林业生态数据融合研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第7页 |
| 1.2 林业生态站发展现状 | 第7-8页 |
| 1.3 林业数据采集处理发展现状 | 第8-9页 |
| 1.4 多传感器数据融合发展现状 | 第9-10页 |
| 1.5 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.6 论文结构 | 第11-13页 |
| 2 相关理论及技术支持 | 第13-18页 |
| 2.1 数据融合 | 第13-14页 |
| 2.2 数据融合算法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 加权平均法 | 第14页 |
| 2.2.2 基于参数估计的信息融合方法 | 第14-15页 |
| 2.2.3 基于Kalman滤波的融合方法 | 第15页 |
| 2.2.4 基于模糊神经网络的融合方法 | 第15页 |
| 2.2.5 基于证据理论的数据融合研究述评 | 第15-16页 |
| 2.3 技术支持 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 D-S证据理论融合算法 | 第18-27页 |
| 3.1 基本概念 | 第18-19页 |
| 3.1.1 识别框架 | 第18页 |
| 3.1.2 基本概率赋值 | 第18页 |
| 3.1.3 信任函数和似然函数 | 第18-19页 |
| 3.2 组合规则 | 第19-20页 |
| 3.3 算法应用与改进 | 第20-26页 |
| 3.3.1 火灾预警数据融合 | 第20-24页 |
| 3.3.2 土壤滑坡数据融合 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 系统设计 | 第27-32页 |
| 4.1 系统概述 | 第27-28页 |
| 4.1.1 系统描述 | 第27页 |
| 4.1.2 运行环境 | 第27-28页 |
| 4.2 数据库设计 | 第28-30页 |
| 4.2.1 数据字典 | 第28页 |
| 4.2.2 物理结构设计 | 第28-30页 |
| 4.3 功能需求 | 第30-31页 |
| 4.4 界面 | 第31页 |
| 4.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 5 系统实现与结果分析 | 第32-43页 |
| 5.1 首页 | 第32-33页 |
| 5.2 查看数据 | 第33-34页 |
| 5.3 算法介绍 | 第34-37页 |
| 5.4 融合过程 | 第37-38页 |
| 5.5 融合结果 | 第38-41页 |
| 5.6 结果分析 | 第41-42页 |
| 5.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 6 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 个人简介 | 第48-49页 |
| 导师简介 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
