森林病虫害数据可视分析方法研究

发布时间：2020-08-13 18:52

【摘要】：随着林业信息化与智能化技术的不断发展,林业数据获取与存储能力的不断增强,林业数据体量将持续增长,数据格式与种类也愈加多样化。基于可视化可视分析方法深入分析和洞悉林业数据的模式和规律,解决林业生产科研中的问题,给林业行业的发展带来了新的机遇和挑战。森林容易遭受各种自然灾害的侵袭和人为因素的破坏,而森林病虫害作为最主要的森林自然灾害,给森林资源带来严重的威胁,给林业生产带来重大损失。森林病虫害数据的分析存在诸多困难和挑战。首先,森林病虫害数据体量大、结构复杂、多层次且高维度,而且涉及时空属性,不同时间和空间粒度的分析结果千差万别。其次,数据中各属性并非完全孤立,属性间存在不同程度的联系。利用传统统计学方法进行分析难以直观地呈现数据间的联系与规律,因而从中挖掘有价值的信息非常困难。数据可视化是一种使用人类可感知的视觉符号来增强数据认知的有效方法,可以辅助数据分析者直观地观察和分析数据蕴含的规律。本文针对森林病虫害数据分析中存在的问题,以交互式可视分析为研究核心,围绕森林病虫害数据建模、可视化和可视分析方案设计等问题展开分析和研究,以期为森林病虫害研究与管理人员更好地管理、监测森林病虫害的发生发展,指导病虫害的科学防治提供更有利的平台。本文主要研究内容和贡献概括为以下几个方面:1、设计了一种可视数据清洗方法,用于提高森林病虫害数据的数据质量。在数据清洗过程中为了比较森林病虫害文本型数据的相似性,提出了文本型数据相似性匹配算法。针对森林病虫害数据的特点,设计了可视数据清洗框架,对数据进行交互式地检测分析及清洗,实现对数据质量的有效控制。2、设计了一种聚类数据可视分析方法,其可定量评估森林病虫害发生情况在各地区的相似性。在可视化绘制算法研究方面,提出了权值均分有序树图布局算法对树图进行优化以展示森林病虫害数据中的有序层次数据;提出了基于引力场的聚类边绑定算法对平行坐标进行优化以展示森林病虫害聚类数据的分布特征。基于此,提出了用于揭示各地区森林病虫害发生相似性的数据聚类可视化方案。3、基于三种模型的多视图协同可视分析方法的设计。提出了多视图协同可配置模型,其可针对相似数据分析情景模式进行配置;基于该模型针对不同的情景分析模式所包含的数据属性是否一致,设计了不同的可视分析模板对森林病虫害发生防治情况进行分析研究。提出了层次关联交互模型,该模型用于指导多个具有层次性的属性进行渐进式关联交互分析;基于该模型提出了分析不同病虫害在不同地区的发生发展情况的交互式多视图协同可视分析方法。提出了多组合多元线性回归模型,该模型可以定量地描述多个自变量与单一因变量之间的多种组合构成的线性关系;基于该模型和数据流模型并结合统计学原理和可视化技术提出了多组合多元线性回归可视分析方法,针对森林病虫害病情指数与可能导致其发生的影响因素的特点展开分析研究。4、设计并实现了基于森林病虫害数据的可视分析原型系统。基于论文所提出的模型和方法,结合森林病虫害发生防治的时序、地理、灾害等级、灾害种类等特征,综合考虑不同时期、不同地区的发生防治情况,以及导致森林病虫害发生的影响因素等数据,实现对森林病虫害的多角度综合性分析,从而提供一种快捷、方便的森林病虫害数据观察及分析工具。5、基于论文所设计实现的原型系统,针对真实的森林病虫害数据进行研究,分析病虫害数据的时空特性及多维属性间的关系,对森林病虫害发生的影响因子进行探索,以期找到影响病虫害发生的关键因子。实施了相关用户研究和专家评估以验证上述所提模型、方法等的可用性和有效性。本文研究工作结合了数据挖掘、可视化分析和数理统计方法,为解决森林病虫害数据分析和利用面临的问题,探索了新的思路和技术手段;为辅助森林病虫害研究与管理人员全面掌握森林病虫害发生防治情况,采取科学防治措施提供依据。
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;S763
【图文】：

确定了研究课题，提出了本文需要解决的相关问题，明确了具体的研究内容和逡逑相关研究方法。对数据可视化及森林病虫害相关知识进行了多渠道收集整理，进而逡逑对森林病虫害数据可视分析方法展开研究。本文研究技术路线如图１．１所示。逡逑１．４本文组织结构逡逑章节分布与相互关系见图１．２所示。逡逑本文从研宄数据可视分析技术出发，针对森林病虫害数据的特征和分析需求，逡逑提出了不同的可视分析方法。本文的章节安排如下：逡逑第一章：绪论。阐述了森林病虫害数据可视分析的研究背景和意义，分析了当逡逑前该领域研宄数据展示和分析及可视化呈现手段中存在的问题，以及着重概括了逡逑本文的主要研究内容，同时介绍了本文的技术路线及论文的组织框架。逡逑６逡逑

必不可少的，都会直接影响可视化的效果。可视化的整个过程中是以数据流向为主逡逑线的，主要包括数据采集、数据分析、数据处理和变换、可视化映射和绘制等模块，逡逑如图２．１所示为可视化流程图。在数据可视化的过程中，数据作为可视化的对象，逡逑首先对数据进行采集，而采集到的数据质量很大程度上会对可视化结果产生影响。逡逑在可视化之前需要对数据进行特征分析，了解数据具有哪些属性，哪些类型，做到逡逑有的放矢地解决问题。为了获得可视化所需的数据，需要对其进行去噪、清洗、特逡逑征提取等变换与处理。整个数据可视化过程中的核心任务是可视化映射。通过把数逡逑据映射为各种形状、标记、颜色、大小和位置等，同时加入人机交互技术，最后将逡逑各种可视化形式绘制为展示视图，让用户能通过交互式分析直观洞悉数据背后的逡逑规律。整个数据可视化的过程就是数据空间到图形空间的映射。逡逑原始数据逦广预处理数据ｈ逦关注数据邋一｜邋Ｈ可视化形式一｜邋ｒ＞邋视图逡逑—－－邋邋邋邋邋逦逦逦逦？＊逦＾邋邋邋邋逦邋—逦逦逦Ｊ逦Ｌ逡逑－？邋数据分析邋」Ｌ数据处理和变换」＾邋可视化映射邋Ｊ邋＾邋绘制邋一逡逑＊邋邋—邋■逦？逦邋Ｉ—逦—＿！逦Ｉ逦逦Ｉ逡逑＾＾邋Ｖ逦，逦７逡逑１逦Ｉ逡逑数据逦：邋图形逡逑图２．１可视化流程逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．１邋Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑２．邋１．邋３数据可视化在各领域应用现状逡逑在当今信息时代，数据可视化的身影随处可见。根据领域对数据可视化研宄进逡逑行划分

森林病虫害数据可视分析方法研究接交互逡逑图展示中，各视图从不同的角度对数据进行了展示。当用户兴趣的数据，其他视图跟随进行和该感兴趣数据相关的数据点图矩阵中，用户通过在某一视图中刷取某一区域中的数据相关的数据。逡逑混合可视化方法分析逡逑大数据时代数据的不断增长，抽象数据的可视化表达也越来越图表的展示形式已无法满足用户对数据分析的需求。如何将单进行整合以展示更多的数据信息成为当前研究的一大问题，由念和技术应运而生。逡逑

本文编号：2792382