[發明專利]基于DBSCAN算法的虛假林火熱點過濾方法

有效

• 申請號: 201810549897.1
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108898159B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 張貴;蔡瓊;吳鑫;譚三清
• 申請（專利權）人: 中南林業科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 長沙思創聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 43215
• 代理人: 夏興友;張英

1.一種基于DBSCAN算法的虛假林火熱點過濾方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

確定DBSCAN算法的Eps參數和MinPts參數；林火熱點探測一個像元值選取為1000×1000m，Eps選擇以選取2KM作為初始聚類距離；

當聚類數量選取過大時，原本能夠作為聚類核心的點會因此被放棄；而當聚類數量選取過小時，會導致不應該為聚類核心的點作為核心點，從而將噪聲點聚類到一簇，且聚類數量不能為2；在虛假林火熱點挖掘時，要求聚類中心區域需要體現虛假林火熱點的密度特征；MinPts的計算公式如下：

式中，P_i為點i的Esp區域內的點的個數；N為數據集中的點的個數；

為了防止偶然相近的歷史林火熱點，選取Minpts為3；

通過上述分析確定時空聚類的參數；通過該確定的參數，利用DBSCAN算法對林火熱點數據進行分析的過程為：

輸入歷史林火熱點數據集，確定鄰域參數Eps＝2，MinPts＝3；

輸出簇集合；

所述輸出簇集合包括：

(1)將歷史林火熱點數據集中的每一個對象點標記為未處理狀態；

(2)對歷史林火熱點數據集中的每一個點對象P進行檢查，若對象點P已經劃分到某一個簇或標記為噪聲點，則重新開始選擇對象點P；若對象點P沒有被分到任意簇和沒有被標記為噪聲點，則進行下一步；

(3)檢查對象點P的Eps鄰域NEps(P)，若NEps(P)中包含的對象數小于MinPts，那么標記該對象點P為邊界點或噪聲點；若NEps(P)中包含對象數大于MinPts，那么標記該對象點P為核心點，并建立新簇集合G，并將P鄰域內的所有對象點加入G；

(4)對NEps(P)中存在沒有被處理過的對象點D進行檢查，當NEps(D)中至少包含MInpts個對象點，那么將NEps(D)中未劃分到任意一個簇的對象點加入簇G；

(5)遍歷所有對象點，輸出簇集合；

基于上述分析，提取虛假林火熱點，對歷史林火熱點數據進行分析，包括時序分布分析、地理分布分析、空間分布分析；提取虛假林火熱點包括至少提取固定熱源、農用熱源和水面反射。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，應用Python2.7進行測算，并將提取結果在ArcGIS上進行可視化分析。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，該方法進一步驗證虛假林火熱點提取的正確性，所述驗證使用中國森林防火網對應區域的全年林火熱點數據進行對比。