基于GIS的将乐林场森林采伐辅助决策系统研究

发布时间：2017-04-28 17:11

  本文关键词：基于GIS的将乐林场森林采伐辅助决策系统研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：GIS作为空间数据管理与分析工具,在各个科研及生活领域都显示了广阔的应用前景。基于GIS的采伐作业设计是现代林业管理决策中的重要依据,并且是维持森林可持续经营重要的一个方面。因此,如何能更好地选择及优化采伐方法,以及如何更有效的对采伐作业设计数据进行空间管理,实现空间的分析及成图,成为制定采伐作业设计所必需考虑的问题。在此背景之下,本研究借助于GIS等信息技术建立森林采伐辅助决策系统,实现伐区设计、伐区配置相关空间数据与属性数据互查联动管理,全面掌握伐区情况,为林场采伐决策提供依据。本文设计了基于GIS的森林采伐辅助决策系统,其业务功能包括GIS基本功能、统计分析、采伐决策、数据管理、系统管理等。采用C/S结构框架设计了辅助决策系统,分别定义了数据层、逻辑层、应用层。由于森林资源小班数据多样性、多维性的特点,系统数据库采用Geodatabase数据存储模型,便于进行空间数据和属性数据的组织。系统在Visual Studio.Net平台上采用C#语言进行开发,以地理信息系统技术为手段,采用ArcGIS Engine为GIS开发的组件设计开发了通用型森林采伐辅助决策系统。本文以福建省三明市将乐国有林场为研究对象,结合将乐林场森林资源调查数据与影像数据,从空间以及属性两方面进行系统演示,实现了林场森林采伐规划设计等从传统经验决策向信息化和智能化的转变,满足了林场采伐决策需求。该系统以GIS理论为指导进行研发,实现良好用户体验效果,实现了森林采伐与决策从传统的、静态的管理到现代化、动态方向的转变。系统满足了林场采伐决策需求,进一步提升林场科学决策的水平,同时本软件开发实现具有一定借鉴意义。
【关键词】：森林采伐 将乐林场 地理信息系统 小班
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S757.4;P208
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1. 引言10-20
• 1.1. 研究目的及意义10
• 1.2. 研究背景10-16
• 1.2.1. 森林采伐理论概述11
• 1.2.2. 国内外研究进展11-13
• 1.2.3. 森林采伐信息化发展现状13-14
• 1.2.4. 森林采伐决策的发展趋势14-16
• 1.3. 研究方案16-20
• 1.3.1. 研究内容16-17
• 1.3.2. 研究路线17-18
• 1.3.3. 研究方法18
• 1.3.4. 论文结构18-20
• 2. 研究区概况20-22
• 2.1. 区域整体概况20
• 2.2. 自然地理概况20-21
• 2.3. 社会经济概况21
• 2.4. 林场经营状况21-22
• 3. 关键技术及相关模型分析22-33
• 3.1. GIS关键技术22-24
• 3.1.1. 组件式GIS(Com-GIS)22
• 3.1.2. ArcGIS Engine22-23
• 3.1.3. Geodatabase空间数据库23
• 3.1.4. Arc SDE空间数据引擎技术23-24
• 3.2. 其他相关技术分析24-33
• 3.2.1. 林分地形因子提取24-25
• 3.2.2. 优选伐区选择25-26
• 3.2.3. 合理年采伐量计算26-28
• 3.2.4. 造林设计28-30
• 3.2.5. 生长模拟30-31
• 3.2.6. 其他影响森林采伐的因素和技术标准31-33
• 4. 基于GIS的森林采伐辅助决策系统设计33-48
• 4.1. 系统需求分析33
• 4.2. 系统的设计遵循的原则33-34
• 4.3. 开发模式确定34-35
• 4.3.1. 开发构架的确定34-35
• 4.3.2. 开发环境35
• 4.4. 系统架构设计35-37
• 4.5. 系统功能设计37-39
• 4.5.1. 系统整体功能设计37
• 4.5.2. 系统功能模块设计37-39
• 4.6. 系统数据库设计39-48
• 4.6.1. 数据库设计要求39-40
• 4.6.2. 数据库设计40-48
• 5. 基于GIS的森林采伐辅助决策系统功能实现48-68
• 5.1. 数据获取48
• 5.2. 数据管理与预处理48
• 5.3. 系统功能实现48-58
• 5.3.1. 登录48-49
• 5.3.2. GIS基本功能49-56
• 5.3.3. 统计分析56-58
• 5.4. 采伐决策58-63
• 5.4.1. 林分地形因子提取58-60
• 5.4.2. 伐区优化选择60-63
• 5.4.3. 集材道、楞场的选择63
• 5.5. 造林设计63-64
• 5.6. 林木生长模拟64-66
• 5.7. 数据管理66-67
• 5.7.1. 小班属性数据66-67
• 5.7.2. 样地数据67
• 5.8. 系统设置67-68
• 6. 结论与展望68-70
• 6.1. 结论68
• 6.2. 展望68-70
• 参考文献70-76
• 个人简介76-77
• 导师简介（一）77-78
• 导师简介（二）78-79
• 获得成果目录79-80
• 致谢80

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本文编号：333214