[发明专利]一种史前聚落遗址分布特征的挖掘方法有效

专利信息
申请号: 201310107312.8 申请日: 2013-03-29
公开(公告)号: CN103150616B 公开(公告)日: 2017-07-28
发明(设计)人: 毕硕本;乔文文;计晗;杨鸿儒;石银 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/00
代理公司: 南京众联专利代理有限公司32206 代理人: 顾进
地址: 210044 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 史前 聚落 遗址 分布 特征 挖掘 方法
【权利要求书】:

1.一种史前聚落遗址分布特征的挖掘方法,其特征在于,包括如下步骤:a、空间数据与属性数据的获取:从考古资料中获取史前聚落遗址相关的栅格数据及属性信息,结合研究区域的地形数据,利用GIS技术和数据库技术,根据已筛选、统计处理后的聚落遗址相关空间数据与属性数据,建立相应的空间数据库和属性数据库;b、利用空间分析及统计方法,获取史前聚落遗址的环境倾向性、集聚性特征、遗址中心点、热点,初步获取史前聚落遗址的空间分布特征;c、运用逻辑回归法和证据权重法,定量分析史前聚落遗址与地理环境的关系,建立史前聚落遗址预测模型,并对模型进行评价与解释;其中运用逻辑回归法构建史前聚落遗址预测模型,包括如下步骤:101、变量的选择及提取选择史前聚落遗址以及随机点作为训练样本,其中随机点看作非遗址点,模型因变量只有两个值,遗址点为1,非遗址点机即随机点为0,自变量的选择包括高程或地形起伏度或坡度或坡向或表面曲率或视域或距离五级河流水平距离及垂直距离或距离小河水平距离及垂直距离或土壤类型或土壤质地,利用地形数据库生成相应环境变量的栅格表面,然后提取遗址点和非遗址点的自变量值,形成建立逻辑回归模型的数据集;102、检验变量显著性,优化构建的逻辑回归模型,并通过显著性检验拟合逻辑回归模型,所述逻辑回归模型为:式中,因变量P为聚落遗址存在的概率;自变量xn为影响遗址存在的环境变量;n为选取环境变量的数目;参数βn为待求的回归系数;103、根据建立起来的逻辑回归模型计算整个研究区域的史前聚落遗址存在概率,然后将概率值重分类为低、中、高三个等级,等级越高,遗址存在的概率越大,并在GIS中生成遗址分布概率图;104、对逻辑回归遗址预测模型进行评价,并对该遗址预测模型及遗址分布概率图进行聚落考古解释,从而获取史前聚落遗址分布特征。

2.根据权利要求1所述的史前聚落遗址分布特征的挖掘方法,其特征在于,所述步骤a中空间数据库和属性数据库的构建步骤如下:201、空间数据的获取:利用相应的GIS软件对已有的聚落遗址相关栅格数据以及研究区域的地形数据进行数字化处理及地理配准,制成数字化地图;202、属性数据的获取:属性数据包括聚落遗址的名称或时期或位置或面积或文化层厚度或资料出处中的至少一种;203、基于GIS技术和数据库技术,根据已筛选、统计处理后的史前聚落遗址空间数据、属性数据及研究区域的地形数据,建立相应的空间数据库和属性数据库,空间数据库和属性数据库通过聚落遗址的编号进行关联。

3.根据权利要求1所述的史前聚落遗址分布特征的挖掘方法,其特征在于,所述步骤b利用空间分析及统计方法初步获取史前聚落遗址的空间分布特征包括如下步骤:301、提取史前聚落遗址的环境变量并进行统计,获取史前聚落遗址对于环境的倾向性,其中所述环境变量包括高程或坡度或坡向或距河流距离;302、根据史前聚落遗址的位置坐标的X值和Y值,计算出史前聚落遗址的质心作为该史前聚落遗址的平均中心,从而通过对比多个时期的平均中心的迁移得出史前聚落遗址的迁移规律;303、利用空间自相关局部指标G系数获取史前聚落遗址的聚集区域,即史前聚落遗址热点;304、根据史前聚落遗址间的平均距离与研究区域内相同数目的随机点的平均距离的比率,确定史前聚落遗址的分布类型为呈聚集分布或者随机分布。

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