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摘要：本发明涉及数据库构建技术领域，尤其涉及一种林业信息数据库的创建方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取多源林业信息数据集；对多源林业信息数据集进行数据预处理，生成标准多源林业信息数据；对标准多源林业信息数据进行数据质量优化，生成标准多源林业优化数据；对标准多源林业优化数据进行空间特征提取，生成林业空间特征数据；对林业空间特征数据进行森林单元联结，生成拓扑联结森林单元数据。本发明通过标准化数据处理、空间特征提取、时空数据分析、数据变动处理和云平台共享，解决了林业信息数据库创建中数据整合、分析不足和共享难题，提高了林业信息数据库创建的灵活性和可扩展性。

主权项：1.一种林业信息数据库的创建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取多源林业信息数据集；对多源林业信息数据集进行数据预处理，生成标准多源林业信息数据；对标准多源林业信息数据进行数据质量优化，生成标准多源林业优化数据；步骤S2：对标准多源林业优化数据进行空间特征提取，生成林业空间特征数据；对林业空间特征数据进行森林单元联结，生成拓扑联结森林单元数据；对林业空间网格单元数据进行属性特征分析，生成林业空间单元属性特征数据；通过拓扑联结森林单元数据对林业空间单元属性特征数据进行多元属性虚拟单元特征融合，生成林业空间虚拟森林单元集；步骤S3：对林业空间虚拟森林单元集进行时间维度特征提取，得到林业时序特征数据；对林业时序特征数据和林业空间虚拟森林单元集进行多维特征空间矩阵构建，生成多维特征空间矩阵；基于多维特征空间矩阵对标准多源林业优化数据进行时空协同分析，生成动态时空森林数据；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对林业空间虚拟森林单元集进行时间维度特征提取，得到林业时序特征数据；步骤S32：通过高分辨率遥感技术对林业时序特征数据进行环境维度特征提取，得到林业环境特征数据；步骤S33：根据林业时序特征数据、林业环境特征数据以及林业空间虚拟森林单元集进行多维特征空间矩阵构建，生成多维特征空间矩阵；步骤S34：基于多维特征空间矩阵进行森林动态监测模型构建，生成森林动态监测模型；利用森林动态监测模型对标准多源林业优化数据进行时空协同分析，生成动态时空森林数据；步骤S34包括以下步骤：步骤S341：对多维特征空间矩阵进行森林变化分析，生成森林变化分析数据；步骤S342：对森林变化分析数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；利用图神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成森林动态监测预模型；通过模型测试集对森林动态监测预模型进行模型测试，从而生成森林动态监测模型；步骤S343：将标准多源林业优化数据导入至森林动态监测模型中进行森林动态变化预测，生成森林动态变化预测数据；步骤S344：根据森林动态变化预测数据对标准多源林业优化数据进行时空动态模式分析，生成动态时空森林数据；步骤S4：对动态时空森林数据进行数据变动强度分析，生成动态时空森林数据变动强度数据；基于动态时空森林数据变动强度数据对动态时空森林数据进行数据变频分片，生成动态森林变化数据分片；对动态森林变化数据分片进行数据集群，生成森林分布式数据存储集群；步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对动态时空森林数据进行数据变动强度分析，生成动态时空森林数据变动强度数据；基于动态时空森林数据变动强度数据对动态时空森林数据进行数据变频分片，生成动态森林变化数据分片；步骤S42：对动态森林变化数据分片进行分布式存储，生成动态森林变化存储数据；对动态森林变化存储数据进行数据备份，生成动态森林变化存储备份数据；步骤S43：根据动态森林变化存储数据和动态森林变化存储备份数据进行负载均衡访问请求配置，生成负载均衡访问请求配置数据；对动态森林变化存储备份数据进行分布式索引建立，生成分布式索引配置数据；步骤S44：利用负载均衡访问请求配置数据和分布式索引配置数据对动态森林变化存储数据进行数据集群，生成森林分布式数据存储集群；步骤S5：对森林分布式数据存储集群进行数据签名标识，生成森林分布式存储集群标签数据；将森林分布式存储集群标签数据上传至云平台中进行共享数据库构建，生成林业信息共享数据库，以执行林业信息数据跨平台操作作业。

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