本文關鍵詞：林業(yè)生態(tài)數據融合研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現階段我國正處于經濟快速發(fā)展的重要時期,伴隨著經濟實力的增強,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據進行處理、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果,需要綜合考慮多項特征量得出最終結果,所以需要進行多傳感器數據融合處理,依據融合結果進行評價決策,以調整生態(tài)站建設,具有一定的實踐意義。本系統(tǒng)中,使用D-S證據理論融合算法針對大崗山林業(yè)生態(tài)站中的數據進行融合處理,分析融合結果進行決策,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、降水四項數據進行融合。土壤滑坡預警中,選取樣地層深和土壤含水率兩項數據進行融合操作。在具體融合過程中,依據歷史研究經驗以及通過計算曼哈頓距離的方法構造每一項證據的基本概率賦值函數,再根據組合規(guī)則公式進行多項證據的融合處理,得到可能發(fā)生某個災情的概率值。根據概率值的數值分布進行等級劃分,最終呈現出具體的預警等級,與模擬災情發(fā)生時的數據進行對比,誤差率在一定范圍內,從而完成系統(tǒng)的預警目標。
【關鍵詞】：林業(yè)生態(tài)站 數據融合 證據理論
【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)展現狀7-8
• 1.3 林業(yè)數據采集處理發(fā)展現狀8-9
• 1.4 多傳感器數據融合發(fā)展現狀9-10
• 1.5 研究內容10-11
• 1.6 論文結構11-13
• 2 相關理論及技術支持13-18
• 2.1 數據融合13-14
• 2.2 數據融合算法14-16
• 2.2.1 加權平均法14
• 2.2.2 基于參數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 基于模糊神經網絡的融合方法15
• 2.2.5 基于證據理論的數據融合研究述評15-16
• 2.3 技術支持16-17
• 2.4 本章小結17-18
• 3 D-S證據理論融合算法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 信任函數和似然函數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 火災預警數據融合20-24
• 3.3.2 土壤滑坡數據融合24-26
• 3.4 本章小結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 數據庫設計28-30
• 4.2.1 數據字典28
• 4.2.2 物理結構設計28-30
• 4.3 功能需求30-31
• 4.4 界面31
• 4.5 本章小結31-32
• 5 系統(tǒng)實現與結果分析32-43
• 5.1 首頁32-33
• 5.2 查看數據33-34
• 5.3 算法介紹34-37
• 5.4 融合過程37-38
• 5.5 融合結果38-41
• 5.6 結果分析41-42
• 5.7 本章小結42-43
• 6 總結與展望43-45
• 6.1 總結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

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前7條

1 嚴愛芳;李增芳;王建軍;;基于數據融合的發(fā)動機廢氣數據分析方法研究[J];農機化研究;2007年02期

2 蔡振江;康健一;張青;徐宏;;數據融合技術在溫室溫度檢測中的應用[J];農業(yè)機械學報;2006年10期

3 張富貴;洪添勝;王萬章;林惠強;陳海生;;數據融合技術在果樹仿形噴霧中的應用[J];農業(yè)工程學報;2006年07期

4 許長輝;高井祥;王堅;孫久運;;多源多時相遙感數據融合在煤礦塌陷地中應用研究[J];水土保持研究;2008年01期

5 吳輝;于軍琪;;基于ZigBee的溫室房間溫度傳感器數據融合技術[J];農機化研究;2009年04期

6 史付生,龐俊霞;數據融合與地球物理學反演[J];地下水;2002年04期

7 ;[J];;年期

中國重要會議論文全文數據庫 前10條

1 孫樂昌;梁亞聲;陸余良;趙水寧;;決策用數據融合系統(tǒng)的設計與實現[A];第十五屆全國數據庫學術會議論文集[C];1998年

2 馬憲民;趙躍齊;;一種基于數據融合理論的煤礦搶險救護機器人技術的研究[A];第十六屆全國煤炭自動化學術年會、中國煤炭學會自動化專業(yè)委員會學術會議論文集[C];2006年

3 朱斌;符剛;朱愛華;李延斌;吳瓊;;用戶數據融合技術發(fā)展策略[A];中國通信學會信息通信網絡技術委員會2011年年會論文集（上冊）[C];2011年

4 熊凌;張凱;;數據融合及其應用[A];2005年十二省區(qū)市機械工程學會學術年會論文集（湖北專集）[C];2005年

5 暢言;羅利強;;數據融合系統(tǒng)關鍵技術研究[A];2013第一屆中國指揮控制大會論文集[C];2013年

6 魯睿;張杰;徐勇軍;吳琳;;數據融合中證據沖突的典型處理方法[A];2014第二屆中國指揮控制大會論文集（上）[C];2014年

7 楊功流;楊君;劉玉峰;王文富;楊曄;;用數據融合理論減少殼體旋轉低速誤差的技術研究[A];全面建設小康社會：中國科技工作者的歷史責任——中國科協2003年學術年會論文集（上）[C];2003年

8 蘇惠敏;張明廉;;飛控系統(tǒng)中的多傳感器數據融合[A];1996年中國控制會議論文集[C];1996年

9 殷新春;徐力杰;;WSN中一種基于數據融合的能量高效分簇路由協議[A];2007年全國開放式分布與并行計算機學術會議論文集(上冊)[C];2007年

10 管清波;張榮;羅小明;;分布式數據融合系統(tǒng)及其時鐘同步算法[A];第四屆中國青年運籌與管理學者大會論文集[C];2001年

中國重要報紙全文數據庫 前4條

1 唐得勝 本報特約記者 梁申虎 特約通訊員 丁雅涵;數據融合,陸上“猛虎”闖大海[N];解放軍報;2012年

2 中興通訊股份有限公司 魯蘭 紅朱 王煒;數據融合奠基網絡融合[N];通信產業(yè)報;2006年

3 聞丹巖;Avaya IP語音重回報[N];中國計算機報;2003年

4 本報記者 付連英;大數據融合與創(chuàng)新性變革加劇[N];國際商報;2014年

中國博士學位論文全文數據庫 前8條

1 邢天璋;室外環(huán)境下WSN被動式目標定位方法研究[D];西北大學;2015年

2 李超然;無線傳感器網絡數據融合安全問題的研究[D];北京交通大學;2016年

3 李雨謙;基于數據融合的綜合識別方法研究[D];電子科技大學;2013年

4 鄧達強;運動機械監(jiān)測系統(tǒng)數據融合關鍵技術的研究與應用[D];重慶大學;2001年

5 藺杰;數據融合的神經計算方法[D];浙江大學;2005年

6 張宇林;計算智能在土壤數據融合中的應用研究[D];江南大學;2009年

7 王欣;多傳感器數據融合問題的研究[D];吉林大學;2006年

8 賈海濤;基于感知引導的數據融合算法研究[D];電子科技大學;2012年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 付祥朋;基于相關性預測與多層數據融合的ZigBee節(jié)能研究[D];內蒙古大學;2015年

2 侯振乾;基于預測模型的無線傳感器網絡數據融合研究[D];沈陽理工大學;2015年

3 解春香;異類多傳感器數據融合技術的研究[D];沈陽理工大學;2015年

4 趙騫;能源行業(yè)中網絡監(jiān)測與數據融合平臺的設計與實現[D];電子科技大學;2015年

5 陳初杰;基于多層次監(jiān)測數據融合的多狀態(tài)系統(tǒng)動態(tài)可靠度評估方法研究[D];電子科技大學;2015年

6 李孟瑤;無線傳感器網絡中多傳感器數據融合方法的研究[D];湘潭大學;2015年

7 梁學利;無線傳感器網絡中數據融合隱私保護方法研究[D];浙江工業(yè)大學;2015年

8 蔣鴻;基于數據融合的智慧養(yǎng)老醫(yī)療健康系統(tǒng)的研究與實現[D];南京郵電大學;2015年

9 閔杰;礦井中無線傳感器網絡數據融合技術研究[D];河南理工大學;2014年

10 孫智國;一種支持度函數的改進及其WSN數據融合應用研究[D];重慶大學;2015年

  本文關鍵詞：林業(yè)生態(tài)數據融合研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：311622