森林资源数据仓库管理系统研建与数据分析应用技术研究
发布时间：2021-05-18 14:03
本研究首先论述了森林资源异构数据集成以及数据仓库技术在林业上的研究现状。森林资源数据仓库在实际应用中还面临着以下两大问题:一是数据存储存在差异,且数据表中的统计字段名称、类型、代码等的表达形式也存在差异;二是数据存储的差异性造成数据利用率不高,深层次的多维分析、数据挖掘等是基于规范化的数据进行的。针对这些问题,研究以历史上存储的森林资源数据为基础,针对森林生产功能分析、适地适树规则提取、生长收获预测模型拟合等的分析需求,设计建立了两个数据仓库:森林资源小班数据仓库以及标准地/样地数据仓库,并完成对两个数据仓库事实表、维度表字段结构的详细设计。通过对ETL技术的研究,实现对森林资源异构数据源的抽取、清洗和转换,并将处理后的规范化数据存储在目标数据仓库中进行统一管理。在此基础上,研建一个基于B/S体系架构的森林资源数据仓库管理系统。系统的主要功能包括异构数据源获取、森林资源异构数据的清洗转换、森林资源数据多维分析、数据挖掘等。本研究高效的利用已有的森林资源数据可以为林场等经营单位提供生长收获、抚育间伐、规则提取等方面的决策支持。
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 森林资源异构数据集成的研究现状
1.2.2 数据仓库在林业上的应用研究
1.2.3 ETL技术的研究
1.2.4 OLAP技术的研究
1.2.5 林业数据挖掘技术的研究
1.2.6 小结
1.3 研究目标和内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究拟解决的关键问题
1.4 研究方法与研究技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究的技术路线
1.5 研究数据
1.6 项目来源与经费支持
1.7 论文组织结构
2 研究的理论与技术基础
2.1 数据仓库技术
2.1.1 数据仓库的概念
2.1.2 数据仓库建模方法
2.2 ETL技术
2.3 OLAP技术
2.3.1 OLAP技术基本概念
2.3.2 多维分析的基本操作
2.4 数据挖掘技术
2.4.1 数据挖掘的概念
2.4.2 常用的森林资源数据挖掘算法
2.5 本章小结
3 森林资源数据仓库设计与构建
3.1 森林资源小班数据仓库设计
3.1.1 概念模型设计
3.1.2 逻辑模型设计
3.1.3 物理模型设计
3.2 标准地/样地数据仓库设计
3.2.1 逻辑模型设计
3.2.2 物理模型设计
3.3 本章小结
4 森林资源异构数据的ETL技术研究
4.1 森林资源异构数据ETL需求分析
4.2 数据抽取子模型
4.3 数据转换子模型
4.3.1 数据清洗模块
4.3.2 数据转换模块
4.4 数据加载子模型
4.5 本章小结
5 森林资源数据仓库数据分析实例
5.1 OLAP与数据挖掘
5.2 森林资源数据OLAP技术应用
5.2.1 多维数据立方体的建立
5.2.2 森林生产功能分析
5.2.3 龄组、林种多样性及动态变化分析
5.3 森林资源数据挖掘技术应用
5.3.1 适地适树规则提取
5.3.2 生长收获预测模型拟合
5.4 本章小结
6 森林资源数据仓库管理系统的研建
6.1 系统需求分析
6.1.1 用户需求分析
6.1.2 功能需求分析
6.2 系统结构设计
6.2.1 系统体系结构设计
6.2.2 系统功能结构设计
6.3 森林资源数据仓库管理系统运行实例
6.3.1 异构数据源获取
6.3.2 数据清洗、转换
6.3.3 数据仓库管理
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
个人简介
导师简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进Apriori算法在荒漠草原的应用[J]. 杜永兴,高迪,李宝山,秦岭. 计算机工程与设计. 2019(07)
[2]旺业甸林场人工林生物量遥感反演研究[J]. 蒋馥根,孙华,林辉,龙江平,蒋治浩,雷思君. 中南林业科技大学学报. 2019(10)
[3]基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用[J]. 陈玉玲,吴保国,崔岩,魏彦军. 中国农业科技导报. 2019(07)
[4]大数据环境下基于元模型控制的数据质量保障技术研究[J]. 杨冬菊,徐晨阳. 计算机工程与科学. 2019(02)
[5]云计算下Spark并行Apriori算法林业病虫害防治研究[J]. 孙广婷,李丹,周唯唯,张俊杰,牛萌,邹佳旭. 森林工程. 2018(04)
[6]高峰林场多树种人工林之间土壤差异分析和对策[J]. 莫冰萍,伍辉勇. 绿色科技. 2017(09)
[7]基于列存储机制下多维数据仓库模型的优化与研究[J]. 徐晓锦,孙蕾. 计算机应用与软件. 2017(02)
[8]数据抽取及交换工具的设计与实现[J]. 王德胜,李弘,田佳烨. 软件. 2015(08)
[9]数据仓库与森林资源数据动态更新[J]. 孙铁铎. 科技风. 2013(20)
[10]人工神经网络在林业中的应用现状与趋势[J]. 崔莹莹,舒清态. 西南林业大学学报. 2013(05)
博士论文
[1]经营单位级森林经营数据仓库研建及应用研究[D]. 孟京辉.中国林业科学研究院 2011
[2]基于服务的森林资源调查数据挖掘系统的研究[D]. 李广水.南京林业大学 2010
[3]河北省杨树速生林培育决策支持系统若干问题的研究[D]. 海占广.北京林业大学 2009
硕士论文
[1]面向海量数据的OLAP关键技术研究与应用[D]. 郭淑曼.北京邮电大学 2019
[2]城郊国有林场林地保护利用问题研究[D]. 何家枢.中南林业科技大学 2018
[3]基于Hadoop的ETL系统的设计与实现[D]. 王传金.电子科技大学 2018
[4]大数据ETL工具的测试设计与实现[D]. 王冬敏.北京邮电大学 2017
[5]基于数据挖掘的储备林树种适宜性研究[D]. 张宗艺.北京林业大学 2016
[6]数据挖掘在造林作业分析与预测中的应用[D]. 王冬.中南林业科技大学 2013
[7]基于XML的异构数据转换系统的研究与实现[D]. 孟锐.电子科技大学 2012
[8]数据挖掘技术在森林病虫害决策支持系统中的应用研究[D]. 迟雨佳.东北林业大学 2010
[9]数据挖掘在黑龙江省林业统计中的应用研究[D]. 周萍.东北林业大学 2009
[10]基于主题集成的多维数据模型和OLAP分析[D]. 夏雨.重庆大学 2007
本文编号：3193921
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 森林资源异构数据集成的研究现状
1.2.2 数据仓库在林业上的应用研究
1.2.3 ETL技术的研究
1.2.4 OLAP技术的研究
1.2.5 林业数据挖掘技术的研究
1.2.6 小结
1.3 研究目标和内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究拟解决的关键问题
1.4 研究方法与研究技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究的技术路线
1.5 研究数据
1.6 项目来源与经费支持
1.7 论文组织结构
2 研究的理论与技术基础
2.1 数据仓库技术
2.1.1 数据仓库的概念
2.1.2 数据仓库建模方法
2.2 ETL技术
2.3 OLAP技术
2.3.1 OLAP技术基本概念
2.3.2 多维分析的基本操作
2.4 数据挖掘技术
2.4.1 数据挖掘的概念
2.4.2 常用的森林资源数据挖掘算法
2.5 本章小结
3 森林资源数据仓库设计与构建
3.1 森林资源小班数据仓库设计
3.1.1 概念模型设计
3.1.2 逻辑模型设计
3.1.3 物理模型设计
3.2 标准地/样地数据仓库设计
3.2.1 逻辑模型设计
3.2.2 物理模型设计
3.3 本章小结
4 森林资源异构数据的ETL技术研究
4.1 森林资源异构数据ETL需求分析
4.2 数据抽取子模型
4.3 数据转换子模型
4.3.1 数据清洗模块
4.3.2 数据转换模块
4.4 数据加载子模型
4.5 本章小结
5 森林资源数据仓库数据分析实例
5.1 OLAP与数据挖掘
5.2 森林资源数据OLAP技术应用
5.2.1 多维数据立方体的建立
5.2.2 森林生产功能分析
5.2.3 龄组、林种多样性及动态变化分析
5.3 森林资源数据挖掘技术应用
5.3.1 适地适树规则提取
5.3.2 生长收获预测模型拟合
5.4 本章小结
6 森林资源数据仓库管理系统的研建
6.1 系统需求分析
6.1.1 用户需求分析
6.1.2 功能需求分析
6.2 系统结构设计
6.2.1 系统体系结构设计
6.2.2 系统功能结构设计
6.3 森林资源数据仓库管理系统运行实例
6.3.1 异构数据源获取
6.3.2 数据清洗、转换
6.3.3 数据仓库管理
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
个人简介
导师简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进Apriori算法在荒漠草原的应用[J]. 杜永兴,高迪,李宝山,秦岭. 计算机工程与设计. 2019(07)
[2]旺业甸林场人工林生物量遥感反演研究[J]. 蒋馥根,孙华,林辉,龙江平,蒋治浩,雷思君. 中南林业科技大学学报. 2019(10)
[3]基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用[J]. 陈玉玲,吴保国,崔岩,魏彦军. 中国农业科技导报. 2019(07)
[4]大数据环境下基于元模型控制的数据质量保障技术研究[J]. 杨冬菊,徐晨阳. 计算机工程与科学. 2019(02)
[5]云计算下Spark并行Apriori算法林业病虫害防治研究[J]. 孙广婷,李丹,周唯唯,张俊杰,牛萌,邹佳旭. 森林工程. 2018(04)
[6]高峰林场多树种人工林之间土壤差异分析和对策[J]. 莫冰萍,伍辉勇. 绿色科技. 2017(09)
[7]基于列存储机制下多维数据仓库模型的优化与研究[J]. 徐晓锦,孙蕾. 计算机应用与软件. 2017(02)
[8]数据抽取及交换工具的设计与实现[J]. 王德胜,李弘,田佳烨. 软件. 2015(08)
[9]数据仓库与森林资源数据动态更新[J]. 孙铁铎. 科技风. 2013(20)
[10]人工神经网络在林业中的应用现状与趋势[J]. 崔莹莹,舒清态. 西南林业大学学报. 2013(05)
博士论文
[1]经营单位级森林经营数据仓库研建及应用研究[D]. 孟京辉.中国林业科学研究院 2011
[2]基于服务的森林资源调查数据挖掘系统的研究[D]. 李广水.南京林业大学 2010
[3]河北省杨树速生林培育决策支持系统若干问题的研究[D]. 海占广.北京林业大学 2009
硕士论文
[1]面向海量数据的OLAP关键技术研究与应用[D]. 郭淑曼.北京邮电大学 2019
[2]城郊国有林场林地保护利用问题研究[D]. 何家枢.中南林业科技大学 2018
[3]基于Hadoop的ETL系统的设计与实现[D]. 王传金.电子科技大学 2018
[4]大数据ETL工具的测试设计与实现[D]. 王冬敏.北京邮电大学 2017
[5]基于数据挖掘的储备林树种适宜性研究[D]. 张宗艺.北京林业大学 2016
[6]数据挖掘在造林作业分析与预测中的应用[D]. 王冬.中南林业科技大学 2013
[7]基于XML的异构数据转换系统的研究与实现[D]. 孟锐.电子科技大学 2012
[8]数据挖掘技术在森林病虫害决策支持系统中的应用研究[D]. 迟雨佳.东北林业大学 2010
[9]数据挖掘在黑龙江省林业统计中的应用研究[D]. 周萍.东北林业大学 2009
[10]基于主题集成的多维数据模型和OLAP分析[D]. 夏雨.重庆大学 2007
本文编号：3193921
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/lindaojc/3193921.html
