基于大数据的智慧林业云平台建设方案
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基于大数据的智慧林业云平台建设方案
目前，我国智慧林业发展迅速，已经建立了多个林业信息平台和数据中心，实现了数据共 享和业务协同。
智慧林业面临的问题
尽管智慧林业发展迅速，但仍存在一些问题，如数据整合难度大、信息安全风险高等。
大数据与智慧林业的结合趋势
01
数据整合共享
通过大数据技术整合各类林业数据资源，实现数据共享和业务协同，
提高林业管理效率。
云计算技术应用
实现云计算资源
组织架构与制度建设
需要建立完善的管理体系和组织架构 ，明确各级职责和权限，制定合理、 规范、可操作的规章制度。
要点二
数据规范与标准制定
需要制定数据规范和标准，统一数据 格式、指标、接口等，实现数据的共 享与应用。
应注重人才培养和团队建设，加强与高校、科研机构等的合作 ，培养一批高素质的技术和管理人才，为智慧林业云平台建设 方案的可持续发展提供强有力的人才保障。
鼓励开展国际合作与交流，引进国外先进技术和管理经验，并 推广中国智慧林业云平台建设方案，为全球林业可持续发展做 出贡献。
THANKS
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数据中心
建立统一的数据中心，对海量数据进行集中存储和管理，提供 数据共享与访问服务。
平台架构
基于云计算技术，搭建基础设施层、平台层和应用层三层架构 ，实现资源统一管理、数据共享与应用。
数据层设计
数据采集
通过物联网设备、遥感监测等手段 ，实现各类林业数据的实时采集和 传输。
数据预处理
对采集的数据进行清洗、去重、格 式转换等预处理，提高数据质量。
02
智能化决策支持
通过对大数据的挖掘和分析，为林业管理提供智能化决策支持，提高
决策的科学性和准确性。
03
生态环保监测
智慧林业面临的问题
尽管智慧林业发展迅速，但仍存在一些问题，如数据整合难度大、信息安全风险高等。
大数据与智慧林业的结合趋势
01
数据整合共享
通过大数据技术整合各类林业数据资源，实现数据共享和业务协同，
提高林业管理效率。
云计算技术应用
实现云计算资源
组织架构与制度建设
需要建立完善的管理体系和组织架构 ，明确各级职责和权限，制定合理、 规范、可操作的规章制度。
要点二
数据规范与标准制定
需要制定数据规范和标准，统一数据 格式、指标、接口等，实现数据的共 享与应用。
应注重人才培养和团队建设，加强与高校、科研机构等的合作 ，培养一批高素质的技术和管理人才，为智慧林业云平台建设 方案的可持续发展提供强有力的人才保障。
鼓励开展国际合作与交流，引进国外先进技术和管理经验，并 推广中国智慧林业云平台建设方案，为全球林业可持续发展做 出贡献。
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数据中心
建立统一的数据中心，对海量数据进行集中存储和管理，提供 数据共享与访问服务。
平台架构
基于云计算技术，搭建基础设施层、平台层和应用层三层架构 ，实现资源统一管理、数据共享与应用。
数据层设计
数据采集
通过物联网设备、遥感监测等手段 ，实现各类林业数据的实时采集和 传输。
数据预处理
对采集的数据进行清洗、去重、格 式转换等预处理，提高数据质量。
02
智能化决策支持
通过对大数据的挖掘和分析，为林业管理提供智能化决策支持，提高
决策的科学性和准确性。
03
生态环保监测
智慧林业生态大数据信息化云平台建设和运营总体解决方案
科研与教育支持
为科研机构和教育部门提供丰富的生态大数据资 源和分析工具，推动生态文明领域的科研创新和 人才培养。
社会公众服务
通过平台为社会公众提供生态环境相关的信息查 询、科普教育等服务，提高公众的环保意识和参 与度。
04
运营方案与商业模式
平台运营策略与计划
01
数据驱动运营
通过收集、分析和利用大数据， 洞察用户需求和行为，优化平台 功能和服务，提升用户体验。
大数据处理技术
数据挖掘与机器学习技术
3D可视化技术
创新点
采用分布式存储和计算框架， 实现对海量林业生态大数据的 高效处理和分析。
运用数据挖掘和机器学习算法 ，发现林业生态数据中的关联 规则和趋势，为决策提供支持 。
利用3D可视化技术，直观展示 林业生态数据和分析结果，提 高用户体验。
引入新技术如区块链等，确保 数据不可篡改，提高数据安全 性；利用人工智能技术进行自 动化数据分析和预警，提高平 台智能化水平。
THANK YOU
感谢观看
智慧林业生态大数 据信息化云平台建 设和运营总体解决
汇报人：文小库
方案 2023-11-25
目录
• 项目背景与需求分析 • 平台总体设计与技术架构 • 平台功能与应用场景 • 运营方案与商业模式 • 项目实施与风险管理 • 案例分析与未来展望
01
项目背景与需求分析
智慧林业发展现状及趋势
数字化管理：近年来，智慧林 业逐渐实现数字化管理，通过 信息化技术提高林业资源的管
成功率。
03
协作与沟通
加强项目团队成员之间的协作与沟通，定期举行项目会议，分享项目进
展、解决遇到的问题，确保项目按照既定计划顺利推进。
为科研机构和教育部门提供丰富的生态大数据资 源和分析工具，推动生态文明领域的科研创新和 人才培养。
社会公众服务
通过平台为社会公众提供生态环境相关的信息查 询、科普教育等服务，提高公众的环保意识和参 与度。
04
运营方案与商业模式
平台运营策略与计划
01
数据驱动运营
通过收集、分析和利用大数据， 洞察用户需求和行为，优化平台 功能和服务，提升用户体验。
大数据处理技术
数据挖掘与机器学习技术
3D可视化技术
创新点
采用分布式存储和计算框架， 实现对海量林业生态大数据的 高效处理和分析。
运用数据挖掘和机器学习算法 ，发现林业生态数据中的关联 规则和趋势，为决策提供支持 。
利用3D可视化技术，直观展示 林业生态数据和分析结果，提 高用户体验。
引入新技术如区块链等，确保 数据不可篡改，提高数据安全 性；利用人工智能技术进行自 动化数据分析和预警，提高平 台智能化水平。
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智慧林业生态大数 据信息化云平台建 设和运营总体解决
汇报人：文小库
方案 2023-11-25
目录
• 项目背景与需求分析 • 平台总体设计与技术架构 • 平台功能与应用场景 • 运营方案与商业模式 • 项目实施与风险管理 • 案例分析与未来展望
01
项目背景与需求分析
智慧林业发展现状及趋势
数字化管理：近年来，智慧林 业逐渐实现数字化管理，通过 信息化技术提高林业资源的管
成功率。
03
协作与沟通
加强项目团队成员之间的协作与沟通，定期举行项目会议，分享项目进
展、解决遇到的问题，确保项目按照既定计划顺利推进。
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案的目标是通过整合、分析和利用林业领域的大数据资源，促进林业领域的数字化转型和智能化发展。
该平台将为林业管理者、林业科研人员和决策者提供全面、准确和实时的数据支持，以帮助他们更好地进行决策和管理工作。
一、平台建设1.数据集成：通过数据采集、整合和归档等手段，将各类林业相关数据集成到一起。
包括遥感数据、气象数据、土壤数据、生物学数据等。
同时，还需要制定相应的数据标准和格式，以确保数据的准确性和可比性。
2.数据存储和处理：构建高效的大数据存储和处理系统，以应对大量的数据输入和复杂的数据处理需求。
采用分布式存储和计算技术，实现数据的高速存取和并行处理。
3.数据质量和安全管理：建立数据质量评估和监控机制，保证数据的准确性和完整性。
同时，加强数据安全管理，采取措施确保数据的安全存储和传输，防止数据泄漏和被篡改。
4.数据分析算法和模型：根据林业领域的特点和需求，开发和应用适用的数据分析算法和模型。
包括遥感图像处理算法、林地资源评估模型、森林火灾预警模型等。
通过数据分析，提取有价值的信息和知识，为决策和管理提供科学依据。
二、平台运营1.用户服务：建立用户服务机制，提供用户培训和技术支持，解答用户疑问和需求。
同时，建立用户反馈渠道，及时了解用户的意见和建议，以不断优化和完善平台功能。
2.数据共享和开放：将平台上的数据和分析结果进行共享和开放，为其他科研机构和企业提供数据资源，促进行业合作和创新。
可以通过数据共享协议和开放API等方式，实现数据的灵活使用和流动。
3.商业模式：通过平台的运营，探索和建立适用的商业模式。
可以将数据分析服务和产品进行商业化，为用户提供定制化的解决方案。
同时，可以通过与其他相关行业进行合作，推动产学研用之间的互动和交流。
4.平台监管和评估：建立平台的监管和评估机制，对平台的运营情况进行监控和评估。
基于大数据的智慧林业云平台建设方案
大数据技术能够为智慧林业云平台的建设提供更 高效、更精准、更智能的服务和决策支持，提高 智慧林业云平台的建设质量和效率。
03
智慧林业云平台建设方案
云平台建设目标
01
提高林业信息化水平
通过建设智慧林业云平台，提高林业信息化水平，实现林业数据采集
、存储、处理、分析与应用的全流程自动化。
02
优化林业资源配置
数据处理与分析
利用大数据技术对采集的数据进行处理和分析，挖掘数据背后 的规律和趋势，为决策提供科学依据。
预测与决策建议
基于数据处理和分析结果，对林业资源利用、生态保护、灾害 预警等进行预测，并提供相应的决策建议。
智能化资源管理
资源监控与调度
通过物联网技术实现对林业资源的实时监控和调度，确 保资源的合理利用和保护。
云服务安全保障
采用先进的安全技术和管理措施，保障云服务的 安全性和稳定性，防止数据泄露、损坏或丢失。
灾备与恢复
建立灾备中心和应急预案，确保在突发情况下能 够快速恢复数据和服务，保证业务的连续性。
05
大数据智慧林业云平台实施方案
实施步骤
需求分析
平台设计
技术研发
测试与优化
上线运行
了解林业部门的需求和 目标，确定云平台的功 能和特点。
拓展智慧林业服务
将智慧林业云平台与政府管理、社会服务等领域进行融合，提供 更加智能化、便捷化的服务。
创新技术应用
积极引入人工智能、区块链等先进技术，优化云平台体系架构， 提升智慧林业发展水平。
对其他领域的借鉴意义
提供可借鉴的经验
智慧林业云平台的建设经验可为其他领域提供可借鉴的经验 和参考。
推动行业智慧化发展
后端技术
03
智慧林业云平台建设方案
云平台建设目标
01
提高林业信息化水平
通过建设智慧林业云平台，提高林业信息化水平，实现林业数据采集
、存储、处理、分析与应用的全流程自动化。
02
优化林业资源配置
数据处理与分析
利用大数据技术对采集的数据进行处理和分析，挖掘数据背后 的规律和趋势，为决策提供科学依据。
预测与决策建议
基于数据处理和分析结果，对林业资源利用、生态保护、灾害 预警等进行预测，并提供相应的决策建议。
智能化资源管理
资源监控与调度
通过物联网技术实现对林业资源的实时监控和调度，确 保资源的合理利用和保护。
云服务安全保障
采用先进的安全技术和管理措施，保障云服务的 安全性和稳定性，防止数据泄露、损坏或丢失。
灾备与恢复
建立灾备中心和应急预案，确保在突发情况下能 够快速恢复数据和服务，保证业务的连续性。
05
大数据智慧林业云平台实施方案
实施步骤
需求分析
平台设计
技术研发
测试与优化
上线运行
了解林业部门的需求和 目标，确定云平台的功 能和特点。
拓展智慧林业服务
将智慧林业云平台与政府管理、社会服务等领域进行融合，提供 更加智能化、便捷化的服务。
创新技术应用
积极引入人工智能、区块链等先进技术，优化云平台体系架构， 提升智慧林业发展水平。
对其他领域的借鉴意义
提供可借鉴的经验
智慧林业云平台的建设经验可为其他领域提供可借鉴的经验 和参考。
推动行业智慧化发展
后端技术
智慧林业大数据分析平台建设整体解决方案
硬件设备选型
根据平台建设需求，选择合适的硬件设备， 包括服务器、存储设备、网络设备等。
操作系统与数据库选择
选择适合林业大数据的操作系统和数据库管 理系统。
网络架构设计
设计平台网络架构，确保数据传输速度和安 全性。
信息安全建设
加强信息安全保护，配置防火墙、入侵检测 等安全设备，确保数据安全。
数据整合与治理
智慧林业大数据分析平台建设整 体解决方案
汇报人： 日期:
• 平台建设背景与需求分析 • 平台架构与功能设计 • 平台关键技术与实现方法 • 平台应用场景与案例分析 • 平台建设方案与实施步骤 • 平台效益评估与展望
01
平台建设背景与需求分析
林业信息化发展现状
1 2
林业信息化水平相对滞后
相较于其他行业，林业信息化的发展水平相对滞 后，缺乏统一的标准和规范，信息孤岛现象严重 。
确定建设目标
明确智慧林业大数据分析平台的建设目标，包括提高林业 管理效率、优化资源利用、辅助决策支持等。
01
确定建设内容
根据建设目标，确定平台的建设内容， 包括数据采集、存储、处理、分析、可 视化等。
02
03
技术方案设计
选择合适的技术架构和工具，设计数 据流程和处理流程，确定技术实现方 案。
基础设施建设与优化
可读性和易用性。
云计算与虚拟化技术
云计算平台
基于云计算平台，提供计算、存储、网络等资源，以支持大规模数 据处理和应用程序的快速部署。
虚拟化技术
利用虚拟化技术，实现服务器、存储设备、网络设备等资源的共享 和动态分配，提高资源利用率。
自动化管理
通过自动化管理工具，实现对云计算环境的集中管理和监控，降低运 维成本。
根据平台建设需求，选择合适的硬件设备， 包括服务器、存储设备、网络设备等。
操作系统与数据库选择
选择适合林业大数据的操作系统和数据库管 理系统。
网络架构设计
设计平台网络架构，确保数据传输速度和安 全性。
信息安全建设
加强信息安全保护，配置防火墙、入侵检测 等安全设备，确保数据安全。
数据整合与治理
智慧林业大数据分析平台建设整 体解决方案
汇报人： 日期:
• 平台建设背景与需求分析 • 平台架构与功能设计 • 平台关键技术与实现方法 • 平台应用场景与案例分析 • 平台建设方案与实施步骤 • 平台效益评估与展望
01
平台建设背景与需求分析
林业信息化发展现状
1 2
林业信息化水平相对滞后
相较于其他行业，林业信息化的发展水平相对滞 后，缺乏统一的标准和规范，信息孤岛现象严重 。
确定建设目标
明确智慧林业大数据分析平台的建设目标，包括提高林业 管理效率、优化资源利用、辅助决策支持等。
01
确定建设内容
根据建设目标，确定平台的建设内容， 包括数据采集、存储、处理、分析、可 视化等。
02
03
技术方案设计
选择合适的技术架构和工具，设计数 据流程和处理流程，确定技术实现方 案。
基础设施建设与优化
可读性和易用性。
云计算与虚拟化技术
云计算平台
基于云计算平台，提供计算、存储、网络等资源，以支持大规模数 据处理和应用程序的快速部署。
虚拟化技术
利用虚拟化技术，实现服务器、存储设备、网络设备等资源的共享 和动态分配，提高资源利用率。
自动化管理
通过自动化管理工具，实现对云计算环境的集中管理和监控，降低运 维成本。
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
数据采集
收集气象、土壤、水文等数据， 为林木生长模型提供数据支持。
评估与预测
根据监测数据，评估森林生长状 况、预测病虫害发生趋势等。
森林防火应用
实时监控
利用无人机、森林火险预警系统等对 林区进行实时监控，及时发现火源。
数据分析
通过对气象、土壤、林火历史数据等 进行分析，预测火险等级和火灾发展 趋势。
运用大数据技术和方法，对平台运营 数据进行分析，发现客户需求和运营 问题，从而优化运营策略。
02
资源整合
整合内外部资源，包括数据资源、技 术资源、人力资源等，提高运营效率 和效果。
03
客户服务和支持
提供优质的客户服务和支持，包括咨 询、技术支持、培训等，提高客户满 意度。
运营实施
制定运营计划
根据市场需求和客户需求，制定合理的林业大数据分析 应用平台运营计划。
智慧林业大数据分析应用 平台建设和运营整体解决 方案
xx年xx月xx日 • 运营方案 • 林业大数据应用案例
01
引言
背景与目的
林业发展面临挑战
林业资源日益减少，生态环境恶化等问题严重影响了林业的 可持续发展。
数据驱动决策的重要性
通过大数据分析应用平台，提高林业数据利用效率和智能化 管理水平，为解决林业发展问题提供有效手段。
应用效果展示
数据可视化
通过可视化图表、GIS地图等方式，将林业大数据应用成果进行 展示。
指标量化
利用数据分析方法，将林业生态保护、森林防火等成果进行量化 展示，体现应用价值。
宣传推广
通过林业大数据应用平台，宣传和推广林业生态保护政策和成果 ，提高社会关注度和参与度。
THANKS
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基于大数据的智慧林业云平台建设方案
通过数据清洗、整合、分析和挖掘等技术手段，提取有价值的 信息和知识。
针对林业行业的实际需求，开发各类智慧应用系统，如智能监 管、生态保护、精准营销、风险预警和生产优化等。
云平台功能模块
数据采集模块
实现各类数据的采集和传输。
数据存储模块
构建分布式存储系统，实现对海量数据的存储和管理。
数据处理模块
进行数据清洗、整合、分析和挖掘等操作，提取有价值的信息和知识。
智能防火
02
通过大数据分析，预测森林火灾发生的可能性，提前布防，提
高火灾防控效率。
林业生态服务
03
利用大数据技术，为林业生态保护提供科学依据，促进林业可
持续发展。
03
CATALOGUE
基于大数据的智慧林业云平台 建设方案设计
云平台建设目标
提高林业资源监管效率
加强林业生态保护
提升林业产业发展水平
推动林业科技创新
大数据技术的特点
大数据技术具有数据量大、处理速度快、数据种类多等特 点，能够满足对大量数据的实时处理和分析需求。
大数据技术的应用范围
大数据技术广泛应用于金融、医疗、教育、智慧城市等领 域，为各行业的发展提供了重要的技术支持。
大数据在林业中的应用
数据采集
利用大数据技术，可以快速、准确地采集林业数据，如森林资源 分布、植被种类、生长情况等。
数据备份与恢复
为防止数据丢失或损坏，需要建立完善的数据备份和恢复机制， 确保数据的可用性和持久性。
大数据处理技术
数据清洗
01
对采集的原始数据进行清洗和整理，去除无效和错误
数据，为后续的数据分析提供高质量的数据源。
数据挖掘
02 通过数据挖掘技术，发现数据中隐藏的模式和规律，
针对林业行业的实际需求，开发各类智慧应用系统，如智能监 管、生态保护、精准营销、风险预警和生产优化等。
云平台功能模块
数据采集模块
实现各类数据的采集和传输。
数据存储模块
构建分布式存储系统，实现对海量数据的存储和管理。
数据处理模块
进行数据清洗、整合、分析和挖掘等操作，提取有价值的信息和知识。
智能防火
02
通过大数据分析，预测森林火灾发生的可能性，提前布防，提
高火灾防控效率。
林业生态服务
03
利用大数据技术，为林业生态保护提供科学依据，促进林业可
持续发展。
03
CATALOGUE
基于大数据的智慧林业云平台 建设方案设计
云平台建设目标
提高林业资源监管效率
加强林业生态保护
提升林业产业发展水平
推动林业科技创新
大数据技术的特点
大数据技术具有数据量大、处理速度快、数据种类多等特 点，能够满足对大量数据的实时处理和分析需求。
大数据技术的应用范围
大数据技术广泛应用于金融、医疗、教育、智慧城市等领 域，为各行业的发展提供了重要的技术支持。
大数据在林业中的应用
数据采集
利用大数据技术，可以快速、准确地采集林业数据，如森林资源 分布、植被种类、生长情况等。
数据备份与恢复
为防止数据丢失或损坏，需要建立完善的数据备份和恢复机制， 确保数据的可用性和持久性。
大数据处理技术
数据清洗
01
对采集的原始数据进行清洗和整理，去除无效和错误
数据，为后续的数据分析提供高质量的数据源。
数据挖掘
02 通过数据挖掘技术，发现数据中隐藏的模式和规律，
智慧林业生态大数据平台方案
资料解读本套资料多于或等于22页，详细资料请看本解读文章的最后内容。
随着信息技术的快速发展，林业管理正朝着智能化、数据化的方向大步迈进。
《智慧林业生态大数据平台方案》为我们展示了如何利用现代信息技术，实现林业生态数据的全面感知、智慧管理与服务。
本文将对这一方案进行详细解读。
建设背景智慧林业大数据是利用移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术，整合多来源、多形态的林业数据，提供强大的数据支撑能力，促进生态文明建设，形成林业产业结构优化的现代化模式。
国家政策从2015年开始，国家陆续出台了多项政策，包括《促进大数据发展行动纲要》、“十三五”规划纲要、《关于推进中国林业物联网发展的指导意见》等，旨在推动大数据和物联网技术在林业中的应用，实现数据资源开放共享。
建设意义智慧林业生态大数据平台的建设对于生态变迁的监测、生态发展的评估、生态治理的指导以及生态治理与经济发展的协调具有重要意义。
建设目标该平台的建设目标包括提高林业精准决策能力、实现林业数据资源整合共享、形成林业信息技术自主创新体系、实现生态智慧共治。
建设方案建设方案包括平台总体架构、数据共享平台、三大基础数据库建设、数据采集方式和平台六大功能。
平台应用平台应用涵盖了林业资源监管、生态工程管理、灾害预防应急、林业产业服务和林业大数据共享服务等多个方面。
基础设施基础设施包括物联网系统、云平台、移动互联网系统、大数据、遥感系统、智能视频监控系统、卫星定位系统、GIS系统、信息灾备中心和信息化安全运维。
林业资源监管林业资源监管功能包括动态监管、变化预测、生态红线监测预警和林业生态安全评价。
生态工程管理生态工程管理功能包括林业工程综合监管、辅助决策和生态效益评估。
灾害预防应急灾害预防应急功能包括森林火灾预防应急、有害生物监测防治和沙尘暴监测防控。
林业产业服务林业产业服务功能包括生态旅游信息服务和林产品产销信息服务。
林业大数据共享服务林业大数据共享服务功能包括实现林业大数据共享开放、数据交换和网络客户端的快速浏览、查询。
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应用 系统
基础 平台
缺乏基础设施、数据库、应用 支撑、应用系统等多个层次的 林业信息化基础平台。
我国林业现状与困扰
传统的人工巡视、
手工介质记录比 重大，数据采集 量小，采集范围 大。 传统方式难以管理
林业环境监测不全 面，气象变化监测 预防迟缓
环境监测难
林业规模小，人工 造林成活率难以保 障
快速发展面临考验
•通过天空地一体化的传感网络，包括卫星遥感、低空航摄、地基视频、生态监测设备、智能移动终端等等，
可互联 实现对自然林业透彻的感知，获取及时、准确、持续、全面的监测感知数据；
可管理
综合管理：可视化生态管理保护监测
•将获取的多源时空资源和监测数据进行统一组织管理，通过二三维GIS、多媒体和VR/AR等技术实现对自然 林业生态环境、生物多样性和资源开发利用的持续可视化管理展示；
网络结 构
数据安 全
基础平 台
应用系 统
智慧林业现状分析
政务外网与互联网逻辑隔离， OA系统在互联网上运行 ，政 务内网未启用，县级以下单位 未联通。
应用系统存在数据更新不及时， 林业资源监管、林业灾害监测、 林业经济运行和林业电子商务 等方面信息化程度不高。
网络 结构
数据 安全
部门公文数据在互联网通道加 密传输存在隐患，同时缺少异 地灾备份及数据销毁机制。
数据传输的“困扰”
? 数据传输距离能否保证 ? 数据传输方式是否唯一 ? 数据传输带宽是否满足
设备供电的“困扰”
? 就近处有供电点，通过电缆取电 ? 风力发电，创造能源 ? 太阳能有效利用
数据应用的“困扰”
? 数据的汇聚和处理 ? 数据的呈现和应用 ? 数据的分析和统计
智慧林业特征
支撑保障
智慧林业可提升林业管理水平、 增强林业发展质量、促进可持续 发展的重要支撑和保障。
建设思路
针对林业信息化建设，xx公司构建林业“空天地”一体化全面监测感知体系，搭建了具有自主知识产权的“林 业一张图”平台；并在一张图平台的基础上，因地制宜地为各林业定制化构建科研监测、保护管理、科普宣教、 生态旅游等业务功能体系，以实现林业的可视化生态管理保护监测及多源时空大数据的分析利用。
可感知 感知互联：构建空天地一体化的林业全面监测感知体系
2020
基于大数据的智慧林业云 平台建设方案
行业背景
智慧林业
智慧林业是指充分利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术，通过感知化、物联 化、智能化的手段，形成林业立体感知、管理协同高效、生态价值凸显、服务内外一体的林业发展新模式。
智慧林业是智慧地球的重要组成部分，是未来林业创新发展的必由之路，是统领未来林业工作、拓展 林业技术应用、提升林业管理水平、增强林业发展质量、促进林业可持续发展的重要支撑和保障。它的本 质是以人为本的林业发展新模式，不断提高生态林业和民生林业发展水平，实现林业的智能、安全、生态、 和谐。智慧林业主要包括林业信息化基础平台、林业资源监管系统、护林员林业管护智能巡检系统、林业 灾害监控管理系统、林业综合办公系统、林业智能防火预警系统、林业应急指挥系统等。
- 2015年8月31日 《促进大数据发展行动纲要》
国家林业局
- 2013年8月，印发了《中国智慧林业发展指导意见》，提出2020年智慧林业框架基本完成。 - 2016年3月，编制完成《“互联网+”林业行动计划—全国林业信息化 “十三五”发展规划》 - 2016年7月13日 发布了《关于加快中国林业大数据发展的指导意见》
存在的问题
政务外网与互联网逻辑隔 离，OA系统在互联网上 运行，政务内网未启用， 县级以下单位未联通
部门公文数据在互联网通 道加密传输存在隐患，同 时缺少异地灾备份及数据 销毁机制。
缺乏基础设施、数据库、 应用支撑、应用系统等多 个层次的林业信息化基础 平台
应用系统存在数据更新不及时，林业 资源监管、林业灾害监测、林业经济 运行和林业电子商务等方面信息化程 度不高
珍稀树木、野生动 物资源监测不到位，
无法追踪到个体
珍稀资源保护难 林业安全隐患大， 火灾、病虫害等灾 害应急管理薄弱
出现险情损失大
林业独立发展，社 会效应不明显，形 成林业专业数据闭 环
社会协同化薄弱
“智慧”林业的建设思考
信号采集的“困扰”
? 点位分散，不集中 ? 范围广阔，监视距离远，能否看清细节 ? 山体不规则，监视有盲区 ? 天气易变，无光和烟雾环境能否看清
可分析
分析评估：多源时空大数据分析利用
•围绕林业管护监测、科研宣教和开发利用，通过大数据挖掘技术，获取林业生态生境的实时变化，实现对生 态系统统计评估预警，全面提升管理水平和服务质量。
Part 2
智慧林业顶层设计
建设原则
“十三五”时期林业信息化将顺应全球信息化大势，以国家信息化战略为指引，以全面支撑引领林业现代化建设 为目标，紧贴林业改革发展、资源保护、生态修复、产业发展等各项事业，大力推动“互联网+”林业建设。
利旧节约 安全有序
整
强化服务 面向应用
注重实用 适度超前
统筹规划 分步实施
大数据一体化解决方案架构
基于大数据存储系统和分布式计算框架， 对林业业务数据、林业产业数据、林业相关互 联网数据等多来源、多形态的数据进行存储和 管理，利用最新的数据挖掘技术和数据可视化 技术，充分揭示数据的规律性和价值性，为林 业资源监管、生态工程管理、灾害预防应急、 林业产业服务等林业管理服务工作提供强大的 信息支撑和决策支持，是智慧林业建设的核心 组成部分。
Contents
目录
1. 建设背景与需求分析 2. 智慧林业顶层设计 3. 智慧林业云平台建设方案 4. 智慧林业应用系统 5. 实施步骤
Part 1
建设背景与需求分析
背景与现状
中共中央，国务院
- 2015年7月4日《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》 - 将信息化建设提升至国家现代化建设的战略高度
关键
关键是通过制定统一的技术标准 及管理服务规范，形成互动化、 一体化、主动化的运行模式。
目标
目标是实现生态、经济、社会综 合效益最大化。
06
01
05
智慧
林业
02
04
03
服务
通过生态管理转型、生态文明服 务转型、让政府满意、民众叫好
目的
目的是促进林业资源管理。生态 系统构建、绿色产业发展
核心
核心是利用现代化信息技术，建 立一中智慧化发展的长效机制， 实现林业高校高质发展