物质丰富的自然界是生存的理想家园,林区资源作为一项永不枯竭的自然资源,具有蓄洪抗旱、净化空气等作用,在人类的生产生活中,林区存在的大量植物与微生物,也为工农业生产也提供了重要的原料。然而虽然我国森林资源总量不断增加,但仍存在着覆盖率不足、分布不均等状况,植物生老病死与频频发生的火险灾害对于森林本身持续发展是极其不利的,对林区微环境进行生态监测与是一种既能有效判断植物生长状况,又能及时进行火险预警的措施。林区微环境监测通过传感器对植物生长环境进行判断,上传大量信息数据至检测平台对应数据库。在监测站数量不断增多的过程中,数据传输需要耗费更多的能源和存储空间,在偏远林区经常出现因能源供应不及时而导致监测站断电、数据中断等问题,对数据进行压缩可以使此类问题得到改善。该文章提出了使用自适应切换字典的方法,对压缩感知理论的稀疏化步骤进行研究分析,比较了两种稀疏方法:DCT字典与K-SVD字典的压缩性能与误差,在重构误差的基础上将样本进行分类,并组合成自适应切换字典,使不同样本能够自动切换使用误差更小的稀疏方法。在切换方法的选择上,分别使用两种自适应切换方法:BP神经网络与SVM支持向量机,使用自适应切换字典对林区微环境信息进行稀疏化与重构,分析比较两种自适应切换字典的优缺点,并在实际GPRS传输中测量功耗。实验结果表明,随着稀疏度的增加,两种固定字典的稀疏化误差都呈逐渐减小的趋势,但减小趋势变缓。对于K-SVD字典来说,增大字典维度使得稀疏化误差减小,减小趋势也逐渐变缓。单独使用一种稀疏化方法时,K-SVD字典作为可输入训练样本进行训练的稀疏方法,效果优于传统的DCT稀疏方法,观测点数量为60时平均重构误差减小约2%。将两种字典结合形成的自适应切换字典的使用能够有效地压缩数据,通过对样本添加标签进行分类,使得压缩方法对于单一样本有更好的适应性,且相较于DCT字典的平均重构误差减小约3%。在实际传输过程中,传输模块进行数据传输的耗能大于待机状态耗能的2倍,使用自适应切换字典对数据进行压缩后传输,减小了50%以上的存储空间,观测点数量为60时传输电能消耗减少了80%。