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数据挖掘技术在森林经营管理中的应用综述

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森林资源数据通常庞杂而繁重,如何科学合理地收集并利用森林资源数据是科学地开展森林经营的基础.现在,数据挖掘技术发展迅速并不断涉及到更多应用领域.为了利用数据挖掘技术来分析复杂的森林资源信息,以更好地管理现有数据,从而实现优质森林经营,国内学者对数据挖掘与林业经营管理进行了大量的研究,并取得了一些成果.文章对数据挖掘关键技术中的关联规则、决策树、神经网络技术、聚类分析、遗传算法、粗糙集等进行了分析,并阐述其在森林资源调查监测、森林生长与收获预测、森林防火、林业可视化、病虫害防治与森林健康分析等方面的应用.
Application of Data Mining Technology in Forest Management

童雅婷、董晨

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浙江农林大学信息工程学院,浙江 杭州 311300

浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,浙江 杭州 311300

森林经营管理 数据挖掘技术 决策树 神经网络 遗传算法

浙江省教育厅一般项目浙江农林大学学校科研发展基金浙江省科技重点研发计划资助项目

Y2016360092016FR0362018C02013

2019

林业调查规划
云南省林业调查规划院 西南地区林业信息中心

林业调查规划

CSTPCD
影响因子：0.45
ISSN：1671-3168
年,卷(期)：2019.44(6)
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