森林资源是林业各项有关工作开展的出发点,是所有林业相关问题的核心和重要基础。而现有的森林资源管理信息系统大都存在以静态管理为主、数据时效性差、各期数据相互独立、历史数据长期沉睡等诸多问题。本文针对林业资源二类调查的实际需求,对两种不同应用环境下的森林资源调查数据的组织与管理模式进行探索和研究,为森林资源调查数据管理提供新的解决思路。本文结合TGIS和云存储技术,突破传统森林资源调查数据管理技术与模式的局限,尝试对其进行升级改进。小班数据是二类调查的主要成果。因此,本文重点针对林业小班数据的时空变化过程表达和云环境下的组织与管理进行研究。在分析林业小班数据时空变化特点的基础上,研究能恰当表达林业小班时空变化过程的时空数据模型。结合云存储技术,探讨和设计一个面向森林资源调查的数据云存储与管理策略,解决森林资源数据的完整保存和高效管理问题。本文的主要研究内容如下:(1)面向森林资源调查管理的时空数据模型。本文对林业小班的时空过程进行详细的研究和分析,以此为基础提出事件和变化的概念,用以描述和表达林业小班的时空变化过程。针对森林资源二类调查数据管理的需要,提出和构建一种面向森林资源调查管理的混合时空数据模型。(2)林业小班数据索引与时空操作设计。针对林业小班数据的管理过程,研究和设计数据索引,提出符合林业小班的时空数据管理方法,设计林业小班的数据更新方法、查询统计、历史回溯等时空操作,并以关系型数据库环境为例进行原型系统实验验证。(3)栅格、矢量、属性等森林资源调查数据的云存储方案。以不同种类和特点的森林资源数据为基础,针对不同格式的森林资源调查数据提出不同的云存储与组织方案。详细设计了林业小班矢量数据表模式,以满足林业小班矢量数据的存储与组织需要。研究基于HBase的林业小班数据组织方式,提出云环境下的林业小班数据存储方案,借助GeoJSON格式进行数据交互,研究林业小班与HBase之间的交互方法。(4)森林资源管理数据管理云环境构建与云存储实验。搭建一个包含四台服务器的实验集群和实验客户端。配置集群的软硬件和节点,分别部署和搭建Hadoop、HBase、Hive等环境。并借助实验集群和Eclipse开发环境对森林资源调查数据的云存储方案和数据管理、数据查询与统计等功能进行实验,对三种数据的效率进行对比实验和结果分析。结果表明本文提出的面向森林资源调查的时空数据模型能够满足森林资源调查管理的需要,本文所部署的云存储环境对于森林资源调查数据的组织和管理相较于现有的存储和组织方式有了较大的效率提升。