技術(shù)特征：

1.一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，主要包括以下步驟:

(1)通過衛(wèi)星獲取森林資源的遙感影像，對所述的遙感影像進行預處理，獲取預處理后的遙感影像數(shù)據(jù)，對抽樣區(qū)域采用計算機終端進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計及量化處理；

(2)針對得到的森林資源的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)粒子群優(yōu)化，采用K均值劃分方法對變量參數(shù)集進行劃分聚類，獲得數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果，根據(jù)適應度值公式對變量參數(shù)進行擬合；

(3)將變量參數(shù)集的具體數(shù)據(jù)值與最優(yōu)適應度值在允許誤差范圍內(nèi)生成特征矢量及用于反映抽樣區(qū)域空間特征的特征矢量，利用支持向量回歸法對抽樣區(qū)域多維的特征矢量進行變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化。

2.如權(quán)利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)統(tǒng)計及量化處理是指根據(jù)遙感影像將預處理得到的遙感影像與預先存儲的位置矢量數(shù)據(jù)進行疊加，生成森林遙感影像地理信息圖，使用計算機終端對信息圖的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，將需要數(shù)據(jù)分析的區(qū)域進行坐標格網(wǎng)劃分，形成的網(wǎng)格單元按照對應比例的列為單位數(shù)值，在所述的區(qū)域內(nèi)選擇固定區(qū)域進行抽樣，抽樣區(qū)域的具體形狀沒有要求，以能準確的獲取抽樣區(qū)域數(shù)據(jù)為準，不局限抽樣區(qū)域的維度，然后利用插值法探索分析區(qū)域的數(shù)據(jù)的空間變異結(jié)構(gòu)，擬合生成各個變量參數(shù)的理論變異函數(shù)，所述的變量參數(shù)是根據(jù)實際生產(chǎn)需要轉(zhuǎn)化對應生成的。

3.如權(quán)利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)粒子群優(yōu)化是根據(jù)區(qū)域數(shù)據(jù)得到變量參數(shù)的取值范圍進行分類，并得到分類后的變量參數(shù)集，針對每個變量參數(shù)集確定具體數(shù)據(jù)值、允許誤差、數(shù)據(jù)量，采用粒子編碼方式對選擇的變量參數(shù)集中的數(shù)據(jù)進行編碼，設定粒子種群中粒子的數(shù)目及最大迭代次數(shù)、整個粒子種群的位置和速度的搜索空間范圍，設定每個粒子的初始位置和速度，根據(jù)當前粒子編碼位置各維度的值獲得初始聚類中心子簇的序號，采用K均值劃分方法對變量參數(shù)集進行劃分聚類，所述的K均值劃分方法指是兩個元素在歐氏空間中的集合距離，用于標識兩個標量元素的相異度，其公式為：獲得數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果，根據(jù)適應度值公式，對變量參數(shù)集聚類結(jié)果計算粒子的適應度值，判斷當前粒子適應度值與粒子種群的最優(yōu)適應度值的大小，若小于則將粒子種群最優(yōu)適應度值用當前粒子適應度值替換，將粒子種群最優(yōu)位置用當前粒子位置替換，否則不變，判斷粒子群優(yōu)化迭代次數(shù)是否到達預設的最大迭代次數(shù)，若是，則停止迭代，輸出粒子種群最優(yōu)適應度值和對應的變量參數(shù)集類簇劃分結(jié)果，否則，返回繼續(xù)進行計算。

4.如權(quán)利要求1所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的支持向量回歸法是指利用支持向量回歸對抽樣區(qū)域多維的特征矢量進行訓練，最后利用訓練得到的支持向量回歸訓練模型對理論上變異函數(shù)生成的區(qū)域數(shù)據(jù)進行測試，得到理論上的每個多維區(qū)域圖形的預測值，從而來優(yōu)化理論數(shù)據(jù)通過變異函數(shù)于實際抽樣區(qū)域特征性的變化情況，真實反映客觀評價情況與主觀感知的相關性，取每一個抽樣區(qū)域圖形對應的多維方向下的不同空間間隔所對應優(yōu)化后的變異函數(shù)值，以變異函數(shù)值為Y軸，空間間隔為X軸，建立映射關系，具體的映射關系數(shù)量根據(jù)選取的區(qū)域圖形維度相關，得到一個與理論數(shù)值最佳擬合的圖形，利用線性方程進行回歸計算，獲取擬合度及每個維度下的局部最優(yōu)空間尺度，把所有維度圖像結(jié)合形成所對應的最優(yōu)變異函數(shù)對應區(qū)域圖形。

5.如權(quán)利要求2所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的插值法采用克里金插值方法。

6.如權(quán)利要求4所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的維度是指空間維度，是根據(jù)地理對象的實際分布特征以及地圖表達的需要來確定的，包括：0維、1維、2維、2.5維和3維。

7.如權(quán)利要求3所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的迭代是指最開始使用的數(shù)據(jù)定位按照粒子適應度值作為下一次迭代的參考點位置，隨著參考點更靠近真實的位置，數(shù)據(jù)定位的位置也會無限靠近真實的位置。在迭代過程中，數(shù)據(jù)定位不受線性或者非線性屬性的約束，會在不同的維度空間對所有的區(qū)域數(shù)值進行迭代，以此來對非線性屬性進行補償。

8.如權(quán)利要求4所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的線性方程的計算方法為最小二乘法。

9.如權(quán)利要求1-7所述的一種森林資源管理的變異函數(shù)參數(shù)擬合的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的變異函數(shù)的線性范圍是拋物線型、線性型、間斷型、隨機型、轉(zhuǎn)變型其中的一種或者幾種的組合。