智慧林业 架构图
1. 引言
随着科技的不断发展，智慧林业作为一种新兴的林业管理模式，正在引起广泛关注。智慧林业通过应用物联网、大数据、人工智能等技术，实现对林业资源的全面监测、智能化管理和精准决策，提高林业生产效率，保护生态环境，推动林业可持续发展。
在智慧林业中，一个完善的架构图是非常重要的，它可以清晰地展示系统的组成部分以及各部分之间的关系和功能。本文将介绍智慧林业的架构图，并结合代码示例，详细解释每个部分的作用和实现方式。
2. 智慧林业 架构图
上图展示了智慧林业的架构图，包含以下几个主要组成部分：
2.1 传感器网络
传感器网络是智慧林业系统的基础，它通过部署在林区的传感器节点，实时采集林木生长数据、环境参数等信息。传感器网络通常采用无线通信技术，将采集到的数据传输到数据处理中心。
代码示例：
import random
import time
class SensorNode:
def __init__(self, node_id):
self.node_id = node_id
def collect_data(self):
temperature = random.uniform(-10, 40)
humidity = random.uniform(0, 100)
return temperature, humidity
sensor_nodes = [SensorNode(i) for i in range(1, 11)]
while True:
for node in sensor_nodes:
temperature, humidity = node.collect_data()
# 将数据发送到数据处理中心
send_data_to_processing_center(node.node_id, temperature, humidity)
time.sleep(60)
在上面的代码示例中，我们定义了一个传感器节点类SensorNode，每个传感器节点都有一个唯一的ID。collect_data方法模拟了传感器采集温度和湿度数据的过程，然后将数据发送到数据处理中心。
2.2 数据处理中心
数据处理中心是智慧林业系统的核心，它接收传感器传来的数据，并进行处理、分析、存储。数据处理中心通常包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和决策支持模块。
代码示例：
def send_data_to_processing_center(node_id, temperature, humidity):
# 将数据存储到数据库
save_data_to_database(node_id, temperature, humidity)
# 进行数据分析
analyze_data(node_id, temperature, humidity)
# 根据分析结果做出决策
make_decision(node_id, temperature, humidity)
在上面的代码示例中，我们定义了一个send_data_to_processing_center函数，模拟了数据处理中心接收传感器数据的过程。在实际应用中，数据处理中心通常使用数据库存储数据，并利用数据分析和机器学习算法进行数据处理和决策支持。
2.3 决策支持系统
决策支持系统是智慧林业系统的重要组成部分，它基于数据处理中心提供的分析结果，为林业管理者提供决策建议。决策支持系统通常包括数据可视化模块、决策模型模块和决策支持模块。
代码示例：
def make_decision(node_id, temperature, humidity):
# 根据数据分析结果做出决策
if temperature > 30:
send_alert(node_id, "温度过高")
elif humidity > 80:
send_alert(node_id, "湿度过高")
else:
send_notification(node_id, "数据正常")
在上面的代码示例中，
