物質(zhì)豐富的自然界是生存的理想家園,林區(qū)資源作為一項永不枯竭的自然資源,具有蓄洪抗旱、凈化空氣等作用,在人類的生產(chǎn)生活中,林區(qū)存在的大量植物與微生物,也為工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也提供了重要的原料。然而雖然我國森林資源總量不斷增加,但仍存在著覆蓋率不足、分布不均等狀況,植物生老病死與頻頻發(fā)生的火險災(zāi)害對于森林本身持續(xù)發(fā)展是極其不利的,對林區(qū)微環(huán)境進行生態(tài)監(jiān)測與是一種既能有效判斷植物生長狀況,又能及時進行火險預(yù)警的措施。林區(qū)微環(huán)境監(jiān)測通過傳感器對植物生長環(huán)境進行判斷,上傳大量信息數(shù)據(jù)至檢測平臺對應(yīng)數(shù)據(jù)庫。在監(jiān)測站數(shù)量不斷增多的過程中,數(shù)據(jù)傳輸需要耗費更多的能源和存儲空間,在偏遠林區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)因能源供應(yīng)不及時而導(dǎo)致監(jiān)測站斷電、數(shù)據(jù)中斷等問題,對數(shù)據(jù)進行壓縮可以使此類問題得到改善。該文章提出了使用自適應(yīng)切換字典的方法,對壓縮感知理論的稀疏化步驟進行研究分析,比較了兩種稀疏方法:DCT字典與K-SVD字典的壓縮性能與誤差,在重構(gòu)誤差的基礎(chǔ)上將樣本進行分類,并組合成自適應(yīng)切換字典,使不同樣本能夠自動切換使用誤差更小的稀疏方法。在切換方法的選擇上,分別使用兩種自適應(yīng)切換方法:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM支持向量機,使用自適... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

監(jiān)測站分布圖

樣中斷

基于K-SVD字典的林區(qū)微環(huán)境信息壓縮23（a）（b）（c）（d）（e）（f）圖3.1K-means方法流程Fig.3.1K-meansmethodflow（a）：藍色點集代表了初始數(shù)據(jù)，如圖可大致分為兩類，因此令的值為2；（b）：根據(jù)步驟(a)中簇的分類值，隨機選取個點作為質(zhì)心，在圖中顯示為紅色圓點（大）與綠色圓點（大）；（c）：根據(jù)歐式距離對所有的初始數(shù)據(jù)點進行分類，距離紅色質(zhì)心更近的標為紅色，距離綠色質(zhì)心更近的標為綠色；（d）：根據(jù)個分類，根據(jù)質(zhì)心計算公式重新計算各個簇的質(zhì)心，并取代步驟（c）中質(zhì)心的位置；（e）：舍棄所有數(shù)據(jù)的類別，重新對數(shù)據(jù)點進行分類，分類方法與步驟（c）相同；（f）：重復(fù)步驟(d)和(e)，直到新質(zhì)點的位置與上一步驟中質(zhì)點的位置變換不大，達到或接近某一閾值，停止當(dāng)前迭代步驟，算法完成。K-SVD算法中的字典指的是過完備矩陣，使得原始信號向量可以用字典中列向量的線性組合表示，即為稀疏表達。它與K-means算法主要有兩點不同：在稀疏編碼上，K-means算法通過計算點之間歐式距離進行分類，它的目標也是進行聚類，而K-SVD算法利用線性組合逼近原始樣本矩陣，更適合對數(shù)據(jù)樣本的壓縮；在字典更

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于第九次全國森林資源清查的中國竹資源分析[J]. 李玉敏,馮鵬飛.  世界竹藤通訊. 2019(06)
[2]強化森林資源保護,維護森林生態(tài)平衡[J]. 蔣得紅.  現(xiàn)代園藝. 2019(24)
[3]加強森林資源保護 促進林業(yè)可持續(xù)發(fā)展[J]. 陳強.  吉林農(nóng)業(yè). 2019(24)
[4]淺析森林資源管理和新時代生態(tài)林業(yè)發(fā)展構(gòu)想[J]. 黃賢舉.  農(nóng)家參謀. 2019(23)
[5]森林在霧霾防治中的作用[J]. 遲巖.  吉林農(nóng)業(yè). 2019(22)
[6]森林資源保護的重要性及措施探究[J]. 張其云.  種子科技. 2019(15)
[7]低相干高魯棒性觀測矩陣優(yōu)化[J]. 趙輝,張樂,劉瑩莉,張靜,張?zhí)祢U.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[8]基于切換字典的林區(qū)小氣候監(jiān)測數(shù)據(jù)壓縮感知方法[J]. 鄭一力,趙玥,趙燕東,謝輝平.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2019(11)
[9]林改背景下森林資源培育現(xiàn)狀分析與優(yōu)化對策探討[J]. 熊惠郴,唐新國.  傳播力研究. 2019(24)
[10]基于GPRS模塊的無線通信系統(tǒng)設(shè)計[J]. 陳武.  通信電源技術(shù). 2018(10)

碩士論文
[1]基于壓縮感知的信號重構(gòu)方法研究[D]. 胡云峰.東北電力大學(xué) 2019
[2]一種光電互補供電系統(tǒng)功率分配控制及應(yīng)用研究[D]. 洪志.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于壓縮感知的低帶寬嵌入式圖像采集傳輸系統(tǒng)的研究[D]. 劉鴻翔.燕山大學(xué) 2016
[4]壓縮感知重構(gòu)算法及其應(yīng)用研究[D]. 徐立軍.中北大學(xué) 2016
[5]基于K-SVD的字典學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用研究[D]. 劉敏.西南科技大學(xué) 2016
[6]北斗衛(wèi)星短報文通信控制系統(tǒng)研究[D]. 郭丹.西北大學(xué) 2015
[7]稀疏表示理論及其應(yīng)用研究[D]. 謝浪雄.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于數(shù)據(jù)壓縮的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能技術(shù)研究[D]. 項鵬遠.浙江工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號：3497884