生物类群多样性监测大数据云平台依靠前端采集设备作为支撑,主要包括：音视频采集设备、防火气象监测设备、环境空气质量监测设备以及红外相机监测设备，通过5G网络传输数据到系统后端进行数据存储、汇总分析、AI物种识别、个体识别在平台中对数据进行可视化呈现,为研究者提供科学、智能、可持续的重要数据来源,为生物多样...

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生物多样性是人类生存和社会发展的基础，是生态文明建设和永续发展的保障；对生物多样性的监测与研究是生态学研究前沿之一，也是支撑生态文明和建设的科学基础。目前，在气候变化、人为干扰等多重的环境压力下，正面临生物栖息地丧失、生物多样性下降的严峻局面。

在此背景下，对关键生态系统类型以及栖息地的生物类群进行长时期、多类群的多样性监测，对于摸清公园、保护区、湿地生物多样性的资源家底、时空动态、威胁因子和保护现状具有战略意义，也将为生物多样性及重要生物资源的保护管理和利用提供科技支撑。

方案概述

基于互联网、5G通讯、微波通讯等信息传输手段，综合运用遥感、地理信息系统和全球定位、物联网、大数据、云计算、AI人工智能等高新技术，构建生物多样性监管系统，建立生态系统大数据管理系统，通过各业务系统间的数据关系，以数字驾驶舱方式对生物多样性调查监测和保护，推动生物多样性保护工作体系重构、业务流程再造、体制机制重塑，提高工作效率、提升工作成效。

生物多样性监测监管平台依靠前端采集设备作为支撑,主要包括：音视频采集设备、防火气象监测设备、环境空气质量监测设备以及红外相机监测设备，通过5G网络传输数据到系统后端进行数据存储、汇总分析、AI物种识别、个体识别在平台中对数据进行可视化呈现,为研究者提供科学、智能、可持续的重要数据来源,为生物多样性的研究更好的方式和手段。

系统设计原则

标准性原则

系统建设遵循野生动物保护管理法规、条例。

扩展性原则

系统设计中充分考虑系统的可扩展性，统一协议，预留接口，降低模块的耦合度，加强系统适应变化的能力。

安全性原则

系统设计时，把安全性放在位置，既考虑到信息共享又考虑到信息保护和隔离，设定严格的权限管理机制，设置系统各环节的访问控制，使不同的岗位和角色有不同的权限，从而安全的使用系统。通过健全的日志系统对系统的使用进行跟踪和恢复，增强系统的安全性。

可靠性和稳定性原则

系统设计时采用可靠、匀衡、容错、备份等技术，系统各环节具备故障分析、切换、恢复能力。同时在安全、网络、解决方案等各方面考虑周全，方案切实可行，把系统实际运行产生的可靠性和稳定性风险降低。

原则

在系统软件技术选型上采用成熟稳定的技术框架，软件开发过程遵循软件工程开发标准和规范，采用面向服务、分布式部署、集群应用、组件共享等设计理念，集成人工智能算法、物联网技术、无线自组网通信等科技前沿技术。

生物类群多样性监测大数据云平台
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