智慧城市林業(yè)可行性研究報告

3 3 3 5 6 7 7 7 8 8 8 9 9 17 15531.2現(xiàn)狀與需求分析45（s）信息運(yùn)維和管控能力有待提升。隨著大量應(yīng)用系統(tǒng)建成投6理。通過OA辦公自動化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動匯總生成統(tǒng)計報表，實(shí)現(xiàn)無78林檔案管理納入預(yù)警管理平臺便于有針對性預(yù)防和警情發(fā)生后自動形成歷史記9根據(jù)國家對信息化安全管理要求和張家界市林業(yè)局信息化安全采用SOA面向服務(wù)架構(gòu)使系統(tǒng)具有集成性、靈活性、擴(kuò)展性，本項(xiàng)目采用SOA面向服務(wù)架構(gòu)，將實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目相關(guān)的各類數(shù)據(jù)與型轉(zhuǎn)變?yōu)椤皹I(yè)務(wù)導(dǎo)向”型，采用組件(構(gòu)件)技術(shù)和軟件總線技術(shù)是解決的爭論都集中在容器或其他技術(shù)是否能很好的實(shí)施微服務(wù)，而API微服務(wù)支持對Java、.NET、Python等異構(gòu)語言開發(fā)的各類異構(gòu)分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模用于聚類的自組織映射方法，以ART模型為代表。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有Web信息挖掘是一項(xiàng)綜合性技術(shù)，指Web從文檔結(jié)構(gòu)和使用的5G即第五代移動電話行動通信標(biāo)準(zhǔn)，也稱第五代移動通信技1.4.2詳細(xì)建設(shè)方案存儲并提供設(shè)備全鏈路日志數(shù)據(jù)，按時間和設(shè)備ID進(jìn)行查詢過數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)服務(wù)以及管理&運(yùn)1)數(shù)據(jù)源：根據(jù)業(yè)務(wù)需求通過多渠道采集的數(shù)據(jù)，將環(huán)保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、各部門數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自動、及時、完整的清洗、比對按信息資源建設(shè)的要求將各庫需要的數(shù)據(jù)對應(yīng)）：時采集工具、離線采集工具、互聯(lián)網(wǎng)爬蟲工具等），采集的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)、清洗、轉(zhuǎn)換、彌補(bǔ)進(jìn)行預(yù)處理；數(shù)據(jù)梳理和數(shù)據(jù)建庫，梳理環(huán)境業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、各部門數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同數(shù)據(jù)存儲類型設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集方案，并建立公共基礎(chǔ)信息庫、業(yè)務(wù)信息庫、成果數(shù)據(jù)庫、共享交3)數(shù)據(jù)存儲層：將采集的多種林業(yè)類型的數(shù)據(jù)分別進(jìn)并行計算引擎、實(shí)時檢索引擎等的數(shù)據(jù)計算的能力，用來滿5)數(shù)據(jù)融合層：數(shù)據(jù)經(jīng)過采集、清洗、過濾會形成企業(yè)的元數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫群；結(jié)合具體業(yè)務(wù)分析處理后，6)數(shù)據(jù)服務(wù)層：融合層形成的各種數(shù)據(jù)，可在系統(tǒng)的內(nèi)外部進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享交換，業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)會通過式讀寫。HDFS針對的使用場景是數(shù)據(jù)讀寫具有“一次寫，多次讀”者在現(xiàn)有文件之后的添加操作。HDFS保證一個文件在一個時刻只被除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶頸,開源社區(qū)引入了統(tǒng)資源部分(計算、內(nèi)存、帶寬等)精心安排給基礎(chǔ)NodeManager(YARN的每節(jié)點(diǎn)代理)。ResourceManager還與ApplicationMaster一起分ApplicationMaster管理一個在YARN內(nèi)運(yùn)行的應(yīng)用程序的每個實(shí)例。ApplicationMaster負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)來自ResourceManager的資源,帶來基于手頭任務(wù)的新資源類型(比如圖形處理單元或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備)。從YARN角度講,ApplicationMaster是用戶代碼，因此存在潛在的安全問題。YARN假設(shè)ApplicationMaster存在錯誤或者甚至是針對集群中每個節(jié)點(diǎn)的服務(wù),從監(jiān)督對一個容器的終生管理到監(jiān)視資源和跟蹤節(jié)點(diǎn)健康。通過插槽管理Map和Reduce任務(wù)的執(zhí)行,而MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一個軟件架構(gòu),用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。概念“Map(映射)”和當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數(shù),用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對,指定并發(fā)的Reduce(化簡)函數(shù),用來保證所MapReduce是用于并行處理大數(shù)據(jù)集的軟件框架。Map根源是函數(shù)性編程中的Map和Reduce函數(shù)。Map函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個鍵/值對列表,輸入域中的每個元素對應(yīng)一個鍵/值這樣原本必須用單臺較強(qiáng)服務(wù)器才能運(yùn)行的任務(wù),在分布式環(huán)境下也數(shù)據(jù)存儲使用HBase來承接,HBase是一個開源的、面向列(Column-Oriented)適合存儲海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、存儲在HBase中表的典型特征:的工具,可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載(ETL),這是一種可以存同時,這個語言也允許熟悉MapReduce開發(fā)者開發(fā)自定義的Mapper和Reducer來處理內(nèi)建的Mapper和Reducer無法完成的復(fù)雜的分析工Hive體系結(jié)構(gòu):Spark具有如下特點(diǎn):集群，并且能夠直接讀取現(xiàn)存的Hadoop數(shù)據(jù)。尤其Spark同一個數(shù)據(jù)集進(jìn)行計算時的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實(shí)現(xiàn)，除了交互式的數(shù)據(jù)分析，Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)并且避免繁忙的磁盤IO，主要原因是Spark創(chuàng)建了一種叫做RDD(ResilientDistributedDataset)IO開銷。而對于RDD來說,它只有一套受限制的接口,僅僅支持粗粒度的更新，例如Map,Join等。通過這種方式，Spark只需要簡單的限制并沒有想象中的大。事實(shí)上,Spark論文中闡述了RDD完全可以行關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)將會被同樣的方式進(jìn)行哈希)。如果內(nèi)存的使用超過了據(jù)庫整合，豐富的文檔（如Word中，PDF格式）處理和地理信息搜復(fù)Elasticsearch引擎，如定義索引數(shù)據(jù)、加載數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等。Elasticsearch集群可以包含多個索引(indices)（數(shù)據(jù)庫），一個索引包含一個類型(types)（表每一個類型包含多個文檔），可以隨機(jī)將數(shù)據(jù)發(fā)送給其他bolt。由spout發(fā)射出的tuple是不可是由一組Spout組件（數(shù)據(jù)源）和Bolt組件（邏輯處理）通過StreamGroupings進(jìn)行連接的有向無環(huán)圖(DAG)。Topology里面的每一個Component（Spout/Bolt）節(jié)點(diǎn)都是并行運(yùn)行的。在topologyFlink系統(tǒng)的管理節(jié)點(diǎn)，管理所有的TaskManager，并決策用戶Redis（RemoteDictionaryService），是C語言編寫的高性能list（鏈表）、set（集合）、zset（有序集合）、hash等。Redis（如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等）、NoSQL數(shù)據(jù)存1.RDBMS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲，如MySQL、Oracle、離線同步數(shù)據(jù)集成工具提供對業(yè)務(wù)方數(shù)據(jù)庫進(jìn)行抽取監(jiān)控的功全量、增量同步，支持分鐘、天、小時、周實(shí)時數(shù)據(jù)采集支持由客戶端通過調(diào)用服務(wù)端RESTfulAPI主動推工具含有三個核心組件，分別是：Source、Channel、Sink。通盤上，當(dāng)數(shù)據(jù)傳送成功后，再刪除；如果數(shù)據(jù)發(fā)送失敗，可存儲和管理，也可以使用其他NoSQL和普通純文本相比，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)性，OEM(ObjectexchangeModel)是一種典型第二種存儲方式：用XML格式來存儲。XML非常適合存儲半文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信.支持創(chuàng)建豐富的作業(yè)類型，例如Spark、Hadoop、SparkSQL和Shell等，實(shí)現(xiàn)用戶的日志分析、數(shù)據(jù)倉庫、商流計算是一個實(shí)時的增量計算平臺，其能提供類似SQL，通過MRM（MapReduceMerge）計算模型完成增量式計算。流計算具有比較完善的FailOver機(jī)制，能保證在各種異常情況下數(shù)據(jù)的精確性。提供全托管的在線開發(fā)平臺，集成多種SQL輔助功能，包括CheckPoints、JobManager、TaskExecutor、GraphX是一個分布式的圖處理框架。社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶與用戶GraphX是圖計算引擎，而不是一個圖數(shù)據(jù)庫，提供了強(qiáng)大的計并行分析引擎主要為分析人員提供任務(wù)級并行分析框架，對TB底層提供R、M/R的分析執(zhí)行環(huán)境，基于分析執(zhí)行就是獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫Server。不同之處在于，Master群；結(jié)合具體業(yè)務(wù)分析處理后，會形成數(shù)據(jù)模型庫、AI算法庫、各序號數(shù)據(jù)名稱數(shù)據(jù)來源1空氣質(zhì)量小時數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站2空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站3空氣質(zhì)量日報林業(yè)部網(wǎng)站4天氣歷史數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站5空氣質(zhì)量排行小時數(shù)據(jù)林業(yè)部網(wǎng)站6空氣質(zhì)量月報林業(yè)部網(wǎng)站7空氣質(zhì)量小時數(shù)據(jù)監(jiān)測總站8水質(zhì)周報數(shù)據(jù)監(jiān)測總站9水質(zhì)實(shí)時數(shù)據(jù)監(jiān)測總站象公開數(shù)據(jù)采集清單，根據(jù)數(shù)據(jù)更新頻率制定元模型是對元數(shù)據(jù)的定義,定義了描述某一模型的規(guī)范，具體來DB2-JDBC適配器：通過JDBC方式采集DB2數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)主要是根據(jù)部門管理員/系統(tǒng)管理員在系統(tǒng)中進(jìn)行變更（新增/修），打通業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的壁壘，將當(dāng)前域中的元數(shù)據(jù)對象進(jìn)行統(tǒng)一管理。林業(yè)專題數(shù)據(jù)庫另一重要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，是智慧林業(yè)向上層應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊通過數(shù)據(jù)服務(wù)接口文檔可以了解平臺提供的數(shù)據(jù)共享管理主要實(shí)現(xiàn)縱向和橫向部門之間的數(shù)據(jù)共享服務(wù)的數(shù)據(jù)交換管理為實(shí)現(xiàn)各類業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)互聯(lián)互通提供數(shù)據(jù)交換業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間通過數(shù)據(jù)交換平臺交換數(shù)據(jù)首先需要用戶申請交），通過對外的數(shù)據(jù)目錄展示。數(shù)據(jù)使用者通過目錄門源和數(shù)據(jù)目錄的有效映射，方便用戶快速定位“地表”，那么“地表”將成為數(shù)據(jù)目錄樹的一市、縣等；“按機(jī)構(gòu)”分為交通部、應(yīng)急管理部、生態(tài)環(huán)保部等；“按業(yè)務(wù)”分為取水許可、水資源費(fèi)、水資源管理考核等。數(shù)據(jù)目錄樹與>對數(shù)據(jù)目錄樹進(jìn)行新建、修改、刪除。數(shù)據(jù)目錄樹狀態(tài)可執(zhí)行操作已關(guān)聯(lián)目錄修改未關(guān)聯(lián)目錄修改、刪除>對數(shù)據(jù)目錄進(jìn)行新建、修改、刪除、發(fā)布、變更、下架、數(shù)據(jù)目錄狀態(tài)可執(zhí)行操作未發(fā)布查看、修改、刪除、申請發(fā)布查看、變更、下架原因以及該目錄關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源信息（若目錄已關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)資源則顯數(shù)據(jù)資源狀態(tài)可執(zhí)行操作未發(fā)布查看、修改、刪除、發(fā)布發(fā)布審批中查看查看、變更、下架、關(guān)聯(lián)目錄、加載數(shù)據(jù)、訪問變更審批中查看下架審批中查看關(guān)聯(lián)目錄審批中查看加載數(shù)據(jù)審批中查看數(shù)據(jù)加載中查看市林業(yè)局’；注：責(zé)任組織與責(zé)任人必須有對應(yīng)關(guān)系，不能出現(xiàn)李總屬于分區(qū)字段不能包含dt_tmp和dt_qc_文名稱會重新生成API，對已被授權(quán)的資源消費(fèi)者使用資源產(chǎn)生影），2、數(shù)據(jù)資源下架的前置條件是數(shù)據(jù)資源“已5個資源關(guān)聯(lián)目錄的申請給對應(yīng)的數(shù)據(jù)目錄管理者，此時數(shù)據(jù)資源為注：數(shù)據(jù)資源加載數(shù)據(jù)的前置條件為數(shù)據(jù)資源“已發(fā)布”“非審批直觀、生動的完成可視化設(shè)計，10分鐘實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)。數(shù)據(jù)探索DEP（DataExplore&Profiling），是集數(shù)據(jù)探索、（Data-DrivenProjects），尤其在數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、治理、分記錄數(shù)、字段數(shù)以及結(jié)果綜述?；緮?shù)據(jù)統(tǒng)深入到X，Y，Z背后的數(shù)據(jù)內(nèi)容，真正的拿數(shù)據(jù)說話來告訴我們X→Y→Z到底存在什么關(guān)系。關(guān)聯(lián)和層次關(guān)系（一對多）示例，如有個事先的全面認(rèn)知，在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)的特征變量(Attribute).提供圖形化的目錄資源管理器進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一維護(hù)和題的數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)的總體情況進(jìn)行統(tǒng)計，包括目錄條數(shù)、數(shù)量總體/個人所監(jiān)控的表的總數(shù)、配置的規(guī)則總數(shù)和今日運(yùn)行任務(wù)情進(jìn)行查詢、分析、過濾，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)數(shù)據(jù)用戶據(jù)塊級）和非結(jié)構(gòu)化（應(yīng)用級）數(shù)據(jù)的支持，并充分ADAC告警，系統(tǒng)能夠自動檢測到該故障的發(fā)生，也能自動檢測到該故障的修復(fù)。對于ADAC告警，資源池中的資源故障恢復(fù)之后會ADMC告警，系統(tǒng)能夠自動檢測到該故障的發(fā)生，但是當(dāng)該故障系統(tǒng)可將告警和事件通過北向接口SNMP/Syslog實(shí)時上報給上整，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不完整，嘗試從其他的DataNode節(jié)點(diǎn)上讀層級、各部門、各應(yīng)用的快速高效的搭建，主要依托張家界市自然資源規(guī)劃局統(tǒng)建的智慧張家界信息云平臺搭服務(wù)架構(gòu)模式的思路是將各種應(yīng)用信息系統(tǒng)容量和可用性約束的實(shí)例數(shù)目。因此部分應(yīng)用性能注冊到服務(wù)注冊中心，信息包含：隸屬于哪個系統(tǒng)、服務(wù)的IP/端、存儲，同時負(fù)責(zé)將服務(wù)注冊信息的更新通知實(shí)時的Push給服務(wù)消費(fèi)3、監(jiān)聽服務(wù)注冊信息的變更，如接收到服務(wù)注冊中心的服務(wù)變4、根據(jù)本地緩存中的服務(wù)注冊信息構(gòu)建服務(wù)調(diào)用請求，并根據(jù)5、對服務(wù)提供方的存活進(jìn)行檢測，如果出現(xiàn)服務(wù)不可用的服務(wù)服務(wù)引擎的日志進(jìn)行采集，存儲，分析(找出異常的請求、統(tǒng)計報錯對系統(tǒng)資源的監(jiān)控信息也可以以日志的形式，數(shù)據(jù)流時，采集數(shù)據(jù)流；監(jiān)控程序定時的獲取系統(tǒng)資源信息(同理，控功能，實(shí)現(xiàn)對分散的服務(wù)引擎所提供的服對于各個服務(wù)引擎在提供服務(wù)過程中所接收及發(fā)送的數(shù)據(jù)流量置關(guān)鍵字等方式，對日志中的異常內(nèi)容實(shí)時監(jiān)控，如設(shè)置“errr”、及時進(jìn)行告警，從而在信息系統(tǒng)發(fā)生故障前之間逐步形成了多層調(diào)用-服務(wù)的關(guān)系。這種該調(diào)用關(guān)系帶來了新的因此統(tǒng)一服務(wù)管理平臺為各個服務(wù)引擎提供了通用的基礎(chǔ)服務(wù)監(jiān)控--……對tmcat、apache、jbss、weblgic常用中間件，可以直接通過應(yīng)標(biāo)監(jiān)控等自定義監(jiān)控需求，可以通過使用shell腳本等方式進(jìn)行自定類型、服務(wù)IP及端口號進(jìn)行發(fā)布，統(tǒng)一服務(wù)網(wǎng)關(guān)平臺對各個服務(wù)的障了接口的安全使用，另一方面由于各應(yīng)用系統(tǒng)使用自有tken對接張家界市自然資源規(guī)劃局統(tǒng)建的智慧張家界信息云平臺搭建本項(xiàng)目基于GIS引擎為張家界市智慧城市的建設(shè)提供一套標(biāo)準(zhǔn)的地圖實(shí)時空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)匯集、企業(yè)地址變更、人口數(shù)據(jù)同步等30個流程A指向下一個節(jié)點(diǎn)B，意味著節(jié)點(diǎn)A執(zhí)行完畢，節(jié)點(diǎn)B就會變成待任務(wù)。發(fā)起任務(wù)轉(zhuǎn)辦時，需要提被轉(zhuǎn)辦人員的ID，被轉(zhuǎn)辦人員可以所有任務(wù)運(yùn)行情況API顧名思義就是將所有流程實(shí)例的運(yùn)行狀針對被加簽的任務(wù)一般需要特殊對待，因此需要?dú)v史加簽任務(wù)報表數(shù)據(jù)管理:支持用戶根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)、外數(shù)據(jù)庫信息，自定義提7后，報表ID不變，業(yè)務(wù)端直接刷新頁面即可完成數(shù)據(jù)更新，為定制報表設(shè)置、X軸設(shè)置、Y軸設(shè)置、圖例設(shè)置、標(biāo)對于具有X軸的報表，可以在此設(shè)置X軸，以柱狀圖為例，可以設(shè)置的有是否顯示X軸、X軸顏色、文本顏色、是否自動旋轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)角度、刻度個數(shù)、透明度、X軸粗細(xì)、文字的X軸距離、文字Y軸設(shè)置和X軸設(shè)置類似，但內(nèi)容有很大的不同，以柱狀圖為例，可以設(shè)置的有是否顯示Y軸、Y軸顏色、是否顯示網(wǎng)格線、線9任務(wù)列表展示了任務(wù)的主要信息，比如任務(wù)ID、任務(wù)名稱、任2、為管理人員提供跨層級、跨部門的全局用戶管理能力，基于管理人員可以通過崗位新增功能在已經(jīng)創(chuàng)建的部門中新增一個畢業(yè)學(xué)校+專業(yè)+學(xué)歷+畢業(yè)時間+入職時間+聯(lián)系電話+家庭住址+緊管理人員可以通過人員新增功能在已經(jīng)創(chuàng)建的部門中相應(yīng)的崗語音識別引擎提供了將錄音文件或者實(shí)時音頻流轉(zhuǎn)成文字的服支持水平擴(kuò)展，擴(kuò)展能力受限于前端負(fù)載均衡。ASR轉(zhuǎn)寫服務(wù)不作音頻存儲及轉(zhuǎn)寫后的文本存儲?？梢允褂脙膳_ASR轉(zhuǎn)寫服務(wù)以對用戶上傳的錄音文件進(jìn)行識別，上傳完之后24小時內(nèi)完成識交互場景，如語音搜索、語音指令、語音短消息等，可集成在各類文本順滑功能就是要對文本中的不流利性進(jìn)滑后的文本更易于閱讀。例如，對于語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果“我們在正心樓嗯除了包括語氣詞“嗯”之外，還包括語義上被修復(fù)的詞語“在正心樓不這樣在保留說話人真實(shí)意圖的基礎(chǔ)上，不但可只能通過業(yè)務(wù)人員提交變更需求，通過變更流程后再由IT人員更改編碼實(shí)現(xiàn)，變更時間長，并且業(yè)務(wù)人員與IT人員存在較高的溝通成“規(guī)則狀態(tài)”欄中的狀態(tài)也會變成“鎖定”。對于具體的規(guī)則可以通過添加規(guī)則標(biāo)簽的方式將相關(guān)規(guī)則添加通過啟動規(guī)則庫的方法實(shí)現(xiàn)對某一個規(guī)則庫中所有規(guī)則進(jìn)行啟可以通過停止規(guī)則庫操作實(shí)現(xiàn)對某個規(guī)則庫中所有規(guī)則同時停相似文本發(fā)現(xiàn)算法能夠基于文本相似度把當(dāng)前文本和歷史文本算設(shè)置，比如某些數(shù)值大于40的字段進(jìn)行高亮標(biāo)記，高亮字?jǐn)?shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的1.4.3業(yè)務(wù)應(yīng)用林業(yè)部門可以輕易實(shí)現(xiàn)通過聯(lián)網(wǎng)的計算機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控及直接調(diào)看前端圖不同級別單位的區(qū)別是，高級別單位能訪問更多的監(jiān)控域，并且享有優(yōu)先監(jiān)控域(林場)向遠(yuǎn)程域(上級單位)上報警情。支持只上報直接上級單位，火監(jiān)測子系統(tǒng)傳送來的云臺碼流。云臺碼流是通過主控室Pc機(jī)的串口設(shè)備管理3)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控能真實(shí)記錄火災(zāi)發(fā)生前救火過程中以及救火以后現(xiàn)場的半徑2公里，觀測方圓12平方公里森林火情。對初發(fā)6云臺控制器，通過遠(yuǎn)程智能控制設(shè)備、煙火智能分析處理設(shè)備，實(shí)現(xiàn)2km10km未進(jìn)行壓縮編碼前的高清析狀態(tài)下進(jìn)行智能分析并通過安裝于前端的遠(yuǎn)程智能雙波段遠(yuǎn)距離熱成像監(jiān)控攝像機(jī)用于采集森林附近的實(shí)時狀況視頻信號，6針對全市大尺度宏觀的生態(tài)相關(guān)評價與管理對于基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)巡查執(zhí)法時巡查人員的GPS導(dǎo)航以及管理人員對巡查人員的實(shí)點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)轉(zhuǎn)移支付績效評估年度考核任務(wù)執(zhí)行情況。基于GIS全面系統(tǒng)地查清古樹名木的資源分布和生長狀況,對確認(rèn)的古樹名木,要設(shè)置保護(hù)標(biāo)志,劃定保護(hù)范圍,制定保護(hù)措施。對古樹的生態(tài)環(huán)境、生長發(fā)育狀況和保護(hù)現(xiàn)狀進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測和管理。目前,我國古樹名木保護(hù)還沒有一部專門的法律規(guī)則,地方各級政府應(yīng)根據(jù)《中華人民共和國森林法》和《中華人民共和國環(huán)境保護(hù)法》制定保護(hù)古樹名木的地方性條例,實(shí)行專業(yè)養(yǎng)護(hù)部門和單位、個人共同保護(hù)管理的措施。當(dāng)前,古樹名木的保護(hù)資金尚未納入各級政府的財政預(yù)算,資金的不足使古樹的日常管理、防蟲、施肥等措施不能及時實(shí)施。古樹名木保護(hù)是公益性事業(yè),必須依靠全社會的力量。古樹名木保護(hù)是一項(xiàng)社會性很強(qiáng)的工作,只有增強(qiáng)全民的保護(hù)意識,讓公民了解古樹名木的科學(xué)價值和文化價值,調(diào)動全社會力量,參與古樹名木的保護(hù)工作,才能使古樹得到有效的保護(hù)。病蟲害信息統(tǒng)計主要是對病蟲害普查登記信息普查信息維護(hù)內(nèi)容一致，并支持根據(jù)當(dāng)前位森林病蟲害預(yù)警管理系統(tǒng)由“嵌入式的工業(yè)級GPS手持智能終端+專位和導(dǎo)航，通過可視化的界面進(jìn)行數(shù)據(jù)的記錄，并實(shí)現(xiàn)與Pc機(jī)的無縫連接，調(diào)讀寫，支持藍(lán)2．0近距離數(shù)據(jù)傳輸，是一款理想的、高性價比的移動計算終端，除了上述高集成的功能應(yīng)用，它還是嚴(yán)位置描述、警情危害程度描述，警情處置建議等信息以及自動匹配的位置信息、當(dāng)前端森林巡防員通過GAKES手持智能終端或下級林業(yè)主管部門通過wEB成“WORD文檔”格式的報告，郵件發(fā)送至主管單位領(lǐng)導(dǎo)郵箱，或書面呈送給主根據(jù)業(yè)務(wù)、工作需要，可使用系統(tǒng)的報表統(tǒng)計功能，按行政單位(市、區(qū)縣各級園林局)、林業(yè)工作站、林區(qū)、林場、人員、或病蟲害種類、危害成度級別接受人完在工作任