精细化作业管理。多维度细化养护作业管理工作。可按养护作业要素（人机材）、养护项目管理流程等方面进行养护作业管理。专业化作业指导。通过场景化应用以及知识图谱能力，针对养护工作工作进行专业化指导推荐，提高作业水平。智慧化业务监测。通过智能化手段（设备、算法模型、大数据）等能力对养护情况进行监测，规范业务操作，优化业务流程。构建景区养护管理评价体系。按景区养护不同人员角色，量化业务指标，通过**考核数据以及项目养护状态，构建景区养护评价体系。智慧景区聚合多种物联网技术手段，从用户、应用、平台、数据、设备等维度提供解决方案。剖析智慧景区攻略
智慧景区是智慧城市建设的主要内容之一，由于智慧景区先期研究较少，课题组参考智慧城市建设内容，依据2014年国家发改委、住房城乡建设部等八部委提出《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（发改高技[2014]1770号）和住房城乡建设部办公厅《关于做好国家智慧城市试点工作的通知》（建办科[2013]5号）等有关要求，在智慧城市建设中主要着重于城市规划、建设、检测、管理、服务的智能化方向，提高物与物、物与人、人与人的互联互通，使城市运转更高效、更敏捷、更低碳，是信息时代城市发展的新模式。伴随着景区绿化建设的增多，如何统筹项目管养、有效实施管养计划和提高城市景区绿化的管理水平就成为摆在管理者面前的一个难题，大面积的城市景区绿化需要与之相适应的管理体系才能完成，这就需要建立现代化的科学实用的景区管理系统。全域智慧景区指导手册智慧景区业务功能的迭代扩展，不受其他业务的约束；而不同业务之间的交互则采用标准接口。
人们对城市环境质量要求逐渐提高，对城市景区功能需求增多，城市景区管理在城市绿化中的意义也逐渐凸显。对城市景区管理工作中所出现的问题进行分析，概述为以下几点：城市景区安全防护问题：城市景区的安全是城市公共安全的重要组成部分。现有城市景区市中民游客安全问题时有发生，安全预警、安全监控存在大量盲区。城市景区资产管理问题：城市景区资产的盘点一直是景区管理者的重要工作，由于植物种类、数量繁多，行业中缺乏信息化管理手段，使景区资产盘点时产生大量工作。城市景区环境监测问题：城市景区的环境质量直接影响城市生态，景区内的空气污染、水质污染、土壤污染等往往缺乏重视，缺乏监测，通常待问题肉眼可见后才治理，导致成本高、见效慢。城市景区能耗监管问题：城市景区是公共区域，用水、用电方面缺乏实时监测信息的反馈及预警，水表和电表只有人工查看时才能发现数据问题，信息反馈不及时，发现时已经造成了资源浪费。
智慧景区是智慧城市的重要组成部分，经过课题组研究总结，智慧景区分为智慧管理、智慧养护、智慧服务三个组成部分，在这三个组成部分中划分为多个子系统，不同的子系统解决智慧景区中的不同问题。在多个子系统的协作下，通过利用系统管理、数据分析、数据建模等多种方法，形成系统性、多样性的智慧景区成果，包含生态环境质量提升，管养作业效率提升，公共空间品质提升，游客满意度提升等。智慧景区的成果以专业数据、智能预判、智能处理等方式再赋能给智慧城市，形成良性循环。智慧景区建设包含的领域、功能、应用较多，没有统一的平台集中管理，无法集中管理。
对数据的使用也是简单读取、写入、关联展示。这样造成没有通过现有数据为使用者提供预测帮助。通过数据资源调度系统建立了分布式的数据处理中台,构建实时数据处理链路和数据离线处理链路,完成数据的规模化采集,实时化响应,提供业务系统的数据支撑。深度分析数据资源，形成有效数据指导，使智慧景区更智理。依据特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个**能力通过flume和canal实时进行采集和同步，进入大数据生态数据湖。再采用大数据生态圈的impala组件和kudu组件作为数据的分析计算引擎，实现海量数据计算的秒级响应。智慧景区平台基于“1+3+N”的创新模式形成的 SaaS 平台。VR智慧景区现状
智慧景区解决方案提供古树名木一树一码，针对每棵古树进行溯源管理。养护指导、养护日志、养护档案的录入。剖析智慧景区攻略
在信息化系统使用过程中会产生大量数据，现有大多软件系统没有对数据深度挖掘和分析，停留在数据表面的应用，对数据的使用也是简单读取、写入、关联展示。这样造成没有通过现有数据为使用者提供预测帮助。通过数据资源调度系统建立了分布式的数据处理中台,构建实时数据处理链路和数据离线处理链路,完成数据的规模化采集,实时化响应,提供业务系统的数据支撑。深度分析数据资源，形成有效数据指导，使智慧景区更智理。依据特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个能力通过flume和canal实时进行采集和同步，进入大数据生态数据湖。再采用大数据生态圈的impala组件和kudu组件作为数据的分析计算引擎，实现海量数据计算的秒级响应。剖析智慧景区攻略