通过高分辨率卫星影像、航空影像结合地面实测与调查，矢量化等对新 北区域内基本农田分布、现代农业产业园、省考点国考点周边农田分布 进行划分与展示。 新北区省考点国考点周边农田分布图 农业一种植管理一农田分布 新北农田分布 新北现代农业产业园农田分布 作物分布遥感普查技术方法 在遥感测量技术的基础上，将统计技术与空间 遥感技术有机结合，利用 遥感技术有机结合，利用 NDVI 归一差异植被 指 数算法、 REP 红边位移算法分析，实现对新 北 区水稻种植面积估算，新北区农作物种类分布 图的展示。 农业一种植管理一作物类型分布 新北区 2020 年水稻种植面积图 - 新北水稻小麦油菜籽复种区 新北区 2020 年水稻种植面 积 N 哨兵 2 号多时 相 数据 地块数据 NDVI 归一差异 植被指数 REP 红边位移 人工解译 叠加 ) 口数据库属性显示 ( 地 块类别、地块属性等 ) 口高标准农田、土地调 查统计与分析 口 快速 定 位、测量等 展示农作物空间分布及生长 状况等信息 口农作物空间分布与地 块调绘 ( 包括水稻、小 麦、油菜、果园、草坪、 苗木以及设施农业 ) 口作物长势监测与统计 分析 口农作物轮作休耕、产

是粗 大误差，含有该误差的数据应予以剔除。 数据分布区间 数值分布在 (μ- σ,μ+σ) 中的概率为 0.6827 数值分布在 (μ-2σ,μ+2σ) 中的概率为 0.9545 数值分布在 (μ-3σ,μ+3σ) 中的概率为 0.9973 -- μ （平均数）、 σ （标准差） 适用范围及局限 1 、仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理； 2 、 μ 、 σ 对异常值的耐抗性小，异常数据本身会对其造成影响； 对异常值的耐抗性小，异常数据本身会对其造成影响； 3 、为保证检测结果的准确性，数据量必须充足。 算法检测——检测方法介绍 4 绘制步骤及数据分布区间 1 、找出一组数据的中位数和上下四分位数 (Q3 和 Q1) 2 、连接两个四分位数画出箱子，并计算四分位距 IQR=Q3-Q1 3 、计算上下界： 内限（ Q3+1.5IQR ， Q1-1.5IQR ） - 外限（ Q3+3IQR ， Q1-3IQR 常见于品质管理。 其最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据 的离散分布情况。 算法检测——检测方法介绍 4 系统异常值算法介绍 -kmeans 以空间中 k 个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇 的 形心的值，直至得到最好的聚类结果 绘制步骤及数据分布区间 1 、选取若干个数作为初始中心点。 2 、在第 k 次迭代中，对任意一个样本，求其到

第二阶段 第二阶段 智慧水务服务平台 智慧水务服务平台 供水二三维地图可视化服务： 等水压线图、漏水点分布图 大客户分布图、爆管点分布图 水质 / 水压监测点分布图… 供水二三维地图可视化服务： 等水压线图、漏水点分布图 大客户分布图、爆管点分布图 水质 / 水压监测点分布图… 供水功能服务：水量水压分析 漏水量计算、关阀搜索… 供水功能服务：水量水压分析 漏水量计算、关阀搜索… 与检漏仪无缝集成，自动将检漏 数据与 GIS 管道进行关联，减轻检 漏人员的工作量，提高检漏数据的 利用率； 3. 漏水量计算、漏水点管理、漏水 点分布分析等信息化手段来辅助管 网部门更好的开展检漏工作； 降低管网漏水率，建设节约型社会 漏水点分布图 智慧应用展示 - 管网检漏 供水水质监控预警及应 急处理系统，提供水质 报表、水质在线监测数 据、应急检测数据一体 化管理方案，实现水质 数据的可视化管理，并

设整体思路框架图如图 1 所示。 零碳园区以优化能源结构、动态平衡碳能、推 动产业转型升级、更新硬件设施、提升精细化管理 水平为建设路径。通过物联网、区块链等技术实现 能源综合管控平台和碳排放检测平台对分布式智能 终端实现动态监测，并通过人工智能和大数据运算 等智能计算技术进行趋势预测和对比分析，从而实 现智能决策并实行优化策略。 2 园区综合能源系统清洁替代方案 2.1 可再生能源建设 天然气、液化气专控，采用全电厨房设备“以电代 气”，具有无明火、智能稳定、无泄漏风险，同时 替代的电能全部来源于可再生清洁能源，减少 CO2 排放。 3 园区源网荷储多能互补建设方案 为尽可能的就地消纳分布式风光资源，实现园 区实时碳中和，同时提高电网友好互动能力，建设 建设源网荷储多能互补系统 [9]。 3.1 电储能系统建设 通过引入电储能系统，将光伏发电所产生的间 歇性、随机性能量超出的负荷储存起来，在负荷增 3.3.1 充电模式 根据用户用车需求，设计有序充电的控制策略， 将用户主要分为“时间优先型用户”和“费用优先 型用户”两部分，为其提供“尽快充”和“低费充” p O t 削峰 分布式电源 燃气轮机 储能电池单元 基线负荷 可控负荷 交流母线 充放 电机 大电网 光伏 逆变器 光伏阵列 DC/AC AC/DC/AC DC/AC DC/AC DC/AC DC/AC

段智能调整环境条件，智能投放不同类别的饲料，实现精细 化管理，实现安全生产、科学管理，减少病害、降支增收的目的。 05/02/2025 仓储物流 统一接口 上报平台 商务局系统 仓储 分布 仓储 管理 物流 模块 仓储 物流  仓储企业管理  仓库管理  入库管理  出库管理  盘点管理  货物管理  物流企业管理  车辆管理  司机管理  的农业土地多层地图。在地 图上可清晰展示农用地信息、 水利信息、农作物种植分布、 养殖分布、仓储能力分布、 热力图、农机调度等。实现 农业资源统计、涉农企业统 计、农机调度提供三维立体 展示。 农业地图 05/02/2025 农业地图 地块信息 水利分布 农作物种植分布 畜禽养殖分布 农机调度 农企分布 环境因素 农业局 环境因素 畜牧局 农机局 企业备案 数据导入 物联网 大数据 解决溯源问题 区块链 + 物联网 + 大数据解决溯源问题。借助物联网设备，生产和物流环节的数据可通过智能设备实时采集， 利用溯源网络区块链独有的数据存储结构和分布式账本技术，确保上链数据不可篡改。同时，非对称加密、相对 匿名可确保企业核心信息不泄露。 05/02/2025 生产调控 1 农产品价格调控 通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场

在事故状态下，如何及时获得专业解决方案，同时得到有关事故处理的资 源分布和可使用情况、周边地形地貌、气象资料、历史上同类事件的处理等， 以便于管理人员迅速作出决策，调集资源，第一时间作出响应。 比如某林区发现美国白蛾，就需要药物库存、调集渠道、喷洒飞机的可用 情况作为紧急方案自动显示，相关区域的收到警示进行调查虫害的分布范围及 相关的防治措施等资料也自动进入管理人员视野。 1.4 建设方案 )技术和软 件总线技术是解决上述问题的有效手段。 1.4.1.3.3 微服务技术实现快速接入、集中迭代和监测 随着业务规模的扩张，为了满足业务对技术的要求，技术架构 需要从单体应用架构升级到分布式服务架构，来降低技术成本，更 14 好的适应业务的发展。为了推行服务化，必然需要一套易用的服务 框架，来支撑业务技术架构升级。 微服务技术是一项在云中部署应用和服务的新技术。围绕微服 务 立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就 必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中 增加所需功能，而不影响整体进程。 微服务的核心是服务调用，分布式服务架构中的服务分布在不 同主机的不同进程上，服务的调用跟单体应用进程内方法调用的本 质区别就是需要借助网络来进行通信。微服务不需要像普通服务那 样成为一种独立的功能或者独立的资源。定义中称，微服务是需要

利用效率。 此外，通过对农业机械的智能化改造，DeepSeek 模型能够实 现自动驾驶拖拉机、无人机喷洒农药等功能，减少人力成本，提升 作业效率。例如，自动驾驶拖拉机可以根据农田地形和作物分布， 自动规划最优路径，避免重复作业和遗漏区域。 在生产管理方面，模型还将整合市场供需信息和价格波动，帮 助农民制定更加合理的种植计划，避免盲目种植导致的滞销问题。 通过上述措施，预计可将农业生产效率提高 此外，模型还可以通过自动化技术的应用，减少人力成本。例 如，利用智能农机设备和无人机技术，模型可以自动完成播种、施 肥、喷药和收割等作业，减少对人工劳动力的依赖。以无人机喷药 为例，模型可以根据作物分布和病虫害情况，精确控制喷药量和喷 药范围，既提高了效率，又减少了农药的浪费。 最后，通过模型的持续学习和优化，生产成本将进一步降低。 模型可以根据实际生产数据和反馈，不断调整和优化推荐策略，确 生长数据、市场数据等。这些数据的质量和完整性直接决定了模型 的训练效果。因此，数据预处理是微调方案中的关键步骤，主要包 括数据清洗、归一化、特征工程等。同时，还需要考虑数据的时间 序列特性和空间分布特性，以确保模型能够捕捉到农业数据的动态 变化和区域性差异。 接下来，需要明确模型的目标任务。不同的农业应用场景对模 型的需求不同，例如，在病虫害预测中，模型需要具备较高的分类 准确率；在作

成网络传输、存储计算、数据治 理、智能分析能力 ，为全县各部门、各乡镇提供安全、稳定、高效、按需使用的基础支 撑。 1.5.1.1 建设数据资源平台 构建数据支持能力 实现分布式存储、分布式服务、集群管理等大数据支撑能力，同时建设数据结构化、 行业知识图谱等基于大数据的 AI 能力。 实现数据归集与治理 按需进行重点数据的归集、治理，整合省市垂直条线数据、县级各部门横向业务数 中所涉及到的政务服务、产业经济发展、乡村振兴等智能场景应用需求。具体 ，在本 次 S 县数据资源中心建设项目中 ，数据支撑底座的建设内容包括： 分布式存储：提供分布式数据存储组件（ HDFS、 HBase、 Hive、 Kafka）； 分布式服务：提供分布式协调服务（Zookeeper）； 数据计算：提供数据计算引擎（ Spark、 MR）； 实时流处理计算：提供基于 storm ，可提供安全可靠的 异构存储环境，提供大数据存储和计算能力的基础平台，如关系型数据库、非关系型 数据库、分布式文件存储等，确保 S 县数据资源在数据安全、有序、高效的存储。 3.2.1.2 分布式存储 在本次项目中 ，将充分利用 CDH 中的分布式存储组件 ，构建强大、高效、可靠 的分布式存储能力 ，为 S 县数据资源中心的建设与应用提供基础支撑。 u 数据整合 flume 主要是日志采集组件

置，落实火情灾前、灾中、灾后的管理， 全面支撑火情打早、打小、打了 通过热成像感知， AI 算法对动物进行抓 拍识别，同时提供专家鉴定，动物图像 统计分析，实现保护区域内资源库分析、 物种的分布、活跃动物、性别分布等数 据分析，为野生动物科研及保护提供数 据支撑。 通过信息化手段管理和服务好护林人员 队伍、实时管控林区发生的事件，通过 管理好护林人员，对林区有效的监管， 提升护林管理的质量，维护林区安全， 求的每万公顷不大于 3 条 ) 高性能 GPU 架构，承载 算法能力更强 专业算法团队多年烟雾研 究，基于视频序列识别 全国各地落地项目大量素 材样本为基础 逐帧高效检测火点 形态学、温度分布、火焰 纹理特征二次综合分析 2.1.4 灾时监测报警 - 视频智能监 测 1 01-4 aeu05 火 情 发 现 更 快 速 火 情 识 别 更 准 确 好防灭 火相关工作。 森林防火一张图 青 L a 9 大 国 国 e 运 644 店 江建大世 9 空 里 大普网 0 B¹% 区域火情分布 气象信息 火险等级 综合查询 巡护统计 火情处置效率 今日火情统计 火情趋势分析 监控设备 学四有 第 L⁴xb ⑧ 本加 9 三 24 E 故 置 24492 分 25

现沒遞: y-n- tomm - '麵 . . 通过热成像感知 ，AI箅法对动物进行抓 拍识别 ，同时提供专家鉴$』动物囯像 统计分析 r 实现保护区域内1资湄庠分析 k 物_ 的分布活跃动齓性别分布等数 握分析，力野生动物科研及保护提供数 据支艮 通选聯採集、热成像臟册趣 ■ 通过信息化手M理和8賤好挪人员 视领智能分祈能力实现全地形2利、时火 I 队伍，实时昔遞区发生的亊件 误报率更低（ 河北项目上 平均每天每台£).&条误报 ， 误报率远远低于行业际准要 求的每万公顷不大于3祭 ） 判断 逐植高效捡测火点 热 二 ^ 判断火点识别 苜法 成 像一 形态学t S庚分布1 火焰 / 纹理特班二次综合分析 n r ■二 \ 1 产 快速动态检测：S 每帕进行火 的实时检测 Oms内出结 果 ，规避远距萬传输图像延时、 丟失带来的藏检 ，比后端检测更 快速、更准确t HJMW K/ flflw 日 — ■ 气象信息 ' W1訊十 火险等级 ■ ■工、 '■w) BM AMiia 监控设备 巡护统计 火情趋势分析 今曰火情统计 区域火情分布 MaM2!LTtf： 火情处置效率 综合查询 2.1.7全流程支撑实现灾中火情处置 森林草原防火监测平台 ，适过预警推送、火点点位、二三维际绘、蔓延分析、救援力量推程、火情 mi 融合通