地方農業數據可視化系統開發

摘要：隨著農業的快速發展，海量的農業統計數據不斷積累。鑒于農業數據的強烈地域性特征，利用可視化技術直觀展現這些數據的地域分布、內在聯系及發展趨勢，對于優化農業宏觀管理決策、制定長遠規劃具有不可估量的價值。該研究結合 HTML、CSS、JavaScript 等 Web 技術，以及 E Charts 可視化庫，并融合 Tableau 數據處理能力，構建了一個無須依賴服務器、支持在線和離線分析，且具備高度交互性的農業統計數據可視化系統。該系統旨在通過直觀、豐富的地圖展示、產量與面積趨勢分析等視覺呈現方式，助力農業領域的深度洞察與決策支持。該研究開發的農業統計數據可視化系統，不僅豐富了農業數據分析的手段與方法，也為農業領域的決策者提供了強有力的支持。

關鍵詞：可視化系統；Tableau；E Charts；Web前端；交互設計；數據可視化；現代農業

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）07-0068-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在數字化時代，數據成為各行業變革的核心動力。農業數據可視化，作為數據應用的亮點，顯著提升了農業管理的智能化水平。傳統農業管理因信息獲取滯后、決策不精準而受限，數據可視化則通過實時展示農產品產量、種植面積、天氣等關鍵信息，助力精準農業，并基于歷史與市場數據預測市場趨勢，為農業決策提供有力支持。該技術將復雜數據轉化為直觀圖表，最大化數據價值，推動智慧農業發展。

本文聚焦我國農業大國背景，結合《“十四五”規劃》戰略，探討農業數據可視化的研究現狀、重要性及未來趨勢。通過分析其在農業信息化、大數據體系構建中的角色，揭示其在數據采集、處理、分析及決策支持方面的關鍵作用。最后，提出未來發展方向與研究重點，為研究人員、政策制定者及從業者提供參考與啟示。

1 數據可視化在農業領域的重要性

數據可視化在農業領域起著重要作用。現代農業越來越依賴精準數據以優化作物種植、管理資源和提高產量，而數據可視化作為一種功能強大的工具，能將復雜數據集變成農業從業者更容易理解和分析的形式。數據可視化可以提升農業生產管理的精準度、輔助農業決策制定、推動農業科技創新與成果轉化以及促進農業可持續發展等多個方面。

1.1 提升農業生產管理的精準度

利用可視化方式呈現的農業數據可以幫助人們更加直觀的了解和管理各地方農業領域的變化狀況，如糧食種植面積變化趨勢、糧食總產量及天氣實況。這種直觀性極大地降低了數據解讀的門檻，使得即便是非專業人士也能快速獲取關鍵信息，從而對農業生產環境、作物生長狀態及市場動態有更加全面和深入的觀察。

1.2 輔助農業決策制定

農業數據可視化將復雜的數據轉化為直觀的視覺信息，為農業領域的決策者提供了強有力的數據支持。決策者可以基于這些數據快速識別問題、評估風險、預測趨勢，從而做出更加科學、合理的決策。例如，在農業政策制定上，通過可視化分析不同地區、不同作物的生產效益、資源利用效率等數據，可以為政策制定提供有力依據，促進農業可持續發展。

2 農業數據可視化的研究現狀

2.1 當前研究現狀

1） 數據可視化技術。數據可視化技術現已與信息圖形、科學可視化及統計圖形等領域緊密交織，其理論與實踐均展現出蓬勃的生命力。隨著數字農業的快速發展，數據可視化技術已成為農業領域的關鍵工具。高級技術的應用，如虛擬現實（VR） 、增強現實（AR） 以及交互式數據可視化，正逐步融入農業數據展示與分析中，為農業從業者提供了更加沉浸式和直觀的數據體驗。

2） 數據挖掘和機器學習。數據挖掘和機器學習被廣泛應用于農業大數據處理和分析領域，也被用來實現更加精準的數據可視化。目前的研究主要集中于如何將數據挖掘和機器學習算法與可視化工具相結合，實現數據挖掘和分析、自動化分析和預測等功能。

3） 精準農業與智能決策支持。當前研究者們已經構建了多種基于作物生長模型、氣候模型等的精準農業預測模型，為農業生產提供了有力支持。基于大數據和人工智能技術的智能決策系統正在逐步應用于農業領域，幫助農民和農業企業制定更加合理、高效的生產計劃和經營策略。

4） 農業災害預警與應對。現有的農業災害預警系統已經能夠實時監測和預測部分農業災害的發生和發展趨勢，但仍然存在預警精度和響應速度等方面的不足。目前該研究方向主要研究如何在災害發生時快速響應，通過可視化手段提供決策支持，減少災害對農業生產的影響。

2.2 當前農業數據的重要性及其存在的問題

農業數據在現代農業中的重要性：通過收集和分析土壤、氣候、作物生長等關鍵數據，農民和企業能夠實施更加精準的農業管理，優化種植、灌溉、施肥等農事決策，顯著提升生產效率；同時，精準市場預測促進增收。在供應鏈端，數據實現農產品全程溯源，優化物流，降低成本。

農業數據存在的問題：當前農業生產過程中存在數據缺失、數據錯誤、數據偽造等各類問題，需要進行數據清洗，驗證和審計以提高數據質量。且農業農村數據庫及監管體系尚不完善，阻礙了數據共享與高效利用。隨著農業數據的大規模應用，數據安全和隱私保護成為亟待解決的問題，需要加強相關政策的制定和監管，確保數據的安全和合法使用。

3 可視化系統功能設計與實現

3.1 需求分析與規劃

1） 用戶需求分析。該農業數據可視化系統主要面向各不同地方農業管理者和從事農業經濟研究的學者及相關政府部門。這些用戶群體通常具有較高的專業水平和對數據敏感性，需要準確、全面地理解農業統計數據以及其背后的趨勢。

2） 系統設計原則。該系統的研發遵循以下原則，并按照數據操作和可視化的流程，制定了圖 1 所示的系統運行邏輯圖。

通用性原則：該系統的首要目標是填補市場上地方型農業數據可視化系統的空白。與專題型或數據庫型系統相比，該系統具有更強的靈活性和適用性。 通過簡單的導入流程，用戶無需專業的可視化技能，即可掌握農業統計數據的地域分布情況。

可定制性原則：考慮到用戶的多樣化需求，系統應提供豐富的可配置性。 用戶可以根據不同的統計指標和需求，自由選擇展示方式，同時支持多種圖表類型，滿足用戶對數據呈現方式的多樣化需求。

強交互性原則：用戶可以在交互式的地圖界面上進行縮放、平移等操作， 以深入了解不同地區的農業狀況。通過用戶交互，按照顏色漸變或符號標注等方式，直觀呈現農業統計數據的地域分布特征。

3.2 Tableau準備

1） 選擇Tableau的原因。Tableau 是一個可視化分析平臺，使個人和團隊能夠充分利用其數據，不僅提供完整的集成分析平臺，還提供可靠的數據驅動以幫助客戶部署和擴展，通過強大的可視化效果充分展示數據的價值。Tableau 支持各種數據源，包括 Excel、CSV、SQL 數 據庫、Hadoop 等，使用其直觀的拖放式界面創建各種圖表和可視化效果。

2） Tableau在系統中的具體應用。Tableau在系統中被用于挖掘分析天氣和農業數據，進行數據清洗、多維度分析與可視化展示，執行復雜計算并生成新字段，同時創建交互式儀表板和連貫故事板，以直觀易懂的方式呈現數據洞見，提升決策效率與質量。如圖2所示。

3.3 Web前端開發

1） HTML 結構設計。首要任務是精心構筑網頁的基石——HTML結構框架。本文設計了一個集成了導航欄模塊、內容區域及圖表展示區的結構。導航欄模塊高效引導用戶瀏覽網頁，內容區域則聚焦于核心信息的展示，而圖表展示區則作為數據可視化的核心舞臺。

2） CSS 樣式設計。在HTML結構搭建完成后，運用CSS高級樣式技術，為網頁披上了與農業數據深度融合的視覺外衣。通過精心設計的色彩搭配、布局優化以及細致的樣式微調，確保了網頁在視覺上不僅與農業主題緊密契合，還實現了流暢性與自然感的雙重提升。

3） JavaScript 交互設計。為了進一步提升網頁的功能性與互動性，戰略性地集成了Tableau JavaScript API。這一技術革新使得網頁能夠無縫接入Tableau Server上的復雜數據視圖，實時呈現出直觀且動態的數據分析結果。通過精心編寫的JavaScript腳本，實現了數據視圖的智能化動態加載，確保了數據視圖的精準嵌入與高效渲染。

圖3為甘肅省農業數據可視化數字系統，頁面展示包含省農產品總產量、農產品不同產量滾動、產量排行、近16年各市州產量和總面積地圖展示、產量變化及趨勢、典型試驗田實時監測系統圖和風速風向、降雨量數據等。

4 農業數據可視化的應用展望

4.1 當前技術瓶頸

1） 大數據處理能力的挑戰。小型農場及發展中地區往往面臨著計算資源有限的問題，這極大地限制了它們處理大規模農業數據集的能力。高質量的數據可視化需要強大的計算支持來分析和處理海量數據，而這些資源在許多地區并不易得，成為普及數據可視化的主要障礙。

2） 數據質量與標準的不統一。農業數據來源廣泛且多樣化，包括傳感器數據、衛星圖像、氣象信息等，這些數據的質量參差不齊，且缺乏統一的數據標準。這導致了數據整合和處理的復雜性增加，嚴重制約了可視化結果的精確度和可信度，對農業決策過程構成了潛在風險。

4.2 未來發展趨勢

1） 人工智能與機器學習的深度融合。AI和ML技術的快速發展將極大提升數據處理效能。通過深度學習等算法，復雜的數據模式可以被高效識別與解析，從而構建出更加精準的預測模型。

2） 云計算與物聯網技術的普及。云計算的普及使得數據存儲和處理能力得以靈活擴展，降低了小型農場和發展中地區獲取高性能計算資源的門檻。同時，物聯網技術的飛速發展使得農業數據采集更加全面、實時。

4.3 展望

為了提升農業數據管理的全面性與時效性，未來將不斷融合物聯網傳感技術和相關農業數據庫，拓寬數據采集渠道，確保數據源的多元化。同時，強化數據的實時傳輸與分析能力，為精準農業提供即時且有力的決策支持。在數據可視化方面，計劃引入熱力圖、樹圖等高級圖表類型，豐富展示手段，提升信息傳達的直觀性與深度。此外，通過開發市州間的對比視圖功能，幫助用戶直觀洞察區域差異，為策略制定提供有力依據。為進一步增強用戶體驗，還將支持用戶自定義圖表配色與整體主題設置，讓用戶根據個人喜好或品牌需求，打造獨一無二的視覺呈現，促進信息理解的個性化與品牌一致性。

5 結論

本文系統性地闡述了數據可視化技術在農業領域的核心價值、實際應用及其前瞻性的發展路徑。數據可視化不僅憑借直觀、動態的展示方式，極大地提升了農業決策的科學性和時效性，還通過其強大的功能特點和技術優勢，為精準農業、作物管理及市場趨勢預測等領域構建了全新的認知與實踐框架。具體而言，該技術通過高度集成多源數據，結合智能算法分析，實現了農業信息的即時呈現與深度洞察，為科研人員、從業者及政策制定者提供了精準的數據支持。其交互性與個性化設計，則進一步提升了用戶體驗，促進了數據驅動決策的快速實施。未來，隨著農業智能化趨勢的加速，數據可視化將與農業機器人、無人機等智能設備深度融合，實現農田環境的全方位、高精度監測與管理，極大提升農業生產效率與精準度。同時，在農業保險與金融服務領域，數據可視化將助力風險評估與產品創新，為農民提供更加個性化、高效的金融服務支持。更為重要的是，數據可視化技術將在促進農業可持續發展方面發揮關鍵作用。通過實時監測農業資源利用、生態環境狀況，為農業資源管理、環境保護提供科學依據，推動農業向綠色、低碳、循環方向轉型。

參考文獻：

[1] 張蘇鴻，楊艷輝，史文崇.數據可視化技術在小麥產業中的應用[J].中南農業科技，2023（7）：198-202.

[2] 林文婧.農業數據可視化研究：案例分析與應用展望[J].廣東蠶業，2024，58（5）：73-75.

[3] 李鋒，張建華.農業數據可視化發展趨勢探討[J].寧夏農林科技，2023，64（12）：47-49.

[4] 張業男.基于農業數據的可視化大屏教學案例研究[J].牡丹江教育學院學報，2023（1）：98-100，128.

[5] 張蘇鴻.以地圖呈現的農業數據可視化系統開發[D].秦皇島：河北科技師范學院，2024.

[6] 李航，董安明，禹繼國，等.基于前后端分離架構的智慧農業物聯網系統設計[J].現代電子技術，2022，45（14）：63-68.

[7] 王聰，裴莉，張煜晗，等.吉林省農業機械研究院智慧農業數據可視化數字系統設計開發[J].農業與技術，2020，40（15）：48-51.

[8] 陳麗娜，司海平，曹永生.多維農業數據交互式協同可視化系統設計與應用[J].商丘師范學院學報，2023，39（3）：12-15.

[9] 萬青松，羅曉姣.基于多傳感器的可視化智慧農業數據管理系統設計[J].湖北農業科學，2024，63（8）：171-175.

【通聯編輯：王 力】