本文是一篇电子商务论文，本文是一篇电子商务论文，本文对森林抚育选址活动进行了研究，提出一套基于规则推理和遥感图像的森林抚育选址算法，旨在利用信息技术辅助管理决策。
1绪论
1.1问题提出与研究意义
1.1.1研究背景与问题提出
森林是我们宝贵的自然资源。自1990年至今，我国森林覆盖率持续攀升。截止2020年，我国森林覆盖率达22.96%，较1990年增加6.26%，但仍低于欧盟发达国家平均水平（刘珉，2021）。森林抚育是森林经营管理中一个重要的组成部分，指在幼林郁闭成林到林分成熟前这段时间内，为达到经营目标而采取的各种林木经营措施（例如：抚育采伐、人工促进天然更新、浇水、割灌等），其对优化森林培育、提高森林质量有着重大的意义（国家森林抚育规程，2015；欧阳君祥,2015）。21世纪初，我国正式启动中央财政森林抚育补贴试点工作，随后陆续出台抚育作业设计、抚育验收方法等技术规范性文件，为我国森林抚育规范化、科学化发展打下基础（李宇昊，2013）。
目前我国森林抚育工作采用自上而下、层层分解的方式展开。首先由国家林草局和财政部门根据年度抚育资金预算等信息制定年度总抚育任务量，并将总抚育任务量与抚育资金分配到各省。然后由各省级林业主管部门将任务及资金分解到各基层林业经营单位，具体落实到各个林场（欧阳君祥，2015）。接着，各林场技术人员再根据所分配到的资金、任务量及林场自身森林资源、人力资源情况抽取适量的森林经理小班（以下简称小班）进行森林调查，进而根据调查结果，在所调查的小班范围内选择适量的抚育作业小班（以下简称小号）进行作业设计（一般来说，小号的面积小于小班，是小班内抚育优先权更高的区域）。最后，林场将根据作业设计结果与社会施工队签订抚育合同，待抚育工作完成后进行施工验收、工资结算等工作。
1.2国内外研究现状
1.2.1数字林业研究进展
数字林业是林业信息化的第一阶段，指利用数字化的手段对林业资源、经营活动进行管理。其使用到的信息技术主要包括“3S”技术（GIS-地理信息系统、RS-遥感、GPS-全球定位系统）、数据存储技术、虚拟现实技术等（赵忠，2021，胡忠，2013；陈震，2012）。本世纪初，我国建立了数字林业公共平台，并提出相应的标准与规范，为后续数字林业研究打下基础（黄心渊，2006）。目前，数字林业在我国发展成熟，应用广泛，众多学者对其进行了研究（杨依，2021）。
我国数字林业的研究应用方向主要可以归纳为五个方面：历史档案整理与查询、现状分析与展示、前景预测、精细化林业、决策管理（冯仲科，2000）。
在历史档案管理与现状分析展示方面，众多学者对林业管理信息系统（MIS）进行了研究。例如，基于GIS技术构建林业资源信息管理系统，实现森林蓄积等信息的查询、展示及统计（苏晨辉，2012）；基于SOA架构提出林业业务系统定制研究，提高系统复用率，增加系统柔性（朱颖芳，2012；张玉，王武魁，2019）；基于BPMN流程管理标准，对林业业务进行自动化整合，消除数据孤岛，提高业务效率（刘凯丽，王武魁，2020）；基于GIS技术，构建森林资源管理系统（宋旭超，2021）。
2研究理论与方法
2.1知识表示与规则推理
（1）知识表示
本文所指的知识与生活中所提到的知识不同，具体定义为：以不同方式关联多个信息的信息结构，可分为事实、规则、规律等。对客观存在的人或事物进行描述的知识称作事实；对信息间的因果关系进行表述的知识称作规则，规则的一般形式为“如果条件，则结论”；当规则中包含了变量，就泛化成了规律，规律是对一类因果信息的表述。
目前常见的知识表示方法有一阶谓词、产生式表示、语义网络等。其中，产生式表示的逻辑和规则的逻辑一致，所以通常用产生式表示方式来对规则进行表述。（高洪深，2009）
（2）规则推理（RBR Rule-Based Reasoning）
RBR是ES常用的推理机制，属于人工智能技术（AI）范畴（倪志伟，2004）。目前，在ES中应用最广泛的知识表示方法是产生式规则表示法（陈文伟，2014）。 产生式规则一般表述为“A→B”（if A then B，A为条件，B为结论）,即当条件A成立，可推导出结论B也成立。采用计算机程序进行规则推理时，需要构建合适的规则库、推理树及推理机。规则库是所有规则的集合；推理树是根据规则库中各个规则的逻辑关系，对规则进行连接的树状结构；而推理机是规则推理过程的计算机实现。
具体的推理过程为：已知一个事实a，按照推理树的逻辑依次搜索规则库中的规则，将规则和a进行一一匹配。若a满足某一规则，则可推理得到该规则的结论b。再以b为条件继续进行搜索匹配，如此循环操作，直至得到最终推理结果。如在推理过程中遇到无匹配项的情况，则需要进行回溯处理，即从推理树的一个分枝移向另一个分枝。因此，总体来说，规则推理机的核心逻辑为：搜索+匹配，其中搜索包含了回溯的操作。
2.2归一化植被指数（NDVI）
NDVI是当前最常用的描述植被生长情况的指标。数值上，是由近红外波段反射值（NIR）和红外波段的反射值(R)按照如下公式计算而得（符淙斌，1992）。 𝑁𝐷𝑉𝐼=(𝑁𝐼𝑅−𝑅)/(𝑁𝐼𝑅+𝑅) （2-1）
NDVI值可以用来判别地表覆盖情况，一般来说该值在[-1，1]之间。当值大于0时，代表当前区域为植被覆盖区，值越大覆盖度越大；当值等于0时，代表当前区域为裸土或岩石区；当值小于0时，代表当前区域的主体为云、雪、水体等（牛战勇等，2014）。NDVI是遥感技术中应用较广的一个指标，在植被覆盖相关研究中有广泛的运用。
3 基于规则推理的小班选址算法研究 ............................... 18
3.1 数据来源 ................................. 18
3.2 小班数据更新 ........................................ 19
4 基于遥感图像的小号选址算法研究 ............................. 46
4.1 数据来源 ..................................... 46
4.2 图像预处理 ................................. 48
5 算法的应用研究框架 ........................................ 67
5.1 系统结构及功能设计 .................................. 67
5.1.1 系统结构设计 ..................................... 67
5.1.2 系统功能设计 ................................ 68
5算法的应用研究框架
5.1系统结构及功能设计
5.1.1系统结构设计
IDSS是人工智能技术与决策支持系统相结合的系统，可将定性化与定量化决策方式相结合，提升决策支持效果（陈文伟，2014）。本文第一部分小班选址算法是基于人工智能技术，利用专家知识（规则）进行推理，进而得出决策结果，该部分算法为定性化决策；第二部分小号选址算法是利用遥感图像处理技术，基于模型定量化反演林分信息（郁闭度），进而得出决策结果，该部分算法为定量化决策。由此，包含本文整体算法的系统需兼顾定性化及定量化两种决策方式。
专家系统（ES）是一种将专家专业知识存储进计算机内，构建推理机制模拟专家解决问题的过程，以定性化决策方式来辅助解决复杂问题的人工智能技术，其核心是知识库+推理机（张煜东，2010）。而决策支持系统（DSS）是一种通过组合数据、模型等决策资源，形成解决问题的方案，以定量化的方式辅助解决半结构化问题的技术，其核心是模型库+数据库（R.H.Bonczek，1989；陈文伟，2014）。因此，由定性化决策的ES和定量化决策的DSS相结合的IDSS符合本文对系统的诉求。
6结论与展望
6.1结论
近几十年来，我国森林覆盖率不断攀升，但仍低于欧盟发达国家平均水平，我国森林资源的经营效果仍有较大的提升空间。森林抚育是森林经营管理中一个重要的组成部分，对提高森林质量有着重要的意义。然而，我国东北地区国有林业局下辖林场在开展森林抚育前期选址工作时还存在一些选址决策不科学的问题。并且，林场在实际开展森抚作业时，作业单位为小号，但目前鲜有对小号的选址研究。
鉴于此，本文对森林抚育选址活动进行了研究，提出一套基于规则推理和遥感图像的森林抚育选址算法，旨在利用信息技术辅助管理决策。本研究协助管理者解决林业基层单位森抚选址不科学的实际问题，以及对小号选址理论研究进行补充。本文以我国东北地区L林业局下辖S林场为研究对象，利用林场二类调查数据、各小班地理空间矢量数据、林场遥感图像数据等基础数据对待抚育的小班及小号区域进行决策。本算法共包括两大部分，一是基于规则推理技术的小班选址算法，二是在小班推理算法的基础上，基于遥感图像处理技术的小号选址算法。
在基于规则推理技术的小班选址算法中，本文首先基于林分生长模型，对各小班关键林分信息进行更新处理，以满足不同年份的推理需求。接着，从国家和地方的抚育标准及规程中获取抚育规则，然后查阅相关抚育文献对规则进行转换，以适应计算机自动化推理；接着，本文利用转换后的规则构建推理树，使用产生式规则表示方法对规则进行表述，完成规则库表及推理算法的设计，并使用java语言对算法进行实现；最后，本文利用S林场2015年二类调查数据对算法进行训练，使用D林场的数据对算法进行测试。测试结果表明，本文算法推理准确率达94.81%，可实现较为精准的小班选取。
参考文献（略）