基于xml的林业异构数据管理平台设计

分析了林业信息管理中异构数据的特点和数据交换的问题,提出了林业异构数据交换的三种基本模式。在此基础上,结合xml的特点,设计了林业异构数据管理平台,为林业信息管理中异构数据的交换提供一种便捷的工具。     

新疆林业有害生物灾害信息管理系统研制

采用Visual Basic 2008为开发语言,研制基于MapObjects的新疆林业生物灾害信息管理系统。系统采用Access为属性数据库管理系统,为新疆林业病虫鼠害信息建库,通过集成MapObjects组件作为地图服务器,使系统成为具备对在ArcGIS中获取并编辑处理的空间数据文件进行地图控制、数据查询、数据统计和专题地图生成等功能的区域专题GIS系统,可有效支持新疆林业有害生物信息管理业务。     

利用开源软件开发基于Web服务的林业空间信息系统

由于技术等原因,林业空间信息处于一种困境：数据提供方找不到合适的途径发布数据;数据需求方不能访问、集成已有的林业空间信息.为促进林业空间信息共享,本文提出利用开源软件开发基于Web服务的林业空间信息系统.在Web服务的框架下,系统支持互操作,可以集成来自其他应用服务器的Web服务,并可扩展为区域或国家林业空间数据基础设施的一部分.开源软件的发展,在操作系统、Web服务器、WebGIS和数据库管理系统等方面为用户提供了可用的开源软件.利用开源软件开发林业空间信息系统,在促进信息共享的同时,将节省软件购买及开发成本.本文选用遵循OGC开放规范的开源软件包Deegree和UMN MapServer开发了河南省西峡县林业空间信息系统原型,用户可以通过标准的Web浏览器访问来自于不同数据服务器的林业空间信息和旅游线路信息,促进了林业空间信息的共享.     

面向数字林业的异构数据库数据集成技术应用研究

研究了异构数据集成的相关理论和技术,结合XML技术的优势,提出了一种基于XML文档的通用数据交换方法,解决了数字林业技术中关系数据库系统间异构数据的信息交换问题.整个设计立足于通用、灵活、易于使用、可移植且可扩展的理念.经实验验证,该机制具有通用性且适应广泛.     

数字林业数据管理平台研究

分析林业信息系统中信息孤岛形成的原因,提出基于服务的数字林业数据管理平台体系结构.服务层通过Web服务技术屏蔽了操作系统和数据库系统的异构性,公用数据元目录机制消解了系统在语义层的异构性,汇聚层融合子节点元数据并统一访问接口,从而在全林业行业范围内实现分布异构数据的统一管理和访问.平台保持系统间的松耦合性,克服异构数据转换的关键性难题,向用户提供简单一致的数据访问方式,符合当前林业管理体制,具有广阔的应用前景.     

Model Builder、SQL在林业数据质检和统计汇总中的应用

Model Builder为ArcGIS模型构建器,能够建立非常复杂的模型,利用Model Builder按流程处理多个地理操作步骤,可实现林业空间数据质检的共享。文中以图形检查模型和属性检查模型来介绍Model Builder在林业数据质检中的应用实例,实现了空间数据质检验收从数据导入到结果输出的数据自动处理流程。数据质检合格后,基于SQL语句进行海量数据的统计汇总。文中主要引用了SELECT语句和LEFT JOIN语句,以某县林地"一张图"数据为例,给出了基于SQL统计的应用实例。     

林业科学异构数据访问技术研究

在分析了林业科学数据共享环境中操作系统、数据存储、数据语义不同层次的异构性的基础上,提出了基于服务的林业科学数据共享系统体系结构,从而实现不同操作系统、应用平台层的分布式数据访问;在数据存储层面,设计了基于设计模式的数据访问组件,实现不同数据库和多种数据文件数据的统一访问;通过公共数据元目录消解数据在语义层的异构性,从而实现异构数据流在林业科学数据平台中自动交换.     

全面提升林业信息化工作水平

一、完善全省林业信息化网络。全面启动"数字林业"工程建设。总目标是:以全省森林资源二类调查数据、全省森林资源连清数据、全省基础地理空间数据为主体,建立森林资源主题数据库和资源动态数据库;逐步扩展,整合各类林业信息资源,建立各专题数据库。实现数字林业系统中涵盖129个     

基于Web GIS数据挖掘的林业主动信息推送系统模式构建的探讨

基于Web GIS的林权管理信息系统中含有大量的林地空间数据和林农生产经营数据,林业专门网站含有大量的针对林业生产和经营的服务信息,对这两类信息进行数据挖掘,对挖掘结果进行碰撞比对,产生供需一致的信息,然后将供方信息推送给需方、需方信息推送给供方,从而实现"供需见面"。     

省级林业数据中心建设及信息服务的研究——以福建省数字林业项目为例

以福建省林业数据为基础,论述了建立省级林业数据中心及信息服务的过程与内容。通过解析全省林业数据中心的组成及功能结构,研究了全省林业基础数据库的建库、数据库管理、多源数据集成、数据共享与交换、数据调用等过程中的关键技术。最终结果表明,建成的福建省林业数据中心实现了多尺度的林业基础库的集成管理,提供了网络化的连续无缝数据库的信息服务,满足了全省林业部门的需要。     

国土资源空间数据整合研究

分析国土资源数据目前存在的问题,在分析空间数据与属性数据整合技术的基础上,对非数据库与数据库管理下的国土资源数据整合进行了探讨,提出采用空间数据引擎将国土资源数据集成到数据库管理之中的框架,最终实现国土资源数据共享的目的。     

基于关系型数据库的地理数据模型在NRIMS开发中的应用

论述关系型数据库存的层次结构和对偶结构,认为在传统的GIS系统中,空间及属性数据的管理应用模式在大规模、多层次的项目数据管理中的采集、管理、应用等脱节,数据的更新和维护困难.为此,在开发自然保护区信息管理系统时,建立了基于关系型数据库的地理数据模型.并对其构成、地理数据与属性数据的逻辑组织、一体化作了论述.     

涉及邻近关系的多尺度林业数据图形综合方法

科学的森林经营管理是在研究结构与功能的基础上,考虑林分、景观和地理区域3个尺度,在林分小尺度上强调森林直接利用价值,在景观和地理区域大尺度上突出森林整体功能(亢新刚,2001)。Franklin(1994)和Egan等(1999)较早呼吁把更宽空间尺度作为森林生态系统管理的特征之一(谢剑斌等,2005)。目前,林分尺度的数据源大多为森林资源调查和外业调研数据,景观尺度数据源多为遥     

基于Hadoop和Spark的森林火灾混合大数据分析系统研究

针对当前森林火灾动态监测与预警中海量、异构、多源、动态的数据在存储、计算、管理方面所面临的挑战,以及国内外在森林火灾动态监测与预警上的研究往往只考虑单一领域或技术的问题,结合新兴的大数据分析与处理技术,融合林火动态监测与预警不同技术领域的研究成果,对林火多源异构数据采用混合处理方法,基于Hadoop和Spark大数据集成平台构建了一个森林火灾混合大数据分析系统。并设计一个林火火点检测实验,通过实验验证了该系统的可行性和有效性,可为后续研究和建立森林火灾动态监测与预警可视化大数据平台提供参考。     

基于ArcSDE和Geodatabase的森林空间数据库构建研究

介绍ArcSDE空间数据库引擎及Geodatabase地理数据库模型的概念及特点.从数据库内容、数据库逻辑设计、数据存储方式等方面进行了设计.对数据库UML建模、数据入库的方法及流程等进行了论述.认为基于ArcSDE和Geodatabase的森林资源空间数据库能从理论上保证数据的完整性和共享性,提高数据存储及管理效率.     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

基于空间句法的海口山尾头村空间形态解析及景观优化

文章基于空间句法理论,选取琼北山尾头村作为研究样本,利用相关分析软件,解析其内部空间形态,结果表明,山尾头村空间整合度较低,核心区域较少,公共空间不足;空间可理解度较高,能够通过局部空间的形态理解感知整体空间;空间可选择度较高区域与空间整合度较高区域较为一致。根据研究结果,提出合理规划组织、完善交通网络,优化景观效果、增强空间活性等对策,以优化村落全局整合度和可理解度,提升村落空间品质。