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围绕我国农业自动化、智能化情况的背景进行阐述

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单片机设计、电路设计、3D打印、人工智能、远程传输、智能农业、自动化、软件设计

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围绕一些生活中的单片机进行创新

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1.一种单片机控制的智能农田排水系统

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本实用新型的目的是针对背景技术中所述的问题与不足，提供一种新型的农田排水系统。该系统设置有实景拍摄机构、环境监测传感器和集成式显示机构，能方便的采集农田土壤湿度等参数，并进行进一步的蓄水和排水等措施，能让农民了解农田的现状。

一种集成化农田排水远程监控系统，包括外观壳体、分布式环境监测传感器模块、分布式景点实景拍摄模块、排水系统模块、灌水系统模块、循环水系统模块、电脑主机、用作客户端操作的触摸显示器、净水处理器、蓄水池、单片机软件、电脑系统软件，所述排水系统模块、灌水系统模块、电脑主机、分布式景点实景拍摄模块固定于外壳体内；

本实用新型操作方便，可实现智能管理以及远程操控，消除了距离的影响，达成智能化的管理目标，减轻了农田工作量，从而提高了农田管理效率。

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介绍本设计的主要工作流程

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农田排水远程监控系统在现代农业中起着重要的作用。该系统通过实时监测和记录农田内的水位、土壤湿度、气温等数据，为农民提供了更好的农田管理手段，从而提高了农田产物的产量和质量。传统的农田排水系统存在诸多不足，例如无法实时监测农田内的水位、土壤湿度等数据，缺乏智能化管理手段等。这些问题限制了传统农业的发展和提高农田产量的能力。因此，远程监控系统的出现为农田排水提供了更好的解决方案。

随着人工智能和深度学习技术的长足发展，远程监控系统也得到了全面深刻应用。这些技术可以帮助系统更加小型化、智能化，实现自动化管理，提高系统的可靠性和稳定性。在该系统中，单片机作为控制核心，具有很多优点，如小巧、低功耗、易于集成和使用等。通过单片机可以实现对农田内的水位、土壤湿度、气温等数据的实时监测和记录。同时，单片机可以与传感器和通信模块等其他硬件设备结合使用，实现远程数据传输和控制。结合人工智能和深度学习网络，可以实现更加智能化的管理和决策。通过对农田内的数据进行深度学习和分析，可以得出更加准确的决策和建议。例如，根据农田内的水位、土壤湿度等数据，可以自动控制灌溉和排水设备的运行，从而达到节约能源和提高农田产量的目的。

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人工智能背景下电气自动化与农业电气化的探索与研究_李军合

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智慧农业大数据平台基于分布式架构，提供对海量大数据的全生命周期的管理和支持，包括大数据分析预测功能、数据资产管理功能、数据资产应用微服务化、数据治理与数据融合体系设计为核心目标并提供数据全生命周期的安全管理体系。

智慧农业大数据基础支撑平台基于数据全生命周期，从数据获取、数据融合、数据存储、数据计算、数据分析、数据管理、数据安全等整个周期进行管理。

数据获取是大数据处理过程中很重要的一步，是连接两个系统或者两个业务模块的桥梁，同时能够保证两个模块之间的解耦，同时满足高可扩展性。

数据获取通常采用两个过程来实现：

1）面向初始数据的获取方式，建议采用标准化格式文件的方式提供，再获取后直接进行数据的导入，应允许访问各种结构化、非结构化和半结构化数据格式（包括 Excel 电子表格、Word 文档、PDF文件）。

2）面向增量数据的获取方式，通常有两种实时模式和定时模式。

数据的获取可以通过移动端设备直接获取也可以通过系统间数据交换分发整合后的数据，确保在相互集成的业务系统中数据的高质量。数据交换过程中可利用的技术包括：事件系统的触发器机制、实时同步或异步事件。在实际的实现环境中，可以采用多种方式达成数据的交换：

l 订阅/发布方式

l 批处理方式

l 数据直连方式

以上这些实现方式，可以采用自主开发个性化的数据集成服务西宫实现，也可以采用批量的文件传送的机制来实现，同样可以借助ESB集成组件、业务中台服务等来完成相关工作。

另外，从数据源的角度我们看到智慧农业大数据平台需要对接的数据源分为：

1）结构化数据

对于智慧农SaaS应用系统，如智慧农业资源管理系统、智慧农业生产管理系统、智慧农业供应链管理系统、智慧农业党建管理系统等信息管理系统，以及源于智慧城市的政务信息，大多数属于结构化数据，我们可以通过移动端设备进行业务数据的采集，并且通过数据交换服务对接其他委办局数据，对结构化数据包括Oracle、Sqlserver、Db2、Sysbase等结构化数据库以及分布式数据库Greenplum、Db2 DPF等都可以通过数据接口协议进行实时或者离线数据。

2）非结构化数据

对于卫星遥感影像数据、空间地理数据、智能物联网传感器数据、视频数据等非结构化数据，当前普遍使用Hadoop集群进行分布式海量数据的存储，因为对于外部非结构化数据，我们可以通过外部表接口来批量加载和卸载数据。

3）实时数据采集

对于需要进行实时数据采集的数据，如传感器、遥感影像数据等海量并发数据，我们可以采用实时内存数据库，如Redis、Gemfire 等实时数据进行实时数据采集和交换，同时通过Kafka消息队列进行联并使用ETL工具对数据进行集成和调度。

对于智慧农业大数据平台来说，除包含传统结构化业务数据库，还对大量遥感影像数据、视频数据、物联网传感器设备数据等等数据需要采用分布式海量大数据库进行存储，当前主流采用Hadoop中的分布式文件管理系统HDSF进行非结构化海量数据存储。

数据存储对于智慧农业来说主要包括：

l 业务数据库

业务数据主要是以县、乡为行政单元的土地、水、气候、人口和农业经济等农业资源数据以及基本农田划区定界、标准农田、土地二轮承包、农业决策专家知识库、耕地地力调查与质量评价研究中的土壤养分、重金属和农药残留等，制定元数据库、数据字典和数据表结构系列同时制订配套的属性数据采集标准与规范并以此为基础设计属性数据库。

通过外业调查人员移动端数据很容易结合遥感数据和GPS定位信息来采集和更新数据数据丰富的农业信息数据库在农业资源利用水利资源设施建设 防洪抗旱等都发挥着非常重要的作用。

l 分布式海量空间数据库

GIS技术的发展趋势是采用关系数据库或对象关系数据库管理空间数据可以充分利用RDBMS数据管理的功能利用SQL语言对空间与非空间数据进行操作同时可以利用关系数据库的海量数据管理、事务处理Transaction、记录锁定、并发控制、数据仓库等功能，使空间数据与非空间数据一体化集成实现了真正的Client/Server结构。

影像数据作为空间数据的一种载体在地理信息领域中的地位变得越来越重要。正射影像本身具有多分辨率、多数据源和数据量巨大等特点是国家空间数据基础设施和数字地球的重要组成部分。

GIS存储影像和栅格数据主要有3种方式作为文件系统中的文件存储以GeoDatabase形式存储 或者在GeoDatabase中管理而在文件系统中存储。在GIS10中推荐2种管理影像和栅格数据的模型栅格数据集Raster dataset和镶嵌数据集 Mosaic dataset其中镶嵌数据集是栅格数据的集合支持影像的动态镶嵌动态处理轻松实现一种数据多种影像产品。

基础地理数据库基于关系型数据库RDBMS来进行空间数据的存储和管理已经成为构建空间数据库的主流技术，面向关系型数据库的空间数据存储中间件提供了矢量、栅格和属性数据的一体化数据库存储和管理具有高效率和可伸缩性、与IT系统集成、版本和非版本编辑、支持跨平台和跨数据库等优点。ArcSDE将地理特征数据和属性数据统一地集成在关系型数据库管理系统RDBMS中如 OracleSQL Server等利用从关系型数据库环境中继承的强大数据库管理功能对空间数据和属性数据进行统一而有效的管理。

空间数据库内容主要包括数字线划图DLG、数字栅格地图DRG以及地名数据GN、土地利用现状图、基本农田保护图、标准农田图、耕地地力调查和质量评价的系统成果图等。

GeoDatabase支持在Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2/Infomix和开源数据库Postgre。GeoDatabase支持空间数据、时间相关的数据和数据行为规则等数据的存储，可以管理如下数据：矢量数据、栅格数据、数字高程模型D EM、关联管理RelationClass、子类Subtype、属性域Domain和空间拓扑Topology。

异构空间数据库同步技术，构建企业级GIS应用。基于ArcSDE技术存储在不同关系数据库中的空间数据的同步是关键 可以满足多级机构数据库之间数据的一致性和安全性。支持在不同的关系型数据库RDBMS之间进行空间数据的复制 可进行单向复制或双向复制 也可以支持同步复制与异步复制。分布式海量空间数据库同步技术只同步更新的内容而不是对整个数据库进行复制可以在普通的带宽下应用。

基于版本的空间数据更新机制，农业应用系统对数据的时效性要求很高 因此必须实时更新已有的空间数据。GIS数据库需要提供开放的接口和标准 既为外来数据提供交换通道，同时数据库本身也要在不影响业务系统应用前提下不断更新已有的空间数据。GIS 数据处理流程和数据共享机制不同于传统关系型数据库的短事务处理它需要一个长事务处理机制。ArcSDE通过GeoDatabase的版本管理实现了将GIS的长事务处理映射到关系数据库的短事务处理上面，从而提供了对多用户编辑、空间数据库复制包括离线编辑历史数据管理等多种复杂GIS编辑环境的支持。

历史空间数据管理，空间数据不仅要保存当前的状态，还需要保存其历史信息 即某个设备在过去某一时刻的状态或随着时间的状态是如何改变的以及某个空间区域随着时间的变化。

ArcGIS的GeoDatabase提供的历史归档功能可以记录基于版本的GeoDatabase中全部或部分数据的变化，记录其变化的时间和变化后的状态并且提供工具访问某一时刻或者某一时间段的数据库状态 还提供了分析工具对变化的数据进行访问。GeoDatabase历史归档是获取、管理和分析数据变化的一种机制。

历史归档是将所有针对空间数据库的Default版本的变化都保存下来，在档案类中存储和管理。当开始创建归档时 首先在数据库中创建Archive Class，它是对Default版本的完全拷贝，具备相同的Schema，但是增加了3个属性，其中gdb_from_date表示数据库某个状态的开始时间gdb_to_date表示数据库某个状态的结束时间，gdb_archive_oid用来唯一标识档案类的某行记录。当Default版本变化以后 在档案类中增加一条记录，保存Default版本变化后的状态 以及该状态的存在时间段。

历史归档能够支持完全的GeoDatabase数据模型，因此可以支持复杂网络模型的历史变化。历史数据档案库具备时间属性 可利用GIS的时间动画、动画图表以及历史数据回放功能，实现历史数据的动态显示，反映应用系统各种事物和现象的动态变迁过程等。

直接支持空间查询，当空间数据库直接使用关系型数据库自身的数据类型和表格进行属性信息存储时，可以支持直接通过DBMS自身的SQL对数据库中的属性信息进行操作。

即使是DBMS中存储的空间信息，例如基于Oralce、DB2、Informix数据库以ST_GEOMETRY方式存储的空间信息也可以通过满足OGC和ISO标准的空间SQL进行访问。这样对于不以空间数据为中心的应用或者混合应用如ERP、CRM等不仅可以直接访问空间数据库中的属性信息，而且还可以通过操作空间SQL进行基于空间位置的查询检索。

l 分布式海量数据库

分布式海量数据当前主要存在两种类型，一种是主流基于Hadoop体系中分布式文件管理系统，一类是基于MPP + Share-nothing技术设计的MPP数据库，当前主流以GreenPlum为主。

1) Hadoop及SQL-on-Hadoop，采用此技术路线的架构图如下：

此技术路线的特点如下：

Ø Hadoop是典型的分布式数据存储和计算架构，Hadoop集群由多台X86服务器构成，数据分片存储在不同的服务器上，加工处理时读取分片的数据并行计算，Hadoop集群面向批量处理场景设计，适合针对形态多样的大容量数据文件进行简单、重复的加工计算。

Ø SQL-on-Hadoop是构架在Hadoop分布式文件系统之上的SQL处理器，使得企业可以使用SQL加工处理、查询分析Hadoop集群管理的数据（结构化）。

2) MPP + Share-nothing

采用此技术路线的典型代表为Greenplum，其架构图如下：

此技术路线的特点如下：

Ø 完全无共享 = 每个节点管理自己的数据，没有任何资源竞争。

Ø 完全无共享+并行处理=任何操作无条件的并行执行。

Ø 系统可以通过"搭积木"方式横向扩展，扩展后系统容量和性能均有的线性提升。

Ø MPP数据库一直是搭建ODS&数据仓库，实现结构化业务数据管理和分析的首选技术。从技术发展趋势上来看，MPP数据库也在与大数据、云计算等技术不断融合，以支撑更多的分析场景。

对于各种来源的数据，要进一步进行数据分析和智能化应用，首先要对数据进行治理，当前主要通过ETL工具来实现对各种异构来源的数据进行融合和数据治理，ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。商业智能项目的 ETL 部分会占整个项目的 1/3 以上，ETL 的设计会直接决定商业智能项目的成败。

1) 数据抽取

数据抽取就是从源系统中获取业务数据的过程。数据的抽取需要充分满足商业智能系统的决策分析需要，为了保证不影响系统的性能，数据抽取时需要考虑很多因素，包括抽取方式、抽取时间和抽取周期等内容。

例如，抽取方式包括增量抽取、全量抽取。抽取时间应该尽量在系统使用的低谷时段，如夜间。抽取的周期是根据业务的需求制定的，如按小时抽取，或者按天、月、季度、年等抽取。在数据抽取之前，需要确定业务系统的数据情况，了解数据量的大小，以及业务系统中每张表的数据结构、字段含义、表之间的关系等信息，当收集完这些信息后，才能进行数据抽取的设计开发等工作。数据抽取有下面几种情况：

Ø 如果业务操作型数据库和数据仓库之间的数据库管理系统完全相同，那么只需要建立相应的连接关系就可以使用 ETL 工具直接访问，或者调用相应的 SQL 语句或者存储过程。

Ø 如果数据仓库系统和业务操作型数据库的数据库管理系统不相同，那么比较简单的方式是使用 ETL 工具导出成文本文件或者 Excel 文件，然后再进行统一的数据抽取。

Ø 如果需要抽取的数据量非常庞大，此时就必须考虑增量抽取。通常用标记位或者时间戳的形式，每次抽取前首先判断是否是抽取标记位或者是当前最近的时间，然后再将数据源的数据抽取出来。

2) 数据清洗

在一般情况下，数据清洗的目的就是选择出有缺陷的数据，然后再将它们正确化和规范化，从而达到用户要求的数据质量标准。其中数据「缺陷」可能包括以下几种情况：数值重复、数据缺失、数据错误、数据范围混淆、存在「脏」数据和数据不一致等几种情况。

其中数值重复是指标准不唯一，很多数值都代表着相同的含义。数据范围混淆是指相同的数值会应用到不同的场合中，代表着不同的含义。需要跟业务部门进行沟通交流。为了提高数据的质量，得到标准的数据，应该首先过滤掉不符合业务要求的数据，这些数据都违背业务规则，数据清洗过程会根据业务规则去修正这些数据，每个业务规则都规定了数据必须满足的条件，然后通过 ETL 程序去修正这些不符合业务规则的数据。

数据清洗的流程包括以下几个方面，如下图所示：

数据清洗的流程图

（1）定义业务数据源

标识出满足需求的数据源，并且决定什么时候进行数据清洗。

（2）分析业务数据源

分析数据源的数据是否符合业务的规则和定义，是否存在非正常的数据结构。

（3）将数据标准化

定义标准化格式的数据，并且加以转换。

（4）通过业务规则修正错误数据

定义是否为正确数据的标准，确定如何处理错误数据的方法。

（5）合并数据

将属于同一实体的多个数据进行合并，合并时应该有去重的功能。

（6）总结数据错误类型

通过总结数据出错的类型，提高清洗程序的完整性和正确性，从而降低数据出现重大问题的可能性。

3) 数据转换

数据转换是指从业务系统中抽取出源数据，然后根据数据仓库模型的需求，进行一系列数据转换的过程。我们已经知道数据转换是整个 ETL 过程中复杂程度相对较高的过程，包括对数据不一致性的转换，业务指标的计算和某些数据的汇总，为决策分析系统提供数据支持。

其中对数据不一致性的转换就是依赖于编码表的设计，通过建立程序代码编写规范，与模型设计小组共同制定编码规则，不仅可以提高数据模型的可靠性、可读性、可修改性、可维护性和一致性，而且还会提高数据模型的可继承性，促使每个人的成果可以互相共享。

同时也应该建立公共的编码表作为数据转换的依据，可以根据编码表制定的业务规则进行数据的转换，保证数据仓库系统内部数据的一致性。例如，性别在客户关系表中用 1 和 0 分别代表男和女，而在单位员工表中可能使用 m 和 f 区分男和女，需要对不同业务表中相同类型的业务含义进行统一和规范。

在转换过程中，对粒度的分析也是工作的重要组成部分，因为存放到数据仓库中的数据对粒度的要求可能不相同，用户需要将低粒度的数据汇总形成决策分析型的数据，同时完成各种数据指标的计算，这都需要经过 ETL 转换过程。最后一步，将转换后得到的数据加载到数据仓库中，以供企业高层领导决策分析时使用。

ETL 转换过程可能包括以下几个方面：

Ø 对空值的处理：如果在转换过程中捕获到某些字段存在空值，那么在进行加载时需要将空值替换成某一数据或者直接进行加载，不做任何转换。

Ø 对数据格式的规范化：根据业务数据源中各个字段的数据类型，进行数据格式的规范和统一。例如，统一将数值类型转化成字符串类型。

Ø 根据业务需求进行字段的拆分或者合并。

Ø 对缺失数据的替换：根据业务需求对缺失数据进行替换。

Ø 根据业务规则对数据进行过滤。

Ø 根据编码表进行数据唯一性的转换：根据编码表制定的业务规范进行数据的转换，实现数据仓库系统内部数据的一致性。

4) 数据加载

数据的加载过程就是将已经转换完成的数据存放到目标数据库的过程。这是 ETL 过程中的最后一步，需要保证加载工具必须具有高效的性能去完成数据加载，同时还需要考虑数据加载的周期和策略。数据加载策略包括时间戳的加载方式、全表对比的加载方式、通过读取日志表进行加载的方式、全表删除后再进行加载的方式。

时间戳的加载方式是通过对源系统的表添加时间戳字段，将系统当前时间和时间戳的值进行对比，决定哪些业务数据需要被抽取，可以实现数据的递增加载，是比较常见的一种加载方式。

全表对比的加载方式是在数据加载前，将每条数据都与目标表的所有记录进行全表对比，根据主键值是否相同，判断数据是更新还是插入。当数据量比较大的时候，有耗时长、效率低的缺点。通常也对全表对比进行改进，采用版本号、标记字段等缓慢变化维的形式进行增量的抽取。

通过读取日志表进行加载的方式是当源数据表发生变化时，不断更新日志表的信息，将日志表的信息作为数据加载的一个依据。日志表维护相对麻烦，会存在一定风险。

全表删除后再进行加载的方式是在数据加载前，先删除目标表的所有数据，然后去加载全部的数据，但是不能实现数据的递增加载，效率较低，实现方式却相对简单。

对于智慧农业大数据平台来说，在整个大数据平台建设过程中，除了数据的采集、交换到数据治理，对于基础业务数据，需要进一步基于中台理念，使用ETL工具进行智慧农业数据中台建设，包括农业信息资源目录、近源采集数据库模型、基础资源库及农业主题资源库、共享资源库等多层数据模型的设计和规划，才能确保整个大数据平台最终发挥分布式架构作用，并未人工智能应用和基于互联网信息共享提供数据模型基础。

整个模型在规划设计过程中遵循如下过程:

1）近源模型

基本依照源系统建模，尽量保持业务数据原貌。

2）基础资源库

对多个系统均需使用的数据，如用户、权限、人员、基础农业资源等等需要共享使用的数据，需进行初级共性加工，提炼共性属性进行基础资源库模型设计。

3）农业主题资源库

采用ETL工具，对近源模型进行共性加工，面向应用，按需定制智慧农业主题资源库。

4）共享资源库

根据公众和其他委办局对于xxx农业数据的共享需求，以及政务共享需要，在确保信息安全的基础上，通过共享交换平台，通常采用数据服务模式对外建立共享资源库。

最终我们可以看到智慧农业数据中台基本包含如下数据模型：

href="">5、 数据管理
1) 数据生命周期管理

数据生命周期管理对数据管理而言是一种信息技术战略和理念，而不仅仅是一个产品或方案。信息化建设中最关键的是数据，数据代表着信息，它可以构成企业的核心竞争力。信息从产生的那一刻起就自然地进入到了一个循环，经过收集、复制、访问、迁移、退出等多个步骤，最终完成一个完整的生命周期，而这个过程需要进行完善的管理。如果不能进行合理地规划，结果就会是：要么是浪费了过多的资源、要么是资源不足降低了工作效率。

2) 数据质量管理

数据质量通常被界定为一个整理信息的过程，是单个的记录准确、时常更新并保持一致。数据质量是一个组织的数据的准确性的反映，好的数据质量意味着一个组织的数据是准确的、完整的、一致的、及时的、独立和有效的。数据的质量越好，就越能清晰地反映一个组织不同系统、不同部门和不用业务线的完整的精确的状况。高质量的数据应该有如下特性：

Ø 完整性：数据源是否完整、数据取值是否完整、维度取值是否完整等；

Ø 准确性：数据源是否准确、转换映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等；

Ø 一致性：源系统之间同一数据是否一致；

Ø 逻辑合理性：主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确；

Ø 时效性：业务数据应该是及时、准确、全面、有意义的反映当前系统中数据流向；

3) 数据安全设计

数据安全包括数据私密性、完整性、真实性、不可抵赖性以及数据备份。为了保障数据在网络上的安全，结合PKI技术，采用数据加密、数字签名等技术保障数据的安全。

Ø 数据私密性

采用数据加密技术保证重要数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文，然后再进行信息的存储或传输，即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得，也可以保证这些信息不为其认知，从而达到保护信息的目的。

相关系统可以采用对称加密算法（私钥密码体系）和非对称加密算法（公钥密码体系以及对称与非对称两者相结合的三种方式实现数据加密。

系统中的数据分为不同的安全级别，重要的数据其对应的安全级别也较高，对不同安全级别的数据、不同的功能设置不同的访问权限，并赋予相应的数据访问权。这里的权限主要包括两种权限，一种是系统功能中的权限设置，还有一种就是数据库的权限。

Ø 数据真实性

采用数字签名方式保护本项目各系统数据真实性，数字签名是指发送方以电子形式签名一个消息或文件，表示签名人对该消息或文件的内容负有责任。数字签名综合使用了数字摘要和非对称加密技术，可以在保证数据完整性的同时保证数据的真实性。

Ø 数据不可抵赖性

采用数字证书保证系统信息的不可抵赖性，数字证书（Digital ID）含有证书持有者的有关信息，在网络上证明证书持有者身份的数字标识，它由权威的认证中心（CA）颁发。CA是一个专门验证交易各方身份的权威机构，它向涉及交易的实体颁发数字证书。数字证书由CA做了数字签名，任何第三方都无法修改证书内容。交易各方通过出示自己的数字证书来证明自己的身份。

Ø 数据检验与审计

数据的检验和审计是数据安全设计的重要因素，对于本项目而言，数据的检验与审计工作主要包括：关键数据项的准确性检验、数据完整性校验、数据唯一性校验。

4) 数据备份

数据备份是保障数据安全的最重要也是最直接的方式，数据备份具备如下能力：

Ø 完全备份

备份全部选中的文件夹，并不依赖文件的存档属性来确定备份那些文件。（在备份过程中，任何现有的标记都被清除，每个文件都被标记为已备份，换言之，清除存档属性）。

Ø 差异备份

差异备份是针对完全备份：备份上一次的完全备份后发生变化的所有文件。（差异备份过程中，只备份有标记的那些选中的文件和文件夹。它不清除标记，即：备份后不标记为已备份文件，换言之，不清除存档属性）。

Ø 增量备份

增量备份是针对于上一次备份（无论是哪种备份）：备份上一次备份后，所有发生变化的文件。（增量备份过程中，只备份有标记的选中的文件和文件夹，它清除标记，即：备份后标记文件，换言之，清除存档属性。）

Ø 复制备份能力

系统能复制所有选定的文件，被备份的文件不作已备份标记。这功能不会影响其它备份操作，用户可以在正常备份和差异/增量备份之间使用复制备份来备份文件。

Ø 系统管理人员可以根据数据传输及其处理的时间等来制定备份时间或备份周期

Ø 所采用的备份技术是成熟可靠的、符合系统恢复需求及成本效益

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智能农业大数据平台建设方案

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智慧农业大数据平台基于分布式架构，提供对海量大数据的全生命周期的管理和支持，包括大数据分析预测功能、数据资产管理功能、数据资产应用微服务化、数据治理与数据融合体系设计为核心目标并提供数据全生命周期的安全管理体系。 智慧农业大数据基础支撑平台基于数据全生命周期，从数据获取、数据融合、数据存储、数据计算、数据分析、数据管理、数据安全等整个周期进行管理。 ...

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国外智慧农业研究热点和发展...量学和知识图谱的可视化分析_刘君

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农业大数据和人工智能解决方案

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