基于Hadoop的林地土壤数据可视化系统的设计与实现
这是一篇关于林地土壤数据,Hadoop,数据插补,网格划分,可视化的论文, 主要内容为随着数据结构的复杂高维化,数据可视化分析成为大数据时代必不可少的一环,传统的数据可视化技术已经远远不能满足现代信息化发展的需求。数据可视化技术是数据结构分析中的重要分支,也是数据科学方向的研究热点,通过数据可视化,可以帮助用户更准确地实现对深层数据特性的理解。然而,由于存在数据无效、部分数据残缺、数据划分不准确造成数据无法有效展示等问题,使数据可视化的研究陷入瓶颈。土壤作为一切林业生产的根本,对林地土壤数据的存储、整合和分析更是林业信息化中必不可少的一环。土壤的数据结构变得越来越丰富且复杂,传统的分析形式已经远远不能满足现代林业信息化发展的需要,通过以图形图像等形式为载体,进而容纳具有大量信息的林地土壤数据已是未来发展的必然趋势。对此,针对数据可视化技术,本文以林地土壤数据为研究对象,结合Hadoop平台对林地土壤数据进行区域可视化以及林地土壤数据地理空间的可视化。主要完成了以下工作:(1)针对传统的K近邻插补算法在土壤数据集缺失率较大的情况下插补效果不理想的问题,本文提出了一种基于K近邻插补方法改进的算法——基于加权的K近邻多重插补算法,解决目前在缺失率较大的情况下对数据缺失值插补效果不理想的问题。该算法通过高斯函数为距离更近的样本点赋予更高的权重,解决缺失值属性分类错误的问题,同时运用多重插补方法的思想保证数据分布的重要性质。经过实验对比分析,在缺失率较大的情况下,相比于传统的K近邻插补算法、多重插补法等,本算法在处理土壤数据缺失值的问题上准确率更高。(2)针对土壤数据所包含的特殊属性以及目前土壤数据区域可视化方法数据可视化精度低的问题,提出了一种基于区域可视化方法优化的可视化方法——基于网格的土壤数据区域可视化方法。以Spark大数据计算框架为基础,通过网格划分的方式对土壤数据区域可视化进行优化,通过皮尔逊相关系数实现对数据更细粒度的网格划分。针对网格划分后区域可视化效果颜色单一的问题,设计了一种基于地理空间的土壤数据变化的可视化表达方法,增强可视化效果。(3)针对林地土壤数据的数据来源、实际需求和大数据标准体系,设计并实现了林地土壤数据可视化系统。使用了基于网格的土壤数据区域可视化方法,通过广西壮族自治区高峰林场土壤数据展示可视化效果。通过Hadoop中的Spark分布式计算框架实现对网格数据的并行计算,解决针对林地土壤数据在可视化过程中分析和处理海量的数据问题。根据林地土壤数据特点和实际需求设计了林地土壤数据可视化系统的业务功能以及数据的处理流程并实现了集存储管理、数据分析计算以及数据可视化于一体的林地土壤数据可视化系统,解决了林地土壤数据存储困难,数据价值利用率低、数据孤岛等问题。本文首先通过基于加权的K近邻多重插补算法将缺失数据集补全,其次通过基于网格的土壤数据区域可视化方法对林地土壤数据的区域可视化以及时空分布的可视化,相比于传统的可视化方法,本系统可视化方法多方位更全面直观的展示了林地土壤数据,以此为基础实现了基于Hadoop的林地土壤数据可视化系统。
面向“田长制”的耕地监管平台的研究与实现
这是一篇关于“田长制”,耕地监管,网格划分,系统设计与实现的论文, 主要内容为耕地保护一直是国家关注的重点问题。为保障粮食安全,我国出台了一系列耕地保护政策与制度。但当前耕地保护和监管还存在很多问题:传统的耕地监管系统数据更新时间长,数据的时效性差。同时耕地管理存在责任落实不到位,非农违法建设占用、耕地荒弃依然存在,违法占用耕地行为时有发生。为严守耕地红线,保证国家粮食安全,迫切需要在“田长制”的政策基础上,建立耕地监管平台,以此实现耕地的精准、高效、规范化管理,能够及时发现存在的问题并妥善解决,对耕地保护具有重要意义。本文利用GIS、RS和互联网等技术,对监测数据来源进行处理与研究,根据研究区域特点及网格划分依据,确定网格管理模型。通过前期需求调研,确定系统需求,设计功能模块,建立系统耕地管理数据库,对面向“田长制”的耕地监管平台进行设计和实现。本文的主要工作内容如下:(1)网格数据的划分与管理模型构建。网格数据以市-县-乡镇-村行政区划数据为基础,确定耕地网格化管理的划分标准和划分方法,对其进行网格划分。建立网格管理模型,确定耕地业务管理流程,田长为该网格的耕地监管人,建立四层级的耕地监管巡护机制。(2)遥感数据的变化监测。监测数据源来自哨兵二号的遥感影像数据,确立土地利用分类类别,对2022年6月、7月、8月的遥感影像数据进行校正处理,利用随机森林分类方法,对遥感数据进行分类,得到总体分类精度为90%的土地分类结果。通过对比识别分析,可得到耕地变化信息,是耕地监管平台中重要的数据来源。(3)耕地监管平台的系统需求分析与设计。首先在“田长制”需求背景下进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析进行系统总体架构、功能模块和数据库等设计,最后对主要功能模块进行详细设计。根据耕地监管系统设计内容完成系统基础模块的部署,利用Vue、Spring Boot等相关开发技术完成系统功能的前后端编码工作,最终实现耕地监管平台的设计与研发。
面向“田长制”的耕地监管平台的研究与实现
这是一篇关于“田长制”,耕地监管,网格划分,系统设计与实现的论文, 主要内容为耕地保护一直是国家关注的重点问题。为保障粮食安全,我国出台了一系列耕地保护政策与制度。但当前耕地保护和监管还存在很多问题:传统的耕地监管系统数据更新时间长,数据的时效性差。同时耕地管理存在责任落实不到位,非农违法建设占用、耕地荒弃依然存在,违法占用耕地行为时有发生。为严守耕地红线,保证国家粮食安全,迫切需要在“田长制”的政策基础上,建立耕地监管平台,以此实现耕地的精准、高效、规范化管理,能够及时发现存在的问题并妥善解决,对耕地保护具有重要意义。本文利用GIS、RS和互联网等技术,对监测数据来源进行处理与研究,根据研究区域特点及网格划分依据,确定网格管理模型。通过前期需求调研,确定系统需求,设计功能模块,建立系统耕地管理数据库,对面向“田长制”的耕地监管平台进行设计和实现。本文的主要工作内容如下:(1)网格数据的划分与管理模型构建。网格数据以市-县-乡镇-村行政区划数据为基础,确定耕地网格化管理的划分标准和划分方法,对其进行网格划分。建立网格管理模型,确定耕地业务管理流程,田长为该网格的耕地监管人,建立四层级的耕地监管巡护机制。(2)遥感数据的变化监测。监测数据源来自哨兵二号的遥感影像数据,确立土地利用分类类别,对2022年6月、7月、8月的遥感影像数据进行校正处理,利用随机森林分类方法,对遥感数据进行分类,得到总体分类精度为90%的土地分类结果。通过对比识别分析,可得到耕地变化信息,是耕地监管平台中重要的数据来源。(3)耕地监管平台的系统需求分析与设计。首先在“田长制”需求背景下进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析进行系统总体架构、功能模块和数据库等设计,最后对主要功能模块进行详细设计。根据耕地监管系统设计内容完成系统基础模块的部署,利用Vue、Spring Boot等相关开发技术完成系统功能的前后端编码工作,最终实现耕地监管平台的设计与研发。
面向“田长制”的耕地监管平台的研究与实现
这是一篇关于“田长制”,耕地监管,网格划分,系统设计与实现的论文, 主要内容为耕地保护一直是国家关注的重点问题。为保障粮食安全,我国出台了一系列耕地保护政策与制度。但当前耕地保护和监管还存在很多问题:传统的耕地监管系统数据更新时间长,数据的时效性差。同时耕地管理存在责任落实不到位,非农违法建设占用、耕地荒弃依然存在,违法占用耕地行为时有发生。为严守耕地红线,保证国家粮食安全,迫切需要在“田长制”的政策基础上,建立耕地监管平台,以此实现耕地的精准、高效、规范化管理,能够及时发现存在的问题并妥善解决,对耕地保护具有重要意义。本文利用GIS、RS和互联网等技术,对监测数据来源进行处理与研究,根据研究区域特点及网格划分依据,确定网格管理模型。通过前期需求调研,确定系统需求,设计功能模块,建立系统耕地管理数据库,对面向“田长制”的耕地监管平台进行设计和实现。本文的主要工作内容如下:(1)网格数据的划分与管理模型构建。网格数据以市-县-乡镇-村行政区划数据为基础,确定耕地网格化管理的划分标准和划分方法,对其进行网格划分。建立网格管理模型,确定耕地业务管理流程,田长为该网格的耕地监管人,建立四层级的耕地监管巡护机制。(2)遥感数据的变化监测。监测数据源来自哨兵二号的遥感影像数据,确立土地利用分类类别,对2022年6月、7月、8月的遥感影像数据进行校正处理,利用随机森林分类方法,对遥感数据进行分类,得到总体分类精度为90%的土地分类结果。通过对比识别分析,可得到耕地变化信息,是耕地监管平台中重要的数据来源。(3)耕地监管平台的系统需求分析与设计。首先在“田长制”需求背景下进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析进行系统总体架构、功能模块和数据库等设计,最后对主要功能模块进行详细设计。根据耕地监管系统设计内容完成系统基础模块的部署,利用Vue、Spring Boot等相关开发技术完成系统功能的前后端编码工作,最终实现耕地监管平台的设计与研发。
基于Hadoop的林地土壤数据可视化系统的设计与实现
这是一篇关于林地土壤数据,Hadoop,数据插补,网格划分,可视化的论文, 主要内容为随着数据结构的复杂高维化,数据可视化分析成为大数据时代必不可少的一环,传统的数据可视化技术已经远远不能满足现代信息化发展的需求。数据可视化技术是数据结构分析中的重要分支,也是数据科学方向的研究热点,通过数据可视化,可以帮助用户更准确地实现对深层数据特性的理解。然而,由于存在数据无效、部分数据残缺、数据划分不准确造成数据无法有效展示等问题,使数据可视化的研究陷入瓶颈。土壤作为一切林业生产的根本,对林地土壤数据的存储、整合和分析更是林业信息化中必不可少的一环。土壤的数据结构变得越来越丰富且复杂,传统的分析形式已经远远不能满足现代林业信息化发展的需要,通过以图形图像等形式为载体,进而容纳具有大量信息的林地土壤数据已是未来发展的必然趋势。对此,针对数据可视化技术,本文以林地土壤数据为研究对象,结合Hadoop平台对林地土壤数据进行区域可视化以及林地土壤数据地理空间的可视化。主要完成了以下工作:(1)针对传统的K近邻插补算法在土壤数据集缺失率较大的情况下插补效果不理想的问题,本文提出了一种基于K近邻插补方法改进的算法——基于加权的K近邻多重插补算法,解决目前在缺失率较大的情况下对数据缺失值插补效果不理想的问题。该算法通过高斯函数为距离更近的样本点赋予更高的权重,解决缺失值属性分类错误的问题,同时运用多重插补方法的思想保证数据分布的重要性质。经过实验对比分析,在缺失率较大的情况下,相比于传统的K近邻插补算法、多重插补法等,本算法在处理土壤数据缺失值的问题上准确率更高。(2)针对土壤数据所包含的特殊属性以及目前土壤数据区域可视化方法数据可视化精度低的问题,提出了一种基于区域可视化方法优化的可视化方法——基于网格的土壤数据区域可视化方法。以Spark大数据计算框架为基础,通过网格划分的方式对土壤数据区域可视化进行优化,通过皮尔逊相关系数实现对数据更细粒度的网格划分。针对网格划分后区域可视化效果颜色单一的问题,设计了一种基于地理空间的土壤数据变化的可视化表达方法,增强可视化效果。(3)针对林地土壤数据的数据来源、实际需求和大数据标准体系,设计并实现了林地土壤数据可视化系统。使用了基于网格的土壤数据区域可视化方法,通过广西壮族自治区高峰林场土壤数据展示可视化效果。通过Hadoop中的Spark分布式计算框架实现对网格数据的并行计算,解决针对林地土壤数据在可视化过程中分析和处理海量的数据问题。根据林地土壤数据特点和实际需求设计了林地土壤数据可视化系统的业务功能以及数据的处理流程并实现了集存储管理、数据分析计算以及数据可视化于一体的林地土壤数据可视化系统,解决了林地土壤数据存储困难,数据价值利用率低、数据孤岛等问题。本文首先通过基于加权的K近邻多重插补算法将缺失数据集补全,其次通过基于网格的土壤数据区域可视化方法对林地土壤数据的区域可视化以及时空分布的可视化,相比于传统的可视化方法,本系统可视化方法多方位更全面直观的展示了林地土壤数据,以此为基础实现了基于Hadoop的林地土壤数据可视化系统。
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