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时间:2019-03-13
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1、垂fi密级UDCx羣累()w—A*THESIS,3fti化乂密云县森林调查数据挖掘与主要树种立地特征分析(中文题名)MiunForestDataMiningandAnalysisofSiteyCharacteristicsofMainTreeSpecies ̄ ̄ ̄ ̄ ̄(英文题名)宋亚男(作者姓名)指导教I而王秀副教授、冯仲科教授申请学位级别硕±学科专业名称地图学与地理信息系统研究方向3S技术在资源与环境中的应
2、用论文提交日期201许巧论文答辩2G15¥6J^日期学位授予2015日期答辩委员会主席:评阅人:化素抹业大学硕±论文同意发表的声明研究生院:本人及导师完全同意《中国优秀博硕±学位论文全文数据库""化版章程》下简称章程)及我校与中国学术期刊(光蟲版)电子杂志社签定的《CNKI共建共享中国优秀博硕±学位论文全文数据库(CDMD)和北京林业大学研究生院博硕±学位论文全文数""据库(DMD)协议书》下简称协议书)的有关内容,愿意将本人的硕±学位论
3、文委托研究生院向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕±学位论文全文数据库》投稿。所在)学科为l,:Wl《名妨濟巧基去凌论文题目为:\'^緣表A茶訓如1疋渝於难身麥和ff巧iv抑^■希望《中国优秀博硕i学位论文全文数据库》给予出版,并同意在《中国博硕±学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用,同意按章程和协议书规定旱受相关权益。守方节作者签名:脅碱导师签名:>/]:年/月y曰永久联系地址(邮编):永久联系电话:注:《中圈优秀博硕i学
4、位论文全文数据库出版章程》可从http://graduate,b-jfu.eud.cn中学位工作/学位论文控目下浏览i独创性声明……本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下(或我个人)进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京林业大学一或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:
5、与^少日期:冬.关于论文使用授权的说明本人完全了解北京林业大学有关保留、使用学位论文的规定,目P:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可W公布论文的全部或部、分内容,可W采用影印缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定■()签《'名:导师豁名:日期:>/、k尋j摘要摘要从海量森林调查数据中提取隐含,、有用信息的工作将使森林资源调查工作更有意义。。科学的数据和系统的研究将在林业建设、森林经营和造林决策时作为技术支撑
6、本文主要利用密云县2009年森林资源二类调查数据,分别从整体、优势树种、地类的H个层面展开数据挖掘工作。主要利用SPSSClementinel2.0的聚类分析和关联分析模块进行数据挖掘的工作Kohonen-Meam。聚类分析分别用神经网络聚类算法、K聚类算法和TwoStep聚类算法实现,关联分析主要采用Aprion关联算法和GRI关联算法实现。从密云县林业小班的整体聚类分析研究中得出,生长情况最佳的立地条件、环境特征和现有的林种、地类等信息;关联分析得出了密云县的立地条件的
7、关联特征。对油松、侧柏、刺槐、昨树所在的林业小班数据的分别聚类分析,得到送四种乔木在密云县生长状况最好的林业小班环境及立地条件;关联分析得出该树种所在林业小班立地条件的关联特点,。分地类对密云县小班进行聚类分析得出在密云县针叶林、阔叶林分别最适宜的立地条件及环境特征。关键词:数据挖掘森林资源调查;聚类分析关联分析密云县;;;ABSTRACTMiyu打ForestDataMiningandAnalysisofSiteCharacteristicsofM
8、ainTreeSpeciesMasterCandidate:SongYanan(SpecialtyofCartographyandGeographyInformationSystem)DirectedbyWangXiulanABSTRACTTheimlicitandusefulinformationextractinfromhemassofforestinventordatawillenable
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