[发明专利]一种基于轨迹数据的放牧强度估算方法

权利要求书

1.一种基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：数据的获取与处理，所述数据的处理包括清洗和预处理，所述数据清洗包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗(去重、去异常值)、非需求数据清洗，所述数据预处理首先据当地牧民每天放牧时间约为07:00～19:00，据此剔除非放牧轨迹数据，其次采用特征区域轨迹划分算法剔除定位时由于轨迹漂移所带来的定位误差；

S2：放牧强度估算，所述放牧强度估算是将清洗和预处理后的放牧轨迹数据进行基础聚类，对于得到的k个簇，分别计算其实际面积并统计簇内轨迹数据点个数(折合为羊只数)，通过簇面积与该簇内羊只数之比得到放牧强度，步骤如下：

S21.对清洗和预处理后的放牧轨迹数据经纬度坐标使用k-means算法进行基础聚类，得到k个簇；

S22.计算每个簇内所有对象到簇中心的距离均值，以此作为簇半径，再通过圆面积公式估算簇面积；

S23.统计每个簇所包含对象个数乘以头羊带领羊群羊只数并折合为等价羊只数，簇放牧强度的计算式为：簇放牧强度＝簇内等价羊只数/簇面积；

S3：放牧强度真实性检验。

2.根据权利要求1所述的基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于：所述数据获取于苏尼特左旗某二牧区2018年5月到7月约1万条羊群轨迹数据记录，由牲畜放牧过程中头羊所佩戴定位项圈按照固定间隔时间(约10min左右)产生的连续定位数据，其中包括定位项圈编号、经纬度、采集时间、定位状态和养殖户。

3.根据权利要求2所述的基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于：所述定位项圈采用定时脱落功能。

4.根据权利要求1所述的基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于：S21中，所述k-means聚类算法步骤如下：

S211首先从数据集任意选择k个对象作为初始簇中心；

S212对剩余的每个对象，计算其与各簇中心的距离(欧式距离)，将它指派到最近的簇；

S213重新计算每个簇的均值，做为更新后的簇中心；

S214循环2、3步，直到k个簇的簇中心不再发生变化或小于指定阈值。

5.根据权利要求1所述的基于轨迹数据的放牧强度估算方法，其特征在于：步骤S22中，所述距离采用球面距离公式：d＝r﹒arcos[cosβ1cosβ2cos(a1-a2]+sinβ1sinβ2],式中，(α₁,β₁)、(α₂,β₂)分别为位置A、B经纬度，r为地球半径，取6371km。