[发明专利]基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法

说明书

本发明公开了基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法，属于过牧预警领域，基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法，在待检测牧区牲畜上佩戴定位器，所述定位器包含有牧区牲畜运动记录的定位数据，对原始轨迹数据进行清洗及预处理，清洗包括去除无关字段，去除空值，去除重复的值，去除异常值，聚类分析，使用经典聚类算法k‑means对清洗和预处理过的轨迹数据进行基础聚类；计算放牧强度，放牧强度与过牧阈值比较，大于或等于过牧阈值的区域给出预警，随着时间累积轨迹数据，按照旬累计计算该段时间内放牧强度，基于放牧过程中由牲畜所佩戴的定位器产生的包含着牧区牲畜的运动记录的定位数据，与聚类分析法相结合，计算放牧强度，进行过牧预警。

技术领域

本发明涉及过牧预警领域，更具体地说，涉及基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法。

背景技术

过牧就是超过草场所能承载的家畜的数量，而出现过度放牧的现象。超载过牧的后果是草场退化。表现为植被变得稀疏低矮，产草量不断下降，逐渐使草场变为半荒漠化，荒漠化最后变为沙化。现在北方沙尘暴天气增多，原因之一就是草原植被被破坏的后果，使沙化土地面积逐年扩大。

过牧是草场退化、土地荒漠化的主要原因，因此计算放牧强度从而判断是否过牧是非常必要的。苏尼特左旗属于典型的荒漠草原，该地区草场载畜量40亩每只每年，对于放牧的强度监测和控制显得尤为重要，另外，放牧的强度监测和控制方法的选择不同，其监测结果和控制效果也是不用的，而传统的计算方法没有适用于更小时空尺度过牧情况的。

基于以上问题，本发明采用一种与聚类分析相结合的方法计算放牧强度。本发明基于放牧过程中由牲畜所佩戴的定位器产生的包含着牧区牲畜的运动记录的定位数据去计算放牧强度。

发明内容

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法，它基于放牧过程中由牲畜所佩戴的定位器产生的包含着牧区牲畜的运动记录的定位数据，与聚类分析法相结合，计算放牧强度，进行过牧预警。

2.技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

基于聚类分析的牲畜分期过牧预警方法，其具体步骤为：

S1：在待检测牧区牲畜上佩戴定位器，所述定位器包含有牧区牲畜运动记录的定位数据；

S2：对原始轨迹数据进行清洗及预处理，清洗包括去除无关字段，去除空值，去除重复的值，去除异常值；

S3：聚类分析，使用经典聚类算法k-means对清洗和预处理过的轨迹数据进行基础聚类；给定聚类初始值n为待聚类轨迹点个数；

S4：计算放牧强度，所述放牧强度与过牧阈值比较，大于或等于过牧阈值的区域给出预警，基于放牧过程中由牲畜所佩戴的定位器产生的包含着牧区牲畜的运动记录的定位数据，与聚类分析法相结合，计算放牧强度，进行过牧预警。

进一步的，所述S1中的预处理步骤如下：

步骤一、首先对轨迹点按时间排序，生成连续轨迹序列；

步骤二、从轨迹序列中初始时间对相邻轨迹点进行速度值计算；

步骤三、设置速度阈值△v，对连续轨迹段进行速度差值对比，以小于阈值△v处进行划分，△v＝0.3m/s；

步骤四、将小于速度阈值区间的轨迹点归入轨迹点集合；

步骤五、重复这一步骤直至所有轨迹点归类，操作简单，结果直观简明。

进一步的，所述S2中k-means算法流程为：