Page 124 - 林业果树种植技术

F 林业果树种植技术
orestry and Fruit Tree Planting Technology

源生态感知一体化监测网络。
（二）利用大数据处理技术
通过利用大数据处理技术建立大数据应用中心，可以提供准确的林草资源相

关信息，为管理决策提供保障。通过建设林草大数据中心加工处理数据，整合时
空大数据，并进行智慧化分析挖掘，实现数据交互和展示，保障数据标准和安全。
在数据加工处理时，数据中心可以根据林草生态感知网络得到栅格、矢量及报表
等数据对其进行标准化处理，规范数据，使其符合入库标准。整合时空大数据则

是根据时间和空间规律归类融合公共基础库、林草基础库及林草专题库为大数据
应用奠定基础。通过数据交互和展示业务对大数据结果实现可视化展示、统计分
析和施工查询等。在全国森林资源督察过程中，利用大数据技术对遥感影像和数

据进行加工处理，进而发布时空数据，同时利用遥感影像样本库及 AI 影像变化
识别模型实现在线遥感判读，并采用图表和三维形式将工作结果和工作进度实时
展现出来。
（三）落实智慧化监测服务
通过建设和落实林草智慧监测服务平台达到横向到边、纵向到底、底端支撑

和前端应用目的。其中，横向到边涉及了林草资源监测、生态修复和保护、生态
富民和安全等监测业务。纵向到底是根据国家以及省市县等组织配置相应的用户
管理体系，使不同层级用户按照角色、范围及功能访问数据资源和业务模块，以

便上级能够实时掌握下级工作，而下级能够实时接受上级指示并反馈工作结果。
若是服务访问量大则可以采用混合云服务模式进行计算，隐私数据则采用私有云
存储，公共数据则采用公有云存储方式，这样能够大大减少建设成本，并保证数
据安全和服务质量。在平台用户访问时通过 APP、网页和本地服务等桌面应用端
和监测指挥中心大屏幕满足不同场景下的用户应用需求。

（四）创新林草监测模式
林草资源监测过程中采用马赛克概念，并利用互联网连接使林草调查和监督
管理具备条块化数据特征的信息资源，使信息实现深度融合，并做到数据实时共

享，将监测数据广泛应用在各种业务场景及组合中，进而提高林草资源建设水平
和信息服务能力。
首先，利用马赛克模式突破事前障碍，将一类清查、二三类调查和专项资源
监测结果结合起来建立数据和资源共享机制，解决监测数据存在的协调衔接不顺

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