森林资源是地球上最重要且具有不可替代性的可再生资源之一,保护森林生态环境的安全是人类文明发展的重要前提,在林区建立微环境监测站是一种保护森林生态环境安全的有效措施。目前在林区部署的微环境监测站存在能源短缺问题,且大多数林区微环境监测站将采集的原始数据直接上传至云服务器中,导致监测站能源消耗较大,在长期运行过程中存在能源供给不足导致数据缺失的问题。因此如何降低监测站数据采集的能耗又能保证监测站数据采集的精度是当前研究中的首要问题,对此本文提出基于压缩感知的林区生态网络数据采集方法,主要研究内容如下:(1)研究了基于固定字典的林区微环境数据采集方法。通过使用最常见的DCT、DFT等固定字典分别对原始数据进行压缩分析,通过比较稀疏化误差、重构误差以及数据压缩比来评价稀疏字典。结果表明,采用DCT字典的数据压缩方法在误差表现上略优于DFT字典,但DFT字典的压缩比远远高于DCT字典。(2)研究了基于学习字典的林区微环境数据采集方法。K-SVD字典通过学习原始数据中固有的特征值,因此可以适应性的稀疏表示原始数据。结果表明,采用K-SVD字典数据压缩方法整体上优于DFT字典,但同时也存在少部分样本更适合采用DFT字典。(3)提出了基于切换字典的林区微环境数据采集方法。根据原始数据结构表征不同,采用函数拟合的方法对数据进行分类,并提出切换因子的概念,将不同类型的数据分别采用最适合的字典进行压缩重构。结果表明,在林区微环境监测站中采用切换字典的数据压缩方法比单一字典具有更小的重构误差和更高的压缩比。