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.
46 trang |
Chia sẻ: thientruc20 | Lượt xem: 537 | Lượt tải: 3
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đồ án Xây dựng website thống kê trực tuyến số liệu dịch hại trên lúa tại tỉnh Trà Vinh, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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
(ký tên và đóng dấu)
Chủ nhiệm đề tài
(ký tên, họ tên)
Trà Vinh, ngày tháng năm 2012
1
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:
2
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.
3
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.
4
5. Quy trình thực hiện
Quy trình thực hiện đề tài được thực hiện theo thứ tự các công việc sau:
TT Tên công việc
Sản phẩm thu
được
Thời gian
thực hiện
1
Khảo sát hiện trạng và xác định
yêu cầu
Bảng mô tả yêu
cầu
20/02/2011
15/03/2011
2
Tìm kiếm giải pháp, phân tích,
thiết kế hệ thống
Mô hình dữ liệu,
mô hình xử lý,
giao diện chương
trình
16/03/2011
31/03/2011
3
Thu thập số liệu dịch hại trên lúa
- Dữ liệu thô
- Dữ liệu số hóa
- Biểu mẫu
Dữ liệu về dịch hại
và biểu mẫu
01/04/2011
15/04/2011
4
Phân tích, xử lý dữ liệu, nhập
liệu
Dữ liệu dùng cho
hệ thống
16/4/2011
30/4/2011
5
Thiết kế cơ sở dữ liệu cho hệ
thống
01/05/2011
30/5/2011
6
Phân tích và thiết kế cơ sở dữ
liệu đa chiều phục vụ yêu cầu
tìm kiếm thông tin của người
dùng.
1/6/2011
30/6/2011
7 Xây dựng cơ sở dữ liệu đa chiều
1/7/2011
30/7/2011
8
Xây dựng website thống kê trực
tuyến số liệu dịch hại trên lúa
Phần mềm
1/8/2011
30/9/2011
9 Cài đặt và kiểm thử phần mềm
Cài đặt website
trên máy chủ Đại
học Trà Vinh
1/10/2011
30/10/ 2011
10
Đánh giá tính hiệu quả của
website thông qua phiếu khảo
sát của những người sử dụng
trong thời gian chạy thử nghiệm.
Kết quả đánh giá
qua khảo sát tại
các đơn vị có truy
cập website
1/11/2011
15/11/2011
11 Viết báo cáo tổng kết đề tài
Quyển báo cáo
tổng kết đề tài
16/11/2011
30/12/2011
5
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.
6
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
Hình 1: Trình bày Sơ đồ kết nối giữa các nhóm công cụ
CSDL Quan Hệ
(SQL Server 2005)
Báo cáo số liệu
(File Excel)
Data Warehouse
(SQL Server 2005)
CSDL OLAP
(Analysis Services 2005)
Cube Cube
Công cụ trích lọc và nạp nhập
(Integration Services 2005)
Hiển thị nội dung khối dữ liệu (Microsoft Office Web
Components, Microsoft Internet Explorer)
Microsoft
Excel
7
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
Hình 2: Mô hình thực thể kết hợp cho kho dữ liệu
Benhlua
BenhID
Tenthuong
Tenkhoahoc
Loaibenh
Maloaibenh
Tenloaibenh
Huyen
Mahuyen
Tenhuyen
Tinh
Matinh
Tentinh
Khuvuc
Makhuvuc
Tenkhuvuc
Xa_phuong
Maxa_phuong
Tenxa_phuong
Contrung
Macontrung
Tencontrung
Ngay
NgayID
Thang
Nam
Giai Doan ST
Giaidoan
Tengiaidoan
Thoigian
TuanID
Tuan
Thang
Mua
Nam
Thoitiet
ThoitietID
NhietdoTB
NhietdoCN
NhietdoTN
Do_am
Luongmua
Thuộc
1,n
T. khuvuc T. tinh
T.huyen
Thongkebenh
Dtnhiemnang
DtnhiemTB
Dtnhiemnhe
Dtphongtri
Thongkemau
Soluong
1,n 1,1
1,1
1,n
1,1
1,n
1,n
1,n
1,n
1,n
1,n
1,n
1,n
1,n
LoaiContrung
MaloaiCT
TenloaiCT
T.loai
1,n 1,1
1,1
8
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.
9
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
10
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
11
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.
Hình 8: Trình bày cấu trúc của ứng dụng
Hình 9: Cửa sổ đăng nhập của ứng dụng
Trang đăng nhập
Trang chủ quản trị Trang chủ người dùng
Thông báo đăng
nhập sai
C
ác
t
ra
n
g
c
ập
n
h
ât
d
ữ
l
iệ
u
C
ác
t
ra
n
g
t
h
ố
n
g
k
ê
số
l
iệ
u
C
ác
t
ra
n
g
v
ẽ
b
iể
u
đ
ồ
C
ác
t
ra
n
g
t
rợ
g
iú
p
C
ác
t
ra
n
g
t
h
ố
n
g
k
ê
số
l
iệ
u
C
ác
t
ra
n
g
v
ẽ
b
iể
u
đ
ồ
C
ác
t
ra
n
g
t
rợ
g
iú
p
Đăng nhập admin đúng
Đăng nhập user đúng
Đăng nhập sai
12
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
13
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
14
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