基于大数据技术的森林资源管护智慧林云体系构建方法.pdf
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1、第17卷第12期南方农业2023年6月Vol.17No.12SouthChinaAgricultureJun.20239595 杨丽艳.基于大数据技术的森林资源管护智慧林云体系构建方法 J.南方农业,2023,17(12):95-97.基于大数据技术的森林资源管护智慧林云体系构建方法杨丽艳(甘肃洮河国家级自然保护区管护中心大峪保护站,甘肃卓尼 747600)摘 要 森林资源是地球上最重要的自然资源之一,对于保护生物多样性、调节气候、维护生态平衡具有重要意义。为提供更为科学有效的森林管护决策,推动森林可持续发展,以甘肃洮河国家级自然保护区为例,利用大数据技术构建森林资源保护智慧林云体系,通过构建
2、的智慧林云体系对保护区内森林资源数据进行采集、预处理及分析,为该地区森林管护措施提供有效的数据支撑,并验证智慧林云体系在森林资源管护上的可行性。关键词 大数据技术;森林资源管护;智慧林云;构建方法;甘肃洮河国家级自然保护区中图分类号:S757文献标志码:CDOI:10.19415/ki.1673-890 x.2023.12.030森林覆盖面积的不断减少、森林火灾的频发及非法砍伐等问题对全球森林资源构成严重威胁1。传统的森林资源管理方法往往依赖于人工采集和分析数据,效率低下且易受限于人为因素2。大数据技术的合理应用,为森林资源的实时监测和管理提供了新的手段3。笔者利用大数据技术,提出了一种森林资
3、源管护智慧林云体系的构建方法,并在甘肃洮河国家级自然保护区(以下简称为洮河保护区)内进行此体系在森林资源管护中的可行性试验。采集、分析洮河保护区内森林资源的数据,通过云平台对这些数据进行综合分析,实现对森林资源数据分析结果的可视化展示。通过以上方法决策者可以实时了解各类森林资源的状态和变化趋势,制定科学合理的管理和保护策略,以最大限度地保护和利用森林资源。1 智慧林云体系框架设计智慧林云体系框架将利用现代信息技术,如云计算、大数据、物联网等,对林业资源进行实时监测、数据采集和分析4。洮河保护区作为我国重点国有林区的主体部分之一,森林资源丰富。为实现森林资源的有效管护,以洮河保护区内森林资源为例
4、构建一种森林资源管护智慧林云体系,智慧林云体系构建方法主要由数据采集与预处理、数据分析及智慧管护决策组成。数据采集设计是通过多种森林数据采集设备,共同组成传感器网络,将采集到的各类森林数据传输至边缘储存设备共同储存。数据分析部分的设计思路为将储存的数据经过网络上传至云平台,在云平台中搭建数据库用于划分森林地块类型并采用决策树算法对数据进行分析,将分析结果于智慧管护决策内展示,操作人员可根据分析结果查看当前洮河森林内草地的状态信息,对森林草地管护进行科学规划。2 数据采集与预处理森林资源的数据采集设计重点在于选取有效的采集方式并将数据快速并发收集5。森林数据的采集包含但不局限于温度、湿度、土壤含
5、水量等环境数据,各类型的采集设备共同组成传感器网络,覆盖需要进行管护的森林地区。考虑到采集森林数据时会出现重复,在服务器中加入 Jaccard 算法用于筛选重复的数据,在此算法中将每种森林数据设定为一个集合,以单位时间划分为不同的数据集合,通过两个数据集合中的数据相似度来筛选重复数据,重复数据 D 筛选的计算公式如式(1)。ABDAB=(1)式中,A 和 B 分别为不同时间对同一森林资源地块采集到的数据集合,|A|为集合 A 的数据个数,|B|收稿日期:2023-05-22作者简介:杨丽艳(1973),女,河北玉田人,大专,工程师,从事林业技术推广。E-mail:。第17卷第12期南方农业20
6、23年6月Vol.17No.12SouthChinaAgricultureJun.20239696为集合 B 的数据个数,|A|B|为 A 和 B 的交集的数据个数,|A|B|为 A 和 B 的并集的数据个数,由此储存器优先剔除重复数据,再将数据进行储存。3 数据分析云平台主要对采集到的森林数据进行分析,EdgeStore 2000X 服务器将初始数据通过 WLAN 传输到云平台后,优先将数据分类储存到数据库中。本文设计采用谷歌云平台(Google Cloud Platform)作为此次智慧林云体系构建的服务平台,该平台可在控制管理页面直接导航到数据库服务。依据洮河保护区内森林资源的多类型数据
7、,笔者采用 MySQL 创建关系型数据库,以不同类型的传感器设备作为数据储存的主键创建不同的数据表,并在数据表中加入该类数据的属性字段,其中洮河保护区森林土壤数据表的创建类型如表 1 所示。在数据库中创建不同类型的数据表时,加入 SQL查询语句来执行查询和操作数据的功能,操作人员可根据需要添加或者删除字段或其他的数据属性。对于批量数据查询的需求,操作人员可采用云平台提供的一键导出功能,将一种类型的数据批量导出,数据的承载方式可选择 Excel 或 txt 等,方便操作人员对数据的把控。表 1 土壤数据表字段名称数据类型标识主键IdINT(15)森林地块名称是TimeTIMESTAMP时间pH
8、valueFLOAT(30)pH值TOCFLOAT(30)有机质含量SNCFLOAT(30)养分浓度采用决策树算法对数据库中的森林资源数据进行分析处理,其中 CART 算法可根据给定的特征和标签数据,自动构建一棵决策树,因此每一种类型的数据均可独立计算分析,在数据并发处理上不会出现冲突,可保证平台运行的稳定性。在构建决策树模型时,选择数据库中的数据字段作为决策树的节点,这个过程被称为特征选择。根据特征选择的方法,计算每个森林资源数据特征的度量值,选择度量值最大的特征作为当前节点的划分特征。在特征选择中,常用的方法是计算每个特征的信息增益(Information Gain),而信息增益的计算依赖
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