前言：我們精心挑選了數篇優質數據分析的前景文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

大數據是信息技術快速發展的產物，其對教育系統能夠產生深遠的影響。以數據的形式呈現教育給教育領域帶來了一次革新。在大數據模式之下，可以分析學生學習行為和變化的內在聯系性，可以有效的挖掘教育領域更加深層次的問題。進入新世紀第一個十年間，大數據這個名詞的出現為教育領域帶來了全新的模式和挑戰。學校在辦學過程中，擁有了越來越多真實的、有用的、有價值的海量數據信息。這些強大的數據資源可以為教育發展提供強有力的智力支持和數據分析，在教育系統中大數據的應用具有強大的教育工具價值和時代意義。而積極探索將大數據如何應用到教育系統中，是需要我們重點思考的一個問題。

一、國外教育系統應用大數據的現狀分析

大數據應用到教育系統中，能夠對學生從小學到大學各個時期的學習行為、考試成績以及職業規劃進行詳細的關聯分析和研究。在國外很多這樣的數據信息已經被國外政府機構完好的保存起來，用于今后的統計和分析。現階段，大數據分析已經被應用到發達國家像美國、日本等國家的公共教育系統中，其成為了促進本國教育系統改革的重要信息基礎。為了順應時展的步伐，美國政府部門在2012年投入一項花費2億美元的公共教育大數據計劃，通過這個項目美國政府希望能夠對美國的教育體系進行完善和改革。進入新世紀以后，在美國的教育系統中，逐漸興起了一股在線教育的潮流，通過這種教育哈弗和麻省理工大學可以收集大量的數據，從而更好的研究世界各地各個國家的教學模式和學習行為，從而打造出適合不同國家學生學習的在線教育平臺。通過記錄學習者鼠標的點擊數量，可以對學習者的學習行為和學習軌跡進行研究，發現不同類型的學習者對不同知識點的反應情況，用多少時間去學習，哪些知識點需要重復講解或者強調，哪些學習工具和學習方式能夠提高學生的學習效率。在追蹤個人學習數據時，雖然是雜亂無序的，但是當很多人的數據收集到一定程度之后，群體行為就會在數據中呈現出一種規律，通過分析這些數據的內在聯系性，在未來在線教育平臺建設過程中才能彌補沒有教師面對面交流指導存在的不足，提高知識傳播的針對性，比如知識對受教者的投放強度、進度、反饋等。

二、大數據在教育領域應用的前景分析

1.利用大數據研究學生行為和變化內在的聯系性

通過目前各類已廣泛使用的教育信息系統途徑，學生的行為會被各種數據所自動保留，例如學生在學校的時間、按時上課的情況、課堂聽講是否積極主動。在應用過程中以互聯網技術和云計算等綜合技術為基礎，在對學生管理過程中，從數據庫中尋找有價值的數據信息，經過全過程性和綜合性分析，找到學生與知識之間存在的內在聯系性，分析背后隱藏的邏輯關系，并做出合適的教學決策。在學校中積極應用計算機技術和智能通信設備保障了學生和家庭、學生和教師、學生和社會之間的溝通和交流。在大數據背景下，學生在學校的各種表現都可以用數據形式真真切切的反應出來。其能夠表現當下學生的行為表現。一方面，可以通過學生之間的行為變化發現內在的聯系性。一方面，大數據時代可以顯示學生的歷史行為，各種數據表單都能夠記錄下來。通過這些數據我們可以發現學生的學習興趣，特長愛好等因素。另一方面，大數據可以通過云計算反應學生的變化趨勢。學生的變化通常情況下都是不是很明顯，只有當學生出現問題之后，才能發現，而數據從開始到結束是有時間差的，這樣就可以通過數據提早發現學生的變化，避免產生不良的結果。

2.利用大數據挖掘學生內在特征

傳統教學模式通常都以學生的考試成績判斷學生是否優秀，忽視了學生自主發展的空間。例如兩個學生在物理考試中都取得了90分的成績，從表面上看兩個學生的分數是一樣的，但是通過大數據分析可以發現，一個學生在學習過程中主要依靠的是思維能力，而另一個學生主要靠死記硬背取得高分，結果相同，但是過程明顯不同，在未來這兩個的人個各自的發展也不盡相同，其中以邏輯思維能力學習的學生，在今后的學習中能夠更加順暢，發展更加長遠。而憑借記憶取得好成績的學生思維能力不足，對今后的學習十分不利。相同的結果不一定具備相同的知識結構，成績會掩蓋一些不足的地方，會影響學生全面發展，而大數據能夠反映學生階段性的自我認知，對個人成長具有指導性作用，幫助學生彌補能力方面的不足，能夠更加全面的反應學生在發展過程中存在的問題和風險。

第2篇

幾乎是所有的企業在生產經營過程中，均會形成各式各樣的數據、資料，通過對這些大量的數據、資料展開深入的研究所獲得的數據分析報告，在企業經營管理中可發揮十分重要的意義與作用。數據分析指的是通過科學的統計方法就收集的詳細的數據、資料展開研究分析，以對數據、資料相關功能進行盡可能的挖掘開發，發揮數據的顯著作用，即數據分析是一個為了獲取可利用信息和產生結論而就數據、資料展開研究、分析的過程。數據分析的目的是挖掘提煉出眾多看似錯綜復雜的數據資料潛在的有利信息，以歸納出分析事情的客觀規律。由此可見，做好數據分析工作，對于促進企業的發展、提升企業經營管理能力，有著十分重要的現實意義與實質作用。

1.數據分析在企業經營管理中的意義

1.1支持營銷運營管理

基于數據分析、數據挖掘方法的支持，在過去傳統數據社會，一部分較為先進的企業便已經能夠一定程度地達到洞察力促進科學規范營銷運營管理的目的。在現如今大數據時代，企業用戶的數據變得進一步多元、豐富，在對用戶需求洞察滿足方面企業變得愈加充分、精確，值得注意的是，在當前數據分析水平不斷提升的情況下，企業作用于用戶的洞察、滿足能力基于數據、資料存儲以及數據、資料研究分析方面將變得更為高效，鑒于此，支持企業營銷運營管理全面步驟決策的數據、資料流能夠同步于企業營銷運營管理工作流，企業可通過統計歸納用戶的以往消費行為數據以及用戶實時的消費行為數據，第一時間針對相對應的用戶制定出具備顯著個性的營銷手段，從而有效識別把握轉瞬即逝的營銷機會，積極促進企業營銷命中概率的提升，最大程度地提升企業營銷運營管理效率[1]。

1.2推動智能管道運營

就企業經營管理而言，企業智能管道的核心能力為，結合用戶的活動行為，動態為用戶提供推薦并配備互聯網設備資源。在過去傳統數據社會中，受技術條件有限難以滿足及相關問題與用戶體驗動態測量相同等影響，企業通常無法有效的就智能管道運營需求予以滿足；在現如今大數據時代，在數據分析水平不斷提升的情況下，作用于半結構化設備數據動態收集、分析以及處理等相關技術的日趨成熟，將很大程度上推動企業智能管道運營管理運行的計劃。企業智能管道運營管理達到機理與用戶體驗管理存在極大的相似之處，最主要的區別僅僅是，企業職能管道作用于用戶產品消費行為活動測算的數據、資料相對應于提供推薦并配備互聯網設備資源，于確保用戶體驗滿足標準的情況下，全面配備、劃分及歸總企業互聯網設備資源，經資源利用最大程度地實現，積極促進資源的盡可能優化[2]。

2.數據分析在企業經營管理中的作用

2.1完整客觀的反映企業情況

企業常規的數據報表、調查資料，通常僅能夠顯現企業某一方面或者某一部分的情況，就算是獲取的企業數據報表、調查資料十分全面，如果這些企業數據報表、調查資料未能夠得到相應的研究、分析，也往往很難了解從中了解到企業的真實情況。為了完整客觀的反映企業情況，務必要遵循“實事求是”原則，在收集企業全面數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，以提供給企業管理者科學規范的數據分析報告，為其在就企業發展做決策時提供有利依據。經嚴格加工制作及研究分析所得到的數據分析報告，相較于常規的數據報表，能夠更加全面、系統及集中地反映企業客觀實際。

2.2實行監督管理工作

監督屬于數據分析在企業經營管理中的一項十分重要的作用。數據分析部門在對企業數據、資料進行收集過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業經濟動態及本企業運行發展狀況，了解相關數據、資料的來龍去脈及口徑范圍，因此數據分析部門可有效的擔負起對企業的多方面監督管理工作，包括企業運營發展部門相關政策方針有效落實與否、企業發展生產經營規劃有效完成與否以及企業一系列經濟指標有效實行與否等。在數據分析的作用下，可促進企業有效實行監督管理工作，以客觀、完整地向企業管理者、相關部門做決策及制定企業發展計劃時提供有利參考依據。

2.3參與科學化決策

對于任何一項經濟行為發展，想要獲取其客觀規律性的見解并未易事，通常是要通過不斷的分析、探索及實踐，方可一步步構成認識。在現如今市場經濟大環境下，還存在著諸多的市場經濟比例進程、實現企業經濟效益利潤最大化以及實現集群產業結構優化等客觀規律，均有待我們去逐步挖掘。鑒于此，就市場經濟背景下客觀經濟規律展開研究分析，屬于一項有著廣闊發展前景的領域。數據分析部門可充分發揮詳細數據、資料持有優勢，進行針對的研究、分析，對數據、資料表層顯現內容展開更深層次的剖析，挖掘出數據、資料中的潛在實質涵義，由理性認識代替感性發展認識，實現客觀經濟規律認識質的升華，達到顯現企業發展現狀以及企業內部關聯和發展的目的，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業經濟行為里程、企業發展現狀以及企業發展方向，提升企業管理水平，一方面促使企業管理者及相關部門能夠更有針對性地進行企業決策、計劃制定，從而全面起到數據分析在企業經營管理中的參與科學化決策作用。

2.4有利于數據深度利用

數據分析部門為了獲取全面詳細的數據、資料，需要對定期統計報表制度進行全面貫徹落實，或者需要采取一系列包括調查、普查以及抽查等各式各樣形式的統計調查工作，這必然是一項十分復雜的系統工作，倘若僅僅將這些詳細的數據、資料簡單地匯總上報給國家和相關部門，以完成國家和相關部門制定的數據、資料收集任務，低下的數據、資料利用率，顯然有愧于需要消耗長復雜的系統數據、資料收集工作[3]。由此可見，唯有早收集詳細數據報表、調查資料的同時，還應當開展嚴格加工制作及研究分析工作，展開各個層次、各個方面的綜合深度利用，以使這些數據、資料轉變為內容更加豐富化、形式更加多樣化的重要深度信息。

2.5有助于提升員工素質

在數據、資料收集的基礎上展開數據分析，采用一系列分析方法，根據數據、資料實情展開針對的研究分析，經數據分析工作的開展，不僅要找出數據、資料中潛在的問題，發覺數據、資料中的不和諧之處，還要分析問題出現的緣由，并制定出問題的解決對策。為了完成這一系列的高要求、復雜艱巨的工作，要求數據分析部門員工一方面需要具備完善的數據分析基礎常規知識，具備相應的政策分析能力、經濟理論知識，一方面需要掌握數據分析的開展方法，明確數據分析的前后關鍵步驟，此外還應當熟悉相應的經濟技術要點，具備相應的數據、資料歸納分析水平，具備相應的寫作技巧水平等。由此可見，數據分析部門在進行數據分析工作期間，勢必會激發數據分析部門員工學習主觀能動性，有效提升員工各方面綜合素質，并逐步成為不僅能夠進行數據分析編寫分析報告還能夠自經濟層面進行數據編織統計的社會發展需求的綜合型人才[4]。如此一來，不但可以更充分的發揮數據分析在企業經營管理中的作用，還能夠提升數據分析工作的重要性地位，促進數據分析工作條件的有機改善。

3.完善企業數據分析工作的策略

3.1統一認識，加強領導

基于對數據分析在企業經營管理中意義與作用重要性統一的認識，企業相關數據分析部門應當嚴格對待數據分析工作，不僅要做好數據、資料調差收集工作，還要做好數據統計報表、做好數據分析工作，以為企業、企業管理人員提供科學有效的決策管理服務[5]。同時，企業管理人員同樣要提升對數據分析工作的重視程度，面對企業數據分析既應當要求數據分析部門提供統計報表，嚴格要求數據分析工作環節、質量，有利領導數據分析工作的有序開展。

3.2實現計算機網絡數據支撐

伴隨著現如今市場經濟體制改革的不斷深入發展，企業管理人員一方面要明確認識到企業發展的實際處境，一方面要為企業日后發展制定“未雨綢繆”的策略。這就一定程度上要求了企業數據分析部門，應當采取一系列不同的數據分析方法，包括數據結構分析法、數據對比分析法、數據實時分析法以及數據預測分析法等方法，就企業數據、專利展開有效的研究分析，形成科學結論，提供給企業管理人員具備實質意義的意見建議。在企業數據分析方法的實踐運用方面，既要結合分析內容需求及分析方法自身特點，采取以往有成功經驗的方法手段，自各個角度就客觀市場經濟法律展開研究分析，同時基于對先進分析方法的運用，實現計算機網絡數據支撐，促進數據分析預見性、研究分析深度升級，積極促進企業數據分析工作的有序開展[6]。

3.3提升數據分析人員素質

企業數據分析工作水平高低，受企業數據分析團隊素質優劣重要影響。由此可見，企業數據分析人員應當結合企業、自身實際情況，對各方面數據分析相關基礎知識、專業知識展開積極主動的學習，包括對市場營銷知識、企業管理知識和經理理論知識的學習，對信息技術知識、財務會計知識的學習，對經濟行為活動方針政策的學習等等，盡可能地提升自身業務知識水平，提升自身全面綜合素質[7]。同時，企業數據分析人員還應當遵循“實踐第一”原則，結合數據分析工作實踐以一步步提升自身數據分析能力。經企業數據分析人員自身逐步的學習、實踐，不斷構建起一直不僅具備數據分析業務知識水平，又具備數據分析實踐工作經驗的，擁有綜合素質的數據分析團隊，積極促進企業數據分析工作的有序開展。

第3篇

摘要：介紹了數據融合技術的基本概念和內容，分析了該技術在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調查等方面的應用，提出該技術可應用于木材無損檢測及精確林業。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術檢測木材及木制品，可以更準確地實時檢測出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息，利用智能決策支持系統以及可變量技術，能夠實現基于自然界生物及其賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實，建立基于信息流融合的精確林業系統。

多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時間和空間的觀測范圍，較強的數據可信度和分辨能力，已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上，對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。

一、數據融合

1.1概念的提出

1973年，數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。70年代末，在公開的技術文獻中開始出現基于多系統的信息整合意義的融合技術。1984年美國國防部數據融合小組(DFS)定義數據融合為：“對多源的數據和信息進行多方的關聯、相關和綜合處理，以更好地進行定位與估計，并完全能對態勢及帶來的威脅進行實時評估”。

1998年1月，Buchroithner和Wald重新定義了數據融合：“數據融合是一種規范框架，這個框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數據，以獲得實際需要的信息”。

Wald定義的數據融合的概念原理中，強調以質量作為數據融合的明確目標，這正是很多關于數據融合的文獻中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質量”指經過數據融合后獲得的信息對用戶而言較融合前具有更高的滿意度，如可改善分類精度，獲得更有效、更相關的信息，甚至可更好地用于開發項目的資金、人力資源等。

1.2基本內容

信息融合是生物系統所具備的一個基本功能，人類本能地將各感官獲得的信息與先驗知識進行綜合，對周圍環境和發生的事件做出估計和判斷。當運用各種現代信息處理方法，通過計算機實現這一功能時，就形成了數據融合技術。

數據融合就是充分利用多傳感器資源，通過對這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據某些準則進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數據融合的內容主要包括：

(1)數據關聯。確定來自多傳感器的數據反映的是否是同源目標。

(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設多傳感器的報告反映的是同源目標，對這些數據進行綜合，改進對該目標的估計，或對整個當前或未來情況的估計。

(3)采集管理。給定傳感器環境的一種認識狀態，通過分配多個信息捕獲和處理源，最大限度地發揮其性能，從而使其操作成本降到最低。傳感器的數據融合功能主要包括多傳感器的目標探測、數據關聯、跟蹤與識別、情況評估和預測。

根據融合系統所處理的信息層次，目前常將信息融合系統劃分為3個層次：

(l)數據層融合。直接將各傳感器的原始數據進行關聯后，送入融合中心，完成對被測對象的綜合評價。其優點是保持了盡可能多的原始信號信息，但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實時性差，通常只用于數據之間配準精度較高的圖像處理。

(2)特征層融合。從原始數據中提取特征，進行數據關聯和歸一化等處理后，送入融合中心進行分析與綜合，完成對被測對象的綜合評價。這種融合既保留了足夠數量的原始信息，又實現了一定的數據壓縮，有利于實時處理，而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒，所以特征層融合是目前應用較多的一種技術。但是該技術在復雜環境中的穩健性和系統的容錯性與可靠性有待進一步改善。

(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨立地完成特征提取和決策等任務，然后進行關聯，再送入融合中心處理。這種方法的實質是根據一定的準則和每個決策的可信度做出最優的決策。其優點是數據通訊量小、實時性好，可以處理非同步信息，能有效地融合不同類型的信息。而且在一個或幾個傳感器失效時，系統仍能繼續工作，具有良好的容錯性，系統可靠性高，因此是目前信息融合研究的一個熱點。但是這種技術也有不足，如原始信息的損失、被測對象的時變特征、先驗知識的獲取困難，以及知識庫的巨量特性等。

1.3處理模型

美國數據融合工作小組提出的數據融合處理模型，當時僅應用于軍事方面，但該模型對人們理解數據融合的基本概念有重要意義。模型每個模塊的基本功能如下：

數據源。包括傳感器及其相關數據(數據庫和人的先驗知識等)。

源數據預處理。進行數據的預篩選和數據分配，以減輕融合中心的計算負擔，有時需要為融合中心提供最重要的數據。目標評估。融合目標的位置、速度、身份等參數，以達到對這些參數的精確表達。主要包括數據配準、跟蹤和數據關聯、辨識。

態勢評估。根據當前的環境推斷出檢測目標與事件之間的關系，以判斷檢測目標的意圖。威脅評估。結合當前的態勢判斷對方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等，這一過程應同時考慮當前的政治環境和對敵策略等因素，所以較為困難。

處理過程評估。監視系統的性能，辨識改善性能所需的數據，進行傳感器資源的合理配置。人機接口。提供人與計算機間的交互功能，如人工操作員的指導和評價、多媒體功能等。

二、多傳感器在林業中的應用

2.1在森林防火中的應用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數據測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達飽和狀態，用一般圖像增強處理方法探測燃燒區火點的結果不理想。余啟剛運用數據融合技術，在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數據外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數據，較好地進行了不同空間分辨率信息的數據融合，大大提高了對火點位置的判斷準確度。為進一步提高衛星光譜圖像數據分析的準確性與可靠性，利用原有森林防火用的林區紅外探測器網，將其與衛星光譜圖像數據融合，可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關信息通過與RS實現高效互補性融合，從而彌補衛星圖譜不理想的缺失區數據信息，大大提高燃燒區火點信息準確度和敏感性。

2.2森林蓄積特征的估計

HampusHolmstrom等在瑞典南部的試驗區將SPOT-4×S衛星數據和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達數據進行了融合，采用KNN(knearestneighbor)方法對森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進行了估計。

KNN方法就是采用目標樣地鄰近k個(k=10)最近樣地的加權來估計目標樣地的森林特征。研究者應用衛星光譜數據、雷達數據融合技術對試驗區的不同林分的蓄積特征進行估計，并對三種不同的數據方法進行誤差分析。試驗表明，融合后的數據作出的估計比單一的衛星數據或雷達數據的精度高且穩定性好。

2.3用非垂直航空攝像數據融合GIS信息更新調查數據

森林資源調查是掌握森林資源現狀與變化的調查方法，一般以地面調查的方法為主，我國5年復查一次。由于森林資源調查的工作量巨大，且要花費大量的人力、物力和資金。國內外許多學者都在探索航空、航天的遙感調查與估計方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數據融合對應的GIS數據信息實現森林調查數據的快速更新，認為對森林資源整體而言，僅某些特殊地區的資源數據需要更新。在直升飛機側面裝上可視的數字攝像裝置，利用GPS對測點進行定位，對特殊地區的攝像進行拍攝，同時與對應的GIS數據進行融合，做出資源變化的估計或影像的修正。

試驗表明，融合后的數據可以同高分辨率矯正圖像相比，該方法花費少，精度高，能充分利用影像的可視性，應用于偏遠、地形復雜、不易操作、成本高的區域，同時可避免遙感圖像受云層遮蓋。

三、數據融合在林業中的應用展望

3.1在木材檢測中的應用

3.1.1木材缺陷及其影響

木材是天然生長的有機體，生長過程中不可避免地有尖削度、彎曲度、節子等生長缺陷，這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優良特性，以及木材的使用率、強度、外觀質量，并限制了其應用領域。在傳統木制品生產過程中，主要依靠人的肉眼來識別木材缺陷，而木材板材表面缺陷在大小、形狀和色澤上都有較大的差異，且受木材紋理的影響，識別起來非常困難，勞動強度大，效率低，同時由于熟練程度、標準掌握等人為因素，可能造成較大的誤差。另外在集成材加工中，板材缺陷的非雙面識別嚴重影響了生產線的生產節拍。因此必須開發一種能夠對板材雙面缺陷進行在線識別和自動剔除技術，以解決集成材加工中節子人工識別誤差大、難以實現雙面識別、剔除機械調整時間長等問題。

3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應用

對木材及人造板進行無損檢測的方法很多，如超聲波、微波、射線、機械應力、震動、沖擊應力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法。超聲技術在木材工業中的應用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結構和性能之間的關系、木材結構及缺陷分析、膠的固化過程分析等。

隨著計算機視覺技術的發展，人們也將視覺傳感器應用于木材檢測中。新西蘭科學家用視頻傳感器研究和測量了紙漿中的纖維橫切面的寬度、厚度、壁面積、壁厚度、腔比率、壁比率等，同時準確地測量單個纖維和全部纖維的幾何尺寸及其變化趨勢，能夠區分不同紙漿類型，測定木材纖維材料加固結合力，并動態地觀察木材纖維在材料中的結合機理。

新西蘭的基于視覺傳感器的板材缺陷識別的軟件已經產業化，該軟件利用數碼相機或激光掃描儀采集板材的圖像，自動識別板材節子和缺陷的位置，控制板材的加工。該軟件還具有進行原木三維模型真實再現的計算機視覺識別功能，利用激光掃描儀自動采集原木的三維幾何數據。

美國林產品實驗室利用計算機視覺技術對木材刨花的尺寸大小進行分級，確定各種刨花在板中的比例和刨花的排列方向；日本京都大學基于視覺傳感器進行了定向刨花板內刨花定向程度的檢測，從而可以通過調整定向鋪裝設備優化刨花的排列方向來提高定向刨花板的強度。在制材加工過程中，利用計算機視覺技術在線實時檢測原木的形狀及尺寸，選擇最佳下鋸方法，提高原木的出材率。同時可對鋸材的質量進行分級，實現木材的優化使用；在膠合板的生產過程中，利用計算機視覺技術在線實時檢測單板上的各種缺陷，實現單板的智能和自動剪切，并可測量在剪切過程中的單板破損率，對單板進行分等分級，實現自動化生產過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經驗的基礎上，建立了板材分級分類的計算機視覺專家系統。在國內這方面的研究較少，王金滿等用計算機視覺技術對刨花板施膠效果進行了定量分析。

X射線對木材及木質復合材料的性能檢測已得到了廣泛的應用，目前該技術主要應用于對木材密度、含水率、纖維素相對結晶度和結晶區大小、纖維的化學結構和性質等進行檢測，并對木材內部的各種缺陷進行檢測。

3.1.3數據融合在木材檢測中的應用展望

單一傳感器在木材工業中已得到了一定程度的應用，但各種單項技術在應用上存在一定的局限性。如視覺傳感器不能檢測到有些與木材具有相同顏色的節子，有時會把木板上的臟物或油脂當成節子，造成誤判，有時也會受到木材的種類或粗糙度和濕度的影響，此外，這種技術只能檢測部分表面缺陷，而無法檢測到內部缺陷；超聲、微波、核磁共振和X射線技術均能測量密度及內部特征，但是它們不能測定木材的顏色和瑕疵，因為這些缺陷的密度往往同木板相同。因此，一個理想的檢測系統應該集成各種傳感技術，才能準確、可靠地檢測到木材的缺陷。

基于多傳感器(機器視覺及X射線等)數據融合技術的木材及木制品表面缺陷檢測，可以集成多個傳統單項技術，更可靠、準確地實時檢測出木材表面的各種缺陷，為實現木材分級自動化、智能化奠定基礎，同時為集裁除鋸、自動調整、自動裁除節子等為一身的新型視頻識別集成材雙面節子數控自動剔除成套設備提供技術支持。

3.2在精確林業中的應用

美國華盛頓大學研究人員開展了樹形自動分析、林業作業規劃等研究工作；Auburn大學的生物系統工程系和USDA南方林業實驗站與有關公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業機器系統的性能和生產效率。

目前單項的GPS、RS、GIS正從“自動化孤島”形式應用于林業生產向集成技術轉變。林業生產系統作為一個多組分的復雜系統，是由能量流動、物質循環、信息流動所推動的具有一定的結構和功能的復合體，各組分間的關系和結合方式影響系統整體的結構和功能。因此應該在計算機集成系統框架下，有效地融合GPS、GIS、RS等數據，解決這些信息在空間和時間上的質的差異及空間數據類型的多樣性，如地理統計數據、柵格數據、點數據等。利用智能DSS(決策支持系統)以及VRT(可變量技術)等，使林業生產成為一個高效、柔性和開放的體系，從而實現林業生產的標準化、規范化、開放性，建立基于信息流融合的精確林業系統。

南京林業大學提出了“精確林業工程系統”。研究包括精確林業工程系統的領域體系結構、隨時空變化的數據采集處理與融合技術、精確控制林業生產的智能決策支持系統、可變量控制技術等，實現基于自然界生物及其所賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實，以最小資源投入、最小環境危害和最大產出效益為目標，建立關于林業管理系統戰略思想的精確林業微觀管理系統。

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