买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：广州市西美信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。本发明采用规范的数据归类规则，能够将杂、散、乱的数据分别在农业自然条件和资源地图和农业生产分布和水平地图实现可视化的同时，也实现了信息之间的关联性。

主权项：1.一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；其中，所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图；其中，所述数据处理模块，具体用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格，首先利用机器学习将所述农业数据中的文字和表格形式的原始数据按关键字进行拆分，得到各指标关键字，然后根据指标编码规则对各指标关键字进行翻译，以将所述关键字转换为机器代码，即将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能够进行转换，从而得到所述农业数据对应的结构化数据；所述指标编码规则包括第一层的区域指标编码和第二层的自定义属性编码；所述自定义属性编码包括统计项item、地区和统计时间；所述AMC模块归类规则包括农业环境资源信息模块、畜牧业模块、农作物资源模块和养殖业模块；所述地图的数据归类规则包括农业自然条件和资源地图、农业生产分布和水平地图和农业地图总图；其中，所述农业自然条件和资源地图，用于展示与农业相关的自然条件、自然资源、社会经济条件、农业技术水平；所述农业生产分布和水平地图，用于展示农业生产各部门的结构特征和农业的分布特征，其中，所述农业的分布特征包括种植制度、各种作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工以及农业劳动生产率；所述农业地图总图，用于根据所述农业自然条件和资源地图和所述农业生产分布和水平地图，展示农业地域类型、综合农业规划以及农业发展规划。

全文数据：一种中国农业地图总图的可视化呈现系统技术领域本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种中国农业地图总图的可视化呈现系统。背景技术目前，关于农业行业，线下线上的数据信息繁杂，如与农业相关的有宏观数据、作物数据、动物数据等。以作物为例，每种作物有各地区不同时期不同品种的种植播种面积、收成面积、产量等，数据量庞大，维度多样化，从而导致数据整理起来难度比较大，将数量庞大维度多样的信息直观地展现出来难度更明显。对于数据、信息的可视化展现，现有技术往往会停留在柱状图、饼图、蛛网图等比较局限的图表上。这些图对数据的呈现通常局限在数据量比较少而且维度比较少的情况下。随着大数据时代的到来，这些传统的图片呈现方式已不能满足要求。虽然当前市面上也有不少可视化工具也是以地图为载体的产品，但是由于这些地图背后缺乏规范的数据归类规则，而导致所呈现的信息比较散乱，也体现不出信息之间的关联性，不利于信息的挖掘。发明内容本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，采用规范的数据归类规则，能够将杂、散、乱的数据分别在农业自然条件和资源地图和农业生产分布和水平地图实现可视化的同时，也实现了信息之间的关联性。为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种中国农业地图总图的可视化系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；其中，所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。进一步地，所述数据处理模块，具体用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格，首先利用机器学习将所述农业数据中的文字和表格形式的原始数据按关键字进行拆分，得到各指标关键字，然后根据指标编码规则对各指标关键字进行翻译，以将所述关键字转换为机器代码，即将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能够进行转换，从而得到所述农业数据对应的结构化数据。进一步地，所述指标编码规则包括第一层的区域指标编码和第二层的自定义属性编码；其中，所述区域指标编码包括地区属性、类和指标；所述地区属性分国家、省、市和县四级，对应N、P、Ci和Cy编码；所述自定义属性编码包括统计项item、地区和统计时间；所述统计项item对应各种统计单元，所述地区对应具体的省、市和县。进一步地，所述数据处理规格为，对国家级的农业数据，按照《中国农业年鉴》的数据库架构设计具体的指标，即地区名称、作物名称、播种面积、总产量、单位产量；对省、市和区级的农业数据按各地的数据库结构设计具体的指标。进一步地，所述地图的数据归类规则包括农业自然条件和资源地图、农业生产分布和水平地图和农业地图总图；其中，所述农业自然条件和资源地图，用于展示与农业相关的自然条件、自然资源、社会经济条件、农业技术水平；所述农业生产分布和水平地图，用于展示农业生产各部门的结构特征和农业的分布特征，其中，所述农业的分布特征包括种植制度、各种作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工以及农业劳动生产率。所述农业地图总图，用于根据所述农业自然条件和资源地图和所述农业生产分布和水平地图，展示农业地域类型、综合农业规划以及农业发展规划。进一步地，所述AMC模块归类规则包括农业环境资源信息模块、畜牧业模块、农作物资源模块和养殖业模块。进一步地，所述数据采集原则为从全国的省、市和区各级的农业生产资料、从业人员、产出、贸易层面提取农业数据；所述指标包括地区名称、作物名称、播种面积、总产量和单位产量。实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明实施例提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。本发明采用规范的数据归类规则，能够将杂、散、乱的数据分别在农业自然条件和资源地图和农业生产分布和水平地图实现可视化的同时，也实现了信息之间的关联性。附图说明图1是本发明第一实施例的提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统的结构示意图；图2是本发明第一实施例的提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统的流程示意图；图3是本发明第二实施例的提供的指标定义及管理后台操作界面图；图4是本发明第二实施例的提供的结构化数据后台批量导入操作界面及查询界面图；图5是本发明第二实施例的提供的全国农业数据动态柱状图可视化效果图；图6是本发明第二实施例的提供的分地区农业数据动态地图可视化效果图；图7是本发明第二实施例的提供的点击地图地区热键后呈现的动态柱状图可视化效果图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，以下实施例中提及的终端可以是移动终端以及非移动终端，非移动终端包括台式计算机，移动终端包括智能手机SmartPhone，如Android手机、iOS手机等、智能眼镜、智能手表、智能手环、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理等可以进行无线通信的移动互联网设备。首先介绍本发明可以提供的应用场景，如中国农业地图总图的可视化呈现。本发明第一实施例，请参阅图1-2。如图1-2所示，本实施例提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块100、数据处理模块200和数据呈现模块300；所述数据采集模块100，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块200，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块300，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。对于数据采集模块100，可以理解的是，根据设定的数据采集原则和指标，通过资讯收集装置和人工进行线上线下的数据采集，采集的数据主要来源《中国农业年鉴》数据库以及全国各省、市年鉴，其中《中国农业年鉴》数据库对应的结果是呈现中国农业的总体状况；数据库的架构可按年鉴呈现或根据在线呈现的需要来设计；处理的方法及标准是把《中国农业年鉴》里的“农业经济统计”章节里的“综合”，“种植业”，“畜牧业”3部分的数据全部抽取出来，形成数据库；具体指标包括地区名称、作物名称、播种面积、总产量以及单位产量具体单位标准按年鉴上标注，原则是年鉴里的数据全部都必须抽取，凡是和农业及农业产业链有关的数据和资料都必须抽取出来放入项目数据库；全国各省、市年鉴对应的数据是各省、市统计年鉴的农业部分数据，根据具体情况以及每个省、市的不同指标抽取数据。对于数据处理模块200，可以理解的是，在所述数据采集模块100获取原始数据后，数据处理模块200根据数据处理规格处理数据，按指标编码规则定义指标，使得非结构化的数据变为结构化，符合批量导入此系统的结构数据，并实行批量导入数据。一般地，原始数据包含：内容上包含最早可至1949年以来覆盖中国全国、省、市、区县各级的农业生产资料、从业人员、产出、贸易层面全方位数据。结构上以2015年中国稻谷产量20822.52236万吨为例，包含2015年这一时间、中国这一地区、稻谷这一统计项、产量这一指标、20822.52236这一数值、万吨这一单位；其中，数据结构化的具体步骤如下：机器学习拆分关键字；利用机器学习将文字、表格形式的原始数据按关键字拆分，根据这些原始数据的特点，该工具配套了指标定义及管理后台操作界面；关键字根据指标编码规则进行翻译，将关键字变为机器代码；各指标关键字对应的唯一编码进行关键字翻译，将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能随意转换；例如国家级与中国对应N与86，稻谷对应123Rice，产量对应000，000自动归类到07F这一编码下，时间2015无需转换，所以2015年中国稻谷产量编码为N07F000123Rice862015，对应数据20822.52236万吨，将复杂的文字转换结构化数据从而方便录入数据库。将结构化数据在后台批量导入操作界面及查询界面进行批量导入；通常数据处理定义，无需操作者耗费时间学习指标编码规则再进行定义及管理。根据系统提示填列区域指标编码、年份、数据值、单位、来源的信息即可完成批量导入。对于数据呈现模块300，可以理解的是，在所述数据处理模块200对原始数据进行处理后，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图以反映农业总的情况，如农业地域类型、综合农业规划、农业发展规划、综合农业图等，实现以地图的形式动态呈现大量、多维数据的功能。具体的，农业地图总图由以下三种图组成：农业自然条件和资源地图、社会经济条件和技术水平地图、农业生产分布和水平地图；所述农业自然条件和资源地图主要反映与农业有关的自然条件和自然资源,如农业地貌、农业气候、农业水文、农业土壤、土地类型、土地资源、农业植被、农业病虫害等；所述社会经济条件和技术水平地图，主要反映农业劳动力资源、农业技术装备等内容，如农业人口、农业劳动力、水利工程、农业机械化、农村用电、化肥、农药、水陆交通条件、农业院校和科研机构等；所述农业生产分布和水平地图，又称部门农业地图，主要反映农业生产各部门的分布和特征，如农业部门结构见图农作物结构图、种植制度、各种作物粮食作物、经济作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工、农业劳动生产率等。本实施例提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。本发明采用规范的数据归类规则，能够将杂、散、乱的数据分别在农业自然条件和资源地图和农业生产分布和水平地图实现可视化的同时，也实现了信息之间的关联性。本发明第二实施例，请参阅图1-7。如图1所示，本实施例提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块100、数据处理模块200和数据呈现模块300；所述数据采集模块100，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据。具体的，所述数据采集原则为从全国的省、市和区各级的农业生产资料、从业人员、产出、贸易层面提取农业数据；所述指标包括地区名称、作物名称、播种面积、总产量和单位产量。对于数据采集模块100，可以理解的是，根据设定的数据采集原则和指标，通过资讯收集装置和人工进行线上线下的数据采集，采集的数据主要来源《中国农业年鉴》数据库以及全国各省、市年鉴，其中《中国农业年鉴》数据库对应的结果是呈现中国农业的总体状况；数据库的架构可按年鉴呈现或根据在线呈现的需要来设计；处理的方法及标准是把《中国农业年鉴》里的“农业经济统计”章节里的“综合”，“种植业”，“畜牧业”3部分的数据全部抽取出来，形成数据库；具体指标包括地区名称、作物名称、播种面积、总产量以及单位产量具体单位标准按年鉴上标注，原则是年鉴里的数据全部都必须抽取，凡是和农业及农业产业链有关的数据和资料都必须抽取出来放入项目数据库；全国各省、市年鉴对应的数据是各省、市统计年鉴的农业部分数据，根据具体情况以及每个省、市的不同指标抽取数据。所述数据处理模块200，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据。具体的，所述数据处理模块，具体用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格，首先利用机器学习将所述农业数据中的文字和表格形式的原始数据按关键字进行拆分，得到各指标关键字，然后根据指标编码规则对各指标关键字进行翻译，以将所述关键字转换为机器代码，即将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能够进行转换，从而得到所述农业数据对应的结构化数据。对于数据处理模块200，可以理解的是，在所述数据采集模块100获取原始数据后，数据处理模块200根据数据处理规格处理数据，按指标编码规则定义指标，使得非结构化的数据变为结构化，符合批量导入此系统的结构数据，并实行批量导入数据。一般地，原始数据包含：内容上包含最早可至1949年以来覆盖中国全国、省、市、区县各级的农业生产资料、从业人员、产出、贸易层面全方位数据。结构上以2015年中国稻谷产量20822.52236万吨为例，包含2015年这一时间、中国这一地区、稻谷这一统计项、产量这一指标、20822.52236这一数值、万吨这一单位；其中，数据结构化的具体步骤如下：机器学习拆分关键字；利用机器学习将文字、表格形式的原始数据按关键字拆分，根据这些原始数据的特点，该工具配套了指标定义及管理后台操作界面；关键字根据指标编码规则进行翻译，将关键字变为机器代码；各指标关键字对应的唯一编码进行关键字翻译，将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能随意转换；例如国家级与中国对应N与86，稻谷对应123Rice，产量对应000，000自动归类到07F这一编码下，时间2015无需转换，所以2015年中国稻谷产量编码为N07F000123Rice862015，对应数据20822.52236万吨，将复杂的文字转换结构化数据从而方便录入数据库。将结构化数据在后台批量导入操作界面及查询界面进行批量导入；如图3-4所示，通常数据处理定义，无需操作者耗费时间学习指标编码规则再进行定义及管理。根据系统提示填列区域指标编码、年份、数据值、单位、来源的信息即可完成批量导入。具体的，所述指标编码规则包括第一层的区域指标编码和第二层的自定义属性编码；其中，所述区域指标编码包括地区属性、类和指标；所述地区属性分国家、省、市和县四级，对应N、P、Ci和Cy编码；所述自定义属性编码包括统计项item、地区和统计时间；所述统计项item对应各种统计单元，所述地区对应具体的省、市和县。可以理解的是，指标编码规则第一层为区域指标编码下表第二列，是地区属性、类、指标的结合。之所以结合成区域指标，主要是方便DPS数据库后台界面的查询和目录设计。地区属性分国家省市县四级，对应NPCiCy编码如下表是南宁等市的市级数据，编码Ci。类class、指标index及下面的统计项item三个编码均由数字+英文缩写构成。加入数字字段是为了方便排序，在前台呈现时可以将重要的数据排在前面。下表中的06ID对应的就是第六个类——行业数据industrydata，相关指标包括行业产值等。10GOV对应的是产值grossoutputvalue，缩写GOV这一指标index。指标编码规则第二层为区域编码之外的其他属性的编码，包括统计项item、地区和统计时间。统计项item对应牛、拖拉机、渔业等统计单元，比如下表中的中的113AH对应的统计项就是畜牧业Animalhusbandry缩写AH。和地区属性不同，地区对应具体的省市县，比如河南省或者东莞市或者花都区，编码来自国家统计局的行政区划代码表，比如下表中的的450100就是南宁市的编码，而头两位45是南宁市所在的省份——广西壮族自治区的编码；时间编码不提。另外，需要注意的是有些统计指标index本身就能代表完整的统计意义，后面就不会跟统计项item。比如“农民人均纯收入”这一指标。大部分指标index需要和统计项item合起来才能表示完整的统计意义，比如“牛奶产量”就是“牛奶milk属于统计项item+产量output属于指标index”。这两类指标在设计时用一个参数“01”区分。“0”表示后面不需要统计项item。具体的，所述数据处理规格为，对国家级的农业数据，按照《中国农业年鉴》的数据库架构设计具体的指标，即地区名称、作物名称、播种面积、总产量、单位产量；对省、市和区级的农业数据按各地的数据库结构设计具体的指标。可以理解的是，所述处理规格具体为，对于国家级部分完全按按照《中国农业年鉴》里的“农业经济统计”章节里的“综合”，“种植业”，“畜牧业”3部分的数据库架构进行设计具体指标：地区名称、作物名称、播种面积、总产量、单位产量具体单位标准按年鉴上标注；省、市、区县级则完全按各地的具体指标和数据库结构进行设计每个省、市、区的都不一样，无法统一格式和具体指标。其中，对完全是数字字段的数据采取1％按随机抽查的方式进行检查与原数据进行对比；文字性的资料采取人工质控的方式进行约5％左右的抽查，如发现错误率高时，需要提高抽查比例。所述数据呈现模块300，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。具体的，所述地图的数据归类规则包括农业自然条件和资源地图、农业生产分布和水平地图和农业地图总图；其中，所述农业自然条件和资源地图，用于展示与农业相关的自然条件、自然资源、社会经济条件、农业技术水平；所述农业生产分布和水平地图，用于展示农业生产各部门的结构特征和农业的分布特征，其中，所述农业的分布特征包括种植制度、各种作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工以及农业劳动生产率。所述农业地图总图，用于根据所述农业自然条件和资源地图和所述农业生产分布和水平地图，展示农业地域类型、综合农业规划以及农业发展规划。可以理解的是，所述农业自然条件和资源地图主要反映与农业有关的自然条件和自然资源,如农业地貌、农业气候、农业水文、农业土壤、土地类型、土地资源、农业植被、农业病虫害等；社会经济条件和技术水平地图主要反映农业劳动力资源、农业技术装备等内容，如农业人口、农业劳动力、水利工程、农业机械化、农村用电、化肥、农药、水陆交通条件、农业院校和科研机构等；所述农业生产分布和水平地图，又称部门农业地图，主要反映农业生产各部门的分布和特征，如农业部门结构见图农作物结构图、种植制度、各种作物粮食作物、经济作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工、农业劳动生产率等；所述中国农业地图总图，主要反映农业总的情况，如农业地域类型、综合农业规划、农业发展规划、综合农业图等。具体的，所述AMC模块归类规则包括农业环境资源信息模块、畜牧业模块、农作物资源模块和养殖业模块。可以理解的是，所述农业环境资源信息模块为农业资源与环境是自然界中能满足农业生产需要的各种要素的总称，是农业生产存在和发展的重要物质基础，农业自然资源指自然界可被利用于农业生产的物质和能量来源。含农业生产可以利用的自然环境要素，如土地资源、水资源、气候资源和生物资源等。查明不同地区农业自然资源的状况、特点和开发潜力，加以合理利用，不但对发展农业具有重要战略意义，而且有利于保护人类生存环境和发展国民经济；气候资源包括太阳辐射、热量、降水等气候因子的数量及其特定组合。气候资源是地球上生命赖以产生、存在和发展的基本条件。太阳辐射是农业自然再生产的能源，植物体的干物质有90～95％系利用太阳能通过光合作用合成。农业气候资源通常是采用具有一定农业意义的气象气候要素值来表示。气候资源在相当大的程度上决定农业生产的布局、结构以及产量的高低和品质的优劣。水资源即可供工农业生产和人类生活开发利用的含较低可溶性盐类而不含有毒物质的水分来源。通常指逐年可以得到更新的那部分淡水量。这是一种动态资源，包括地浅层地下水、地表水和土壤水，而以大气降水为基本补给来源。地表水指河川、湖泊、塘库、沟渠中积聚或流动的水；土壤水指耕层土壤土粒的吸湿水和土壤毛管水；地下水指以各种形式存在于地壳岩石或土壤空隙孔隙、裂隙、溶洞中可供开发利用的水。自然降水和地表水、土壤水、地下水之间不断运动交替，互相转化，形成自然界的水循环。水资源对农业生产具有两重性：它既是农业生产的重要条件，又是洪、涝、盐、渍等农业灾害的根源。土地资源是地球表面的陆地区域，是由地貌、土壤、植被等多种因素构成的自然体，它是人类赖以生存的自然基础。农业用地按其用途和利用状况，可以概分为：①耕地，指耕种农作物的土地，包括水田、水浇地、旱地和菜地等。②园地，指连片种植、集约经营的多年生作物用地，如果园、桑园、茶园、橡胶园等。③林地，指生长林木的土地，包括森林或有林地、灌木林地、疏林地和疏林草地等。④草地，指生长草类可供放牧或刈割饲养牲畜的土地，不包括草田轮作的耕地。⑤内陆水域，指可供水产养殖、捕捞的河流、湖泊、水库、坑塘等淡水水面以及苇地等。⑥沿海滩涂，又称海涂或滩涂，是海边潮涨潮落的地方，位于大潮高低潮位之间，海岸地貌学上称为潮间带，是沿海可供水产养殖、围海造田等的特殊自然资源。所述畜牧业模块包括全国主要的畜产品：猪、牛、羊等及其附属产品。所述农作物资源模块包括中国现有的农作物资源，涵盖所有有种植的经济作物，即农业上栽培的各种植物，包括粮食作物﹑经济作物油料作物、蔬菜作物、花、草、树木、工业原料作物、饲料作物，药材作物等。所述养殖业模块包括全国主要的养殖产品，特别是大规模生产的，如鸡、鸭、鹅及其它们的附属产品蛋等。对于数据呈现模块300，如图5-7所示，可以理解的是，在所述数据处理模块200对原始数据进行处理后，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图以反映农业总的情况，如农业地域类型、综合农业规划、农业发展规划、综合农业图等，实现以地图的形式动态呈现大量、多维数据的功能。地图分类按地区分有全国、省份以及市级地区等。按内容指标分有作物种植、林业、畜牧业、渔业、肥料、农机贸易等。对于全国数据而言，用柱状图的形式呈现。对于各省市地区数据的呈现用中国地图的形式呈现。具体的，农业地图总图由以下三种图组成：农业自然条件和资源地图、社会经济条件和技术水平地图、农业生产分布和水平地图；所述农业自然条件和资源地图主要反映与农业有关的自然条件和自然资源,如农业地貌、农业气候、农业水文、农业土壤、土地类型、土地资源、农业植被、农业病虫害等；所述社会经济条件和技术水平地图，主要反映农业劳动力资源、农业技术装备等内容，如农业人口、农业劳动力、水利工程、农业机械化、农村用电、化肥、农药、水陆交通条件、农业院校和科研机构等；所述农业生产分布和水平地图，又称部门农业地图，主要反映农业生产各部门的分布和特征，如农业部门结构见图农作物结构图、种植制度、各种作物粮食作物、经济作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工、农业劳动生产率等。本实施例提供的一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。本发明采用规范的数据归类规则，能够将杂、散、乱的数据分别在农业自然条件和资源地图和农业生产分布和水平地图实现可视化的同时，也实现了信息之间的关联性。以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体Read-OnlyMemory，ROM或随机存储记忆体RandomAccessMemory，RAM等。

权利要求：1.一种中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块和数据呈现模块；其中，所述数据采集模块，用于根据设定的数据采集原则和指标，采集全国范围的与农业及农业产业链相关的所有农业数据；所述数据处理模块，用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格对所述农业数据进行结构化处理，得到结构化数据；所述数据呈现模块，用于根据地图的数据归类规则和AMC模块归类规则，根据导入的所述结构化数据和全国范围的区域地图数据，建立农业地图总图。2.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述数据处理模块，具体用于按照指标编码规则定义的指标，根据设定的数据处理规格，首先利用机器学习将所述农业数据中的文字和表格形式的原始数据按关键字进行拆分，得到各指标关键字，然后根据指标编码规则对各指标关键字进行翻译，以将所述关键字转换为机器代码，即将原始数据的所有限制条件转换为一个由各条件对应编码组合成的编码，该编码与汉字描述能够进行转换，从而得到所述农业数据对应的结构化数据。3.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述指标编码规则包括第一层的区域指标编码和第二层的自定义属性编码；其中，所述区域指标编码包括地区属性、类和指标；所述地区属性分国家、省、市和县四级，对应N、P、Ci和Cy编码；所述自定义属性编码包括统计项item、地区和统计时间；所述统计项item对应各种统计单元，所述地区对应具体的省、市和县。4.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述数据处理规格为，对国家级的农业数据，按照《中国农业年鉴》的数据库架构设计具体的指标，即地区名称、作物名称、播种面积、总产量、单位产量；对省、市和区级的农业数据按各地的数据库结构设计具体的指标。5.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述地图的数据归类规则包括农业自然条件和资源地图、农业生产分布和水平地图和农业地图总图；其中，所述农业自然条件和资源地图，用于展示与农业相关的自然条件、自然资源、社会经济条件、农业技术水平；所述农业生产分布和水平地图，用于展示农业生产各部门的结构特征和农业的分布特征，其中，所述农业的分布特征包括种植制度、各种作物播种面积、单位面积产量、总产量、作物或牲畜构成、森林分布、牲畜分布、渔业分布、农产品加工以及农业劳动生产率。所述农业地图总图，用于根据所述农业自然条件和资源地图和所述农业生产分布和水平地图，展示农业地域类型、综合农业规划以及农业发展规划。6.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述AMC模块归类规则包括农业环境资源信息模块、畜牧业模块、农作物资源模块和养殖业模块。7.根据权利要求1所述的中国农业地图总图的可视化呈现系统，其特征在于，所述数据采集原则为从全国的省、市和区各级的农业生产资料、从业人员、产出、贸易层面提取农业数据；所述指标包括地区名称、作物名称、播种面积、总产量和单位产量。

百度查询： 广州市西美信息科技有限公司 一种中国农业地图总图的可视化呈现系统