基于数据挖掘的国家森林资源清查数据优化方法研究

基于国家森林资源清查体系,我国积累了大量的森林资源清查数据,为国家的战略规划和政策制定提供重要依据。本文首先对基于分类和聚类的数据方法进行了研究,并对国家森林资源清查数据的特征和数据挖掘的方向展开分析,选取了华东监测区的样地和样木数据,筛选了区域、立地因子、测树因子、生长量等参数,进行了聚类和分类的数据挖掘,提出了关于模型组的合理归并与增减以及避免主观因素造成的误分类等方面的优化方法,而数据挖掘的应用也可以提升智能机器人的感知、决策和交互能力。