基于Hadoop平臺(tái)的農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)可視化研究
發(fā)布時(shí)間:2024-01-24 19:34
數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),加深了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與現(xiàn)代技術(shù)的融合,隨著農(nóng)業(yè)信息化進(jìn)程的深入發(fā)展,農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)分析研究也變得越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)的分析形式已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要,因此農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)的可視化分析已經(jīng)成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析中重要的方式之一。其中,不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視分析對(duì)應(yīng)著不同的技術(shù)難題,加之近年來(lái)數(shù)據(jù)隱私等問(wèn)題的不斷激化,大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)可視化分析方法面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本文依托現(xiàn)代大數(shù)據(jù)處理框架,圍繞農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)的可視化展開(kāi)研究,本文研究的主要工作包括三個(gè)方面:一、針對(duì)農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)研究與應(yīng)用中的特點(diǎn),將其分為自然屬性特征與地理空間屬性特征,并對(duì)二者分別進(jìn)行可視化特點(diǎn)分析以及可視化方案的設(shè)計(jì)。二、充分考慮農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)的特點(diǎn),應(yīng)用數(shù)據(jù)分析相關(guān)方法以及歸一化互信息(MI)關(guān)聯(lián)指標(biāo)選擇等算法,整合出一系列針對(duì)農(nóng)業(yè)土壤數(shù)據(jù)預(yù)處理方法(包括清洗、精簡(jiǎn)、規(guī)整與歸約等),并對(duì)部分土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以獲得更準(zhǔn)確的可視化設(shè)計(jì)。三、基于多種高維數(shù)據(jù)可視化方法,將經(jīng)過(guò)預(yù)處理后較規(guī)范的土壤數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化實(shí)例設(shè)計(jì),并基于此可視化實(shí)例完善土壤數(shù)據(jù)的可視化研究方案,達(dá)到理想的可視化效果并分析得到數(shù)據(jù)結(jié)論。針...
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
本文編號(hào):3884343
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圖2.?1?Hadoop生態(tài)系統(tǒng)??本文研究中使用到上述生態(tài)系統(tǒng)中的文件系統(tǒng)HDFS,編程模型MapReduce??6??
圖2.?2?HDFS工作原理??2.?1.2分布式并行編程模型MapReduce??"叩1^(111(^[23]是一種分布式編程模型
圖2.?3?MapReduce工作原理??2.?1.3資源協(xié)調(diào)管理模型YARN??YARN1■^是Hadoop系統(tǒng)中一種資源管理模型,是Hadoop2.x時(shí)代加入的全??,aeuc一
圖2.4?YARN工作原理??
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