申请/专利权人：中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心);北京信息科技大学;山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117171605B

主分类号：G06F18/23213

分类号：G06F18/23213;G01S19/37

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2024.02.06#专利申请权的转移;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于GPS数据的迁徙鸟类轨迹分割方法，其包括：步骤1，获取鸟类个体的GPS数据；步骤2，将GPS数据中不符合条件的数据去除，将剩下的数据按时间依正序排列，每一数据作为一个位点，获得的所有位点构成点集；步骤3，将点集进行聚类，获得多个聚类，再将聚类中的有效类划分成运动类或静止类，计算每一有效类的统计结果；步骤4，根据点集，采用停留点检测算法，获得多个类，再将该类划分成运动类或静止类，计算每一个类的统计结果；步骤5，对比步骤3和步骤4划分出的运动类和静止类的统计结果，选出最终的迁徙鸟类轨迹分割结果。本发明属于时空数据挖掘与处理技术领域，用于获得迁徙鸟类轨迹分割结果。

主权项：1.一种基于GPS数据的迁徙鸟类轨迹分割方法，其特征在于，包括：步骤1，获取鸟类个体在选定时间内的GPS数据；步骤2，将步骤1中的GPS数据中不符合条件的数据去除，同时，将剩下的数据按时间依正序排列，每一数据作为一个位点，每一个位点对应的鸟类信息包含个体编号、时间、经度坐标和纬度坐标，获得的所有位点构成点集；步骤3，采用自适应的基于密度的噪声应用空间聚类算法将步骤2获得的点集进行聚类，获得多个聚类，再依据相应聚类中位点的运动状态，将聚类中的有效类划分成运动类或静止类，然后计算每一有效类的统计结果；步骤4，根据步骤2获得的点集，采用停留点检测算法，获得多个类，再依据相应类中位点的运动状态，将该类划分成运动类或静止类，然后计算每一个类的统计结果；步骤5，对比步骤3和步骤4划分出的运动类和静止类的统计结果，将其中更符合实际中位点的运动状态的运动类和静止类对应的统计结果作为最终的迁徙鸟类轨迹分割结果；步骤3中，采用自适应的基于密度的噪声应用空间聚类算法将点集进行聚类，获得多个聚类的方法具体包括：步骤3.1，从未访问序列中取出第一个位点，并标记为已访问；步骤3.2，按位点对应的时间正向顺序依次访问当前位点后续的位点，直到后续的位点与当前位点的速度超出速度约束区间将访问过的位点作为一个临时聚类；步骤3.3，如果该临时聚类中最早位点与最晚位点的时间间隔大于时间阈值εT，则将该临时聚类作为有效类，同时将该有效类中所有位点标记为已访问；如果该临时聚类中的持续时间小于时间阈值εT，则将该临时聚类中的所有的位点标记为噪声点，同时标记为已访问；步骤3.4，重复步骤3.1-3.3，直到所有的位点都被访问；步骤3中，将聚类中的有效类划分成运动类或静止类的方法具体包括：步骤3.5，计算有效类中所有位点两两之间的距离，并记录最大距离，若最大距离大于距离阈值MaxDis，则将该有效类视为运动类；否则为静止类；距离阈值MaxDis需要预先设置获得，具体数值的选取可根据计算效果而不断优化；速度约束区间中的速度均值与速度标准差σv由已存在类中的位点计算得到，速度区间灵敏度k和时间阈值εT均需要预先设置获得，区间灵敏度k和时间阈值εT的具体数值的选取根据计算效果而不断优化；根据设定的区间灵敏度k和时间阈值εT，对点集中所有位点进行自适应的基于密度的噪声应用空间聚类，聚类获得的结果包括：用于计算的所有位点数量、聚类的个数、每个聚类对应的点集、每个聚类的持续时间、每个聚类内的位点数量；其中，各聚类区间的开始与结束点作为聚类区间窗口的左端与右端，便于计算窗口内速度、运动距离；步骤4中，采用停留点检测算法将点集，获得多个类的方法具体包括：步骤4.1，从点集中最早的位点开始，按位点对应的时间正向顺序依次访问当前位点后续的位点；步骤4.2，将当前位点放入当前类中，直到当前类中最早的位点和最晚的位点之间的经纬度坐标的间距大于距离阈值，由此获得当前类；步骤4.3，若当前类中最早的位点和最晚的位点的时间差值大于时间阈值，则将其标记为静止类，否则标记为运动类；步骤4.4，继续访问点集中的下一个位点，重复步骤4.2-4.3，直至点集为空集为止。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心);北京信息科技大学;山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会 一种基于GPS数据的迁徙鸟类轨迹分割方法

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