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)設(shè)計(jì)

韓杰力

甘肅省洮河生態(tài)建設(shè)管護(hù)中心，甘肅 卓尼 747600

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和人們生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng)，林業(yè)管理迫切需要現(xiàn)代化、智能化的手段來(lái)應(yīng)對(duì)日益復(fù)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(lài)經(jīng)驗(yàn)等問(wèn)題，難以適應(yīng)多變的環(huán)境和多樣的社會(huì)需求。因此，設(shè)計(jì)智慧林業(yè)管理系統(tǒng)成為當(dāng)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(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力［4-5］。因此，筆者設(shè)計(jì)了一個(gè)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(xué)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(jì)

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(chǔ)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(jì)

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(shí)時(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，而后利用無(wú)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(shí)施實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和異常檢測(cè)，確保采集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊選擇采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高效檢索；設(shè)定訪問(wèn)控制策略，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性；實(shí)施定期的數(shù)據(jù)備份，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)丟失或損壞的情況。數(shù)據(jù)分析挖掘模塊對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校正和處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，支持快速?zèng)Q策。該模塊利用分布式計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，基于分析結(jié)果提供智能推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(jì)直觀而友好的用戶(hù)界面，整合地理信息系統(tǒng)，以圖表等形式展示當(dāng)前林業(yè)狀況，方便用戶(hù)操作和瀏覽數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊需要與各類(lèi)環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器建立有效的連接，實(shí)時(shí)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(dǎo)航信息，Sony Alpha a7R IV 高分辨率全畫(huà)幅相機(jī)用于監(jiān)測(cè)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)和變化；DHT22 溫濕度傳感器用于監(jiān)測(cè)空氣溫度和濕度，Davis Instruments 641 風(fēng)速風(fēng)向傳感器用于測(cè)量風(fēng)速和風(fēng)向，TSL2561 數(shù)字光照傳感器用于測(cè)量光照強(qiáng)度；Vegetronix VH400 土壤濕度傳感器用于監(jiān)測(cè)土壤含水量，DS18B20 數(shù)字溫度傳感器用于測(cè)量土壤溫度，Bluelab Combo Meter Plus土壤pH傳感器用于測(cè)量土壤的酸堿度?？紤]林地的地理分布和特點(diǎn)，部署傳感器網(wǎng)絡(luò)，確保數(shù)據(jù)采集的全面性；開(kāi)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?，設(shè)置定時(shí)任務(wù)或事件觸發(fā)機(jī)制，實(shí)時(shí)采集傳感器輸出的數(shù)據(jù)。

通過(guò)無(wú)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，提高傳輸效率，并采用加密機(jī)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(shí)時(shí)性，盡量減少傳輸延遲。為確保采集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，系統(tǒng)需要設(shè)置監(jiān)測(cè)機(jī)制，對(duì)傳感器的運(yùn)行狀態(tài)和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該系統(tǒng)應(yīng)使用異常檢測(cè)算法，檢測(cè)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(diǎn)，μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。

若分?jǐn)?shù)超過(guò)閾值，則判定為異常。該系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)到的異常值進(jìn)行校正或標(biāo)記，以確保后續(xù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)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(cè)情況對(duì)林業(yè)進(jìn)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(dòng)記錄林內(nèi)各網(wǎng)格區(qū)域的異常檢測(cè)結(jié)果和處理過(guò)程，便于系統(tǒng)維護(hù)和改進(jìn)。

2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊為系統(tǒng)提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(lái)源。該研究根據(jù)需求選擇MySQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的規(guī)范性和一致性。數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間E的計(jì)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(chǔ)需求。系統(tǒng)需要設(shè)定訪問(wèn)控制策略，以確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。例如，設(shè)計(jì)用戶(hù)身份驗(yàn)證機(jī)制，確保只有授權(quán)用戶(hù)可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)；設(shè)定訪問(wèn)控制列表（Access Control List，ACL），規(guī)定不同用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限。該系統(tǒng)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性；實(shí)施定期的數(shù)據(jù)備份，以應(yīng)對(duì)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(shí)任務(wù)管理器和云存儲(chǔ)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?qǐng)?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(lái)有變化的文件。三是存儲(chǔ)位置。將備份數(shù)據(jù)上傳至AWS S 云存儲(chǔ)服務(wù)，確保存儲(chǔ)桶設(shè)置了適當(dāng)?shù)臋?quán)限和加密機(jī)制。四是恢復(fù)測(cè)試。每季度執(zhí)行一次數(shù)據(jù)恢復(fù)測(cè)試，驗(yàn)證備份的完整性；年度進(jìn)行一次全系統(tǒng)恢復(fù)測(cè)試，確保在災(zāi)難性情況下系統(tǒng)能夠迅速恢復(fù)。

這樣的備份策略和存儲(chǔ)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(fù)測(cè)試則可確保備份策略的有效性和系統(tǒng)的恢復(fù)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(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，提取有價(jià)值的信息和模式，圖2為詳細(xì)的設(shè)計(jì)流程。

圖2 數(shù)據(jù)分析挖掘流程

該系統(tǒng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，其中包括預(yù)測(cè)模型和聚類(lèi)分析兩個(gè)關(guān)鍵步驟。該模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)模型。線性回歸模型公式為

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

該研究使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型、優(yōu)化模型參數(shù)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；使用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)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(yīng)變化的環(huán)境。開(kāi)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(lèi)等算法，將數(shù)據(jù)劃分為不同的類(lèi)別，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，對(duì)挖掘到的模式進(jìn)行評(píng)估，確認(rèn)其對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)的貢獻(xiàn)度。

2.4 可視化展示模塊

可視化展示模塊通過(guò)直觀而友好的用戶(hù)界面，以圖表等形式展示系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(kāi)發(fā)響應(yīng)式的用戶(hù)界面，包括地圖組件、圖表組件等；利用D3.js庫(kù)設(shè)計(jì)折線圖實(shí)時(shí)顯示溫度、濕度等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)；整合Leaflet地圖庫(kù)，展示林區(qū)地理信息，標(biāo)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(diǎn)、線、面的形式展示在地圖上，提供用戶(hù)與地圖交互的功能，如點(diǎn)擊查看詳細(xì)信息、地圖縮放等；提供用戶(hù)選擇數(shù)據(jù)源、指標(biāo)和圖表類(lèi)型的功能，支持用戶(hù)自定義報(bào)表；使用圖表庫(kù)（如Chart.js）創(chuàng)建報(bào)表，并允許用戶(hù)保存和分享自定義報(bào)表；在用戶(hù)界面上嵌入儀表盤(pán)，展示關(guān)鍵指標(biāo)，如林區(qū)溫度、濕度等；使用可視化圖形展示機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，如顯示預(yù)測(cè)未來(lái)溫度趨勢(shì)的折線圖。

3 測(cè)試試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

為測(cè)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(hù)區(qū)為試驗(yàn)對(duì)象，進(jìn)行測(cè)試試驗(yàn)。位于甘肅省南部的洮河國(guó)家級(jí)自然保護(hù)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(hù)區(qū)森林覆蓋率達(dá)到44.36%，而林地綠化率為71.33%［6］。試驗(yàn)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(dǎo)航信息；選用Sony Alpha a7R IV 高分辨率全畫(huà)幅相機(jī)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(fēng)速風(fēng)向傳感器監(jiān)測(cè)保護(hù)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(cè)保護(hù)區(qū)內(nèi)的土壤情況。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備選用Cisco Catalyst 3850交換機(jī)及Cisco ISR 4000路由器。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

模擬傳感器數(shù)據(jù)采集，確保試驗(yàn)中有足夠的數(shù)據(jù)量。將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Hadoop分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)中。在試驗(yàn)過(guò)程中，先啟動(dòng)系統(tǒng)，確保實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊能夠獲取并展示最新的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；檢查系統(tǒng)界面，確認(rèn)溫度、濕度等監(jiān)測(cè)指標(biāo)的實(shí)時(shí)更新；使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如計(jì)算溫度和濕度的平均值、變化趨勢(shì)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(jìn)行用戶(hù)交互測(cè)試（包括數(shù)據(jù)查詢(xún)、圖表交互、地圖操作等），模擬用戶(hù)根據(jù)特定條件篩選和查看監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)載測(cè)試，確保系統(tǒng)在高負(fù)載情況下仍能穩(wěn)定運(yùn)行；模擬網(wǎng)絡(luò)故障，測(cè)試系統(tǒng)的容錯(cuò)和恢復(fù)能力。

由表1 可知，系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間為151.18 ms，表明系統(tǒng)在用戶(hù)請(qǐng)求時(shí)能夠迅速響應(yīng)，用戶(hù)體驗(yàn)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(hù)請(qǐng)求方面表現(xiàn)出較強(qiáng)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(cuò)能力表現(xiàn)良好，成功率在98.5%～98.9%，表明系統(tǒng)在面對(duì)部分故障時(shí)依然能夠保持較高的穩(wěn)定性。系統(tǒng)的恢復(fù)能力表現(xiàn)良好，恢復(fù)時(shí)間在100～101 ms，能夠在故障后迅速恢復(fù)正常運(yùn)行。

表1 測(cè)試試驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論

綜合來(lái)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(yīng)用于林業(yè)管理，以提高林業(yè)管理的智能化水平。