系型数据库、非关系型数据库、对象存储和文件存储。
97.数据分析模块配置有作物生长模型、气象预测模型和作物预警模型，通过作物生长预测模型预测对应品种作物的作物生长状态，通过气象预测模型预测地区气象变化，所述作物生长状态以及地区气象变化作为分析结果。
98.该方法可从多个不同的渠道获取农业数据，对于多类别的农业数据进行清洗预处理后，得到符合格式的预处理后农业数据，并对预处理后农业数据进行分析形成分析结果，对于农业数据、预处理后农业数据以及分析结果均可按照预定的权限进行共享，实现了多源农业数据的共享，并满足了不同用户的权益要求。
99.作为本实施例改进，该方法中通过用户管理模块还用于配置每个用户录入农业数据的访问权限，用于限制其它方访问数据的权限，进一步保证了各个用户的权益。
100.该方法通过权限管理模块配置农业数据、预处理后农业数据以及分析结果的共享权限，进一步保证了各个用户的权益。
101.上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。