本文摘要：摘要：在分析云平台技术特点和研究现状基础上，从松材线虫病监管角度开展了需求分析，给出了相应的技术途径;研建了由云服务端(内业)和移动端(外业)两部分构成的病死松树管理系统，为病死松树的外业精准信息采集和内业规范化建库提供了整体解决方案;详细阐述
摘要：在分析云平台技术特点和研究现状基础上，从松材线虫病监管角度开展了需求分析，给出了相应的技术途径;研建了由云服务端(内业)和移动端(外业)两部分构成的病死松树管理系统，为病死松树的外业精准信息采集和内业规范化建库提供了整体解决方案;详细阐述了系统功能和具体的工作流程。通过对松材线虫病死松树云服务管理的探究，以期为我国松材线虫病的预测预报提供技术支撑，为下一步大数据的分析奠定科学基础。
关键词：松材线虫病,云平台,野外调查,数据库,大数据
0引言
松材线虫病是全球森林生态系统中最具危险性、毁灭性的病害，具有极强的扩散性和破坏性，是造成我国林业损失最大的有害生物。疫区已经由2016年的15个省(区)中的212个区(县)快速增至2018年的18个省(区)中589个县级行政区[1-4]，呈暴发式发生态势，防治形势十分严峻。因此必须从维护国土生态安全、推进生态文明建设的战略高度，采取扎实有效的措施，坚决遏制松材线虫病快速扩展蔓延势头。
国家林业和草原局2018年10月提出了强化“防”、“管”、“除”、“问”、“研”的工作思路[5]，其中现阶段尤其要把“防”、“管”、“除”落实到位，才能为“问”、“研”提供技术保障。重庆市就要求建立病死松树年度台账，形成文字、数据、图像等小班记录档案[6]，全程跟踪监督疫木去向，从源头上严防松材线虫病的传播，同时也可为科学研究积累宝贵数据，推动松材线虫病预测预报技术方法的研究。大数据作为当下最火热的词汇，不仅在IT行业，而且在其他行业也受到热捧。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据具有数量大、类型多等特点[7]，较传统数据而言，其关键是实现共享、融合和分析。只有通过机器学习、人工智能等手段和方法生成信息，才能实现变“废”为宝。
林业有害生物或者松材线虫病的预测预报分析是非常个性化的应用领域，相信现代的智能分析技术可以解决松材线虫病准实时监测和预警等棘手问题，但必须收集、采集大量的科学数据，借助具备大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、廉价等特点的云服务平台，才能实现商业化的并行计算、分布式计算和网格计算[8]，最终为政府决策和管理提供解决方案。随着我国林业信息化、智能化和精细化发展进程的加快，对林业有害生物领域产生的海量数据进行实时采集、传输、管理和挖掘处理[9]，以便更好地为生物灾害管理和生态环境建设服务，已经成为促进林业产业升级的一个重要方向。
2017年在国家林业局印发的《关于促进中国林业云发展的指导意见》中，已经明确中国林业云应用服务平台建设是其重点任务之一，灾害监控和应急管理又将是该平台的重要服务内容[10]。因此本文探究松材线虫病死松树的宏观管理技术，此技术涉及到数据采集、建库和共享等内容。通过本文的探究，以期为下一步大数据的分析奠定科学基础。
1云管理平台应用发展现状
1)云管理平台软件的优势。
云管理平台软件是云计算时代为大型用户提供的应用运行时的平台软件，帮助用户对IT系统进行统一综合管理，实现硬件资源的弹性共享。云管理平台软件就是为解决海量机器环境下出现的部署、管理、监控、共享等现实问题而研发，面向应用软件管理，目的在于协助用户实现智能化运维，全面及时掌握应用系统的状态，从而节省硬件资源、降低能耗。传统的应用系统，一方面，由于多半采用第三方开发，客户往往不能完全掌握这些应用系统，从而不能有效预防并解决系统问题;另一方面，客户往往会在不同时间使用不同的标准建设各方面的多个应用系统(或平台)，各系统之间互不兼容，容易形成“信息孤岛”，加大了系统运维难度。
此外，由于各应用系统的峰值通常并非同时出现，有些硬件无法满足相应应用系统处理要求的同时却伴随着其他硬件闲置，造成了严重的硬件资源浪费。而云管理平台软件涵盖了业务应用所有运行生命周期内的各个环节，提供一站式、管家式的服务，不仅可降低应用管理的复杂程度以及大型应用系统的运行成本和风险，还能密切结合应用服务器，实现多层复杂应用的弹性伸缩[11]。
2)林业资源监管业务云平台应用研究现状。
早在2009年，JiangShaocan等[12]就提出了国家应该建立森林病虫害管理私有云平台的设想;刘亚秋等[13]2011年又提出了智慧林业云计算平台的几个关键技术，即海量数据自动存储管理、海量数据挖掘与建模分析、大规模消息通信、资源调度机制和云计算体系结构等，并就海量数据存储、遥感数据挖掘和通过可靠的调度策略为智慧决策服务这3个智慧林业典型应用进行了探讨;刘永杰等[14]提出了由云服务平台和应用平台组成的国家林地年度平台建设思路，其中应用平台根据不同应用模式分为移动端、桌面端和WEB端应用，这3种模式间平等独立、协同工作、多段融合，可全方位满足林地更新工作的需要。
黄兰秋等[15]认为基于云计算构建林业信息服务平台，具有绿色生态、高效性、个性化、移动泛在化和安全性等优势，可以实现联机信息咨询、林业信息化建设、科学宏观决策、森林资源监测、营林规划设计、按需服务、集成检索等服务模式;孙广婷等[16]对林业大数据通过在Spark框架下的Apriori并行化算法处理后，评估了物种之间的相互依赖关系，认为挖掘统计出了寄主树种与病虫害发生的相关性，并能可视化处理和展示数据，便于分析和理解，通过关联数据支持度可以预测可能发生的病虫害，可极大提高防治效率。
2松材线虫病监管需求分析
根据《松材线虫病普查监测技术规程》(GB/T23478-2009)[17]、《松材线虫病检疫技术规程》(GB/T23476-2009)[18]、《松材线虫病疫区和疫木管理办法》[19]和《全国检疫性林业有害生物管理办法》[20]等的规定，从国家、省、地、县等多层级管理职能来看，主要可总结为以下技术需求：1)监测要求。监测对象为单株病死松树，绝对定位精度需优于5m;监测时间为每年的4—5月份和9—10月份，必须在此窗口期采集数据、寄主症状，可以用图片记录病死树的状态。2)管理要求。松材线虫病疫木实施全过程监管，即普查、取样、鉴定、除治等所有环节都需跟踪，故所有现场取证必不可少。
3)研究要求。虽然控制甚至消灭松材线虫病危害是森防工作者的终极目标，但松材线虫病经过几十年的适应，现在已经在我国多种气候带上的多种松属植物上被发现。当务之急是全面分析自然和人为传播的规律，并切实采取预防和治理两手都要硬的措施，才可能遏制其蔓延，避免生态灾难的出现。如此广域的分布，需要海量的数据，且这些数据需要满足科学性、系统性、逻辑性、真实性等，否则预测预报和预警等研究无从谈起。
3松材线虫病死松树管理系统技术思路和解决方法
1)外业数据的采集设备。
现在满足定位化、精细化、准实时化、图像化数据采集要求的移动终端设备较多，技术指标差异主要体现在定位精度和图像分辨率等方面。考虑到5m的绝对定位精度要求以及监测窗口期山高林密的现实，必须选择具有专业天线甚至外接天线接口(即SMA或MCX有源天线接口)的设备，尤其要具备接收北斗卫星数据的能力。
2)自动精准采集时间和位置数据。全球卫星导航系统(GNSS)具有定位和授时功能，位置和时间数据必须基于NEMA格式的GGA语句生成(或操作系统提供的GNSS接口数据)，而不可采用一般商用机器的AGNSS接口数据。即在定义好表单后，保存图片时必须实现位置和时间信息的精准自动读取，这样才能确保数据的客观性和真实性;即后台软件严格控制了数据的读取方式和条件，彻底解决瞒报和不报的漏洞。
3)时序信息采集。图像采集在当下已经没有任何技术难题，连续跟踪数据采集技术早已成熟，借助软件功能可实现规范化和时序化数据采集、存储与传输，可为大数据的分析、利用、共享创造基础保障条件。
4松材线虫病死松树管理系统设计与功能
基于参考文献[21]以及后续的技术积累，本系统为病死松树的外业精准信息采集和内业规范化建库提供一套整体解决方案，主要由云服务端(内业)和移动端(外业)两部分构成。移动端软件安装在具备导航卫星定位模块(北斗/GPS等多模)的移动终端上，护林员在外业调查和核查时，可以对病死松树编号、拍照等快速记录，同时记录调查时的位置和时间信息，并可将数据实时或随后上传云平台数据库，实现病死松树信息的精准采集。
除了采集上述的基础信息外，还按外业的踏查、详查、取样以及除治4类专题目标，分别对应移动端的巡查、核查、疫木检测以及疫木除治4个子系统。服务端部署在云服务器上，负责存储与汇总调查数据等内业管理工作。它能根据任务定制相应格式的外业调查表格，对调查任务进行监督和检查，将合格的数据进行汇总统计，并导出为标准报表格式，实现内业报表的规范化管理。踏查、详查、取样以及除治等4类信息被统一存储在疫木数据库中，并分为对应的4张数据表进行管理。
4.1系统设计原则
从工作效率上考虑，除了外业数据采集必备的功能部署在移动终端外，其它非外业的信息维护、数据统计和管理功能都在内业系统中实现。系统采集功能应具有便捷的特点，需遵循下述原则：1)与外业调查无关的功能尽可能不在移动终端上部署;2)能从配置文件得到的数据，应该由系统自动填写而不是让调查者手工填写;3)填写调查表格时，能够用选择方式填写的数据，不要手工输入。
4)外业调查数据要按记录/字段实时地存储在移动终端上，以保证填写数据不丢失;5)保存后的外业调查数据可以按每条记录实时通过无线网络传回云端，也可在室内批量化地通过无线/有线连接传输到内业系统;6)外业调查表格的制作应该简单方便，无需编程，而且支持多种数据类型;7)在有监测区域地图或影像数据的情况下，可提供空间可视化和地图导航功能。
4.2系统总体架构
系统的总体架构分为3层，即数据层、业务逻辑层和交互界面层。底层是数据层，负责与各种底层数据库的IO操作;中间是业务逻辑层，主要抽象出空间数据模型和属性数据模型，并结合业务逻辑，封装为地图对象和业务表单对象;最上层是交互界面层，主要是各种视图和对话框对象，用于人机交互。数据层部署在云服务端，交互界面部署在移动终端，业务逻辑层根据实际情况可部署在任何一端。一般情况下，选择轻量级客户端时，业务逻辑层都部署在云端。
部署时可以与表单模块分开部署。系统底层数据库主要有3种，即林业基础信息库、松材线虫病疫木信息库及辅助信息库。林业基础信息库主要包括管理区划数据、森林资源小班数据、遥感影像等;松材线虫病疫木信息库主要包括调查过程中所记录的疫木调查表格、位置、照片、时间等数据，此外还有监测业务运行过程中所制定的其他松材线虫病调查表格、调查人员信息等数据;辅助信息库主要包括松材线虫病等级划分标准基础信息。
4.3系统功能
4.3.1移动端功能
1)表单下载：可以实时从云端接收管理者定制的调查任务表单，下载到本地作为外业调查的基础表格。2)调查数据记录填写：能够利用电子表格对调查过程中的数据进行记录，并实时保存到本地文件。3)照片信息采集：能够通过移动终端内置的摄像头来采集病死松木的实况照片。
4)当前位置、时间信息采集：能够通过移动终端内置的北斗/GPS/GLONASS定位模块，自动采集当前的位置和时间信息。5)调查数据记录修改/删除：对于已经调查过、但未上传到云端的数据记录，系统可以直接修改编辑/删除。6)数据上传：用户可以通过网络，实时或随后将已保存的调查数据上传到云服务器。7)查看已上传记录：可以查看本移动终端上传到云服务器上的调查记录。
8)GIS功能：本功能为核查子系统可选模块。a.地图可视化：能够加载并显示栅格或矢量数据，并提供放大、缩小、漫游、复位等的浏览操作。b.图层管理：包括图层的添加、删除、显隐和标注设置等功能。c.导航定位：在地图上显示调查者当前所在的具体位置和GPS/北斗坐标，并通过周围环境及地图上的标注信息，可以进行调查路线的导航。
以上8项基本采集功能可用于外业调查，记录松材线虫病普查所需要的基本信息，还可针对松材线虫病监测和管理的详查、取样以及除治业务，定制相应的表单。如：详查表单记录了疫情发生地点(带地理坐标)、寄主种类、发生面积(从小班数据读取)、病死松树数量、林分状况，以及传入途径和方式等情况，并对病死松树进行精准定位;取样表单记录了样品号、取样地点(带地理坐标)、树种、树龄、取样部位、取样时间和取样人等信息;除治表单记录了疫木处理的方式(粉碎(削片)、烧毁、钢丝网罩)、除治时间、处理过程录像等信息。
4.3.2云服务端功能
云服务端包括调查表单定制和维护、监督检查、空间数据浏览、数据汇总、数据浏览导出等功能。1)外业调查表格设计：管理者可以定制用于外业调查的记录表格，具备可视化设计方式，无需编程实现。2)监督检查：管理者可以对调查人员上传的病死松树数据进行检查，并将调查数据在web地图上显示与定位以进行监督。3)数据入库：管理者可以将审核通过的外业调查数据存储到相应的数据库中进行保存，包括位置、时间、照片等信息。
4)数据汇总入库：管理者可以对松材线虫病发生情况按照国家标准进行统计汇总，并再存储到相应的数据库中。5)数据浏览导出：系统中的调查记录、统计汇总数据可以导出成excel，csv，等文本格式，用于进一步的研究分析。6)空间数据浏览：可选WebGIS功能。管理者通过浏览器即可浏览与查看监测区域遥感影像、林业资源信息等空间数据。5系统工作流程及其应用智能移动终端是外业调查的基本设备。借助内置定位模块进行空间定位;利用内置摄像头采集实况照片数据，可视化界面进行数据记录;通过网络与服务器连接，调查结果即能直接进入数据库;可有效地规范调查人员采集数据的过程，提高准确性和客观性。
6结论与讨论
松材线虫病具有发病速度快、症状类型多、防治困难、传播蔓延迅速等特点，被称为“松树癌症”，已对我国松林造成极大危害。其短距离扩散主要靠媒介昆虫，而远距离传播主要是人为运输感病木材及其制品所致。目前的主要防治措施：一是进行及时有效监测;二是对病木实施除害处理，杜绝疫木无序流动;三是控制传播天牛，降低虫口密度[22]。
当然，从长远角度来看，更换树种，改变纯松林的树种结构，提高生态系统整体抗性，是最根本的解决方法。因此，加强对感病松树的监测和除治手段监管对于遏制灾害扩散至关重要，应充分利用现有技术手段，对病死松树实施严格监测和监管，并形成威慑力，才能彻底扭转现阶段的被动局面。
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