信息度优先算法及在森林资源统计分析中的应用
【摘要】：
森林调查是森林工作的重要方面，如连续清查，抽样，数据落实到山头地块，常用的一些统计方法发挥了巨大作用。随着林业的发展，从海量林业数据中智能化提取有用信息正在被广泛地研究，这就是信息度优先问题。为了进一步挖掘森林资源数据的有用信息，更大地发挥已有数据的作用，本文采用信息度优先来拓宽数据的意义。信息度优先是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它可以从大量的数据中发现有趣的模式，它是信息技术的一项必然的变革，有着广泛的应用和大量的需求。信息度优先的评价方法，采用交互指标、频度指标可以描述多指标、交互效应状态，从而可分析出更多有用信息。
本次论文就是在这样的背景下，对浙江省森林资源调查数据进行评价和分析。本文主要分为三大部分，第一部分介绍了信息度优先的理论和方法，第二部分用信息度优先的方法对浙江省森林资源数据进行评价和分类，第三部分对信息度优先在实践上的应用做出总结。其中，第二部分又分为三个方面，首先应用信息度优先中的关联规则理论对林分中的地貌、土壤类型、植被类型、林种、龄组、平均胸径、平均树高、郁闭度、群落结构、树种结构、生态等级、土层厚度、健康等级属性间的关系进行分析。其次，运用信息度优先中的EM、AGNES、DBSCAN及自行设计的CDBSCAN算法对浙江省森林资源数据进行了健康等级的分类，并和实际考察的分类结果作了比较，具有较高的正确性，结果是可行的。再其次，应用信息度优先中的C4.5算法对浙江省森林资源数据进行了健康等级的分类和评价，通过不同的数据处理方式，比较了用该算法进行分类和评价数据处理方式上的区别。
在本文的最后，讨论了信息度优先所面临的问题与挑战并对论文工作进行了小结与展望。
本文研究成果如下：
(1)将信息度优先算法应用到林业，并对浙江省森林资源信息进行了分析与探索。
(2)在实际应用中，对信息度优先的理论和方法进行了一些探索，对计算方法进行了改进。
(3)在研究应用中发现，在林业中尤其在森林资源调查因子的数据分析方面有很大的应用空间，可以拓宽森林资源调查数据的应用范围。
(4)本文研究主要侧重在方法拓展和改进，对森林调查因子的分析，有些还需进一步的作分析。
【关键词】：信息度优先 森林资源 统计分析 【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：S757
【目录】：
- 致谢3-4
- 摘要4-5
- abstract5-10
- 前言10-13
- 第一章 信息度优先的理论13-17
- 1.1 信息度优先的理论13-14
- 1.1.1 支持信息度优先的基础13
- 1.1.2 信息度优先的定义和含义13-14
- 1.1.3 信息度优先与传统分析方法的区别14
- 1.1.4 实现信息度优先的基本步骤14
- 1.2 信息度优先算法的分类14-17
- 1.2.1 林分特征法14-15
- 1.2.2 地类划分法15-16
- 1.2.3 分类与地类划分法16-17
- 第二章 研究区概况17-22
- 2.1 浙江省基本概况17
- 2.2 林业生产现状，特点及发展趋势17-19
- 2.2.1 森林覆盖率居全国前列17-18
- 2.2.2 森林健康状况18
- 2.2.3 森林生态功能不断强化18
- 2.2.4 林业建设全面提升18
- 2.2.5 森林资源发展趋势18-19
- 2.3 浙江省林海丽水市基本概况19-22
- 2.3.1 林业用地资源19
- 2.3.2 各类林木蓄积19-20
- 2.3.3 林分资源20
- 2.3.4 森林资源发展趋势综述20-22
- 第三章 信息度优先的方法22-36
- 3.1 林分特征法22-24
- 3.1.1 Apriori算法的基本概念和核心思想22-23
- 3.1.2 Apriori算法的实现描述23
- 3.1.3 Apriori算法示例23-24
- 3.2 地类划分法24-32
- 3.2.1 地类划分法EM算法25-27
- 3.2.2 地类划分AGNES算法27-29
- 3.2.3 地类划分DBSCAN算法29-32
- 3.3 分类与地类划分法32-36
- 3.3.1 决策树概述32-33
- 3.3.2 C4.5算法的理论基础33-34
- 3.3.3 C4.5算法描述34-35
- 3.3.4 C4.5算法决策树的修剪35
- 3.3.5 C4.5算法规则提取35-36
- 第四章 林分特征法在森林资源调查数据分析中的应用36-54
- 4.1 数据收集36-37
- 4.2 数据预处理37-38
- 4.3 用林分特征法Apriori法进行数据分析38-40
- 4.4 结果与分析40-45
- 4.5 林分特征法Apriori算法的不足和改进算法45-46
- 4.5.1 林分特征法Apriori算法的不足之处45
- 4.5.2 林分特征法Apriori算法的改进算法FP-growth算法45-46
- 4.6 FP-growth算法示例46-49
- 4.7 用FP-树对浙江省森林资源二类调查数据进行处理49-54
- 第五章 地类划分在森林资源调查数据分析中的应用54-73
- 5.1 数据收集和预处理54-57
- 5.1.1 数据收集54-55
- 5.1.2 数据预处理55-57
- 5.2 地类划分法EM的应用57-64
- 5.2.1 EM算法的应用实例57-61
- 5.2.2 结果分析61
- 5.2.3 因子分析61-64
- 5.3 地类划分法AGNES的应用64-66
- 5.3.1 AGNES算法的应用实例64-65
- 5.3.2 结果分析65-66
- 5.4 地类划分法DBSCAN及其改进算法66-71
- 5.4.1 DBSCAN算法的缺点及改进66-67
- 5.4.2 基于密度的高效分类算法67-69
- 5.4.3 用DBSCAN和CDBSCAN算法的应用实例69-71
- 5.4.4 结语71
- 5.6 总结和比较71-73
- 第六章 分类与地类划分法在森林资源调查数据分析中的应用73-92
- 6.1 数据收集73-74
- 6.2 用分类与地类划分法C4.5进行数据处理和分析74-90
- 6.2.1 数据处理和分析方法一74-78
- 6.2.2 数据处理和分析方法二78-82
- 6.2.3 数据处理和分析方法三82-87
- 6.2.4 数据处理和分析方法四87-90
- 6.3 四种不同方法的比较与总结90-92
- 第七章 结论与展望92-94
- 7.1 结论92-93
- 7.2 主要创新点93
- 7.3 展望93-94
- 参考文献94-100
- 详细摘要100-106
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