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1、基于物联网技术的濒危植物监测系统,对珙桐目前分布状况的分析以及未来分布的预测,社会实践十组：李 飞 冯倩文 邵文初 汪明山 路阑阁 彭思远 田亦如 蒋超威,珙桐分布的现状,利用物联网技术对珙桐生存环境的监测,系统（模型）评价,1,2,4,利用统计学知识预测其未来分布,3,珙桐为落乔叶木，是1000万年前新生代第三纪留下的孑遗植物，在第四纪冰川时期，大部分地区的珙桐相继灭绝，成为了植物界今天的“活化石”。分布于陕西东南部镇坪、岚皋，湖北西部至西南部神农架、恩施、五峰等，湖南西北部桑植、永顺等，贵州东北部至西北部纳雍等。,珙桐简介及分布,影响珙桐分布的环境条件,水 文 气 象空气质量土 壤光照强度
2、温 度湿 度,监测珙桐生长环境的物联网系统,遍布全球的许多植物物种正面临灭绝的危险，因此，对于濒危物种的植物监测已迫在眉睫，虽然部分濒危植物已得到监测，但大部分监测系统存在监测数据粗略、监测设备容易对植物及其生存环境有一定的破坏性等问题。所以同时具备集成传感器技术、远程遥测监控技术和数据判读技术的物联网技术成为进行生态环境监测和濒危植物监测的首选。,系统简介,监测系统设计原理 基于物联网的濒危植物监测模型主要由四部分组成：部署在濒危植物生态环境中的负责数据采集的集成传感器节点，具有数据汇集和收集的簇头节点，移动代理节点和控制中心。,监测传感器节点设计架构,水文、气象、空气质量、土壤、光照强度、
3、图像、温度、湿度等不同类型数据采集模块,来自控制中心的数据采集需求,濒危植物监测传感器节点设计架构,无线数据发射模块,移动代理节点检测链接模块,突发事件实时监控模块,数据采集模块,模型描述 该系统采用自组织方式形成由若干个分簇组成的多传感器网络，每一个监测传感器节点具有数据判读功能，而且采用移动代理节点收集和汇聚监测数据，网络层采用基于能量感知的多路径路由协议选择当前最优路由，提高数据汇集效率同时降低数据传输耗能，增强监测系统的鲁棒性，有效改善整个监测系统的通信功能。,监测系统主要有以下几点需求（1）植物监测仪器不能对植物体及其生态环境造成破坏。因此，监测仪器必须体积足够小，尽量采用隐蔽形式部
4、署；（2）对于濒危植物的监测可以脱离传统监测系统的传感器硬件设计和节点部署以及传感网络组织形式；（3）传感器节点及其系统设计需要满足濒危植物监测数据特性。监测数据包括气象数据、土壤数据、图像数据采集，并需要具备对于与植物监测相关的突发事件监测和处理功能。,小结 该系统依据濒危植物监测生存环境区域的大小和特征分为若干个分簇，每个分簇采用自组织方式进行通信，且每个传感器节点具有濒危植物不同类型数据采集部件和数据判读设备，以及数据的采集、存储、筛选等功能；为了减小监测设备对于植物生存环境的破坏和避免节点失效缩短网络生存周期，部署移动代理节点，监测系统采用基于能量感知的多路径路由协议选择最优路径，并建
5、立自适应移动管理方案。,如果监测所得数据不符合珙桐正常生长标准,！,利用分类回归树生态位模型对珙桐分布作出预测,基于物联网技术的监测系统只是对珙桐现阶段的生存环 境作出判断，给 科研人员提供相 关数据，确定其 适合生存与否。但并没有给出珙 桐在未来一段时 间的分布趋势。所以，这里应用CART算法预测珙桐的未来分布情况。,CART分类回归树算法,CART算法描述：CART是一种优良的决策树算法，有广泛的应用。其采用基于最小距离的基尼指数估计函数。这是因为基尼指数可以单独考虑子数据集中类属性的分布情况，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形状。CART创建简单二叉树结构对新事例进行分类，这样可以
6、有效地处理缺失数据，尤其对于分类与预测时更好。并且CART方法中有贝叶斯分类的特征，使用者可以提供主观的分类先验概率作为选择分类的权重，则CART在获得最终选择树前使用交叉检验来评估候选数的误分类率，这对分析复杂样本数据非常有用。CART涉及到数据库、统计学、人工智能和机器学习等多个领域，在计算机、医学、市场营销等领域都得到了充分的应用。,模拟模型和方法,分类回归树（CART）模型是广泛用于模拟分析物种分布的生态位模型和分析气候变化对物种分布影响的方法。采用该模型模拟分析气候变化对珙桐分布的影响，最小节点数选择10，节点偏差选择0.010.由于CART模型模拟计算的物种分布信息是以概率的形式反映的，概率值越高表示物种越适宜分布，常以分布概率0.50作为物种一般适宜的标准。,通过CART算法，我们可以大致预测：受温度、水分等自然条件的影响，珙桐未来的分布趋势。基于物联网监测系统采集到的相关数据可以作为CART算法的依据。这样就可以把物联网技术和跟统计学相关的CART算法有机结合起来。,
