秋季园林养护基础知识 江苏久智环境科技供应

总体架构：基于“1+3+N”的创新模式形成的SaaS平台。通过PaaS+SaaS+**部署的灵活方式，将各个分散的子系统集中，形成统一标准、灵活应用的平台架构模式。技术框架：基于目前公园的诉求和实际情况，以微服务+SaaS平台+大数据技术框架为基础，打造信息化、智慧化、生态链化的智慧一体化平台，秋季园林养护基础知识，聚合多种物联网技术资源为手段，从应用、平台、基础设施、数据等维度为服务对象提供多种可拓展的智慧化高效便捷服务，秋季园林养护基础知识。基础设施是智慧公园建设的基础和前提，应配备和完善服务器设备、网络设备，秋季园林养护基础知识、消防设备、存储设备、传感器设备、监控设别、控制器设备、智能终端、智能机械、服务终端，构建结构合理、覆盖面广、性能稳定的基础设施，为智慧化建设提供保障。园林养护平台展示实时监控全域运行态势对园林应急事件进行统一指挥和协同联动。秋季园林养护基础知识

公园中的水体是公园整体质量的重要表现，一般比较小，水循环比较差，水质容易变得恶劣，当水质恶劣程度到肉眼可见时再加以处理，处理难度较大。通过水质监测站实时查看水质情况，根据监测结果进行处理，处理迅速，成本较低。采用浮标观测技术，可全天候、连续、定点地观测水质，如溶解氧、pH、ORP、电导率、浊度、水深、氨氮、水位等，并实时将数据传输到平台，配合水质浮漂站一体化设备，可对水域实现长期无人化的实时性监测、监管，数据实时传送至智慧园林平台，协助管理者及时处理问题。提供移动端APP用于实时查看水质数据情况，同时提供电脑端WEB进行水质数据统计分析。春季园林养护系统园林养护方案提供移动端APP用于现场虫情数据查看，同时提供电脑端WEB进行虫情数据趋势图查看。

基于边缘机器学习的智能喷灌技术，包括数据采集层、设备服务层、**计算层和应用服务层，其中：数据采集层包括摄像头、气象传感器、土壤传感器、太阳能板、蓄电池，用于收集喷灌区域的图像、温度、降水量、气压、风速、土壤湿度以及蓄电池充电量；设备服务层，用于存储数据采集层所收集的图像、温度、降水量、气压、风速、土壤湿度以及蓄电池充电量，并将温度、降水量、气压、风速、土壤湿度以及蓄电池充电量传输至**计算层，将图像传输至数据可视化模块；**计算层，用于根据接收到的温度、降水量、气压、风速、土壤湿度以及蓄电池充电量，利用渐进梯度回归树GBRT训练蒸散量的预测模型，并进一步计算作物需水量；应用服务层包括运动控制模块、时间控制模块、数据可视化模块、警报模块，警报模块用于在土壤湿度低于设定阈值时发出警报信息。

城市管理、治理对应服务系统多，监管成本高，缺乏过程监管，数据分散；资源缺乏全流程闭环管理：（平台+模块）从建设完成到移交养护的全状态资源管理数据较为缺失，通常只用人工巡查评判，无法满足精细化管理要求。养护专业技能缺乏标准化指导、缺乏经验积累与传承：（平台+模块）园林养护多凭经验，粗放式管养，缺乏统一的行业技术标准；（数字图谱）养护经验传承困难。缺乏标准质量管控量化体系及工具：（平台）养护数据记录不连续，难以支持全流程的养护质量管控；无数字化考评体系，所有考评和打分都靠人工判断。缺乏精细化养护指导手段：养护计划下发后，现场执行效果有好有差，无法做到实时可视化管理和作业指导，导致**终养护效果与设计初衷打折扣；园林养护工作多采用人工作业，机械化程度低，成本较高；成本把控未实现全周期数据化管理，对经营分析降本增效不利。园林养护方案通过安插土壤温湿度传感器，随时随地查看土壤情况，有效的指导养护工人浇水作业。

人们对城市环境质量要求逐渐提高，对城市园林功能需求增多，城市园林管理在城市绿化中的意义也逐渐凸显。对城市园林管理工作中所出现的问题进行分析，概述为以下几点：城市园林安全防护问题：城市园林的安全是城市公共安全的重要组成部分。现有城市园林市中民游客安全问题时有发生，安全预警、安全监控存在大量盲区。城市园林资产管理问题：城市园林资产的盘点一直是园林管理者的重要工作，由于植物种类、数量繁多，行业中缺乏信息化管理手段，使园林资产盘点时产生大量工作。城市园林环境监测问题：城市园林的环境质量直接影响城市生态，园林内的空气污染、水质污染、土壤污染等往往缺乏重视，缺乏监测，通常待问题肉眼可见后才治理，导致成本高、见效慢。城市园林能耗监管问题：城市园林是公共区域，用水、用电方面缺乏实时监测信息的反馈及预警，水表和电表只有人工查看时才能发现数据问题，信息反馈不及时，发现时已经造成了资源浪费。园林养护方案实现了害虫的诱集、识别、分类统计、实时报传、远程检测、虫害预警等功能。秋季园林养护指南

园林养护平台进行互动，了解动向、问题上报，进一步提升园林面对突发事件的的应对能力。秋季园林养护基础知识

在信息化系统使用过程中会产生大量数据，现有大多软件系统没有对数据深度挖掘和分析，**停留在数据表面的应用，对数据的使用也是简单读取、写入、关联展示。这样造成没有通过现有数据为使用者提供预测帮助。通过数据资源调度系统建立了分布式的数据处理中台,构建实时数据处理链路和数据离线处理链路,完成数据的规模化采集,实时化响应,提供业务系统的数据支撑。深度分析数据资源，形成有效数据指导，使智慧园林更智理。依据特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个**能力通过flume和canal实时进行采集和同步，进入大数据生态数据湖。再采用大数据生态圈的impala组件和kudu组件作为数据的分析计算引擎，实现海量数据计算的秒级响应。秋季园林养护基础知识

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