韓杰力

甘肅省洮河生態(tài)建設(shè)管護中心，甘肅 卓尼 747600

0 引言

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展和人們生態(tài)環(huán)境保護意識的增強，林業(yè)管理迫切需要現(xiàn)代化、智能化的手段來應對日益復雜的挑戰(zhàn)［1］。傳統(tǒng)的林業(yè)管理方式面臨數(shù)據(jù)獲取不足、決策依賴經(jīng)驗等問題，難以適應多變的環(huán)境和多樣的社會需求。因此，設(shè)計智慧林業(yè)管理系統(tǒng)成為當務(wù)之急［2-3］。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入可為智慧林業(yè)管理系統(tǒng)提供了強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力［4-5］。因此，筆者設(shè)計了一個基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧林業(yè)網(wǎng)格化管理系統(tǒng)，以期提高林業(yè)管理的科學性、有效率和可持續(xù)性。

1 智慧林業(yè)網(wǎng)格化管理系統(tǒng)框架設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧林業(yè)網(wǎng)格化管理系統(tǒng)涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析挖掘及可視化展示等模塊，具體如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總框架設(shè)計

在該系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集模塊與空間、氣象、土壤等傳感器建立連接，實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，而后利用無線通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，實施實時監(jiān)測和異常檢測，確保采集到的數(shù)據(jù)準確可靠。數(shù)據(jù)存儲管理模塊選擇采用MySQL數(shù)據(jù)庫，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高效檢索；設(shè)定訪問控制策略，確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性；實施定期的數(shù)據(jù)備份，以應對數(shù)據(jù)丟失或損壞的情況。數(shù)據(jù)分析挖掘模塊對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、校正和處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；實時處理數(shù)據(jù)流，支持快速決策。該模塊利用分布式計算框架處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，以提高系統(tǒng)的處理效率；使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)分析，基于分析結(jié)果提供智能推薦、風險評估等決策支持功能，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，為制訂決策提供更深層次的信息?？梢暬故灸K設(shè)計直觀而友好的用戶界面，整合地理信息系統(tǒng)，以圖表等形式展示當前林業(yè)狀況，方便用戶操作和瀏覽數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)各模塊設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊需要與各類環(huán)境監(jiān)測傳感器建立有效的連接，實時獲取環(huán)境數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)中的HDL-32E LiDAR傳感器用于獲取高分辨率的地形和植被結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，NEO-M8N GPS 傳感器用于獲取位置和導航信息，Sony Alpha a7R IV 高分辨率全畫幅相機用于監(jiān)測植被的生長狀態(tài)和變化；DHT22 溫濕度傳感器用于監(jiān)測空氣溫度和濕度，Davis Instruments 641 風速風向傳感器用于測量風速和風向，TSL2561 數(shù)字光照傳感器用于測量光照強度；Vegetronix VH400 土壤濕度傳感器用于監(jiān)測土壤含水量，DS18B20 數(shù)字溫度傳感器用于測量土壤溫度，Bluelab Combo Meter Plus土壤pH傳感器用于測量土壤的酸堿度?？紤]林地的地理分布和特點，部署傳感器網(wǎng)絡(luò)，確保數(shù)據(jù)采集的全面性；開發(fā)與傳感器通信的接口，選擇超文本傳輸協(xié)議（Hypertext Transfer Protocol，HTTP），確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院托剩O(shè)置定時任務(wù)或事件觸發(fā)機制，實時采集傳感器輸出的數(shù)據(jù)。

通過無線通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，在傳輸前對數(shù)據(jù)進行壓縮，提高傳輸效率，并采用加密機制確保數(shù)據(jù)的安全。設(shè)置數(shù)據(jù)傳輸?shù)念l率，確保數(shù)據(jù)的實時性，盡量減少傳輸延遲。為確保采集的數(shù)據(jù)準確可靠，系統(tǒng)需要設(shè)置監(jiān)測機制，對傳感器的運行狀態(tài)和輸出數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測。該系統(tǒng)應使用異常檢測算法，檢測傳感器輸出中的異常值，具體公式為

式（1）中：Xi是數(shù)據(jù)點，μ是均值，σ是標準差。

若分數(shù)超過閾值，則判定為異常。該系統(tǒng)對檢測到的異常值進行校正或標記，以確保后續(xù)數(shù)據(jù)處理的準確性。傳感器數(shù)據(jù)校正公式為

式（2）中：Dc是校正后的數(shù)據(jù)，Dr是原始數(shù)據(jù)，Cf是校正系數(shù)。根據(jù)數(shù)據(jù)校正結(jié)果和異常檢測情況對林業(yè)進行網(wǎng)格化管理，有助于確保采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量。另外，系統(tǒng)自動記錄林內(nèi)各網(wǎng)格區(qū)域的異常檢測結(jié)果和處理過程，便于系統(tǒng)維護和改進。

2.2 數(shù)據(jù)存儲管理模塊

數(shù)據(jù)存儲管理模塊為系統(tǒng)提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供了可靠的數(shù)據(jù)來源。該研究根據(jù)需求選擇MySQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)，確保數(shù)據(jù)存儲的規(guī)范性和一致性。數(shù)據(jù)庫存儲空間E的計算公式為

式（3）中：a為數(shù)據(jù)量，l為冗余系數(shù)。

冗余系數(shù)的確定需要考慮數(shù)據(jù)索引、備份等額外存儲需求。系統(tǒng)需要設(shè)定訪問控制策略，以確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性。例如，設(shè)計用戶身份驗證機制，確保只有授權(quán)用戶可以訪問數(shù)據(jù)；設(shè)定訪問控制列表（Access Control List，ACL），規(guī)定不同用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。該系統(tǒng)對敏感數(shù)據(jù)進行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性；實施定期的數(shù)據(jù)備份，以應對數(shù)據(jù)丟失或損壞的情況。該系統(tǒng)使用Linux 系統(tǒng)的crontab 定時任務(wù)管理器和云存儲服務(wù)的備份策略，具體如下所示。

一是全量備份策略。每周日凌晨執(zhí)行全量備份，使用rsync 命令將系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)同步到備份目錄。二是增量備份策略。每日執(zhí)行增量備份，利用rsync或?qū)I(yè)備份工具，僅備份自上次全量備份以來有變化的文件。三是存儲位置。將備份數(shù)據(jù)上傳至AWS S 云存儲服務(wù)，確保存儲桶設(shè)置了適當?shù)臋?quán)限和加密機制。四是恢復測試。每季度執(zhí)行一次數(shù)據(jù)恢復測試，驗證備份的完整性；年度進行一次全系統(tǒng)恢復測試，確保在災難性情況下系統(tǒng)能夠迅速恢復。

這樣的備份策略和存儲位置選擇可以保障系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完整性、可靠性和可用性，而定期的恢復測試則可確保備份策略的有效性和系統(tǒng)的恢復能力。

2.3 數(shù)據(jù)分析挖掘模塊

數(shù)據(jù)分析挖掘模塊旨在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，提取有價值的信息和模式，圖2為詳細的設(shè)計流程。

圖2 數(shù)據(jù)分析挖掘流程

該系統(tǒng)使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)分析，其中包括預測模型和聚類分析兩個關(guān)鍵步驟。該模塊對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；提取關(guān)鍵特征，選擇合適的特征變換方法，為機器學習算法提供有意義的輸入。根據(jù)任務(wù)，該研究選擇線性回歸機器學習模型。線性回歸模型公式為

式（4）中：Y是目標變量，X1、X2、Xn是特征變量，β0、β1、βn是模型參數(shù)，ε是誤差項。

該研究使用歷史數(shù)據(jù)訓練模型、優(yōu)化模型參數(shù)，提高預測的準確性；使用測試數(shù)據(jù)評估模型性能并調(diào)整模型，以獲得更好的泛化能力。該研究將機器學習模型的輸出與其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)整合，形成全面的決策依據(jù)。該研究設(shè)計林業(yè)網(wǎng)格化管理規(guī)則引擎，將業(yè)務(wù)規(guī)則與數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)合，制訂智能決策規(guī)則；定期更新模型和規(guī)則，確保系統(tǒng)能夠適應變化的環(huán)境。開展數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，為制定決策提供更深層次的信息。利用K 均值聚類等算法，將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，對挖掘到的模式進行評估，確認其對業(yè)務(wù)目標的貢獻度。

2.4 可視化展示模塊

可視化展示模塊通過直觀而友好的用戶界面，以圖表等形式展示系統(tǒng)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、分析結(jié)果和決策支持信息。該系統(tǒng)使用React 框架開發(fā)響應式的用戶界面，包括地圖組件、圖表組件等；利用D3.js庫設(shè)計折線圖實時顯示溫度、濕度等監(jiān)測數(shù)據(jù)的趨勢；整合Leaflet地圖庫，展示林區(qū)地理信息，標記傳感器位置；使用Mapbox地圖服務(wù)，將采集到的空間數(shù)據(jù)以點、線、面的形式展示在地圖上，提供用戶與地圖交互的功能，如點擊查看詳細信息、地圖縮放等；提供用戶選擇數(shù)據(jù)源、指標和圖表類型的功能，支持用戶自定義報表；使用圖表庫（如Chart.js）創(chuàng)建報表，并允許用戶保存和分享自定義報表；在用戶界面上嵌入儀表盤，展示關(guān)鍵指標，如林區(qū)溫度、濕度等；使用可視化圖形展示機器學習模型的預測結(jié)果，如顯示預測未來溫度趨勢的折線圖。

3 測試試驗

3.1 試驗準備

為測試基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧林業(yè)網(wǎng)格化管理系統(tǒng)的性能，以甘肅洮河自然保護區(qū)為試驗對象，進行測試試驗。位于甘肅省南部的洮河國家級自然保護區(qū)總面積為287 759.00 hm2，其中林地占土地總面積的91.4%，核心區(qū)面積為109 762 hm2；非林地面積為52 917.98 hm2，占土地總面積的8.6%。該保護區(qū)森林覆蓋率達到44.36%，而林地綠化率為71.33%［6］。試驗選用Dell PowerEdge R740 服務(wù)器和HDL-32E LiDAR傳感器獲取高分辨率的地形和植被結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；選用NEO-M8N GPS 傳感器獲取位置和導航信息；選用Sony Alpha a7R IV 高分辨率全畫幅相機捕捉林地信息；選用DHT22 溫濕度傳感器、TSL2561 數(shù)字光照傳感器、Davis Instruments 641 風速風向傳感器監(jiān)測保護區(qū)內(nèi)的氣象情況；選用Vegetronix VH400 土壤濕度傳感器及Bluelab Combo Meter Plus 土壤pH 傳感器監(jiān)測保護區(qū)內(nèi)的土壤情況。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備選用Cisco Catalyst 3850交換機及Cisco ISR 4000路由器。

3.2 試驗結(jié)果

模擬傳感器數(shù)據(jù)采集，確保試驗中有足夠的數(shù)據(jù)量。將采集到的數(shù)據(jù)存儲到Hadoop分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中。在試驗過程中，先啟動系統(tǒng)，確保實時監(jiān)測模塊能夠獲取并展示最新的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)；檢查系統(tǒng)界面，確認溫度、濕度等監(jiān)測指標的實時更新；使用Spark進行數(shù)據(jù)分析，如計算溫度和濕度的平均值、變化趨勢等；創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化圖表，展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果；進行用戶交互測試（包括數(shù)據(jù)查詢、圖表交互、地圖操作等），模擬用戶根據(jù)特定條件篩選和查看監(jiān)測數(shù)據(jù)；對系統(tǒng)進行負載測試，確保系統(tǒng)在高負載情況下仍能穩(wěn)定運行；模擬網(wǎng)絡(luò)故障，測試系統(tǒng)的容錯和恢復能力。

由表1 可知，系統(tǒng)平均響應時間為151.18 ms，表明系統(tǒng)在用戶請求時能夠迅速響應，用戶體驗良好；平均每秒處理事務(wù)數(shù)（Transaction Per Second，TPS）為181.2，表明系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)和用戶請求方面表現(xiàn)出較強的能力；平均傳輸速率為102.28 Mb/s，表明在數(shù)據(jù)傳輸方面具備較高的效率。系統(tǒng)容錯能力表現(xiàn)良好，成功率在98.5%～98.9%，表明系統(tǒng)在面對部分故障時依然能夠保持較高的穩(wěn)定性。系統(tǒng)的恢復能力表現(xiàn)良好，恢復時間在100～101 ms，能夠在故障后迅速恢復正常運行。

表1 測試試驗結(jié)果

4 結(jié)論

綜合來看，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧林業(yè)網(wǎng)格化管理系統(tǒng)在性能和可靠性方面都表現(xiàn)出色，可將其應用于林業(yè)管理，以提高林業(yè)管理的智能化水平。