林业资源数据特征

2017-07-31袁茂胜付天胜

花卉 2017年10期

关键词：尺度分布式语义

袁茂胜付天胜

（1.思南县瓮溪镇林业环保站 2.思南县林业局）

林业资源数据特征

袁茂胜1付天胜2

（1.思南县瓮溪镇林业环保站 2.思南县林业局）

以林业资源发展的情况为基础，结合林业资源数据的特点，分别从林业资源数据分布式特征等方面，详细阐述具体的林业资源数据特征。

林业资源；数据特征

引言

林业是我国社会发展必不可少的产业之一，不仅可以促进经济发展，还可以起到保护环境的作用。因为林业资源数据自身具有一定的弊端，所以日常工作中经常所以出现各种影响工作质量的要素，想要保证工作质量，就必须要明确其特征，下文将进行阐述。

1 林业资源数据分布式特征阐述

分布式特征，是一种物理层面上所产生的林业资源数据，将林业资源在时间上、空间上的分布规律作为基础，分别对其发展特征与发展过程相关性进行阐述，并结合部分计算机网络逻辑来对其进行综合性管理，更好的为相关工作人员提供数据，并保证数据的准确性。

1.1 林业资源分布式数据形成过程阐述

我国幅员辽阔，而且从整体上来看，林业资源的分布也比较广泛，不论是林业资源方面的数据还是时空角度的数据，都需要对其特征进行演变，并描述所有的特征。从时空分布的角度来看，其属性主要囊括了时间层面的数据距离方面的各种相似函数。从近年来工作开展的情况来看，林业资源数据部分是在时间层面空间层面，其数据与属性都会存在一定的差异性。

空间定位，是当前国内林业资源数据最关键的一个组成环节，同时与林业资源时空分异、资源演化过程之间也存在一定的关系。部分林业资源的特征数据点，可以相互组成为一个数据集合，而且这种数据集合与其余的数据集合相比较，更加具有独立性，会影响到林业资源数据特点的正常发挥。

1.2 林业资源分布式数据采集过程

国内林业工作部门通常情况下都是先对行政区进行规划，并结合不同地区的林业区特点，对各种失控尺度下的数据进行综合性采集或者综合性的汇总，这种工作模式的区域性相对明显。当前国内常见的林业行政管理工作层次一般都是从国家到省份，再到相对应的林业管理局与林场。集体林区的林业行政管理工作层次主要分成下述几个方面，首先是国家林业局，其次是各省份林业厅与县级的林业局。

工作人员需要按照不同级别区域制度来划分不同的林业资源获取模式，不论是区域分布特点还是相应的数据生产生区域背景，都会影响到数据在水平方向或者数据的垂直分布式特点。

1.3 林业资源分布式数据组织管理工作过程

林业资源数据不论是物理储存还是更新维护，都需要依靠各地区各级林业数据库来完成相应的工作目标，所以不论从技术库技术的角度，还是从数据需求的角度，想要将全球范围内或者全国范围内的林业资源进行全面集中管理，就必须要多关注数据更新的流程及数据更新全过程工作质量，才能保证资源特征与资源的演化过程动态表达，保证数据的真实性。

1.4 林业资源分布式数据处理分析工作流程

对林业资源分布式数据进行全面持续的监测，并对各种数据的结果进行积累，保证所提供的数据可以满足林业数据系统的要求，利用一些高性能计算流程来满足对应的服务工作与服务需求。将云计算与大数据理论这两方面的工作内容作为基础，全面提升项目方案的可行性，并对林业资源进行全面分析，将林业资源分割成为不同的数据或者是完全不同的一些小文件，并对其进行分布式储存，保证所有的内容都可以综合融入到计算节点当中。这样在对节点进行计算的过程中，需要同时考虑到储存任务与计算任务这两个方面的内容。在对目标任务进行部署的时候，要将数据分布内容当成中心内容来看待，并对具体的项目数据存储位置等进行综合计算，全面提升了数据访问与数据服务部署方面的工作效率，优势明显。

2 林业资源多尺度特征阐述

林业资源的特征比较多，而多尺度特征作为林业资源数据表达的关键构成要素，对林业资源数据收集具有十分重要的作用。通常情况下，林业资源的多尺度特征，代表了林业资源实体、林业资源结构以及整个过程所表达出的空间范围、时间长短等。尺度和信息密集度二者的关系是负相关关系，但是二者的变化比率却并非是等比率变化，下文将主要对三种常见的特征表现形式进行阐述。

2.1 空间多尺度内容阐述

从目前工作开展的角度来看，林业资源内部的数据自身具有一定的抽象性，而且各种数据还会综合不同的地理空间内容与空间特性等。工作人员需要按照不同空间范围来对整体上的林业资源空间进行划分，保证空间规模划分的差异性，并利用空间规模来构建完全不同的空间层次。除了上述内容外，林业资源数据所要表达出的各种空间范围以及空间范围内容也具有多样性特点，其自身不仅有空间尺度方面的特征，同时工作人员也可以按照不同的林业资源实体空间相关性、实体空间分异特点等，来明确相应的演化规律，全面表达出在不同尺度条件下，各地区林业资源实体过程所产生的分布特点及对应的变化规律情况，保证空间特征与其实体属性相对应。

2.2 时间多尺度方面的特点

我国的林业资源不论是在生长方面，还是在消耗方面，自身都具有一定的自然节律性。不同地区的林业部门或者不同地区的林业资源监测工作周期相互之间存在一定的变化，并且不同的监测要素以及不同的表达方式，都和时间有一定的联系，会影响到林业部门数据资源时间的多尺度特点。时间层面的尺度和空间尺度二者的关联性比较密切，并且二者整体上呈现正相关干系。林业资源数据在经过一段时间的发展之后，会分别不同不同的角度、不同的时间以及不同分辨率等方面，发生动态性的变化特征。如果从时间序列的视角来看相关问题，必然会涉及到相对概念。因为林业资源的周期性比较明显，所以在对其进行操作的时候，工作人员很难从实际工作开展的角度来获取更加准确、更加连续的数据内容，大部分时间段都会使用一些零散时间下或者细小时间下的粒度来对某一段时间内的均值加以表达。

国内林业资源的周期性特点比较明显，但是如果将周期性的特点融入到比较长的时间范围节点当中，工作人员依然可以将其当成连续性监测模式来对目标进行全方位监测，并利用这些方式来对资源实体过程属性的特征点进行阐述。因为受到物联网与高速发展的移动网络所产生的影响，所有的大规模智能终端都必然会被传感器与自动化采集数据系统等影响到，而且还会根据数据的特点不断的传达各种数据内容。这种数据内容的传达方式需要融合到特定的时间节点或者是空间节点上才能保证其有意义。如果使用前些年比较常见的传统数据查询系统来对其进行处理，虽然一样可以得到一些结果，但是这些结果的实时性比较差，并无使用价值，会严重影响决策工作准确性以及决策工作开展的效率等，所以从整体上来看，大数据环境空间尺度会变得更加的细微。

除了上述环节之外，还需要多关注时间尺度和空间密度这两方面的关系，从宏观的角度来思考时间与空间维度应当如何加以融合，才能从根本上保证林业资源失控特征及其规律正常。

2.3 语义多尺度方面的特点

工作人员在对尺度相关问题进行研究的过程中，将绝大部分的研究经历都集中到了空间尺度的研究以及时间尺度的研究方面，反而轻视了语义尺度层面的研究。通常情况下林业资源数据语义都可以从根本上表达出林业生态系统内部不同的资源含义以及不同资源相互之间的逻辑关系，林业区域性特点比较明显，可以将其作为数据转化工作的基本载体来看待，集合语义分辨率与聚合语义分辨率是其主要表现形式。

林业资源实体与过程语义可以利用语义尺度来对其进行全方位刻画，进而表现出其层次特点与连通性方面的特点。在对层次性进行分析的过程中，因为相同林业资源实体的语义抽象程度不同，所以其不同层次专题数据之间也存在一些差异性，这些要素会受到林业资源时空监测力度与表达层次的影响。考虑到原则性与林业资源内部工作机理等方面的特点，工作人员可以将林业资源的实体全面综合成为更加高一层次的林业资源实体来看待。在处理连通性问题的时候，还可以将其表现成相同林业资源影响下的一种不同尺度表达形式，明确其内在的联系关系。因为林业资源在空间信息表达方面和语义有一定的关联，所以空间尺度还会制约到语义，林业资源的数据运动过程如图1所示。