智慧城市林業(yè)可行性研究報告

3 3 3 5 6 7 7 7 8 8 8 9 9 17 15531.2現(xiàn)狀與需求分析45（s）信息運維和管控能力有待提升。隨著大量應用系統(tǒng)建成投6理。通過OA辦公自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)自動匯總生成統(tǒng)計報表，實現(xiàn)無78林檔案管理納入預警管理平臺便于有針對性預防和警情發(fā)生后自動形成歷史記9根據(jù)國家對信息化安全管理要求和張家界市林業(yè)局信息化安全采用SOA面向服務架構使系統(tǒng)具有集成性、靈活性、擴展性，本項目采用SOA面向服務架構，將實現(xiàn)項目相關的各類數(shù)據(jù)與型轉變?yōu)椤皹I(yè)務導向”型，采用組件(構件)技術和軟件總線技術是解決的爭論都集中在容器或其他技術是否能很好的實施微服務，而API微服務支持對Java、.NET、Python等異構語言開發(fā)的各類異構分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模用于聚類的自組織映射方法，以ART模型為代表。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡有Web信息挖掘是一項綜合性技術，指Web從文檔結構和使用的5G即第五代移動電話行動通信標準，也稱第五代移動通信技1.4.2詳細建設方案存儲并提供設備全鏈路日志數(shù)據(jù)，按時間和設備ID進行查詢過數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)服務以及管理&運1)數(shù)據(jù)源：根據(jù)業(yè)務需求通過多渠道采集的數(shù)據(jù)，將環(huán)保業(yè)務數(shù)據(jù)、各部門數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自動、及時、完整的清洗、比對按信息資源建設的要求將各庫需要的數(shù)據(jù)對應）：時采集工具、離線采集工具、互聯(lián)網(wǎng)爬蟲工具等），采集的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)的檢驗、清洗、轉換、彌補進行預處理；數(shù)據(jù)梳理和數(shù)據(jù)建庫，梳理環(huán)境業(yè)務數(shù)據(jù)、各部門數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同數(shù)據(jù)存儲類型設置不同的數(shù)據(jù)采集方案，并建立公共基礎信息庫、業(yè)務信息庫、成果數(shù)據(jù)庫、共享交3)數(shù)據(jù)存儲層：將采集的多種林業(yè)類型的數(shù)據(jù)分別進并行計算引擎、實時檢索引擎等的數(shù)據(jù)計算的能力，用來滿5)數(shù)據(jù)融合層：數(shù)據(jù)經(jīng)過采集、清洗、過濾會形成企業(yè)的元數(shù)據(jù)庫和基礎數(shù)據(jù)庫群；結合具體業(yè)務分析處理后，6)數(shù)據(jù)服務層：融合層形成的各種數(shù)據(jù)，可在系統(tǒng)的內(nèi)外部進行數(shù)據(jù)的共享交換，業(yè)務相關的數(shù)據(jù)會通過式讀寫。HDFS針對的使用場景是數(shù)據(jù)讀寫具有“一次寫，多次讀”者在現(xiàn)有文件之后的添加操作。HDFS保證一個文件在一個時刻只被除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶頸,開源社區(qū)引入了統(tǒng)資源部分(計算、內(nèi)存、帶寬等)精心安排給基礎NodeManager(YARN的每節(jié)點代理)。ResourceManager還與ApplicationMaster一起分ApplicationMaster管理一個在YARN內(nèi)運行的應用程序的每個實例。ApplicationMaster負責協(xié)調(diào)來自ResourceManager的資源,帶來基于手頭任務的新資源類型(比如圖形處理單元或?qū)Ｓ锰幚碓O備)。從YARN角度講,ApplicationMaster是用戶代碼，因此存在潛在的安全問題。YARN假設ApplicationMaster存在錯誤或者甚至是針對集群中每個節(jié)點的服務,從監(jiān)督對一個容器的終生管理到監(jiān)視資源和跟蹤節(jié)點健康。通過插槽管理Map和Reduce任務的執(zhí)行,而MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一個軟件架構,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。概念“Map(映射)”和當前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數(shù),用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對,指定并發(fā)的Reduce(化簡)函數(shù),用來保證所MapReduce是用于并行處理大數(shù)據(jù)集的軟件框架。Map根源是函數(shù)性編程中的Map和Reduce函數(shù)。Map函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉換為一個鍵/值對列表,輸入域中的每個元素對應一個鍵/值這樣原本必須用單臺較強服務器才能運行的任務,在分布式環(huán)境下也數(shù)據(jù)存儲使用HBase來承接,HBase是一個開源的、面向列(Column-Oriented)適合存儲海量非結構化數(shù)據(jù)或半結構化數(shù)據(jù)的、存儲在HBase中表的典型特征:的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取、轉化、加載(ETL),這是一種可以存同時,這個語言也允許熟悉MapReduce開發(fā)者開發(fā)自定義的Mapper和Reducer來處理內(nèi)建的Mapper和Reducer無法完成的復雜的分析工Hive體系結構:Spark具有如下特點:集群，并且能夠直接讀取現(xiàn)存的Hadoop數(shù)據(jù)。尤其Spark同一個數(shù)據(jù)集進行計算時的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實現(xiàn)，除了交互式的數(shù)據(jù)分析，Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)并且避免繁忙的磁盤IO，主要原因是Spark創(chuàng)建了一種叫做RDD(ResilientDistributedDataset)IO開銷。而對于RDD來說,它只有一套受限制的接口,僅僅支持粗粒度的更新，例如Map,Join等。通過這種方式，Spark只需要簡單的限制并沒有想象中的大。事實上,Spark論文中闡述了RDD完全可以行關聯(lián)的數(shù)據(jù)將會被同樣的方式進行哈希)。如果內(nèi)存的使用超過了據(jù)庫整合，豐富的文檔（如Word中，PDF格式）處理和地理信息搜復Elasticsearch引擎，如定義索引數(shù)據(jù)、加載數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等。Elasticsearch集群可以包含多個索引(indices)（數(shù)據(jù)庫），一個索引包含一個類型(types)（表每一個類型包含多個文檔），可以隨機將數(shù)據(jù)發(fā)送給其他bolt。由spout發(fā)射出的tuple是不可是由一組Spout組件（數(shù)據(jù)源）和Bolt組件（邏輯處理）通過StreamGroupings進行連接的有向無環(huán)圖(DAG)。Topology里面的每一個Component（Spout/Bolt）節(jié)點都是并行運行的。在topologyFlink系統(tǒng)的管理節(jié)點，管理所有的TaskManager，并決策用戶Redis（RemoteDictionaryService），是C語言編寫的高性能list（鏈表）、set（集合）、zset（有序集合）、hash等。Redis（如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等）、NoSQL數(shù)據(jù)存1.RDBMS關系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲，如MySQL、Oracle、離線同步數(shù)據(jù)集成工具提供對業(yè)務方數(shù)據(jù)庫進行抽取監(jiān)控的功全量、增量同步，支持分鐘、天、小時、周實時數(shù)據(jù)采集支持由客戶端通過調(diào)用服務端RESTfulAPI主動推工具含有三個核心組件，分別是：Source、Channel、Sink。通盤上，當數(shù)據(jù)傳送成功后，再刪除；如果數(shù)據(jù)發(fā)送失敗，可存儲和管理，也可以使用其他NoSQL和普通純文本相比，半結構化數(shù)據(jù)具有一定的結構性，OEM(ObjectexchangeModel)是一種典型第二種存儲方式：用XML格式來存儲。XML非常適合存儲半文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信.支持創(chuàng)建豐富的作業(yè)類型，例如Spark、Hadoop、SparkSQL和Shell等，實現(xiàn)用戶的日志分析、數(shù)據(jù)倉庫、商流計算是一個實時的增量計算平臺，其能提供類似SQL，通過MRM（MapReduceMerge）計算模型完成增量式計算。流計算具有比較完善的FailOver機制，能保證在各種異常情況下數(shù)據(jù)的精確性。提供全托管的在線開發(fā)平臺，集成多種SQL輔助功能，包括CheckPoints、JobManager、TaskExecutor、GraphX是一個分布式的圖處理框架。社交網(wǎng)絡中，用戶與用戶GraphX是圖計算引擎，而不是一個圖數(shù)據(jù)庫，提供了強大的計并行分析引擎主要為分析人員提供任務級并行分析框架，對TB底層提供R、M/R的分析執(zhí)行環(huán)境，基于分析執(zhí)行就是獨立的數(shù)據(jù)庫Server。不同之處在于，Master群；結合具體業(yè)務分析處理后，會形成數(shù)據(jù)模型庫、AI算法庫、各序號數(shù)據(jù)名稱數(shù)據(jù)來源1空氣質(zhì)量小時數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站2空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站3空氣質(zhì)量日報林業(yè)部網(wǎng)站4天氣歷史數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站5空氣質(zhì)量排行小時數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站6空氣質(zhì)量月報林業(yè)部網(wǎng)站7空氣質(zhì)量小時數(shù)據(jù)監(jiān)測總站8水質(zhì)周報數(shù)據(jù)監(jiān)測總站9水質(zhì)實時數(shù)據(jù)監(jiān)測總站象公開數(shù)據(jù)采集清單，根據(jù)數(shù)據(jù)更新頻率制定元模型是對元數(shù)據(jù)的定義,定義了描述某一模型的規(guī)范，具體來DB2-JDBC適配器：通過JDBC方式采集DB2數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)主要是根據(jù)部門管理員/系統(tǒng)管理員在系統(tǒng)中進行變更（新增/修），打通業(yè)務系統(tǒng)之間的壁壘，將當前域中的元數(shù)據(jù)對象進行統(tǒng)一管理。林業(yè)專題數(shù)據(jù)庫另一重要業(yè)務數(shù)據(jù)庫，是智慧林業(yè)向上層應用開發(fā)團隊通過數(shù)據(jù)服務接口文檔可以了解平臺提供的數(shù)據(jù)共享管理主要實現(xiàn)縱向和橫向部門之間的數(shù)據(jù)共享服務的數(shù)據(jù)交換管理為實現(xiàn)各類業(yè)務信息系統(tǒng)互聯(lián)互通提供數(shù)據(jù)交換業(yè)務系統(tǒng)之間通過數(shù)據(jù)交換平臺交換數(shù)據(jù)首先需要用戶申請交），通過對外的數(shù)據(jù)目錄展示。數(shù)據(jù)使用者通過目錄門源和數(shù)據(jù)目錄的有效映射，方便用戶快速定位“地表”，那么“地表”將成為數(shù)據(jù)目錄樹的一市、縣等；“按機構”分為交通部、應急管理部、生態(tài)環(huán)保部等；“按業(yè)務”分為取水許可、水資源費、水資源管理考核等。數(shù)據(jù)目錄樹與>對數(shù)據(jù)目錄樹進行新建、修改、刪除。數(shù)據(jù)目錄樹狀態(tài)可執(zhí)行操作已關聯(lián)目錄修改未關聯(lián)目錄修改、刪除>對數(shù)據(jù)目錄進行新建、修改、刪除、發(fā)布、變更、下架、數(shù)據(jù)目錄狀態(tài)可執(zhí)行操作未發(fā)布查看、修改、刪除、申請發(fā)布查看、變更、下架原因以及該目錄關聯(lián)的數(shù)據(jù)資源信息（若目錄已關聯(lián)數(shù)據(jù)資源則顯數(shù)據(jù)資源狀態(tài)可執(zhí)行操作未發(fā)布查看、修改、刪除、發(fā)布發(fā)布審批中查看查看、變更、下架、關聯(lián)目錄、加載數(shù)據(jù)、訪問變更審批中查看下架審批中查看關聯(lián)目錄審批中查看加載數(shù)據(jù)審批中查看數(shù)據(jù)加載中查看市林業(yè)局’；注：責任組織與責任人必須有對應關系，不能出現(xiàn)李總屬于分區(qū)字段不能包含dt_tmp和dt_qc_文名稱會重新生成API，對已被授權的資源消費者使用資源產(chǎn)生影），2、數(shù)據(jù)資源下架的前置條件是數(shù)據(jù)資源“已5個資源關聯(lián)目錄的申請給對應的數(shù)據(jù)目錄管理者，此時數(shù)據(jù)資源為注：數(shù)據(jù)資源加載數(shù)據(jù)的前置條件為數(shù)據(jù)資源“已發(fā)布”“非審批直觀、生動的完成可視化設計，10分鐘實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)。數(shù)據(jù)探索DEP（DataExplore&Profiling），是集數(shù)據(jù)探索、（Data-DrivenProjects），尤其在數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、治理、分記錄數(shù)、字段數(shù)以及結果綜述。基本數(shù)據(jù)統(tǒng)深入到X，Y，Z背后的數(shù)據(jù)內(nèi)容，真正的拿數(shù)據(jù)說話來告訴我們X→Y→Z到底存在什么關系。關聯(lián)和層次關系（一對多）示例，如有個事先的全面認知，在數(shù)據(jù)挖掘、機器學習的特征變量(Attribute).提供圖形化的目錄資源管理器進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一維護和題的數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)的總體情況進行統(tǒng)計，包括目錄條數(shù)、數(shù)量總體/個人所監(jiān)控的表的總數(shù)、配置的規(guī)則總數(shù)和今日運行任務情進行查詢、分析、過濾，實現(xiàn)對目標數(shù)據(jù)用戶據(jù)塊級）和非結構化（應用級）數(shù)據(jù)的支持，并充分ADAC告警，系統(tǒng)能夠自動檢測到該故障的發(fā)生，也能自動檢測到該故障的修復。對于ADAC告警，資源池中的資源故障恢復之后會ADMC告警，系統(tǒng)能夠自動檢測到該故障的發(fā)生，但是當該故障系統(tǒng)可將告警和事件通過北向接口SNMP/Syslog實時上報給上整，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不完整，嘗試從其他的DataNode節(jié)點上讀層級、各部門、各應用的快速高效的搭建，主要依托張家界市自然資源規(guī)劃局統(tǒng)建的智慧張家界信息云平臺搭服務架構模式的思路是將各種應用信息系統(tǒng)容量和可用性約束的實例數(shù)目。因此部分應用性能注冊到服務注冊中心，信息包含：隸屬于哪個系統(tǒng)、服務的IP/端、存儲，同時負責將服務注冊信息的更新通知實時的Push給服務消費3、監(jiān)聽服務注冊信息的變更，如接收到服務注冊中心的服務變4、根據(jù)本地緩存中的服務注冊信息構建服務調(diào)用請求，并根據(jù)5、對服務提供方的存活進行檢測，如果出現(xiàn)服務不可用的服務服務引擎的日志進行采集，存儲，分析(找出異常的請求、統(tǒng)計報錯對系統(tǒng)資源的監(jiān)控信息也可以以日志的形式，數(shù)據(jù)流時，采集數(shù)據(jù)流；監(jiān)控程序定時的獲取系統(tǒng)資源信息(同理，控功能，實現(xiàn)對分散的服務引擎所提供的服對于各個服務引擎在提供服務過程中所接收及發(fā)送的數(shù)據(jù)流量置關鍵字等方式，對日志中的異常內(nèi)容實時監(jiān)控，如設置“errr”、及時進行告警，從而在信息系統(tǒng)發(fā)生故障前之間逐步形成了多層調(diào)用-服務的關系。這種該調(diào)用關系帶來了新的因此統(tǒng)一服務管理平臺為各個服務引擎提供了通用的基礎服務監(jiān)控--……對tmcat、apache、jbss、weblgic常用中間件，可以直接通過應標監(jiān)控等自定義監(jiān)控需求，可以通過使用shell腳本等方式進行自定類型、服務IP及端口號進行發(fā)布，統(tǒng)一服務網(wǎng)關平臺對各個服務的障了接口的安全使用，另一方面由于各應用系統(tǒng)使用自有tken對接張家界市自然資源規(guī)劃局統(tǒng)建的智慧張家界信息云平臺搭建本項目基于GIS引擎為張家界市智慧城市的建設提供一套標準的地圖實時空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)匯集、企業(yè)地址變更、人口數(shù)據(jù)同步等30個流程A指向下一個節(jié)點B，意味著節(jié)點A執(zhí)行完畢，節(jié)點B就會變成待任務。發(fā)起任務轉辦時，需要提被轉辦人員的ID，被轉辦人員可以所有任務運行情況API顧名思義就是將所有流程實例的運行狀針對被加簽的任務一般需要特殊對待，因此需要歷史加簽任務報表數(shù)據(jù)管理:支持用戶根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)、外數(shù)據(jù)庫信息，自定義提7后，報表ID不變，業(yè)務端直接刷新頁面即可完成數(shù)據(jù)更新，為定制報表設置、X軸設置、Y軸設置、圖例設置、標對于具有X軸的報表，可以在此設置X軸，以柱狀圖為例，可以設置的有是否顯示X軸、X軸顏色、文本顏色、是否自動旋轉、旋轉角度、刻度個數(shù)、透明度、X軸粗細、文字的X軸距離、文字Y軸設置和X軸設置類似，但內(nèi)容有很大的不同，以柱狀圖為例，可以設置的有是否顯示Y軸、Y軸顏色、是否顯示網(wǎng)格線、線9任務列表展示了任務的主要信息，比如任務ID、任務名稱、任2、為管理人員提供跨層級、跨部門的全局用戶管理能力，基于管理人員可以通過崗位新增功能在已經(jīng)創(chuàng)建的部門中新增一個畢業(yè)學校+專業(yè)+學歷+畢業(yè)時間+入職時間+聯(lián)系電話+家庭住址+緊管理人員可以通過人員新增功能在已經(jīng)創(chuàng)建的部門中相應的崗語音識別引擎提供了將錄音文件或者實時音頻流轉成文字的服支持水平擴展，擴展能力受限于前端負載均衡。ASR轉寫服務不作音頻存儲及轉寫后的文本存儲?？梢允褂脙膳_ASR轉寫服務以對用戶上傳的錄音文件進行識別，上傳完之后24小時內(nèi)完成識交互場景，如語音搜索、語音指令、語音短消息等，可集成在各類文本順滑功能就是要對文本中的不流利性進滑后的文本更易于閱讀。例如，對于語音轉寫結果“我們在正心樓嗯除了包括語氣詞“嗯”之外，還包括語義上被修復的詞語“在正心樓不這樣在保留說話人真實意圖的基礎上，不但可只能通過業(yè)務人員提交變更需求，通過變更流程后再由IT人員更改編碼實現(xiàn)，變更時間長，并且業(yè)務人員與IT人員存在較高的溝通成“規(guī)則狀態(tài)”欄中的狀態(tài)也會變成“鎖定”。對于具體的規(guī)則可以通過添加規(guī)則標簽的方式將相關規(guī)則添加通過啟動規(guī)則庫的方法實現(xiàn)對某一個規(guī)則庫中所有規(guī)則進行啟可以通過停止規(guī)則庫操作實現(xiàn)對某個規(guī)則庫中所有規(guī)則同時停相似文本發(fā)現(xiàn)算法能夠基于文本相似度把當前文本和歷史文本算設置，比如某些數(shù)值大于40的字段進行高亮標記，高亮字數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的1.4.3業(yè)務應用林業(yè)部門可以輕易實現(xiàn)通過聯(lián)網(wǎng)的計算機進行遠程監(jiān)控及直接調(diào)看前端圖不同級別單位的區(qū)別是，高級別單位能訪問更多的監(jiān)控域，并且享有優(yōu)先監(jiān)控域(林場)向遠程域(上級單位)上報警情。支持只上報直接上級單位，火監(jiān)測子系統(tǒng)傳送來的云臺碼流。云臺碼流是通過主控室Pc機的串口設備管理3)遠程視頻監(jiān)控能真實記錄火災發(fā)生前救火過程中以及救火以后現(xiàn)場的半徑2公里，觀測方圓12平方公里森林火情。對初發(fā)6云臺控制器，通過遠程智能控制設備、煙火智能分析處理設備，實現(xiàn)2km10km未進行壓縮編碼前的高清析狀態(tài)下進行智能分析并通過安裝于前端的遠程智能雙波段遠距離熱成像監(jiān)控攝像機用于采集森林附近的實時狀況視頻信號，6針對全市大尺度宏觀的生態(tài)相關評價與管理對于基礎空間數(shù)據(jù)實現(xiàn)巡查執(zhí)法時巡查人員的GPS導航以及管理人員對巡查人員的實點生態(tài)功能區(qū)轉移支付績效評估年度考核任務執(zhí)行情況。基于GIS全面系統(tǒng)地查清古樹名木的資源分布和生長狀況,對確認的古樹名木,要設置保護標志,劃定保護范圍,制定保護措施。對古樹的生態(tài)環(huán)境、生長發(fā)育狀況和保護現(xiàn)狀進行動態(tài)監(jiān)測和管理。目前,我國古樹名木保護還沒有一部專門的法律規(guī)則,地方各級政府應根據(jù)《中華人民共和國森林法》和《中華人民共和國環(huán)境保護法》制定保護古樹名木的地方性條例,實行專業(yè)養(yǎng)護部門和單位、個人共同保護管理的措施。當前,古樹名木的保護資金尚未納入各級政府的財政預算,資金的不足使古樹的日常管理、防蟲、施肥等措施不能及時實施。古樹名木保護是公益性事業(yè),必須依靠全社會的力量。古樹名木保護是一項社會性很強的工作,只有增強全民的保護意識,讓公民了解古樹名木的科學價值和文化價值,調(diào)動全社會力量,參與古樹名木的保護工作,才能使古樹得到有效的保護。病蟲害信息統(tǒng)計主要是對病蟲害普查登記信息普查信息維護內(nèi)容一致，并支持根據(jù)當前位森林病蟲害預警管理系統(tǒng)由“嵌入式的工業(yè)級GPS手持智能終端+專位和導航，通過可視化的界面進行數(shù)據(jù)的記錄，并實現(xiàn)與Pc機的無縫連接，調(diào)讀寫，支持藍2．0近距離數(shù)據(jù)傳輸，是一款理想的、高性價比的移動計算終端，除了上述高集成的功能應用，它還是嚴位置描述、警情危害程度描述，警情處置建議等信息以及自動匹配的位置信息、當前端森林巡防員通過GAKES手持智能終端或下級林業(yè)主管部門通過wEB成“WORD文檔”格式的報告，郵件發(fā)送至主管單位領導郵箱，或書面呈送給主根據(jù)業(yè)務、工作需要，可使用系統(tǒng)的報表統(tǒng)計功能，按行政單位(市、區(qū)縣各級園林局)、林業(yè)工作站、林區(qū)、林場、人員、或病蟲害種類、危害成度級別接受人完在工作任