注意：该项目只展示部分功能
1 开发环境
发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架 数据库：MySQL 开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着智慧农业与精准农业技术的快速发展，玉米作为我国主要粮食作物，其产量数据呈现多源异构、规模庞大、维度复杂的特点，传统数据分析手段难以有效挖掘海量种植数据中的潜在价值。针对玉米产量数据在采集、存储、分析过程中存在的数据质量参差不齐、环境因子关联性复杂、品种特性评估维度单一等问题，亟需构建一套基于大数据技术栈的高效分析平台，以支撑现代农业生产决策。
本系统的研发实现了从原始数据清洗到多维度可视化分析的全流程覆盖，通过Spark分布式计算引擎提升海量农业数据的处理效率，结合Hadoop生态实现数据的高可靠存储，利用Vue与Echarts构建直观交互的可视化界面，为农业科研人员提供数据质量诊断、环境因子影响评估、品种性能对比等核心能力，助力玉米育种优化与种植策略制定，推动农业生产向数据驱动型转变。
系统涵盖用户认证、数据管理、质量分析、环境分析、特性研究、区域统计、品种评估及大屏可视化八大核心模块。用户模块支持多角色权限管理；数据管理提供产量数据的增删改查与多条件检索；质量分析模块专注数据完整性诊断；环境分析模块解析时空因子与灌溉影响；特性研究聚焦植物形态与生长周期；区域统计展示地理分布与时间趋势；品种评估实现多维度性能对比；大屏可视化集成关键指标实时监控。 结合系统功能的具体研究包括：在数据质量层面，通过雷达图与一致性评分模型对原始数据的完整性、准确性进行量化评估，识别缺失模式与异常值分布；环境影响研究基于时空散点图与灌溉对比分析，解析不同环境条件下产量变异规律，建立环境-品种交互评价模型；生长特性研究利用极坐标图与相关性曲线，探索株高、穗高与产量的形态关联，分析生育期天数对产量的调控机制；区域分析研究通过雷达图与趋势折线，刻画不同地理单元的品种适应性特征与年度产量演变规律；品种特性研究依托平行坐标图与网络关系图，构建多指标综合评价体系，筛选高产品种并解析形态特征相似性；大屏可视化研究整合关键指标，实现数据质量、产量分布、环境交互等核心信息的实时动态展示与决策支持。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面
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5 部分功能代码
# 核心模块一：Spark数据质量分析引擎（PySpark）
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, isnan, stddev, avg, max, min
import json 'bar',
data: [],
itemStyle: { color: '#faad14' }
},
{
name: '产量稳定性',
type: 'line',
yAxisIndex: 1, // 使用右侧Y轴
data: [],
itemStyle: { color: '#52c41a' },
symbol: 'circle',
symbolSize: 8
}
]
}
this.irrigationChart.setOption(option)
},
// 从后端API获取环境分析数据
async fetchEnvironmentData() {
try {
const response = await this.$http.get('/api/environment/impact-analysis')
const { timeSpaceData, irrigationData } = response.data
// 更新时空散点图数据（按地区分组渲染）
const series = Object.keys(this.regionColors).map(region => ({
name: region,
type: 'scatter',
symbolSize: (data) => Math.sqrt(data[2]) * 2, // 根据样本数调整点大小
itemStyle: { color: this.regionColors[region] },
data: timeSpaceData.filter(item => item.region === region)
.map(item => [item.year, item.yield, item.sampleCount])
}))
this.timeSpaceChart.setOption({ series })
// 更新灌溉影响图数据
this.irrigationChart.setOption({
series: [
{ data: irrigationData.map(item => item.avgYield) },
{ data: irrigationData.map(item => item.minYield) },
{ data: irrigationData.map(item => item.maxYield) },
{ data: irrigationData.map(item => item.stability) }
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