地方农业数据可视化系统开发

摘要：随着农业的快速发展，海量的农业统计数据不断积累。鉴于农业数据的强烈地域性特征，利用可视化技术直观展现这些数据的地域分布、内在联系及发展趋势，对于优化农业宏观管理决策、制定长远规划具有不可估量的价值。该研究结合 HTML、CSS、JavaScript 等 Web 技术，以及 E Charts 可视化库，并融合 Tableau 数据处理能力，构建了一个无须依赖服务器、支持在线和离线分析，且具备高度交互性的农业统计数据可视化系统。该系统旨在通过直观、丰富的地图展示、产量与面积趋势分析等视觉呈现方式，助力农业领域的深度洞察与决策支持。该研究开发的农业统计数据可视化系统，不仅丰富了农业数据分析的手段与方法，也为农业领域的决策者提供了强有力的支持。

关键词：可视化系统；Tableau；E Charts；Web前端；交互设计；数据可视化；现代农业

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）07-0068-03

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

在数字化时代，数据成为各行业变革的核心动力。农业数据可视化，作为数据应用的亮点，显著提升了农业管理的智能化水平。传统农业管理因信息获取滞后、决策不精准而受限，数据可视化则通过实时展示农产品产量、种植面积、天气等关键信息，助力精准农业，并基于历史与市场数据预测市场趋势，为农业决策提供有力支持。该技术将复杂数据转化为直观图表，最大化数据价值，推动智慧农业发展。

本文聚焦我国农业大国背景，结合《“十四五”规划》战略，探讨农业数据可视化的研究现状、重要性及未来趋势。通过分析其在农业信息化、大数据体系构建中的角色，揭示其在数据采集、处理、分析及决策支持方面的关键作用。最后，提出未来发展方向与研究重点，为研究人员、政策制定者及从业者提供参考与启示。

1 数据可视化在农业领域的重要性

数据可视化在农业领域起着重要作用。现代农业越来越依赖精准数据以优化作物种植、管理资源和提高产量，而数据可视化作为一种功能强大的工具，能将复杂数据集变成农业从业者更容易理解和分析的形式。数据可视化可以提升农业生产管理的精准度、辅助农业决策制定、推动农业科技创新与成果转化以及促进农业可持续发展等多个方面。

1.1 提升农业生产管理的精准度

利用可视化方式呈现的农业数据可以帮助人们更加直观的了解和管理各地方农业领域的变化状况，如粮食种植面积变化趋势、粮食总产量及天气实况。这种直观性极大地降低了数据解读的门槛，使得即便是非专业人士也能快速获取关键信息，从而对农业生产环境、作物生长状态及市场动态有更加全面和深入的观察。

1.2 辅助农业决策制定

农业数据可视化将复杂的数据转化为直观的视觉信息，为农业领域的决策者提供了强有力的数据支持。决策者可以基于这些数据快速识别问题、评估风险、预测趋势，从而做出更加科学、合理的决策。例如，在农业政策制定上，通过可视化分析不同地区、不同作物的生产效益、资源利用效率等数据，可以为政策制定提供有力依据，促进农业可持续发展。

2 农业数据可视化的研究现状

2.1 当前研究现状

1） 数据可视化技术。数据可视化技术现已与信息图形、科学可视化及统计图形等领域紧密交织，其理论与实践均展现出蓬勃的生命力。随着数字农业的快速发展，数据可视化技术已成为农业领域的关键工具。高级技术的应用，如虚拟现实（VR） 、增强现实（AR） 以及交互式数据可视化，正逐步融入农业数据展示与分析中，为农业从业者提供了更加沉浸式和直观的数据体验。

2） 数据挖掘和机器学习。数据挖掘和机器学习被广泛应用于农业大数据处理和分析领域，也被用来实现更加精准的数据可视化。目前的研究主要集中于如何将数据挖掘和机器学习算法与可视化工具相结合，实现数据挖掘和分析、自动化分析和预测等功能。

3） 精准农业与智能决策支持。当前研究者们已经构建了多种基于作物生长模型、气候模型等的精准农业预测模型，为农业生产提供了有力支持。基于大数据和人工智能技术的智能决策系统正在逐步应用于农业领域，帮助农民和农业企业制定更加合理、高效的生产计划和经营策略。

4） 农业灾害预警与应对。现有的农业灾害预警系统已经能够实时监测和预测部分农业灾害的发生和发展趋势，但仍然存在预警精度和响应速度等方面的不足。目前该研究方向主要研究如何在灾害发生时快速响应，通过可视化手段提供决策支持，减少灾害对农业生产的影响。

2.2 当前农业数据的重要性及其存在的问题

农业数据在现代农业中的重要性：通过收集和分析土壤、气候、作物生长等关键数据，农民和企业能够实施更加精准的农业管理，优化种植、灌溉、施肥等农事决策，显著提升生产效率；同时，精准市场预测促进增收。在供应链端，数据实现农产品全程溯源，优化物流，降低成本。

农业数据存在的问题：当前农业生产过程中存在数据缺失、数据错误、数据伪造等各类问题，需要进行数据清洗，验证和审计以提高数据质量。且农业农村数据库及监管体系尚不完善，阻碍了数据共享与高效利用。随着农业数据的大规模应用，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题，需要加强相关政策的制定和监管，确保数据的安全和合法使用。

3 可视化系统功能设计与实现

3.1 需求分析与规划

1） 用户需求分析。该农业数据可视化系统主要面向各不同地方农业管理者和从事农业经济研究的学者及相关政府部门。这些用户群体通常具有较高的专业水平和对数据敏感性，需要准确、全面地理解农业统计数据以及其背后的趋势。

2） 系统设计原则。该系统的研发遵循以下原则，并按照数据操作和可视化的流程，制定了图 1 所示的系统运行逻辑图。

通用性原则：该系统的首要目标是填补市场上地方型农业数据可视化系统的空白。与专题型或数据库型系统相比，该系统具有更强的灵活性和适用性。 通过简单的导入流程，用户无需专业的可视化技能，即可掌握农业统计数据的地域分布情况。

可定制性原则：考虑到用户的多样化需求，系统应提供丰富的可配置性。 用户可以根据不同的统计指标和需求，自由选择展示方式，同时支持多种图表类型，满足用户对数据呈现方式的多样化需求。

强交互性原则：用户可以在交互式的地图界面上进行缩放、平移等操作， 以深入了解不同地区的农业状况。通过用户交互，按照颜色渐变或符号标注等方式，直观呈现农业统计数据的地域分布特征。

3.2 Tableau准备

1） 选择Tableau的原因。Tableau 是一个可视化分析平台，使个人和团队能够充分利用其数据，不仅提供完整的集成分析平台，还提供可靠的数据驱动以帮助客户部署和扩展，通过强大的可视化效果充分展示数据的价值。Tableau 支持各种数据源，包括 Excel、CSV、SQL 数 据库、Hadoop 等，使用其直观的拖放式界面创建各种图表和可视化效果。

2） Tableau在系统中的具体应用。Tableau在系统中被用于挖掘分析天气和农业数据，进行数据清洗、多维度分析与可视化展示，执行复杂计算并生成新字段，同时创建交互式仪表板和连贯故事板，以直观易懂的方式呈现数据洞见，提升决策效率与质量。如图2所示。

3.3 Web前端开发

1） HTML 结构设计。首要任务是精心构筑网页的基石——HTML结构框架。本文设计了一个集成了导航栏模块、内容区域及图表展示区的结构。导航栏模块高效引导用户浏览网页，内容区域则聚焦于核心信息的展示，而图表展示区则作为数据可视化的核心舞台。

2） CSS 样式设计。在HTML结构搭建完成后，运用CSS高级样式技术，为网页披上了与农业数据深度融合的视觉外衣。通过精心设计的色彩搭配、布局优化以及细致的样式微调，确保了网页在视觉上不仅与农业主题紧密契合，还实现了流畅性与自然感的双重提升。

3） JavaScript 交互设计。为了进一步提升网页的功能性与互动性，战略性地集成了Tableau JavaScript API。这一技术革新使得网页能够无缝接入Tableau Server上的复杂数据视图，实时呈现出直观且动态的数据分析结果。通过精心编写的JavaScript脚本，实现了数据视图的智能化动态加载，确保了数据视图的精准嵌入与高效渲染。

图3为甘肃省农业数据可视化数字系统，页面展示包含省农产品总产量、农产品不同产量滚动、产量排行、近16年各市州产量和总面积地图展示、产量变化及趋势、典型试验田实时监测系统图和风速风向、降雨量数据等。

4 农业数据可视化的应用展望

4.1 当前技术瓶颈

1） 大数据处理能力的挑战。小型农场及发展中地区往往面临着计算资源有限的问题，这极大地限制了它们处理大规模农业数据集的能力。高质量的数据可视化需要强大的计算支持来分析和处理海量数据，而这些资源在许多地区并不易得，成为普及数据可视化的主要障碍。

2） 数据质量与标准的不统一。农业数据来源广泛且多样化，包括传感器数据、卫星图像、气象信息等，这些数据的质量参差不齐，且缺乏统一的数据标准。这导致了数据整合和处理的复杂性增加，严重制约了可视化结果的精确度和可信度，对农业决策过程构成了潜在风险。

4.2 未来发展趋势

1） 人工智能与机器学习的深度融合。AI和ML技术的快速发展将极大提升数据处理效能。通过深度学习等算法，复杂的数据模式可以被高效识别与解析，从而构建出更加精准的预测模型。

2） 云计算与物联网技术的普及。云计算的普及使得数据存储和处理能力得以灵活扩展，降低了小型农场和发展中地区获取高性能计算资源的门槛。同时，物联网技术的飞速发展使得农业数据采集更加全面、实时。

4.3 展望

为了提升农业数据管理的全面性与时效性，未来将不断融合物联网传感技术和相关农业数据库，拓宽数据采集渠道，确保数据源的多元化。同时，强化数据的实时传输与分析能力，为精准农业提供即时且有力的决策支持。在数据可视化方面，计划引入热力图、树图等高级图表类型，丰富展示手段，提升信息传达的直观性与深度。此外，通过开发市州间的对比视图功能，帮助用户直观洞察区域差异，为策略制定提供有力依据。为进一步增强用户体验，还将支持用户自定义图表配色与整体主题设置，让用户根据个人喜好或品牌需求，打造独一无二的视觉呈现，促进信息理解的个性化与品牌一致性。

5 结论

本文系统性地阐述了数据可视化技术在农业领域的核心价值、实际应用及其前瞻性的发展路径。数据可视化不仅凭借直观、动态的展示方式，极大地提升了农业决策的科学性和时效性，还通过其强大的功能特点和技术优势，为精准农业、作物管理及市场趋势预测等领域构建了全新的认知与实践框架。具体而言，该技术通过高度集成多源数据，结合智能算法分析，实现了农业信息的即时呈现与深度洞察，为科研人员、从业者及政策制定者提供了精准的数据支持。其交互性与个性化设计，则进一步提升了用户体验，促进了数据驱动决策的快速实施。未来，随着农业智能化趋势的加速，数据可视化将与农业机器人、无人机等智能设备深度融合，实现农田环境的全方位、高精度监测与管理，极大提升农业生产效率与精准度。同时，在农业保险与金融服务领域，数据可视化将助力风险评估与产品创新，为农民提供更加个性化、高效的金融服务支持。更为重要的是，数据可视化技术将在促进农业可持续发展方面发挥关键作用。通过实时监测农业资源利用、生态环境状况，为农业资源管理、环境保护提供科学依据，推动农业向绿色、低碳、循环方向转型。

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【通联编辑：王 力】