摘要：随着电子商务不断发展,邮政快递行业数据日益增多,传统方式对于邮政数据存储的理论与方法都已无法满足需求。基于此情况,使用一致性哈希算法来解决存储系统的横向弹性扩展,结合一致性哈希的虚拟节点与加权轮询算法优化Hadoop平台下分布式文件系统(HDFS)存储策略,实现集群在同构与异构条件下的数据均衡效果。同时介绍集群节点数据转移思想,设计负载因子与系统自检周期,实现了集群动态权重的负载转移,并进行实验验证。实验结果表明,文章提出的改进算法与HDFS、普通一致性哈希相比,在不同条件下集群负载差值均有不同程度的提升,证明了该策略可以有效降低集群节点间负载差值。

摘要：中国国际重要湿地生态状况监测对于完善湿地监测评价体系具有重要作用。基于Linux操作系统,选用Eclipse开发软件、达梦数据库和ArcGIS地理信息系统,设计并构建了国际重要湿地调查系统,实现国际重要湿地分布和面积、水源补给、水质、水体富营养化、湿地植物、湿地鸟类分布、植物入侵情况、湿地修复和利用、湿地面临主要威胁9个指标的统一口径录入上报、复杂检索查询、多维度的信息统计展示。经过测试,系统对终端性能要求较低,运行使用正常稳定,具有较强的移植性,可适用于相关调查统计系统整合和数据共享的二次开发,为国际重要湿地的生态状况调查提供有效的技术支持。

摘要：数字化加速向社会治理、生态治理等领域渗透,全面赋能治理模式创新和跃迁升级。随着数字技术与林草生态保护及治理融合应用,数字赋能使能效应越发凸显,对以国家公园为主体的自然保护地体系下的重要自然生态系统、自然遗迹、自然景观和生物多样性保护修复利用提供信息化支撑。围绕林草生态数字化治理及管理决策创新,从内在属性、发展要求、核心动力三个维度,剖析数字化环境下林草治理决策的时代特征,阐释林草治理决策范式中的生态状况监测、数字化表达和业务流程设计等决策要素,进而构建数字化环境下林草生态治理决策模式的理论框架。研究认为,随着数字技术的不断嵌入,生态状态感知、生态资源服务、生态治理模式等决策要素发展呈现出数字化使能的范式演变,进一步激发林草治理数字化决策及价值创新。

摘要：本文在分析3S技术在草原资源监管应用现状的基础上,从草原资源监管业务、技术发展及草原管理等方面论述3S技术的应用需求,提出草原资源监测系统技术体系,设计3S技术接入模式,分析3S技术在草原资源监测、灾害监测预警、草原管理决策等方面的典型监管应用。

摘要：针对外来物种入侵对湿地生态环境构成的严重危害和潜在威胁,开发了湿地外来入侵物种监测系统。本系统基于Linux操作系统,选用Eclipse开发软件、MySQL数据库和Openlayers地理信息系统,应用人工智能百度AI开发平台的图像识别接口服务,实现了外来入侵物种名录管理、物种识别、物种上报等功能。经过测试,本系统识别准确度较高,对终端性能要求较低,运行基本正常稳定,具有较强的移植性,适用于相关监测系统识别功能的二次开发,可以有效支持湿地外来入侵物种监测工作。

摘要：准确获取森林结构参数对森林生态系统研究及其保护有着重要意义。卫星遥感数据作为获取大尺度森林结构参数的重要数据源,已被制作成各种植被监测产品并被应用于森林质量状况变化评估、森林生物量估算以及森林干扰和生物多样性监测等研究。然而,这些卫星遥感植被监测产品针对中国复杂多样的森林区域缺乏有效验证,在不同林况和地形条件下的不确定性也不明确。激光雷达具备高精度三维信息采集的优势,在国内外已被广泛用于森林生态系统监测和卫星遥感产品验证。为此,该研究利用在中国114个样地收集的153km^(2)的无人机激光雷达数据,构建了我国森林结构参数验证数据集,并以此为基础对3套全球遥感监测产品(全球叶面积指数(GLASS LAI)、全球冠层覆盖度(GLCF TCC)、全球冠层高度(GFCH))进行了像元尺度的验证,并分析了其在不同坡度、覆盖度和林型条件下的不确定性。研究结果表明:与无人机激光雷达获取的叶面积指数、覆盖度以及冠层高度相比,GLASS LAI、GLCF TCC、GFCH在中国森林区域均存在一定的不确定性,且受林况和地形因素影响的程度不一致。对GLASS LAI和GLCF TCC影响的最大因素分别为林型和覆盖度;而GFCH则更易受地形坡度和覆盖度的影响。

摘要：随着上海市森林资源一体化监测的持续推进和上海林业信息化建设要求的不断提升,基于上海本市实际需求,从系统体系架构、系统部署架构、数据库设计和系统功能实现方面研究设计满足森林资源日常监管的移动版森林资源管理APP系统,用“互联网”理念为林业行业管理服务提供一种新尝试。

摘要：文章通过分析内蒙古自治区各地经济林产业发展的现状,总结发展过程中存在问题和短板,提出有针对性的对策,为进一步发挥各地区域特色优势,加快形成结构合理、特色突出、附加值高的现代经济林产业体系,提供参考和借鉴。

摘要：设计使用智能手机远程控制机器人,以树莓派(Raspberry Pi)作为系统主控核心,充当服务器端的角色,融合Haar-like特征值、分类器的加权系数以及AdaBoost算法,提出WIE-AdaBoost算法,并给出实现流程,最终通过无线网络使用智能手机实现对不同包装瓶的准确分类,并进行实验验证其准确性。实验结果表明,改进后的AdaBoost算法在训练集样本相对适合的情况下,对各种包装瓶的识别准确率达到92.86%,比传统AdaBoost算法的准确率提升9%左右,系统识别时间约为5 ms,已达到工业识别1 s的要求。

摘要：对滇中城市群绿色空间生态系统服务价值(Ecosystem Service value, ESV)进行时空演变及驱动因素的探析,有利于了解区域生态系统服务空间差异,有助于规划者从宏观层面掌握滇中城市群的自然资源情况,合理地制定规划建设策略。研究以滇中城市群49个区、县、市作为研究单元,对2000年、2010年、2019年3期的ESV进行量化,并收集“自然—社会—经济”维度的驱动因子,采用主成分分析与地理加权回归探讨“自然—社会—经济”因素对滇中城市群绿色空间ESV的驱动作用。结果表明:(1) 2000—2019年滇中城市群绿色空间的ESV总体呈现增加状态,一级服务类型中,供给、支持和文化服务小幅度上升,调节服务小幅度下降,二级服务类型中,气候与水文调节对生态系统服务功能的贡献最大,其次为土壤保持、生物多样性和气体调节;(2) 3期ESV空间分布特征较为一致,呈现城市群边缘地区的ESV高于城市群中部地区的ESV的特征;(3)社会因素对滇中城市群绿色空间的ESV的时空演变影响最大、其次为自然因素和经济因素,主要驱动因子为城镇化率、人均GDP、人口密度、森林覆盖率、第二产业占比。(4)城镇化率、人口密度及第二产业占比呈现两极化驱动特征;人均GDP呈现负向驱动特征;森林覆盖率呈现正向驱动特征。综上,近20年滇中城市群绿色空间的ESV增加,其变化主要受社会因素影响。研究可为滇中城市群的可持续发展提供参考。