森林资源与信息化理论知识及相关技术,信息管理论文

森林资源与信息化理论知识及相关技术,信息管理论文【题目】【第一章】【第二章】森林资源与信息化理论知识及相关技术【3.1-3.2】【3.3】【3.4】【第四章】【结论/以下为参考文献】2理论知识及相关技术2.1森林资源信息化管理相关概念。2.1.1信息化。信息化最早由日本学者在其(信息产业论〕中提出，人们对信息化的理解从用电脑代替手写到网上查询咨询、数据下载，再到实现网络购物、家庭办公、远程会议等。信息技术随着社会的发展而不断进步，信息化也不断演变，信息技术是推动信息化的主要动力[38].2.1.2信息化管理。信息化管理是信息化在管理层面的具体表现出。信息化管理是指在当代信息技术广泛普及的基础之上，通过提高信息资源的管理和利用水平，提高各种社会活动的功能和效率，已到达管理的智能化和快速化[39].首先，信息化管理建立在当代信息技术和先进的管理理念基础之上；其次，信息化管理不是信息技术与组织经营管理的简单结合，是站在一定高度，将信息技术融合到先进的管理理念、管理制度中的创新管理形式；最后信息化管理是一个动态的经过，是信息技术与管理理念互相促进、共同发展的一个动态经过。2.1.3森林资源信息化管理。森林资源信息化是管理，是用信息化的管理手段对复杂的森林资源进行当代化管理。我们国家森林资源是由各级的林业部门进行管理，在纵向管理上根据行政级别分为国家级、省级、地区级、县级4个层次[40].在横向管理上每一层根据特定的管理要求划分为不同管理部门，每个管理部门又把详细事务分配给若干个业务主管，存在相关业务的部门又会有不同程度的互动。2.1.4森林资源信息化管理系统。森林资源信息化管理系统的组成构造应是一个5层构造，分别为基础设施层、基础数据层、数据标准与交换层、应用系统层和综合管理层。如此图3.1所示。基础设施层是有线与无线的通信网络，是森林信息化管理系统建设基础；基础数据层是各应用系统分享的数据资源；数据标准与交换层是各应用系统间进行数据交换的一种规则，是实现信息联动的基础；应用系统层是特定数据处理的功能程序块，是森林资源信息管理平台的组成单元；森林资源信息管理平台层是各应用系统通过单点登录、分权限控制机制下的组装，具体表现出森林信息系统在数据层面的分享与联动、管理层的互动与统一。森林资源信息化管理系统重点建设森林资源动态监测、造林营林、林木采伐管理、林产品运输管理、林权管理、林地管理、野生动物、种子种苗等，并在数据层上，实现森林资源、林地权属、采伐、运输、林地征占用、种子种苗等数据的分享与联动管理；在系统层上，实现森林资源、林木采伐、林产品运输、林权、林地、野生动物、种子种苗等应用系统的有效集成。2.2森林资源信息特征。森林资源信息包括森林资源经营数据、森林资源专题数据、基础地理数据、综合营造林数据、森林防火资源数据、林业有害生物数据、森林受灾数据、野生动物疫源疫病数据、林业产业数据等海量信息，其数据类型包括文档格式、多媒体数据格式、属性、统计数据格式等类型。它具有下面特点：〔1〕分布式特征。森林资源信息在物理上分布于各处，具有基于森林资源时空分异规律、特征和经过的相关性，通过计算机网络在逻辑上统一管理，以对用户透明的方式按需提供数据服务，森林资源数据存储、组织、更新、分析和挖掘等呈现〔物理分散、逻辑集中、分布透明〕的特点[41].〔2〕多尺度特征。森林资源数据能够表示出多样的空间范围，存在多种空间尺度，不同尺度下森林资源实体经过状态分布不同，且具有一定的变化规律。森林资源的生长与消耗与时间有关，具有自然规律，各类森林资源监测周期不同，各监测要素的表示出则不同，因而森林资源数据也具有时间多尺度特征。森林生态系统中各类森林资源的含义不同时，森林资源也不同，森林资源具有语义多尺度特征。〔3〕海量性特征。森林资源数据内容有矢量地图、栅格数据、遥感影像和地形图、传感器数据等时空数据，数据量经常不止TB级别，甚至有PB级别，具有海量特征。〔4〕多源异构特征。多源异构是森林资源数据构造复杂性的又一表现。森林资源数据包含各种各样的形式与状态，包括文档格式、多媒体数据格式、属性、统计数据格式等，为森林资源信息管理带来困难。2.3森林资源资源云计算服务。在互联网+时代，云计算与大数据密不可分。从1961年，计算资源被提出能够成为新的重要新型工业基础开场，到当前，云计算成为新的IT计算服务为止，云计算从概念走向实践，变为IT行业最具潜力和前途的方向。云计算[42]是一种能够调用的虚拟化的资源池，这些资源池能够根据负载动态重新配置，进而到达最优化使用的目的。云计算具有优化产业布局、降低用户成本、降低企业成本、提高资源利用率、提高性能体验、提供无限资源的优势.当前，云计算已大量运用于各行各业，并获得显著的经济和社会效益。在云计算环境中，森林资源信息管理理念和形式将发生宏大的改变，通过云计算形式，可将运行于不同地域不同平台下的服务器中的大量的林业业务系统部署于互联网中，整合异构资源〔如计算资源、磁盘存储和数据访问等〕，组成虚拟组织，解决了大规模计算问题。作为森林资源数据挖掘、数据流信息流跟踪与内部机理分析，云计算提供了下面技术支撑：〔1〕弹性服务。服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化，在林业业务系统繁忙时能够转移计算或暂停计算，等业务空闲后继续执行挖掘与数据跟踪服务，避免了由于服务器性能过载或冗余而导致的服务质量下降或资源浪费。〔2〕资源池化。资源以分享资源池的方式统一管理。林业工作中所需的数据能够不必直接访问详细服务器，利用虚拟化技术，将资源直接共享给应用，资源的放置、管理与分配策略对应用透明。〔3〕按需服务。以服务的形式为数据挖掘与跟踪提供程序、数据存储、基础设施等资源，并能够根据应用需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干涉[42].〔4〕泛在接入。用户能够利用各种终端设备〔如PC电脑、笔记本电脑、智能手机等〕随时随地通过互联网访问云计算服务，而无需在终端上安装应用系统来获取数据的可视化表示出。云计算存储能够存储海量数据实现森林资源数据的有效管理，利用并行处理技术进行遥感卫星数据的数据挖掘，通过可靠的调度策略为智慧决策提供根据。云计算已成为森林资源信息化管理的重要手段。2.4森林资源信息大数据挖掘技术。从2018年开场，大数据成为了互联网信息技术行业的流行词汇。2018年，全球数据量跨入了ZB时代，大量的数据会影响我们工作和生活，甚至国家经济和社会发展，大数据时代已经到来[44].大数据是新一代信息技术的集中反映，是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、分享、分析和处理海量的复杂的数据集合。这些种类冗杂、数量庞大的数据，为我们认识和把握事物发展规律更深切进入、更准确提供了数据信息基础[45].大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域[45].大数据技术和大数据应用，是从各种海量类型不同的数据中，快速获得有潜在价值的信息，大数据工程指大数据规划、建设、运营、管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营，大数据的规律与自然和社会活动之间