基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统设计

韩杰力

甘肃省洮河生态建设管护中心，甘肃 卓尼 747600

0 引言

随着社会经济的不断发展和人们生态环境保护意识的增强，林业管理迫切需要现代化、智能化的手段来应对日益复杂的挑战［1］。传统的林业管理方式面临数据获取不足、决策依赖经验等问题，难以适应多变的环境和多样的社会需求。因此，设计智慧林业管理系统成为当务之急［2-3］。大数据技术的引入可为智慧林业管理系统提供了强大的数据处理和分析能力［4-5］。因此，笔者设计了一个基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统，以期提高林业管理的科学性、有效率和可持续性。

1 智慧林业网格化管理系统框架设计

基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统涵盖数据采集、数据存储管理、数据分析挖掘及可视化展示等模块，具体如图1所示。

图1 系统总框架设计

在该系统中，数据采集模块与空间、气象、土壤等传感器建立连接，实时采集环境数据，而后利用无线通信技术将采集到的数据传输至数据处理中心，实施实时监测和异常检测，确保采集到的数据准确可靠。数据存储管理模块选择采用MySQL数据库，支持大规模数据存储和高效检索；设定访问控制策略，确保数据的机密性和完整性；实施定期的数据备份，以应对数据丢失或损坏的情况。数据分析挖掘模块对采集到的原始数据进行清洗、校正和处理，提高数据质量；实时处理数据流，支持快速决策。该模块利用分布式计算框架处理大规模数据，以提高系统的处理效率；使用机器学习算法进行数据分析，基于分析结果提供智能推荐、风险评估等决策支持功能，发现数据中隐藏的模式和关联规则，为制订决策提供更深层次的信息。可视化展示模块设计直观而友好的用户界面，整合地理信息系统，以图表等形式展示当前林业状况，方便用户操作和浏览数据。

2 系统各模块设计

2.1 数据采集模块

数据采集模块需要与各类环境监测传感器建立有效的连接，实时获取环境数据。该系统中的HDL-32E LiDAR传感器用于获取高分辨率的地形和植被结构数据，NEO-M8N GPS 传感器用于获取位置和导航信息，Sony Alpha a7R IV 高分辨率全画幅相机用于监测植被的生长状态和变化；DHT22 温湿度传感器用于监测空气温度和湿度，Davis Instruments 641 风速风向传感器用于测量风速和风向，TSL2561 数字光照传感器用于测量光照强度；Vegetronix VH400 土壤湿度传感器用于监测土壤含水量，DS18B20 数字温度传感器用于测量土壤温度，Bluelab Combo Meter Plus土壤pH传感器用于测量土壤的酸碱度。考虑林地的地理分布和特点，部署传感器网络，确保数据采集的全面性；开发与传感器通信的接口，选择超文本传输协议（Hypertext Transfer Protocol，HTTP），确保数据传输的可靠性和效率，设置定时任务或事件触发机制，实时采集传感器输出的数据。

通过无线通信技术将采集到的数据传输至数据处理中心，在传输前对数据进行压缩，提高传输效率，并采用加密机制确保数据的安全。设置数据传输的频率，确保数据的实时性，尽量减少传输延迟。为确保采集的数据准确可靠，系统需要设置监测机制，对传感器的运行状态和输出数据进行实时监测。该系统应使用异常检测算法，检测传感器输出中的异常值，具体公式为

式（1）中：Xi是数据点，μ是均值，σ是标准差。

若分数超过阈值，则判定为异常。该系统对检测到的异常值进行校正或标记，以确保后续数据处理的准确性。传感器数据校正公式为

式（2）中：Dc是校正后的数据，Dr是原始数据，Cf是校正系数。根据数据校正结果和异常检测情况对林业进行网格化管理，有助于确保采集的数据质量。另外，系统自动记录林内各网格区域的异常检测结果和处理过程，便于系统维护和改进。

2.2 数据存储管理模块

数据存储管理模块为系统提供了稳定的数据存储基础，为后续的数据处理和分析提供了可靠的数据来源。该研究根据需求选择MySQL 关系型数据库设计数据库表结构，确保数据存储的规范性和一致性。数据库存储空间E的计算公式为

式（3）中：a为数据量，l为冗余系数。

冗余系数的确定需要考虑数据索引、备份等额外存储需求。系统需要设定访问控制策略，以确保数据的机密性和完整性。例如，设计用户身份验证机制，确保只有授权用户可以访问数据；设定访问控制列表（Access Control List，ACL），规定不同用户对数据的访问权限。该系统对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性；实施定期的数据备份，以应对数据丢失或损坏的情况。该系统使用Linux 系统的crontab 定时任务管理器和云存储服务的备份策略，具体如下所示。

一是全量备份策略。每周日凌晨执行全量备份，使用rsync 命令将系统关键数据同步到备份目录。二是增量备份策略。每日执行增量备份，利用rsync或专业备份工具，仅备份自上次全量备份以来有变化的文件。三是存储位置。将备份数据上传至AWS S 云存储服务，确保存储桶设置了适当的权限和加密机制。四是恢复测试。每季度执行一次数据恢复测试，验证备份的完整性；年度进行一次全系统恢复测试，确保在灾难性情况下系统能够迅速恢复。

这样的备份策略和存储位置选择可以保障系统数据的完整性、可靠性和可用性，而定期的恢复测试则可确保备份策略的有效性和系统的恢复能力。

2.3 数据分析挖掘模块

数据分析挖掘模块旨在利用大数据技术对采集到的数据进行深入分析和挖掘，提取有价值的信息和模式，图2为详细的设计流程。

图2 数据分析挖掘流程

该系统使用机器学习算法进行数据分析，其中包括预测模型和聚类分析两个关键步骤。该模块对采集到的数据进行清洗、处理，以确保数据质量；提取关键特征，选择合适的特征变换方法，为机器学习算法提供有意义的输入。根据任务，该研究选择线性回归机器学习模型。线性回归模型公式为

式（4）中：Y是目标变量，X1、X2、Xn是特征变量，β0、β1、βn是模型参数，ε是误差项。

该研究使用历史数据训练模型、优化模型参数，提高预测的准确性；使用测试数据评估模型性能并调整模型，以获得更好的泛化能力。该研究将机器学习模型的输出与其他关键数据整合，形成全面的决策依据。该研究设计林业网格化管理规则引擎，将业务规则与数据挖掘模型结合，制订智能决策规则；定期更新模型和规则，确保系统能够适应变化的环境。开展数据挖掘可以发现数据中的隐藏模式和关联规则，为制定决策提供更深层次的信息。利用K 均值聚类等算法，将数据划分为不同的类别，发现数据内部的结构，对挖掘到的模式进行评估，确认其对业务目标的贡献度。

2.4 可视化展示模块

可视化展示模块通过直观而友好的用户界面，以图表等形式展示系统的实时监测数据、分析结果和决策支持信息。该系统使用React 框架开发响应式的用户界面，包括地图组件、图表组件等；利用D3.js库设计折线图实时显示温度、湿度等监测数据的趋势；整合Leaflet地图库，展示林区地理信息，标记传感器位置；使用Mapbox地图服务，将采集到的空间数据以点、线、面的形式展示在地图上，提供用户与地图交互的功能，如点击查看详细信息、地图缩放等；提供用户选择数据源、指标和图表类型的功能，支持用户自定义报表；使用图表库（如Chart.js）创建报表，并允许用户保存和分享自定义报表；在用户界面上嵌入仪表盘，展示关键指标，如林区温度、湿度等；使用可视化图形展示机器学习模型的预测结果，如显示预测未来温度趋势的折线图。

3 测试试验

3.1 试验准备

为测试基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统的性能，以甘肃洮河自然保护区为试验对象，进行测试试验。位于甘肃省南部的洮河国家级自然保护区总面积为287 759.00 hm2，其中林地占土地总面积的91.4%，核心区面积为109 762 hm2；非林地面积为52 917.98 hm2，占土地总面积的8.6%。该保护区森林覆盖率达到44.36%，而林地绿化率为71.33%［6］。试验选用Dell PowerEdge R740 服务器和HDL-32E LiDAR传感器获取高分辨率的地形和植被结构数据；选用NEO-M8N GPS 传感器获取位置和导航信息；选用Sony Alpha a7R IV 高分辨率全画幅相机捕捉林地信息；选用DHT22 温湿度传感器、TSL2561 数字光照传感器、Davis Instruments 641 风速风向传感器监测保护区内的气象情况；选用Vegetronix VH400 土壤湿度传感器及Bluelab Combo Meter Plus 土壤pH 传感器监测保护区内的土壤情况。网络设备选用Cisco Catalyst 3850交换机及Cisco ISR 4000路由器。

3.2 试验结果

模拟传感器数据采集，确保试验中有足够的数据量。将采集到的数据存储到Hadoop分布式文件系统和数据库中。在试验过程中，先启动系统，确保实时监测模块能够获取并展示最新的生态环境监测数据；检查系统界面，确认温度、湿度等监测指标的实时更新；使用Spark进行数据分析，如计算温度和湿度的平均值、变化趋势等；创建数据可视化图表，展示数据分析的结果；进行用户交互测试（包括数据查询、图表交互、地图操作等），模拟用户根据特定条件筛选和查看监测数据；对系统进行负载测试，确保系统在高负载情况下仍能稳定运行；模拟网络故障，测试系统的容错和恢复能力。

由表1 可知，系统平均响应时间为151.18 ms，表明系统在用户请求时能够迅速响应，用户体验良好；平均每秒处理事务数（Transaction Per Second，TPS）为181.2，表明系统在处理数据和用户请求方面表现出较强的能力；平均传输速率为102.28 Mb/s，表明在数据传输方面具备较高的效率。系统容错能力表现良好，成功率在98.5%～98.9%，表明系统在面对部分故障时依然能够保持较高的稳定性。系统的恢复能力表现良好，恢复时间在100～101 ms，能够在故障后迅速恢复正常运行。

表1 测试试验结果

4 结论

综合来看，基于大数据技术的智慧林业网格化管理系统在性能和可靠性方面都表现出色，可将其应用于林业管理，以提高林业管理的智能化水平。