本文關(guān)鍵詞：林業(yè)生態(tài)數(shù)據(jù)融合研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)階段我國正處于經(jīng)濟快速發(fā)展的重要時期,伴隨著經(jīng)濟實力的增強,保護林業(yè)生態(tài)環(huán)境逐漸成為重要課題,更多的學者開始致力于該方面的研究。目前,我國正大力建設林業(yè)生態(tài)站,針對生態(tài)站長期定位反饋得到的數(shù)據(jù)進行處理、分析,從而達到合理利用林業(yè)資源、保護生態(tài)環(huán)境的目的。林業(yè)生態(tài)站主要負責監(jiān)測氣候系統(tǒng)中常見的物理特征量,例如溫度、濕度、風速、降水、土壤含水量、太陽輻射、光照等,常由無線傳感器獲取得到,動態(tài)、實時地掌握生態(tài)站內(nèi)的生態(tài)信息。由于從單一物理特征量中無法分析得到準確的結(jié)果,需要綜合考慮多項特征量得出最終結(jié)果,所以需要進行多傳感器數(shù)據(jù)融合處理,依據(jù)融合結(jié)果進行評價決策,以調(diào)整生態(tài)站建設,具有一定的實踐意義。本系統(tǒng)中,使用D-S證據(jù)理論融合算法針對大崗山林業(yè)生態(tài)站中的數(shù)據(jù)進行融合處理,分析融合結(jié)果進行決策,從而起到災害預警作用。本次研究主要針對林業(yè)火情和土壤滑坡兩項災害進行預警。在火情預警中,選取溫度、相對濕度、風速、降水四項數(shù)據(jù)進行融合。土壤滑坡預警中,選取樣地層深和土壤含水率兩項數(shù)據(jù)進行融合操作。在具體融合過程中,依據(jù)歷史研究經(jīng)驗以及通過計算曼哈頓距離的方法構(gòu)造每一項證據(jù)的基本概率賦值函數(shù),再根據(jù)組合規(guī)則公式進行多項證據(jù)的融合處理,得到可能發(fā)生某個災情的概率值。根據(jù)概率值的數(shù)值分布進行等級劃分,最終呈現(xiàn)出具體的預警等級,與模擬災情發(fā)生時的數(shù)據(jù)進行對比,誤差率在一定范圍內(nèi),從而完成系統(tǒng)的預警目標。
【關(guān)鍵詞】：林業(yè)生態(tài)站 數(shù)據(jù)融合 證據(jù)理論
【學位授予單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S718.5;TP202
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 研究目的及意義7
• 1.2 林業(yè)生態(tài)站發(fā)展現(xiàn)狀7-8
• 1.3 林業(yè)數(shù)據(jù)采集處理發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.4 多傳感器數(shù)據(jù)融合發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.5 研究內(nèi)容10-11
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)11-13
• 2 相關(guān)理論及技術(shù)支持13-18
• 2.1 數(shù)據(jù)融合13-14
• 2.2 數(shù)據(jù)融合算法14-16
• 2.2.1 加權(quán)平均法14
• 2.2.2 基于參數(shù)估計的信息融合方法14-15
• 2.2.3 基于Kalman濾波的融合方法15
• 2.2.4 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的融合方法15
• 2.2.5 基于證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合研究述評15-16
• 2.3 技術(shù)支持16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 3 D-S證據(jù)理論融合算法18-27
• 3.1 基本概念18-19
• 3.1.1 識別框架18
• 3.1.2 基本概率賦值18
• 3.1.3 信任函數(shù)和似然函數(shù)18-19
• 3.2 組合規(guī)則19-20
• 3.3 算法應用與改進20-26
• 3.3.1 火災預警數(shù)據(jù)融合20-24
• 3.3.2 土壤滑坡數(shù)據(jù)融合24-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 4 系統(tǒng)設計27-32
• 4.1 系統(tǒng)概述27-28
• 4.1.1 系統(tǒng)描述27
• 4.1.2 運行環(huán)境27-28
• 4.2 數(shù)據(jù)庫設計28-30
• 4.2.1 數(shù)據(jù)字典28
• 4.2.2 物理結(jié)構(gòu)設計28-30
• 4.3 功能需求30-31
• 4.4 界面31
• 4.5 本章小結(jié)31-32
• 5 系統(tǒng)實現(xiàn)與結(jié)果分析32-43
• 5.1 首頁32-33
• 5.2 查看數(shù)據(jù)33-34
• 5.3 算法介紹34-37
• 5.4 融合過程37-38
• 5.5 融合結(jié)果38-41
• 5.6 結(jié)果分析41-42
• 5.7 本章小結(jié)42-43
• 6 總結(jié)與展望43-45
• 6.1 總結(jié)43
• 6.2 展望43-45
• 參考文獻45-48
• 個人簡介48-49
• 導師簡介49-50
• 致謝50

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