林业生态数据融合研究

发布时间：2017-04-16 20:25

  本文关键词：林业生态数据融合研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现阶段我国正处于经济快速发展的重要时期,伴随着经济实力的增强,保护林业生态环境逐渐成为重要课题,更多的学者开始致力于该方面的研究。目前,我国正大力建设林业生态站,针对生态站长期定位反馈得到的数据进行处理、分析,从而达到合理利用林业资源、保护生态环境的目的。林业生态站主要负责监测气候系统中常见的物理特征量,例如温度、湿度、风速、降水、土壤含水量、太阳辐射、光照等,常由无线传感器获取得到,动态、实时地掌握生态站内的生态信息。由于从单一物理特征量中无法分析得到准确的结果,需要综合考虑多项特征量得出最终结果,所以需要进行多传感器数据融合处理,依据融合结果进行评价决策,以调整生态站建设,具有一定的实践意义。本系统中,使用D-S证据理论融合算法针对大岗山林业生态站中的数据进行融合处理,分析融合结果进行决策,从而起到灾害预警作用。本次研究主要针对林业火情和土壤滑坡两项灾害进行预警。在火情预警中,选取温度、相对湿度、风速、降水四项数据进行融合。土壤滑坡预警中,选取样地层深和土壤含水率两项数据进行融合操作。在具体融合过程中,依据历史研究经验以及通过计算曼哈顿距离的方法构造每一项证据的基本概率赋值函数,再根据组合规则公式进行多项证据的融合处理,得到可能发生某个灾情的概率值。根据概率值的数值分布进行等级划分,最终呈现出具体的预警等级,与模拟灾情发生时的数据进行对比,误差率在一定范围内,从而完成系统的预警目标。
【关键词】：林业生态站 数据融合 证据理论
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S718.5;TP202
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-13
• 1.1 研究目的及意义7
• 1.2 林业生态站发展现状7-8
• 1.3 林业数据采集处理发展现状8-9
• 1.4 多传感器数据融合发展现状9-10
• 1.5 研究内容10-11
• 1.6 论文结构11-13
• 2 相关理论及技术支持13-18
• 2.1 数据融合13-14
• 2.2 数据融合算法14-16
• 2.2.1 加权平均法14
• 2.2.2 基于参数估计的信息融合方法14-15
• 2.2.3 基于Kalman滤波的融合方法15
• 2.2.4 基于模糊神经网络的融合方法15
• 2.2.5 基于证据理论的数据融合研究述评15-16
• 2.3 技术支持16-17
• 2.4 本章小结17-18
• 3 D-S证据理论融合算法18-27
• 3.1 基本概念18-19
• 3.1.1 识别框架18
• 3.1.2 基本概率赋值18
• 3.1.3 信任函数和似然函数18-19
• 3.2 组合规则19-20
• 3.3 算法应用与改进20-26
• 3.3.1 火灾预警数据融合20-24
• 3.3.2 土壤滑坡数据融合24-26
• 3.4 本章小结26-27
• 4 系统设计27-32
• 4.1 系统概述27-28
• 4.1.1 系统描述27
• 4.1.2 运行环境27-28
• 4.2 数据库设计28-30
• 4.2.1 数据字典28
• 4.2.2 物理结构设计28-30
• 4.3 功能需求30-31
• 4.4 界面31
• 4.5 本章小结31-32
• 5 系统实现与结果分析32-43
• 5.1 首页32-33
• 5.2 查看数据33-34
• 5.3 算法介绍34-37
• 5.4 融合过程37-38
• 5.5 融合结果38-41
• 5.6 结果分析41-42
• 5.7 本章小结42-43
• 6 总结与展望43-45
• 6.1 总结43
• 6.2 展望43-45
• 参考文献45-48
• 个人简介48-49
• 导师简介49-50
• 致谢50

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