周穎 徐達宇

摘 要：近年來，隨著全國林業(yè)信息化工作會議的召開，我國林業(yè)信息化已經(jīng)由“數(shù)字林業(yè)”步入了“智慧林業(yè)”發(fā)展的新階段，開啟了智慧林業(yè)建設的新篇章，同時也促進了我國林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。文章從林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的概念出發(fā)，論述了林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的海量時空數(shù)據(jù)流所具有的多源異構性、海量性、時空相關性、動態(tài)流式性和高維性特點，闡明了面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的海量時空數(shù)據(jù)流挖掘的關鍵研究內(nèi)容和擬解決的關鍵問題，并展望了基于林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)流挖掘的應用與前景。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；林業(yè)；數(shù)據(jù)流；挖掘

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）07-00-03

0 引 言

進入新世紀以來，隨著信息技術及其應用的快速發(fā)展和日益普及，物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）技術開始越來越多地運用到我國林業(yè)的諸多領域。我國的林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設逐步走上了有序、快速發(fā)展的軌道，并在完善頂層設計、開展示范工程建設、進行關鍵技術研究、推動各地實踐探索和實施標準規(guī)范建設五個方面取得了重要進展。

林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)技術在林業(yè)領域的應用實例，是一種通過運用各類遙感監(jiān)測技術、GPS 技術、GIS 技術、傳感設備和技術（如攝像頭、射頻識別技術、紅外線和藍牙等）感知、采集林業(yè)信息，并將這些林業(yè)信息通過各類傳輸網(wǎng)絡（如因特網(wǎng)、 GPRS網(wǎng)、ZigBee無線網(wǎng)等）傳送到后臺智能平臺進行綜合存儲和處理，最終實現(xiàn)林業(yè)信息智能化識別和林業(yè)資源綜合化管理的網(wǎng)絡。

本文主要從林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下海量時空數(shù)據(jù)流的特點、面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的海量時空數(shù)據(jù)流挖掘的關鍵研究內(nèi)容、面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時空數(shù)據(jù)流挖掘擬解決的關鍵問題和基于林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)流挖掘的應用前景這四個方面進行分析，為我國林業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。

1 林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)流特點分析

隨著近幾年來物聯(lián)網(wǎng)應用規(guī)模的不斷擴大，影響范圍不斷延伸，大規(guī)模的林業(yè)數(shù)據(jù)被收割并存儲于數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)來自于不同的傳感源，形式不一，主要包括以下幾種類型：

（1）由衛(wèi)星遙感、攝像設備獲得的圖像、影像數(shù)據(jù)；

（2）由GPS獲得的地理位置信息；

（3）由各類終端感知設備獲得的包括大氣溫度、大氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、土壤pH值、光照強度、降水、風速和CO2濃度等林區(qū)環(huán)境狀態(tài)信息；

（4）由射頻識別、紅外線和藍牙等終端識別設備獲得的記錄林產(chǎn)品從采伐、運輸、倉儲、配送到銷售整個物流過程的數(shù)據(jù)[1-3]。

上述這些來自多平臺、多傳感器的林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)據(jù)流具有多源異構性、海量性、時空相關性、動態(tài)流式性及高維性特征。

1.1 多源異構性

由于通過物聯(lián)網(wǎng)采集的林業(yè)信息來自于不同的監(jiān)測平臺、設備和環(huán)境，數(shù)據(jù)的形式不僅包含了圖像、文本和時序數(shù)值型數(shù)據(jù)，還包括多種不同的存儲形式，比如有的存儲在空間數(shù)據(jù)庫中，有的以專有格式或數(shù)據(jù)文件形式存儲，有的是柵格形式，有的是散點形式，而有的是矢量等值線形式，從而形成了異質(zhì)、異構的多源林業(yè)數(shù)據(jù)集合。

1.2 海量性

到2020年，世界上“物物互聯(lián)”的數(shù)據(jù)通信業(yè)務量將是“人與人通信”數(shù)據(jù)通信業(yè)務量的30倍[4]。作為物聯(lián)網(wǎng)家族的重要組成部分，林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)同樣也將是數(shù)據(jù)的海洋，每一個傳感器均頻繁地獲取新的采樣數(shù)據(jù)，系統(tǒng)不僅需要存儲這些采樣數(shù)據(jù)的最新版本，在多數(shù)情況下還需要存儲某個時間段內(nèi)所有的歷史采樣值以滿足溯源處理和復雜數(shù)據(jù)分析的需要。

1.3 時空相關性

林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器結點普遍存在著空間和時間屬性，每個傳感器結點都分布于地理上具有關聯(lián)性的各個位置，每個數(shù)據(jù)采樣值又都有時間屬性（時序性），而且許多監(jiān)測對象的地理位置會隨著時間變化而連續(xù)移動。這些數(shù)據(jù)普遍存在著時空相關性。

1.4 動態(tài)流式性

由林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)獲取的采樣數(shù)據(jù)序列反映了監(jiān)測對象（包括林場、林作物和林產(chǎn)品等）的狀態(tài)隨時間、空間變化的完整過程。因此包含了比單個采樣值更為豐富的信息。此外，采樣數(shù)據(jù)序列表現(xiàn)出明顯的動態(tài)流式特性，即隨著新采樣值的不斷到來和歷史采樣值的不斷處理，采樣數(shù)據(jù)序列是不斷流動的，這類信息流在短時間尺度內(nèi)呈現(xiàn)出無序性和非線性性，而在長時間尺度內(nèi)又具有周期性和生命性。

1.5 高維性

高維特征是指林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)具有時間域、空間域和其他屬性所構成的高維特征。時間特征描述地理實體的時間尺度和時態(tài)關系，空間特征描述地理實體的地理空間分布，其它屬性特征則描述地理實體的質(zhì)量和數(shù)量信息。

2 面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)海量時空數(shù)據(jù)流挖掘的關鍵研究內(nèi)容

2.1 研究林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下帶時空約束的海量時空數(shù)據(jù)流綜合預處理框架

林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的多源分布數(shù)據(jù)一個重要的特性就是時空性，即所采集的數(shù)據(jù)雖然形式不一，表達格式各異，但這些數(shù)據(jù)本身在時間和空間上存在著關聯(lián)性，而在對原始數(shù)據(jù)進行有效信息提取、挖掘前，需要對這些帶有時空約束的數(shù)據(jù)進行預處理。因此，需要重點研究林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于時空關聯(lián)和約束的海量數(shù)據(jù)流時空配準方法，并進一步構建帶時空約束的海量時空數(shù)據(jù)流綜合預處理框架[5]。

2.2 研究基于增量算法和概念遷移的海量時空數(shù)據(jù)流動態(tài)聚類方法

從林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下時空數(shù)據(jù)流的特性分析中可以發(fā)現(xiàn)，海量性和動態(tài)流式性是其最為明顯的兩大特性，以往研究和實際應用中所使用的各種軟聚類或硬聚類算法，針對的都是靜態(tài)數(shù)據(jù)，即在一定時間范圍內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量可知并有限，且聚類后各聚類簇的整體形態(tài)是固定的。而物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下時空數(shù)據(jù)流會不斷地快速到來。尤其當新數(shù)據(jù)流中所包含的信息隨時間而產(chǎn)生內(nèi)容上的概念遷移（Concept Drift）后，傳統(tǒng)的靜態(tài)聚類算法便無法應對這一情形。因此，研究針對動態(tài)數(shù)據(jù)流的增量聚類算法能夠使新數(shù)據(jù)流不斷地被快速聚類[6]，并且該算法支持整個聚類簇的分布形態(tài)隨新數(shù)據(jù)流內(nèi)容中概念遷移而不斷動態(tài)演變的過程，從而能夠及時反映監(jiān)測對象的新動態(tài)。

2.3 研究基于信息時效原則的時空數(shù)據(jù)流頻繁模式發(fā)現(xiàn)方法

信息的時效性是指信息從發(fā)出、接收，到進入使用的時間間隔及其效率，在林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進行時空數(shù)據(jù)流的挖掘過程中，需要考慮信息的時效性對于最終挖掘結果的影響。在進行頻繁模式的發(fā)現(xiàn)過程中，要充分考慮信息的時效性，研究基于信息時效原則的數(shù)據(jù)流動態(tài)加權方法，對不同時間段的數(shù)據(jù)流賦予不同的權重，并進一步構建基于標記→衰退→滑動窗三步驟的時空數(shù)據(jù)流頻繁模式發(fā)現(xiàn)模型，即首先對到來的數(shù)據(jù)項進行標記，隨后根據(jù)數(shù)據(jù)的信息時效性賦予其遞減的權重（衰退），最后考慮到計算機內(nèi)存和計算能力的有限性，采用滑動窗分批次處理時空數(shù)據(jù)流。

2.4 基于特征分析的林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)流的動態(tài)預測方法

林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集的海量時空數(shù)據(jù)流不應僅僅只用于反映當前的環(huán)境狀態(tài)，還應根據(jù)采集的歷史數(shù)據(jù)作進一步的趨勢分析，獲取未來監(jiān)測對象發(fā)展的方向性信息。因此，根據(jù)實際應用需求，在分析所采集的歷史數(shù)據(jù)特性的基礎上，建立評價指標體系，研究基于海量林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)流的森林植被，做出林作物生長狀態(tài)的綜合評估及其生長趨勢的可靠預測，以及林業(yè)產(chǎn)品市場需求趨勢的動態(tài)、可信預測模型，為林業(yè)發(fā)展和管理提供決策依據(jù)。

3 面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時空數(shù)據(jù)流挖掘擬解決的關鍵問題

隨著林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息采集效率的不斷提高，數(shù)據(jù)的積累量越來越大，如何對這類大規(guī)模多源分布式時空數(shù)據(jù)流進行有效地挖掘，以獲取蘊藏在這些原始數(shù)據(jù)中的有價值的信息，并進一步將其應用于實際的決策支持中，是當前該領域研究中面臨的極富挑戰(zhàn)性的問題。因而，在該領域的研究中主要面臨和需要解決以下幾個關鍵問題[7，8]。

3.1 基于時空約束的海量時空數(shù)據(jù)流時空配準問題

現(xiàn)有的林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)主要來源于 GPS、遙感和傳感器等設備，每種設備生成的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)形式各不相同。此外，現(xiàn)有的時空數(shù)據(jù)也不再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形式，在文字、音頻、視頻和圖像等多媒體數(shù)據(jù)中同樣包含了豐富的時空信息。所以該領域的研究中需要解決的關鍵問題之一就是考慮各類數(shù)據(jù)在時間和空間上的關聯(lián)性，即基于時間和空間雙維度約束的林業(yè)數(shù)據(jù)配準問題。

3.2 海量時空數(shù)據(jù)流的聚類與頻繁模式發(fā)現(xiàn)技術

林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的海量時空數(shù)據(jù)本質(zhì)上是非結構化數(shù)據(jù)，不僅包含時序數(shù)據(jù)模型，還存在圖模型。因此提出了時空數(shù)據(jù)流的增量動態(tài)聚類技術和考慮信息時效性的時空數(shù)據(jù)流頻繁模式發(fā)現(xiàn)技術[9]。

3.3 基于特征分析的海量時空數(shù)據(jù)預測技術

由于林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下采集的數(shù)據(jù)帶有明顯的時空特性，因此，該類數(shù)據(jù)的預測模型在建模過程中不僅需要考慮數(shù)據(jù)的時序性，還要將數(shù)據(jù)的空間特性也反映在模型中，并且時空數(shù)據(jù)帶有強烈的非線性性和動態(tài)性，因此需要充分利用聚類與頻繁模式發(fā)現(xiàn)結果，構建基于特征分類的海量時空數(shù)據(jù)預測技術，提升預測準確性的同時降低預測時間、空間耗費，提高時空數(shù)據(jù)的預測效率[10]。具體實現(xiàn)路徑如圖1所示。

4 基于林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時空數(shù)據(jù)流挖掘的應用前景分析

通過對林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下海量時空數(shù)據(jù)流的預處理、聚類分析、頻繁模式發(fā)現(xiàn)，以及趨勢預測這幾個問題的研究，使得能夠?qū)@一類海量時空數(shù)據(jù)流進行一體化處理，即把該類數(shù)據(jù)流的各個挖掘過程整合起來，使得上一步挖掘結果可以作為下一步挖掘的前提來整體、綜合利用，以發(fā)掘這些數(shù)據(jù)當中潛在的關聯(lián)規(guī)則并獲得林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測對象的趨勢信息，從而充分、高效和全面地發(fā)掘、預測出所需的各類林業(yè)信息，以此來實現(xiàn)以下幾方面的應用。

4.1 基于數(shù)據(jù)流挖掘驅(qū)動的林區(qū)災情智能、即時監(jiān)測與預警

從現(xiàn)有的統(tǒng)計資料可以看出，林區(qū)各種生態(tài)災害發(fā)生的頻度越來越高，災害發(fā)生的強度和危害越來越大。種種生態(tài)災害出現(xiàn)的頻次呈增長態(tài)勢，而林區(qū)生態(tài)災害中，發(fā)生頻次多、危害程度最嚴重的首推森林火災，其次為洪澇、蟲災、低溫冷害、旱災、大風及冰雹。建立林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個重要目的就是實現(xiàn)林區(qū)災情的實時監(jiān)測與預警，利用物聯(lián)網(wǎng)各個終端傳感器發(fā)回的圖像、文本和監(jiān)測數(shù)據(jù)等信息，基于海量時空數(shù)據(jù)流挖掘林區(qū)災情具有智能、快速的特點，并通過實時監(jiān)測、評估方法來進一步建立災害預警模型，從而能對接下來一段時間內(nèi)的林區(qū)生態(tài)指標實現(xiàn)綜合預報，及時發(fā)現(xiàn)并排除災害，將災害造成的損失降到最低。

4.2 森林植被與林作物生長狀態(tài)的綜合評估及生長趨勢的可靠預測

利用林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所采集的海量時空數(shù)據(jù)，選擇林區(qū)植被生長狀態(tài)綜合評價指標，構建植被生長狀態(tài)評估模型，并進一步依據(jù)采集的數(shù)據(jù)來分析林區(qū)植被生長特征，建立時空數(shù)據(jù)預測模型，給出未來一段時間內(nèi)的植被生長狀態(tài)趨勢預測方法，實現(xiàn)森林植被與林作物生長狀態(tài)綜合評估及其生長趨勢的可靠預測。

4.3 林業(yè)產(chǎn)品物流信息的實時監(jiān)控及其市場需求趨勢的可信分析

對林產(chǎn)品在生產(chǎn)、運輸、倉儲、物流到銷售各個環(huán)節(jié)所采集的數(shù)據(jù)進行分析，提出基于林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術的高效林產(chǎn)品物流運營模式，以提升其物流效率；同時將根據(jù)各類林產(chǎn)品的銷售記錄數(shù)據(jù)，建立可信的林產(chǎn)品市場需求時空預測模型，從而實現(xiàn)林產(chǎn)品的“拉動式”生產(chǎn)，提升林產(chǎn)品的市場競爭力，促進整個林業(yè)經(jīng)濟的健康、持續(xù)發(fā)展。

5 結 語

本文在對林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下海量時空數(shù)據(jù)流的特點進行分析的基礎上，探討了面向林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)海量時空數(shù)據(jù)流挖掘的關鍵研究內(nèi)容，即時空數(shù)據(jù)流的預處理、聚類分析、頻繁模式發(fā)現(xiàn)及趨勢預測等幾大問題。通過對林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)進行高效挖掘和分析，可以對林區(qū)災情智能、即時監(jiān)測與預警、森林植被與林作物生長狀態(tài)綜合評估及其生長趨勢進行可靠預測，并為林業(yè)產(chǎn)品物流信息的實時監(jiān)控及其市場需求趨勢的可信分析提供科學的決策信息支持。

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