💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
@TOC
基于SpringBoot的农业信息管理系统介绍
基于SpringBoot的农业信息管理系统是一套采用现代化Web开发技术构建的综合性农业数字化管理平台，该系统采用Java语言开发，基于SpringBoot框架构建后端服务架构，整合Spring、SpringMVC、MyBatis等核心组件实现业务逻辑处理和数据持久化操作，前端采用Vue.js配合ElementUI组件库构建用户交互界面，通过HTML技术实现页面展示，数据存储采用MySQL关系型数据库，整体采用B/S架构模式，支持多用户并发访问和跨平台部署。系统功能模块涵盖农业生产管理的全生命周期，包括农户信息管理、作物类型分类、农事规划制定、土壤信息监测、气象数据记录、种植记录追踪、产品类型管理、农资产品库存、农资采购流程、农资使用统计、市场信息发布、农业知识分类管理等核心业务功能，同时集成智能AI辅助决策模块，为农业生产提供数据支撑和智能化建议。系统还提供完善的基础服务功能，包括用户个人中心、密码修改、个人信息维护、系统管理、轮播图管理、公告信息发布、系统简介展示等辅助功能，通过统一的用户界面和标准化的操作流程，实现农业信息的数字化采集、存储、分析和展示，为现代化农业管理提供高效、便捷、智能的信息化解决方案，有效提升农业生产效率和管理水平。
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基于SpringBoot的农业信息管理系统演示图片
基于SpringBoot的农业信息管理系统代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.*;
@RestController
@RequestMapping("/agriculture")
public class AgricultureController {
@Autowired
private SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("AgricultureDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
@PostMapping("/plantation/record")
public Map<String, Object> addPlantationRecord(@RequestBody PlantationRecord record) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
try {
record.setCreateTime(new Date());
record.setRecordId(generateRecordId());
if (record.getCropType() == null || record.getPlantArea() <= 0) {
result.put("success", false);
result.put("message", "作物类型和种植面积不能为空");
return result;
}
Dataset<Row> historicalData = sparkSession.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture").option("dbtable", "plantation_record").option("user", "root").option("password", "password").load();
Dataset<Row> similarRecords = historicalData.filter("crop_type = '" + record.getCropType() + "' AND plant_area BETWEEN " + (record.getPlantArea() * 0.8) + " AND " + (record.getPlantArea() * 1.2));
long avgGrowthDays = similarRecords.agg({"growth_days": "avg"}).collectAsList().get(0).getLong(0);
record.setExpectedHarvestDate(calculateHarvestDate(record.getPlantDate(), avgGrowthDays));
double riskScore = calculatePlantationRisk(record.getCropType(), record.getPlantArea(), record.getSoilType());
record.setRiskLevel(riskScore > 0.7 ? "高风险" : riskScore > 0.4 ? "中风险" : "低风险");
plantationRecordMapper.insert(record);
updateCropStatistics(record.getCropType(), record.getPlantArea());
result.put("success", true);
result.put("message", "种植记录添加成功");
result.put("recordId", record.getRecordId());
result.put("expectedHarvest", record.getExpectedHarvestDate());
result.put("riskLevel", record.getRiskLevel());
} catch (Exception e) {
result.put("success", false);
result.put("message", "系统异常：" + e.getMessage());
}
return result;
}
@PostMapping("/resources/purchase")
public Map<String, Object> processResourcePurchase(@RequestBody ResourcePurchase purchase) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
try {
purchase.setPurchaseTime(new Date());
purchase.setPurchaseId(generatePurchaseId());
if (purchase.getResourceType() == null || purchase.getQuantity() <= 0) {
result.put("success", false);
result.put("message", "农资类型和数量不能为空");
return result;
}
Dataset<Row> priceData = sparkSession.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture").option("dbtable", "market_info").option("user", "root").option("password", "password").load();
Dataset<Row> currentPrice = priceData.filter("product_name = '" + purchase.getResourceType() + "' AND price_date >= date_sub(current_date(), 30)");
double avgPrice = currentPrice.agg({"price": "avg"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
double priceVariation = Math.abs(purchase.getUnitPrice() - avgPrice) / avgPrice;
if (priceVariation > 0.2) {
result.put("warning", "当前价格与市场均价偏差较大，建议谨慎采购");
}
double totalCost = purchase.getQuantity() * purchase.getUnitPrice();
purchase.setTotalAmount(totalCost);
ResourceStock currentStock = resourceStockMapper.selectByResourceType(purchase.getResourceType());
if (currentStock != null) {
currentStock.setQuantity(currentStock.getQuantity() + purchase.getQuantity());
currentStock.setLastUpdateTime(new Date());
resourceStockMapper.updateById(currentStock);
} else {
ResourceStock newStock = new ResourceStock();
newStock.setResourceType(purchase.getResourceType());
newStock.setQuantity(purchase.getQuantity());
newStock.setLastUpdateTime(new Date());
resourceStockMapper.insert(newStock);
}
resourcePurchaseMapper.insert(purchase);
updatePurchaseStatistics(purchase.getResourceType(), purchase.getQuantity(), totalCost);
result.put("success", true);
result.put("message", "农资采购记录成功");
result.put("purchaseId", purchase.getPurchaseId());
result.put("totalAmount", totalCost);
result.put("currentStock", currentStock != null ? currentStock.getQuantity() : purchase.getQuantity());
} catch (Exception e) {
result.put("success", false);
result.put("message", "采购处理异常：" + e.getMessage());
}
return result;
}
@GetMapping("/weather/analysis")
public Map<String, Object> analyzeWeatherData(@RequestParam String region, @RequestParam int days) {
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
try {
if (region == null || region.trim().isEmpty()) {
result.put("success", false);
result.put("message", "区域参数不能为空");
return result;
}
Dataset<Row> weatherData = sparkSession.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture").option("dbtable", "weather_data").option("user", "root").option("password", "password").load();
Dataset<Row> regionWeather = weatherData.filter("region = '" + region + "' AND record_date >= date_sub(current_date(), " + days + ")");
if (regionWeather.count() == 0) {
result.put("success", false);
result.put("message", "该区域暂无气象数据");
return result;
}
double avgTemperature = regionWeather.agg({"temperature": "avg"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
double totalRainfall = regionWeather.agg({"rainfall": "sum"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
double avgHumidity = regionWeather.agg({"humidity": "avg"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
long rainyDays = regionWeather.filter("rainfall > 0").count();
double maxTemperature = regionWeather.agg({"temperature": "max"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
double minTemperature = regionWeather.agg({"temperature": "min"}).collectAsList().get(0).getDouble(0);
String weatherTrend = analyzeWeatherTrend(avgTemperature, totalRainfall, avgHumidity);
List<String> suggestions = generateFarmingSuggestions(avgTemperature, totalRainfall, avgHumidity, rainyDays);
String riskWarning = assessWeatherRisk(maxTemperature, minTemperature, totalRainfall, rainyDays);
WeatherAnalysis analysis = new WeatherAnalysis();
analysis.setRegion(region);
analysis.setAnalysisDays(days);
analysis.setAvgTemperature(avgTemperature);
analysis.setTotalRainfall(totalRainfall);
analysis.setAvgHumidity(avgHumidity);
analysis.setWeatherTrend(weatherTrend);
analysis.setCreateTime(new Date());
weatherAnalysisMapper.insert(analysis);
result.put("success", true);
result.put("avgTemperature", Math.round(avgTemperature * 100.0) / 100.0);
result.put("totalRainfall", Math.round(totalRainfall * 100.0) / 100.0);
result.put("avgHumidity", Math.round(avgHumidity * 100.0) / 100.0);
result.put("rainyDays", rainyDays);
result.put("temperatureRange", minTemperature + "°C ~ " + maxTemperature + "°C");
result.put("weatherTrend", weatherTrend);
result.put("suggestions", suggestions);
result.put("riskWarning", riskWarning);
} catch (Exception e) {
result.put("success", false);
result.put("message", "气象数据分析异常：" + e.getMessage());
}
return result;
}
}
基于SpringBoot的农业信息管理系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
