Báo cáo nghiên cứu khoa học cấp trường: Xây dựng website thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:46

Thêm vào BST

Báo xấu

52
lượt xem 10
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Với mục đích hỗ trợ các cán bộ làm công tác quản lý nông nghiệp (cấp Xã - Huyện – Tỉnh), nông dân nắm bắt kịp thời tình hình dịch hại để có kế hoạch phòng trị kịp thời góp phần tạo vụ mùa bội thu. Mời các bạn tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo nghiên cứu khoa học cấp trường: Xây dựng website thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH KHOA KỸ THUẬT & CÔNG NGHỆ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG TÊN ĐỀ TÀI XÂY DỰNG WEBSITE THỐNG KÊ TRỰC TUYẾN SỐ LIỆU DỊCH HẠI TRÊN LÚA TẠI TỈNH TRÀ VINH CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: Phan Quốc Nghĩa ĐƠN VỊ: Khoa Kỹ Thuật & Công nghệ Trà Vinh, ngày tháng năm 2012
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH KHOA KỸ THUẬT & CÔNG NGHỆ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG TÊN ĐỀ TÀI XÂY DỰNG WEBSITE THỐNG KÊ TRỰC TUYẾN SỐ LIỆU DỊCH HẠI TRÊN LÚA TẠI TỈNH TRÀ VINH Xác nhận của cơ quan chủ trì Chủ nhiệm đề tài (ký tên và đóng dấu) (ký tên, họ tên) Trà Vinh, ngày tháng năm 2012
PHẦN I: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1. Tổng quan về đối tượng nghiên cứu và sự cần thiết của đề tài Trong những năm gần đây, dịch hại trên lúa thường xuyên xảy ra và gây thiệt hại nghiêm trọng như: rầy nâu, sâu cuốn lá nhỏ, đạo ôn, … Để chống lại sự bộc phát dịch hại, nâng cao năng suất và sản lượng lúa. Các nhà khoa học đã nghiên cứu và đưa ra nhiều biện pháp phòng trị hữu hiệu như: lai tạo ra các giống lúa mới có khả năng kháng dịch hại, thực hiện phương pháp quảng canh, gieo trồng né tránh dịch hại, phun thuốc phòng trị dịch hại và nhiều phương pháp khác. Dù là áp dụng phương pháp phòng trị nào đi nữa thì việc cung cấp thông tin về dịch hại cho cán bộ quản lý nông nghiệp, cán bộ nghiên cứu và nông dân là một vấn đề mang tính cấp thiết. Hiện tại ở Trà Vinh, việc cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa cho các đối tượng nói trên chủ yếu vẫn còn theo cách gởi văn bản trên giấy. Với các truyền tải này không hỗ trợ được kịp thời công tác phòng trị dịch hại trên lúa dẫn đến một số địa phương bị dịch hại gây thiệt hại nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến đời sống kinh tế xã hội của người dân. Để đảm bảo việc cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa đầy đủ và kịp thời cho nông dân, cán bộ quản lý nông nghiệp, cán bộ nghiên cứu thì việc xây dựng website thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh là vấn đề rất cấp thiết và thiết thực. Với mục đích hỗ trợ các cán bộ làm công tác quản lý nông nghiệp (cấp Xã - Huyện – Tỉnh), nông dân nắm bắt kịp thời tình hình dịch hại để có kế hoạch phòng trị kịp thời góp phần tạo vụ mùa bội thu. 2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 2.1. Lịch sử phát triển của kỹ thuật OLAP (Online Analytical Processing) - Năm 1962, các kỹ thuật sơ khởi của OLAP đã được công bố trong quyển sách “A Programming Language” (APL) của tác giả Ken Iverson. Tuy nhiên, APL quá phức tạp để cho mọi người sử dụng. - Trước năm 1970, các sản phẩm Express đầu tiên của OLAP đã xuất hiện. - Những năm đầu 1980, nhiều ứng dụng OLAP xuất hiện như: Comshare System W cho vấn đề tài chính được giới thiệu (1982), Metaphor - mô hình ROLAP đầu tiên được giới thiệu cho mục đích ứng dụng Markiting (1984), phiên bản đầu tiên của EIS (executive information system) được giới thiệu (1985) - phiên bản này giới thiệu nhiều khái niệm về OLAP mà tồn tại đến ngày nay. - Những năm cuối 1980, bảng tính trở nên có ưu thế cho việc phân tích của người dùng cuối. - Tháng 8 năm 1993, E. F. Codd, người được công nhận là cha đẻ của mô hình CSDL quan hệ, đã công bố bài báo có tựa đề “Providing On-Line Analytical Processing to User Analysts”. Bài báo này đã đưa ra thuật ngữ OLAP và đưa ra 12 nguyên tắc cho hệ thống OLAP đồng thời làm cho nhiều người quan tâm đến phân tích đa chiều. Từ 1993 đến nay, nhiều công cụ OLAP ra đời như: 1
Năm 1995 – Oracle cho ra đời phiên bản Express. Năm 1998 – IBM DB2 OLAP Server phát hành. Năm 1999 – Microsoft OLAP Services phát hành. Năm 2002 – Oracle OLAP server phát hành. Năm 2004 – Excel add-ins ra đời. Năm 2005 – Pentaho bán Mondrian (Open source BI) ra thị trường. Năm 2006 – Palo được phát hành. Năm 2007 – Oracle bán Hyperion ra thị trường. Năm 2008 – IBM bán Cognos ra thị trường. Năm 2008 – SAP bán Business Objects ra thị trường. 2.2. Tình hình nghiên cứu trong nước - Ngày 17 và 18/6/1998 tại Tp.HCM, Oracle tổ chức hội thảo giới thiệu các sản phẩm mới trong đó có các sản phẩm ứng dụng kỹ thuật Data warehouse và Data mining như: Oracle Enterprise, Data Mart Suites. - Tháng 12/1998, Microsoft tổ chức “Hội nghị các ứng dụng năm 1998” tại Tp. Hồ Chí Minh, trong đó chính thức ra mắt sản phẩm chiến lược là Microsoft SQL 7.0, tích hợp dịch vụ phân tích trực tuyến (OLAP) cũng như các dịch vụ chuyển đổi dữ liệu. - Đề tài “Phương pháp triển khai hệ thống thông tin chỉ đạo (EIS) có sử dụng kỹ thuật phân tích trực tuyến (OLAP) và có thể trao đổi thông tin trên mạng diện rộng” do Trung tâm tin học – Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM chủ trì và TS. Đồng Thị Bích Thủy là chủ nhiệm đề tài. Đề tài được đánh giá rất thành công và đạt được giải thưởng sáng tạo VIFOTEC 2002. - Phần mềm ứng dụng thu thập số liệu và tạo báo cáo nhanh vận tải - RAILFR01 của Vũ Văn Chung, Ngô Thị Thanh Hương - Ban Thống kê - Máy tính, Tổng công ty đường sắt Việt Nam, năm 2006. Phần mềm sử dụng rất thành công kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP trong việc tạo ra các báo cáo tùy biến phù hợp với nhu cầu phân tích số liệu phục vụ cho ngành đường sắt. - Đề tài “Ứng dụng công nghệ OLAP trong khai thác số liệu thống kê vận tải đường sắt” của Vũ Văn Chung - Ban Thống kê - Máy tính, Tổng Công ty Đường sắt Việt Nam, năm 2008. Đề tài đi đến kết luận rằng OLAP là công nghệ hỗ trợ phân tích cần được áp dụng mạnh mẽ trong các hệ thống tin học của ngành Đường sắt Việt Nam để phân tích số liệu và lập báo cáo linh hoạt, phục vụ quá trình đưa ra các quyết định của các cấp quản lý. - Đề tài cấp nhà nước: “Nghiên cứu xây dựng các hệ thống thông tin hỗ trợ việc phòng chóng dịch hại cây trồng và thủy sản cho vùng kinh tế trọng điểm” (Mã số: KC.01.15/06-10) do Ts. Lê Quyết Thắng – Trưởng Khoa Công nghệ & Truyền thông – Đại học Cần Thơ làm chủ nhiệm. Trong đề tài này có sử dụng kỹ thuật Phân tích trực tuyến OLAP để hỗ trợ người dùng thống kê dữ liệu trực tuyến. 2
2.3. Tình hình nghiên cứu ngoài nước Ngày càng nhiều dự án, các công trình nghiên cứu, các phần mềm ứng dụng sử dụng công nghệ OLAP, đặc biệt là trong các hệ thống phân tích dữ liệu hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh (Bussiness Intelligent). Với mong muốn tìm ra được các thông tin quý giá từ kho dữ liệu khổng lồ mà công ty đang lưu trữ. Sau đây là một số nghiên cứu thu thập được. - Luận văn cao học “Olap Reporting Application Using Office Web Components” của Swathi R. Kasireddy, Trường Đại Học Akron, tháng 8 năm 2007. Đề tài này mô tả, thiết kế, xây dựng một ứng dụng OLAP Report sử dụng Office Web Components. Ứng dụng này cho phép người dùng chọn máy server chứa dữ liệu nguồn, dữ liệu nguồn, khối dữ liệu cần phân tích qua giao diện web. Với việc cho phép người dùng chọn để kết nối dữ liệu, ứng dụng có thể chạy trên nhiều dữ liệu nguồn khác nhau, đồng thời phân tích trên nhiều khối dữ liệu khác nhau trong cùng một dữ liệu nguồn. Ứng dụng này là một giải pháp che đi sự phức tạp của Analysis Services và giúp người dùng liệt kê khối dữ liệu dễ dàng. - Bài báo “Designing and Implementing OLAP Systems from XML Documents”, của các tác giả Franck Ravat, Olivier Teste, Ronan Tournier và Gilles Zurfluh, tháng 6 năm 2008, trong chuyên đề: “New Trends in Data Warehousing and Data Analysis”, nhà xuất bản Springer. Trong bài báo này, tác giả đưa ra một số yếu điểm của hệ thống OLAP trên CSDL truyền thống và CSDL đa chiều đồng thời cũng đưa ra các ưu điểm của dữ liệu định dạng XML (eXtensible Markup Language). Với mục đích kết hợp dữ liệu giàu định dạng XML vào trong hệ thống OLAP, tác giả mô tả và thiết kế kho dữ liệu cho hệ thống OLAP trên dữ liệu định dạng XML. Trên cơ sở lý thuyết được xây dựng, tác giả minh họa bằng demo phân tích các bài báo khoa học và các báo cáo của các dự án nghiên cứu của các nhà nghiên cứu dựa trên chiều thời gian. 3. Mục tiêu của đề tài Xây dựng website hỗ trợ truy cập thông tin dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh. 4. Nội dung nghiên cứu - Nghiên cứu và thiết kế cơ sở dữ liệu tích hợp dữ liệu dịch hại trên lúa. - Nghiên cứu và thiết kế kiến trúc kho dữ liệu và kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP. - Nghiên cứu các mô hình đa chiều của kỹ thuật phân tích trực tuyến OLAP. - Nghiên cứu công cụ trình bày dữ liệu khối dữ liệu đa chiều. - Nghiên cứu các công cụ thiết kế và lập trình web. - Thiết kế website và chạy thử nghiệm. - Đánh giá hiệu quả của website sau thời gian thử nghiệm. 3
5. Quy trình thực hiện Quy trình thực hiện đề tài được thực hiện theo thứ tự các công việc sau: Sản phẩm thu Thời gian TT Tên công việc được thực hiện Khảo sát hiện trạng và xác định Bảng mô tả yêu 20/02/2011 1 yêu cầu cầu 15/03/2011 Mô hình dữ liệu, Tìm kiếm giải pháp, phân tích, mô hình xử lý, 16/03/2011 2 thiết kế hệ thống giao diện chương 31/03/2011 trình Thu thập số liệu dịch hại trên lúa - Dữ liệu thô Dữ liệu về dịch hại 01/04/2011 3 - Dữ liệu số hóa và biểu mẫu 15/04/2011 - Biểu mẫu Phân tích, xử lý dữ liệu, nhập Dữ liệu dùng cho 16/4/2011 4 liệu hệ thống 30/4/2011 Thiết kế cơ sở dữ liệu cho hệ 01/05/2011 5 thống 30/5/2011 Phân tích và thiết kế cơ sở dữ liệu đa chiều phục vụ yêu cầu 1/6/2011 6 tìm kiếm thông tin của người 30/6/2011 dùng. 1/7/2011 7 Xây dựng cơ sở dữ liệu đa chiều 30/7/2011 Xây dựng website thống kê trực 1/8/2011 8 Phần mềm tuyến số liệu dịch hại trên lúa 30/9/2011 Cài đặt website 1/10/2011 9 Cài đặt và kiểm thử phần mềm trên máy chủ Đại 30/10/ 2011 học Trà Vinh Đánh giá tính hiệu quả của Kết quả đánh giá website thông qua phiếu khảo qua khảo sát tại 1/11/2011 10 sát của những người sử dụng các đơn vị có truy 15/11/2011 trong thời gian chạy thử nghiệm. cập website Quyển báo cáo 16/11/2011 11 Viết báo cáo tổng kết đề tài tổng kết đề tài 30/12/2011 4
PHẦN II: PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT THỰC HIỆN 1. Các công cụ lựa chọn cho thiết kế ứng dụng Microsoft hỗ trợ các nhà xây dựng ứng một hệ thống các công cụ sẵn dùng cho phép xây dựng một ứng dụng OLAP trên môi trường Web nhanh chóng và dễ dàng. Các công cụ này được tích hợp trong một môi trường thống nhất và việc kết nối giữa chúng rất dễ thực hiện thông qua giao diện đồ họa. Các công cụ này có thể chia thành 3 nhóm chính: nhóm công cụ tổ chức lưu trữ kho dữ liệu, nhóm công cụ tổ chức lưu trữ CSDL đa chiều và nhóm công cụ hỗ trợ hiển thị khối dữ liệu. 1.1. Nhóm công cụ tổ chức lưu trữ kho dữ liệu Ứng dụng chọn công cụ Microsoft SQL Server 2005 và Microsoft Integration Services 2005 để tổ chức lưu trữ kho dữ liệu: - Microsoft SQL Server 2005 được dùng để tổ chức lưu trữ kho dữ liệu. Công cụ này có khả năng lưu trữ thông tin với dung lượng lớn, hỗ trợ đa môi trường lập trình, cho phép chuyển đổi dữ liệu sang các hệ quản trị CSDL khác dễ dàng. Microsoft SQL Server 2005 cho còn phép kết nối dễ dàng với các công cụ hỗ trợ xây dựng CSDL OLAP. - Microsoft Integration Services 2005 là công cụ trích lọc và nạp nhập dữ liệu vào kho dữ liệu được lưu trữ trong SQL Server 2005. Công cụ này cho phép trích lọc và nạp nhập dữ liệu tự động vào kho dữ liệu hoặc trích lọc và nạp nhập dữ liệu theo yêu cầu. 1.2. Nhóm công cụ tổ chức lưu trữ cơ sở dữ liệu đa chiều Đề tài sử dụng SQL Server Analysis Services 2005 làm công cụ xây dựng và quản lý CSDL đa chiều OLAP. Công cụ này có thể hỗ trợ cả chức năng quản lý CSDL đa chiều và liệt kê nội dung khối dữ liệu cho phân dữ liệu. Tuy nhiên, trong ứng này chúng tôi dùng SQL Server Analysis Services 2005 với mục đích tổ chức quản lý CSDL đa chiều mà không dùng nó cho mục đích liệt kê nội dung khối dữ liệu hỗ trợ phân tích. Lý do cho quyết định này là rất khó để một người dùng thông thường có thể hiểu đầy đủ các thành phần trong CSDL đa chiều và thao tác tốt trên giao diện phân tích của dịch vụ này. Office Web Components (OWC) được sử dụng để tránh gây phức tạp cho người dùng phân tích. Với công cụ này người dùng không cần phải có hiểu biết sâu về các thành phần OLAP cũng có thể thực hiện thao tác phân tích hiệu quả nhờ vào giao diện thân thiện và uyển chuyển của nó. 5
1.3. Nhóm công cụ hỗ trợ hiển thị khối dữ liệu - Microsoft Office Web Components 11.0 là công cụ chính giúp hiển thị dữ liệu khối trong ứng dụng. Công cụ này được tích hợp trong các trang web của ứng dụng. Các trang này cho phép người dùng thống kê số liệu cũng như vẽ biểu đồ số liệu trực tiếp trên Internet Explorer khi người dùng duyệt web. - Internet Explorer là công cụ chính giúp người phân tích liệt kê nội dung các trang phân tích của ứng dụng. Internet Explorer dùng trong ứng dụng này có phiên bản từ 7.0 trở lên. - Microsoft Excel là công cụ kết nối thứ hai giúp người dùng phân tích liệt kê nội dụng các khối dữ liệu từ CSDL đa chiều OLAP tạo nên môi trường làm việc thân thiện cho người dùng. 1.4. Sơ đồ kết nối giữa các nhóm công cụ Hiển thị nội dung khối dữ liệu (Microsoft Office Web Microsoft Components, Microsoft Internet Explorer) Excel CSDL OLAP (Analysis Services 2005) Cube Cube Data Warehouse (SQL Server 2005) Công cụ trích lọc và nạp nhập (Integration Services 2005) Báo cáo số liệu CSDL Quan Hệ (File Excel) (SQL Server 2005) Hình 1: Trình bày Sơ đồ kết nối giữa các nhóm công cụ 6
2. Xây dựng mô hình OLAP cho ứng dụng Một trong những vấn đề trọng tâm cần giải quyết để xây dựng ứng dụng thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa là việc lựa chọn và xây dựng mô hình OLAP. Xuất phát từ yêu cầu thực tế là hệ thống phải cung cấp thông tin thường xuyên với tốc độ nhanh thông qua giao diện Web nên mô hình MOLAP được chọn trong thiết kế ứng dụng. 2.1. Mô hình thực thể kết hợp cho kho dữ liệu Khuvuc 1,n 1,1 Tinh Loaibenh 1,n Huyen Makhuvuc T. khuvuc Matinh T. tinh 1,1 Maloaibenh Mahuyen Tenloaibenh Tenkhuvuc Tentinh Tenhuyen 1,n 1,n T.huyen Thuộc 1,1 1,1 Benhlua Xa_phuong Thongkebenh Maxa_phuong BenhID 1,n Tenthuong 1,n Tenxa_phuong Dtnhiemnang Tenkhoahoc DtnhiemTB Dtnhiemnhe 1,n Dtphongtri 1,n Giai Doan ST Thoitiet Giaidoan ThoitietID Tengiaidoan 1,n NhietdoTB NhietdoCN 1,n NhietdoTN Do_am Thongkemau Luongmua Soluong 1,n Ngay NgayID Thang Thoigian Nam TuanID 1,n Tuan Thang Mua Contrung LoaiContrung 1,1 1,n Nam Macontrung T.loai MaloaiCT Tencontrung TenloaiCT Hình 2: Mô hình thực thể kết hợp cho kho dữ liệu 7
2.2. Kho dữ liệu thiết kế trên SQL Server 2005 Từ mô hình thực thể kết hợp (hình 2) nhóm đã tiến hành chuyển đổi các bước cần thiết theo lý thuyết phân tích dữ liệu và đã cài đặt nó trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL 2005. Hình 3: Các bảng dữ liệu tổng hợp trong kho dữ liệu DICHBENH 2.3. Xây dựng các khối dữ liệu cho ứng dụng Dữ liệu phân tích phục vụ đề tài tập trung vào hai mảng chính là số liệu về dịch hại và số liệu mẫu khảo sát dịch hại. Trong ứng dụng của đề tài hai khối dữ liệu đa chiều được tạo ra tương ứng với hai mảng dữ liệu đã nêu nhằm cung cấp dữ liệu cho các báo cáo phân tích trực tuyến. Nội dung phân tích tập trung vào số liệu dịch hại, diện tích phòng trị và các mẫu khảo sát dịch hại. 2.3.1. Khối dữ liệu DICHBENH Trong thực tế một dịch hại xảy ra trên cây lúa có thể do ảnh hưởng của nhiều yếu tố như: giống lúa, giai đoạn sinh trưởng của cây lúa, nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, loại đất, lượng phân bón, … Tuy nhiên, khi xây dựng khối DICHBENH chỉ trình bày năm chiều cơ bản là: thời gian, địa điểm, thời tiết, giai đoạn sinh trưởng và dịch hại trên lúa. Khối này cung cấp các số liệu liên quan đến diện tích nhiễm dịch hại của từng mức độ: nặng, nhẹ, trung bình và diện tích phòng trị. 8
Hình 4: Lược đồ trình bày cấu trúc khối DICHBENH 2.3.2. Khối dữ liệu MAUBENH Khối MAUBENH có cấu trúc ba chiều. Khối này cung cấp các số liệu liên quan đến số lượng côn trùng vào bẫy đèn. Chi cục Trồng trọt và Bảo vệ thực vật đặt thiết bị gọi là “bẫy đèn” tại các xã và theo dõi số lượng các loại côn trùng mỗi đêm bay vào thiết bị này. Dựa trên số liệu quan sát này họ có thể vẽ biểu đồ để dự báo một số dịch hại sắp xảy ra. Tuy nhiên, trong cấu trúc khối này chỉ trình bày chiều địa điểm đến cấp huyện do số liệu thực tế của Trà Vinh chỉ ghi nhận chi tiết đến cấp huyện. Hình 5: Lược đồ trình bày cấu trúc khối MAUBENH 9
2.4. Cấu trúc phân cấp của các chiều trong khối dữ liệu Chiều địa điểm cho phép phân tích, tổng hợp theo các mức phân cấp sau: Khu vực, Tỉnh, Huyện, Xã_phường. Hình 6: Cấu trúc phân cấp của chiều địa điểm Chiều thời gian cho phép phân tích, tổng hợp theo các mức phân cấp sau: Năm, Mùa, Tháng, Tuần. Hình 7: Cấu trúc phân cấp của chiều thời gian 10
3. Cấu trúc của ứng dụng web 3.1. Giới thiệu cấu trúc ứng dụng Hệ thống được xây dựng theo mô hình một website cung cấp thông tin. Hình 8 trình bày toàn bộ cấu trúc của hệ thống ứng dụng. Để bắt đầu sử dụng ứng dụng người dùng bắt buộc phải đăng nhập vào hệ thông bằng tài khoản và password được cấp bởi người quản trị. Hình 9 trình bày cửa sổ đăng nhập của hệ thống. Ứng dụng có hai đối tượng sử dụng là quản trị hệ thống và người dùng phân tích dữ liệu dịch hại. Đăng nhập sai Trang đăng nhập Thông báo đăng nhập sai Đăng nhập admin đúng Đăng nhập user đúng Trang chủ quản trị Trang chủ người dùng Các trang cập nhât dữ liệu Các trang thống kê số liệu Các trang thống kê số liệu Các trang vẽ biểu đồ Các trang vẽ biểu đồ Các trang trợ giúp Các trang trợ giúp Hình 8: Trình bày cấu trúc của ứng dụng Hình 9: Cửa sổ đăng nhập của ứng dụng 11
Quản trị hệ thống có đầy đủ các quyền thao tác trên hệ thống như: cập nhật dữ liệu, thông kê dữ liệu, vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại. Các hoạt động của quản trị hệ thống được trình bày trong biểu đồ use case (hình 10). Khi người dùng đăng nhập hệ thống với tài khoản quản trị ứng dụng sẽ mở trang giao diện cho quản trị. Giao diện này trình bày trong hình 11, trên cửa sổ này quản trị hệ thống có thể thực hiện tất cả các thao tác của ứng dụng. Hình 10: Biểu đồ use case cho quản trị hệ thống Hình 11: Giao diện hệ thống cho quản trị 12
Mỗi người dùng phân tích chỉ có một số quyền thao tác được người quản trị hệ thống phân quyền khi tạo tài khoản cấp cho người dùng như: thông kê dữ liệu, vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại, xem trợ giúp của hệ thống. Các hoạt động của người dùng thông thường được trình bày trong biểu đồ use case (hình 12). Khi người dùng đăng nhập hệ thống với tài khoản người dùng thông thường ứng dụng sẽ mở trang giao diện cho người dùng. Giao diện này trình bày trong hình 13, trên cửa sổ này người dùng chỉ thực hiện được các thao tác được người quản trị phân quyền trên tài khoản được cấp. Hình 12: Biểu đồ use case cho người dùng Hình 13: Giao diện hệ thống cho người dùng 13
3.2. Các trang làm việc chính của ứng dụng Nhằm cung cấp một môi trường thuận tiện hỗ trợ tốt cho người dùng thống kê dữ liệu dịch hại trên lúa ứng dụng đã xây dựng các trang giao diện web cho phép người dùng tương tác trực tiếp trên dữ liệu OLAP. Các trang làm việc chính gồm: trang thống kê dữ liệu, trang vẽ biểu đồ số liệu mẫu dịch hại và trang cập nhật dữ liệu dịch hại. 3.2.1. Trang thống kê số liệu dịch hại Trên trang giao diện thông kê dữ liệu dịch hại (hình 14), người dùng tự tạo ra một báo cáo động theo yêu cầu bằng cách kéo thả các cột cần thiết vào các vùng trong cửa sổ. Và người dùng còn có thể chọn các hàm thống kê (sum, max, min, average) để tính các số liệu theo yêu cầu. Ngoài ra, người dùng còn có thể xuất dữ liệu sang Microsoft Excel khi có yêu cầu tính toán thêm hoặc muốn định dạng trang đẹp mắt hơn. Drop Column Fields Here Drop Filter Fields Here Drop Totals or Detail Fields Here Drop Row Fields Here Hình 14: Giao diện thống kê dữ liệu dịch hại Ví dụ 1: Để tổng hợp diện tích nhiễm nặng các dịch hại: Đạo ôn cổ bông, Lùn xoắn lá, Rầy cánh trắng, Rầy nâu, Sâu cuốn lá nhỏ và Vàng lùn tại tỉnh Trà Vinh trong năm 2008 phân bố theo các mùa trong năm ta thao tác như sau: - Kéo rê cột Tenthuong (tên dịch hại) từ PivotTable vào vùng Row Field, trích lọc theo tiêu chuẩn là các dịch hại cần tổng hợp trong hình 15. - Kéo rê cột Mua vào vùng Column Field. - Kéo rê cột Dtnhiemnang vào vùng Totals or Detail fields. 14
- Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “Trà Vinh”. - Kéo rê cột Nam vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “2008”. Hình 15: Minh họa thống kê dữ liệu dịch hại theo mùa Ví dụ 2: Để tổng hợp diện tích phòng trị các dịch hại: Cháy bìa lá, Đạo ôn cổ bông, Đạo ôn lá, Rầy nâu và Sâu cuốn lá lớn tại tỉnh Trà Vinh phân bố theo các huyện ta thao tác như sau: - Kéo rê cột Tenthuong (tên dịch hại) vào vùng Row Field, trích lọc theo tiêu chuẩn là các dịch hại cần tổng hợp trong hình 16. - Kéo rê cột Huyen vào vùng Column Field. - Kéo rê cột Dtphongtri vào vùng Totals or Detail fields. - Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo tiêu chuẩn “Trà Vinh”. Hình 16: Minh họa thống kê dữ liệu dịch hại theo huyện 15
3.2.2. Trang vẽ biểu đồ thống kê số liệu mẫu dịch hại Trên trang giao diện vẽ biểu đồ thông kê số liệu dịch hại (hình 17), người dùng có thể tạo ra một biểu đồ động theo yêu cầu bằng cách kéo thả các cột cần thiết vào các vùng trình bày biểu đồ trong cửa sổ. Ngoài ra, người dùng còn có thể thực hiện các thao tác khác trên đồ thị như: thêm chú thích, chuyển đổi cách biểu diễn theo dòng hoặc cột và sắp xếp dữ liệu biểu diễn trên biểu đồ. Drop Series Fields Here Drop Filter Fields Here Drop Category Fields Here Hình 17: Giao diện vẽ biểu đồ thống kê mẫu dịch hại Ví dụ 1: Để vẽ biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn tại các huyện thuộc tỉnh Trà Vinh trong năm 2008 ta thao tác như sau: - Kéo rê cột Tenhuyen vào vùng Category Fields. - Kéo rê cột Soluong vào vùng Categories. - Kéo rê cột Tentinh vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “Trà Vinh”. - Kéo rê cột Nam vào vùng Series Fields, trích lọc theo chuẩn “2008”. Hình 18: Biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn 16
Ví dụ 2: Để vẽ biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn mỗi ngày trong tháng 05 năm 2008 tại huyện Càng Long ta thao tác như sau: - Kéo rê cột Ngay vào vùng Category Fields. - Kéo rê cột Soluong vào vùng Categories. - Kéo rê cột Tenhuyen vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “Càng Long”. - Kéo rê cột Thang vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “5”. - Kéo rê cột Nam vào vùng Filter Fields, trích lọc theo chuẩn “2008”. - Kéo rê cột Tencontrung vào vùng Series Fields, trích lọc theo chuẩn “Rầy nâu”. Hình 19: Biểu đồ thể hiện số lượng rầy nâu vào bẫy đèn trong 5/2008 tại Càng Long 3.2.3. Trang cập nhật dữ liệu Trang này cho phép quản trị hệ thống cập nhật dữ liệu vào kho dữ liệu. Do các báo cáo hàng ngày được lưu ở định dạng file Excel nên trên trang này thiết kế để thực thi việc chuyển dữ liệu từ file Excel (cấu trúc file Excel trình bày trong phần phụ lục 3) vào kho dữ liệu. Người dùng chọn nút lệnh “Browse” để chọn đường dẫn lưu file Excel chứa trên đĩa, sau đó chọn nút lệnh “Nhập” để chuyển dữ liệu thật sự và nhận được thông báo kết quả trên cửa sổ. 17
Hình 20: Giao diện nhập dữ liệu dịch hại lúa 4. Yêu cầu kiến trúc của hệ thống Do ứng dụng xây dựng với mục đích cung cấp thông tin về dịch hại trên lúa nên yêu cầu kiến trúc của hệ thông cũng được chia thành hai phần: phần kiến trúc cho máy khách và kiến trúc cho máy chủ. 4.1. Yêu cầu kiến trúc cho máy chủ Phần cứng: - Bộ vi xử lý (CPU): Intel Pentium 2.4 GHz hoặc cao hơn. - Bộ nhớ RAM: tối thiểu là 2 GB. Phần mềm: - Hệ điều hành Windows XP SP2, Windows Vista, Windows Server 2003. - Microsoft SQL Server 2005 bản Developer hoặc Enterprise. - Microsoft SQL Analysis Services 2005. - Microsoft Office web components phiên bản 11. - Internet Explorer Version 7.0 hoặc cao hơn. - Internet Information Services (IIS) 6.0 hoặc cao hơn. - Microsoft .NET Framework 3.0 hoặc cao hơn. - Microsoft Office 2003. 18