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摘要
摘要
本研究首先论述了森林资源异构数据集成以及数据仓库技术在林业上的研究现状。
森林资源数据仓库在实际应用中还面临着以下两大问题:一是数据存储存在差异,且数
据表中的统计字段名称、类型、代码等的表达形式也存在差异;二是数据存储的差异性
造成数据利用率不高,深层次的多维分析、数据挖掘等是基于规范化的数据进行的。
针对这些问题,研究以历史上存储的森林资源数据为基础,针对森林生产功能分析、
适地适树规则提取、生长收获预测模型拟合等的分析需求,设计建立了两个数据仓库:
森林资源小班数据仓库以及标准地/样地数据仓库,并完成对两个数据仓库事实表、维度
表字段结构的详细设计。通过对ETL 技术的研究,实现对森林资源异构数据源的抽取、
清洗和转换,并将处理后的规范化数据存储在目标数据仓库中进行统一管理。
在此基础上,研建一个基于B/S 体系架构的森林资源数据仓库管理系统。系统的主
要功能包括异构数据源获取、森林资源异构数据的清洗转换、森林资源数据多维分析、
数据挖掘等。本研究高效的利用已有的森林资源数据可以为林场等经营单位提供生长收
获、抚育间伐、规则提取等方面的决策支持。
关键词:森林资源数据仓库,ETL ,OLAP ,数据挖掘
I
目录
目录
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 森林资源异构数据集成的研究现状 1
1.2.2 数据仓库在林业上的应用研究 2
1.2.3 ETL 技术的研究 3
1.2.4 OLAP 技术的研究 3
1.2.5 林业数据挖掘技术的研究 3
1.2.6 小结 4
1.3 研究目标和内容 4
1.3.1 研究目标 4
1.3.2 研究内容 4
1.3.3 研究拟解决的关键问题 5
1.4 研究方法与研究技术路线 5
1.4.1 研究方法 5
1.4.2 研究的技术路线 6
1.5 研究数据 7
1.6 项目来源与经费支持 7
1.7 论文组织结构 7
2 研究的理论与技术基础 9
2.1 数据仓库技术 9
2.1.1 数据仓库的概念 9
2.1.2 数据仓库建模方法 9
2.2 ETL 技术 11
2.3 OLAP 技术12
2.3.1 OLAP 技术基本概念12
2.3.2 多维分析的基本操作12
2.4 数据挖掘技术13
2.4.1 数据挖掘的概念13
2.4.2 常用的森林资源数据挖掘算法14
2.5 本章小结14
3 森林资源数据仓库设计与构建15
3.1 森林资源小班数据仓库设计15
3.1.1 概念模型设计15
3.1.2 逻辑模型设计15
3.1.3 物理模型设计16
3.2 标准地/样地数据仓库设计25
3.2.1 逻辑模型设计25
3.2.2 物理模型设计25
3.3 本章小结28
III
目录
4 森林资源异构数据的ETL 技术研究29
4.1 森林资源异构数据ETL 需求分析29
4.2 数据抽取子模型29
4.3 数据转换子模型30
4.3.
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