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摘要:基于广东省59块针阔混交异龄林一类固定样地实测数据,采用7种方法计算林分优势高,对7种计算方法获取的林分优势高进行相关性分析和差异分析,并建立了林分优势高和林分平均高的线性模型.结果表明,针阔混交异龄林的7种林分优势高间的相关系数均超过0.9;根据差异性分析结果和调查、计算简单的原则,确定不分树种取最大3株优势高的算术平均作为针阔混交异龄林的林分优势高;林分优势高与林分平均高之间的关系方程为Y=0.9489X+4.1337,决定系数R2为0.6563,具有良好的线性关系....
摘要:森林生态系统观测数据是重要的生态研究及环境保护数据.随着观测系统日趋复杂及监测数据量逐渐增多,对森林生态系统定位观测网络数据管理和共享存在着许多问题.为了方便数据存储、及时共享信息和易于挖掘数据隐藏信息,文中基于B/S模式,采用Jquery框架及MongoDB+ Sqlserver存储架构建设森林生态定位观测系统网络管理平台,实现我国森林生态定位观测系统的网络可视化管理.平台具有地图可视化展示、数据实时观测及统一管理、数据可视化分析与共享等功能.在新疆西天山国家级自然保护区进行了系统应用,收到良好效果.使用该平台可以实现全国森林生态站信息的规范系统化汇集、网络可视化管理和云存储共享服务的目标,具有广泛的推广应用价值....
摘要:本文在分析了云计算技术、位置服务技术及林业日常巡护的实际需求,提出在基于百度公有位置云服务技术构建的林业巡护管理系统的技术方案和方法。在该系统中,每个护林员通过使用基于移动云计算技术设计的手机软件,随时将位置信息及采集回传到系统云中心节点,系统可以有效的对护林员的管护区域进行监控,同时及时的对突发事件进行响应,做出人员和车辆的调配,并对护林员的工作量进行统计分析、对发现的野生动植物及热点事件进行统计分析。通过实际的应用,不但提高了林业巡护的工作效率、按需规划巡护路线,也为林业部门节省了大量的IT硬件投资成本和维护成本。...
[硕士论文] 王虎威
地图学与地理信息系统 中国林业科学研究院 2018(学位年度)
摘要:21世纪以来,物联网、大数据等技术得到了快速发展。科研工作者利用无线传感器等技术手段对复杂林区进行精准监测和统筹管理已经成为当下林业行业智能发展的重要趋势,不仅能减轻林业工作者的工作负担,还能在森林态监测及林火预防等领域提供科学有效的数据决策服务。随着林区监测系统、传感器节点日趋增多,监测数据也逐渐呈现出大数据的特征,如何在复杂林区内快速有效的传输监测数据、有效的监管众多传感器节点和分析海量的林业物联网数据已然成为林业科研工作者急需解决的技术难题。本文针对如上难题对目前林业物联网研究存在的问题及需求进行了综述,对无线传输技术、可视化技术和OID编码技术展开了研究,并结合林业物联网发展现状设计了林业物联网OID标识体系。最后,结合研究成果设计开发了物联网数据管理平台,为林业科研工作者可视化管理和科学决策提供平台支撑。
  本文的主要工作概括如下:
  1、研究区域概况分析
  对广西南宁银岭分场桉树人工林进行实地勘测,充分了解试验场的地理位置和气候特征等综合信息,确定样地范围。同时,对比分析了目前主流的5种无线传输方案。在总结试验场监测组网技术需求的基础上,确定了LoRa作为本次实验的无线传输技术支撑,并详细介绍了传感器节点部署方案及各传感器的属性信息。
  2、OID技术与可视化技术的研究
  ECharts、Tableau、D3.js等是目前发展比较成熟且应用相对比较广泛的可视化技术,文中对各可视化技术进行了分析,对比研究了各种可视化技术的原理特点及适用性等情况,根据目前林业物联网数据可视化需求,确定适宜的可视化技术作为平台研建支撑。同时,对OID技术进行研究,并设计了林业物联网OID标识体系。
  3、物联网数据管理平台设计
  根据研究成果,结合云技术,设计林业物联网数据管理平台。主要从平台总体框架、功能模块、存储架构和业务逻辑等方面进行设计,包括登陆模块、数据管理模块、数据共享模块及平台安全等模块。
  4、物联网数据管理平台实现
  基于物联网数据管理平台的设计展开各功能模块的编码实现工作,并对相关核心代码及主要功能进行简要介绍。同时,通过OtD标识码在管理平台中进行传感器位置定位和属性查询,验证了林业物联网OID标识体系的科学性和平台的可行性。
  本研究为科研人员提供了一个标准规范的开放性资源共享平台,平台基于统一OID编码体系,对各传感器节点进行唯一标识管理,实现精确定位和属性查询。同时,基于可视化技术提供各传感器节点地图可视化展示、监测数据实时展示和可视化分析功能。平台的云存储功能也为科研人员提供了极大的方便,可随时随地下载需求数据,实现数据共享。此外,科研人员也可以根据林区监管需求灵活添加传感器节点及监测因子数量。
  总之,本研究设计并编码实现的物联网数据管理平台通用性和可扩展性很强,具有很高的推广应用价值,为林业科研人员进行林区可视化监管、物联网数据分析和大数据共享提供了平台支撑,同时也为智慧林业提供了一种科学有效的新思路。
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