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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--森林病虫害数据可视分析方法研究
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森林病虫害数据可视分析方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第21-30页
    1.1 研究背景和意义第21-25页
    1.2 研究内容第25-26页
    1.3 技术路线第26页
    1.4 本文组织结构第26-30页
第2章 相关研究工作第30-55页
    2.1 数据可视化研究现状及分析第30-43页
        2.1.1 数据可视化的发展第30-32页
        2.1.2 数据可视化的流程第32页
        2.1.3 数据可视化在各领域应用现状第32-34页
        2.1.4 多种数据可视化技术第34-43页
            2.1.4.1 时序数据可视化方法分析第34-35页
            2.1.4.2 时空数据可视化方法分析第35-36页
            2.1.4.3 高维数据可视化方法分析第36-37页
            2.1.4.4 文本数据可视化方法分析第37-39页
            2.1.4.5 可视化交互技术分析第39-40页
            2.1.4.6 混合可视化方法分析第40-43页
    2.2 森林病虫害研究现状及分析第43-51页
        2.2.1 森林病虫害发生特点和规律及预防措施第44-45页
        2.2.2 森林灾害统计指标体系的研究第45-47页
        2.2.3 森林病虫害监测第47页
        2.2.4 森林病虫害预测预报第47-48页
        2.2.5 导致森林病虫害发生的影响因子分析第48-51页
            2.2.5.1 林分结构对森林病虫害的影响第48-49页
            2.2.5.2 土壤因素对森林病虫害的影响第49页
            2.2.5.3 地貌因素对森林病虫害的影响第49-50页
            2.2.5.4 生物因素对森林病虫害的影响第50页
            2.2.5.5 气象因子对森林病虫害的影响第50-51页
            2.2.5.6 人为因素对森林病虫害的影响第51页
    2.3 森林病虫害数据分析概述第51-54页
    2.4 本章小结第54-55页
第3章 森林病虫害数据特征分析第55-59页
    3.1 引言第55页
    3.2 森林病虫害数据体系结构第55-57页
        3.2.1 森林病虫害发生防治相关数据体系结构第55-56页
        3.2.2 森林病虫害发生环境相关数据体系结构第56-57页
    3.3 森林病虫害数据特点分析第57-58页
    3.4 森林病虫害数据可视分析关键问题第58页
    3.5 本章小结第58-59页
第4章 面向森林病虫害数据的可视数据清洗方法第59-92页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 数据质量与数据清洗第60-70页
        4.2.1 数据质量第60-64页
            4.2.1.1 数据质量的定义第60页
            4.2.1.2 数据质量问题的分类第60-64页
            4.2.1.3 数据质量问题的来源第64页
        4.2.2 数据清洗第64-68页
            4.2.2.1 数据清洗的定义第64页
            4.2.2.2 数据清洗的原理第64-65页
            4.2.2.3 常用数据清洗算法第65-66页
            4.2.2.4 数据清洗的一般过程第66-68页
        4.2.3 可视数据清洗第68-70页
    4.3 森林病虫害数据质量问题第70-72页
    4.4 森林病虫害数据清洗方案第72-82页
        4.4.1 数值型数据检测与清洗方法第72页
        4.4.2 文本型数据检测与清洗方法第72-82页
            4.4.2.1 文本型数据的相似检测与清洗策略第73-74页
            4.4.2.2 文本型数据的相似匹配方法第74-82页
                4.4.2.2.1 Jaro-Winkler距离第74-75页
                4.4.2.2.2 改进Jaro-Winkler距离第75-79页
                4.4.2.2.3 改进算法数值分析第79-82页
    4.5 可视数据清洗方法的设计思路第82-83页
        4.5.1 可视数据清洗方法的主要功能第82页
        4.5.2 可视数据清洗方法的清洗过程第82-83页
        4.5.3 规则库和算法库第83页
    4.6 可视数据清洗方法的设计第83-86页
        4.6.1 森林病虫害数据可视清洗任务需求第84页
        4.6.2 可视数据清洗方法设计原则第84页
        4.6.3 可视数据清洗方法采用的可视化技术第84-86页
            4.6.3.1 数据异常检测可视化第84-86页
            4.6.3.2 交互设计第86页
    4.7 可视数据清洗方法的应用和效果分析第86-91页
        4.7.1 可视数据清洗方法的应用第86-90页
            4.7.1.1 错误数据可视清洗第86-90页
            4.7.1.2 不完整数据可视清洗第90页
        4.7.2 可视数据清洗方法的效果分析第90-91页
    4.8 本章小结第91-92页
第5章 面向森林病虫害发生数据的聚类可视分析第92-131页
    5.1 引言第92-94页
    5.2 权值均分有序树图布局算法研究第94-108页
        5.2.1 树图简介第94-95页
        5.2.2 典型树图布局算法第95-98页
        5.2.3 权值均分有序树图布局算法第98-102页
            5.2.3.1 算法描述第98-101页
            5.2.3.2 示例说明第101-102页
        5.2.4 实验评估与分析第102-108页
            5.2.4.1 评价指标第102-104页
            5.2.4.2 实验说明第104页
            5.2.4.3 实验结果及分析第104-108页
    5.3 基于引力场的平行坐标聚类边绑定分析方法第108-119页
        5.3.1 平行坐标聚类绑定方法分析第109-111页
        5.3.2 基本平行坐标绘制第111-112页
        5.3.3 基于引力场的平行坐标边绑定设计第112-118页
            5.3.3.1 聚类中心控制点第113-114页
            5.3.3.2 簇内引力场绑定第114-115页
            5.3.3.3 算法实现流程第115-118页
            5.3.3.4 不透明度视觉增强设计第118页
        5.3.4 基于引力场的平行坐标边绑定绘制第118-119页
    5.4 森林病虫害发生数据聚类可视化设计第119-128页
        5.4.1 数据聚类可视化需求分析第119-120页
        5.4.2 数据聚类可视分析管线第120页
        5.4.3 数据的降维与聚类第120-125页
        5.4.4 数据聚类可视化技术第125-127页
        5.4.5 数据聚类可视化交互设计第127-128页
    5.5 案例研究第128-130页
    5.6 用户反馈第130页
        5.6.1 可视化设计第130页
        5.6.2 可用性评价第130页
        5.6.3 相关建议第130页
    5.7 本章小结第130-131页
第6章 基于多视图协同的可配置森林病虫害数据分析第131-157页
    6.1 引言第131页
    6.2 多视图协同的可配置模型第131-134页
        6.2.1 可配置模型建模第132页
        6.2.2 可配置模型的一致性约束第132-134页
    6.3 基于多视图可配置模型的可视化设计第134-147页
        6.3.1 病虫害发生防治相似场景可视需求分析第134-136页
        6.3.2 病虫害发生防治相似场景可视设计方案第136-139页
            6.3.2.1 可视分析管线第136-138页
            6.3.2.2 多视图协同可视分析模板第138-139页
            6.3.2.3 配色方案第139页
        6.3.3 病虫害发生防治可视化技术第139-147页
            6.3.3.1 病虫害发生随时间变化第140页
            6.3.3.2 病虫害相邻年份发生面积比较第140-141页
            6.3.3.3 病虫害发生严重程度随时间变化第141-143页
            6.3.3.4 各地区病虫害发生随时间变化第143页
            6.3.3.5 病虫害发生在地域上的分布第143-146页
                6.3.3.5.1 Choropleth地图第143页
                6.3.3.5.2 邮票地图第143-146页
            6.3.3.6 病虫害发生地区间比较第146-147页
    6.4 案例研究第147-155页
        6.4.1 数据来源第147-148页
        6.4.2 案例1:森林病虫害发生情况分析第148-153页
            6.4.2.1 森林病虫害发生面积随时间变化情况分析第149-150页
            6.4.2.2 某一年份森林病虫害发生情况分析第150-151页
            6.4.2.3 单个地区病虫害发生情况分析第151-153页
        6.4.3 案例2:森林病虫害防治情况分析第153-155页
            6.4.3.1 森林病虫害防治面积随时间变化情况分析第153-154页
            6.4.3.2 某一年份森林病虫害防治情况分析第154-155页
            6.4.3.3 单个地区病虫害防治情况分析第155页
    6.5 用户反馈第155-156页
        6.5.1 可视化设计第156页
        6.5.2 可用性评价第156页
        6.5.3 相关建议第156页
    6.6 讨论第156页
    6.7 本章小结第156-157页
第7章 基于层次关联交互模型的森林病虫害数据可视分析第157-183页
    7.1 引言第157-158页
    7.2 层次关联交互模型第158-162页
        7.2.1 层次关联交互模型建模第158-160页
        7.2.2 层次间的交互约束第160-162页
    7.3 层次关联森林病虫害数据可视化设计第162-175页
        7.3.1 层次关联森林病虫害需求分析第162页
        7.3.2 层次关联森林病虫害可视化设计方案第162-165页
            7.3.2.1 可视分析管线第162-163页
            7.3.2.2 总体概览第163-165页
            7.3.2.3 配色方案第165页
        7.3.3 层次关联森林病虫害数据可视化技术第165-173页
            7.3.3.1 基于标签云的病虫害种类视图第165页
            7.3.3.2 不同地区各等级病虫害发生分布视图第165-167页
                7.3.3.2.1 基于环形堆栈图的可视化方法第165-166页
                7.3.3.2.2 基于雷达图的可视化方法第166-167页
            7.3.3.3 病虫害发生防治关系视图第167-169页
            7.3.3.4 病虫害发生在不可标注地域的分布视图第169-171页
            7.3.3.5 病虫害发生严重程度随时间变化视图第171-172页
            7.3.3.6 病虫害在各地区随时间动态变化视图第172-173页
        7.3.4 可视化相关辅助设计第173-175页
            7.3.4.1 地区和病虫害种类选择器第173-175页
            7.3.4.2 交互设计第175页
    7.4 案例研究第175-181页
        7.4.1 研究区概况第175页
        7.4.2 数据来源第175-176页
        7.4.3 案例1:病虫害发生防治总体情况分析第176-178页
        7.4.4 案例2:某种病虫害发生防治总体情况分析第178-179页
        7.4.5 案例3:某地区病虫害发生防治情况分析第179-180页
        7.4.6 案例4:某地区某病虫害发生防治情况分析第180-181页
    7.5 用户反馈第181-182页
        7.5.1 可视化设计第181页
        7.5.2 可用性评价第181-182页
        7.5.3 相关建议第182页
    7.6 讨论第182页
    7.7 本章小结第182-183页
第8章 基于MCMVLR模型的森林病虫害影响因子可视分析第183-210页
    8.1 引言第183-184页
    8.2 多组合多元线性回归模型第184-186页
    8.3 基于MCMVLR模型的可视化设计第186-200页
        8.3.1 森林病虫害影响因子可视化需求分析第186页
        8.3.2 森林病虫害影响因子可视化设计方案第186-190页
            8.3.2.1 可视分析管线第186-188页
            8.3.2.2 数据流模型第188页
            8.3.2.3 总体概览第188-190页
        8.3.3 森林病虫害影响因子数据可视化技术第190-200页
            8.3.3.1 数据分析模块第190-196页
                8.3.3.1.1 数据集统计量表第190-191页
                8.3.3.1.2 数据集分布度量第191-193页
                8.3.3.1.3 属性间相关关系度量第193-195页
                8.3.3.1.4 属性间相关关系评价第195-196页
            8.3.3.2 多元线性回归分析模块第196-200页
                8.3.3.2.1 研究变量选择第196-197页
                8.3.3.2.2 归一化方法选择第197-198页
                8.3.3.2.3 多组合线性回归分析第198-200页
                8.3.3.2.4 预测分析第200页
        8.3.4 可视分析交互设计第200页
    8.4 案例分析第200-208页
        8.4.1 案例1:云杉矮槲寄生在天然云杉林内的发病因子分析第201-205页
        8.4.2 案例2:气象因子对红脂大小蠹发生的影响分析第205-208页
    8.5 用户反馈第208-209页
        8.5.1 可视化设计第208页
        8.5.2 可用性评价第208-209页
        8.5.3 相关建议第209页
    8.6 本章小结第209-210页
第9章 森林病虫害数据可视分析系统设计与实现第210-225页
    9.1 引言第210页
    9.2 可视分析系统需求分析第210-211页
        9.2.1 系统架构需求分析第210页
        9.2.2 系统功能需求分析第210-211页
    9.3 可视分析系统架构设计第211-215页
        9.3.1 架构设计原则第211-212页
        9.3.2 系统架构设计第212-214页
        9.3.3 系统设计模式第214页
        9.3.4 功能结构设计第214-215页
    9.4 技术选型和数据获取第215-218页
        9.4.1 系统开发和运行环境第215-216页
        9.4.2 实现技术第216页
        9.4.3 数据获取第216-217页
        9.4.4 数据库构建第217-218页
    9.5 可视分析系统实现第218-224页
        9.5.1 可视数据清洗模块第218-219页
        9.5.2 森林病虫害发生防治情况可视分析模块第219-222页
            9.5.2.1 森林病虫害发生和防治情况可视分析模块第219-221页
            9.5.2.2 森林病虫害发生情况聚类可视分析模块第221页
            9.5.2.3 森林病虫害发生防治关联分析模块第221-222页
        9.5.3 森林病虫害影响因子可视分析模块第222-224页
    9.6 本章小结第224-225页
第10章 总结与展望第225-229页
    10.1 研究工作总结第225-227页
    10.2 研究工作展望第227-229页
参考文献第229-243页
个人简介第243-244页
导师简介第244-245页
获得成果目录第245-246页
致谢第246页

 
 
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