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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所

摘要：本发明涉及一种基于空间聚类优化的城乡过渡区识别方法及系统，其包括步骤：S1，得到待分类栅格；S2，根据栅格中的位置请求数据得到人群活动强度，使用不同分类数的K‑means++的进行分类；S3，对分类结果执行不同合并方案；选择面积适合指数最小的合并方案；S4，对斑块处理。本发明还公开了一种实现此方法的系统，包括栅格数据获取模块、分类模块、重分类合并模块以及斑块处理模块。本发明使用位置请求数据能更准确地反映实际情况；使用不同分类数的K‑means++对指定区域进行分类后再进行合并，结合土地利用覆盖变化数据和城市边界数据选择最优分类结果，解决空间聚类方法分类数目的不确定问题，提高结果的准确度。

主权项：1.一种基于人群活动位置请求大数据和空间聚类优化的城乡过渡区识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1，获取指定区域的待分类栅格数据；初始获取的数据包括指定区域的位置请求数据、土地利用覆盖变化数据、以及城市边界数据，其中位置请求数据用于分类，土地利用覆盖变化数据和城市边界数据作为辅助数据，用于对分类进行调整；以位置请求数据中的栅格为基础，将土地利用覆盖变化数据和城市边界数据加载至位置请求数据的栅格中，得到待分类栅格；S2，使用位置请求数据对待分类栅格进行分类；根据待分类栅格中的位置请求数据得到人群活动强度，然后根据人群活动强度使用不同分类数的K-means++的进行分类，得到待分类栅格的不同分类；S21，根据位置请求数据得到每个栅格的人群活动强度；每个栅格的人群活动强度使用式1得到： 式中，CAIi是待分类栅格i的人群活动强度，LRTd,h,i是待分类栅格i第d天第h小时的位置请求数据，n为研究时段总天数；S22，使用不同分类数的K-means++进行分类；将分类数分别设定为S1,S2,...,Sn,...SN，根据栅格的人群活动强度分别使用S1,S2,...,Sn,...SN种不同分类数的K-means++进行分类，对待分类栅格得到N种不同分类结果；N为大于等于2的整数；Sn为大于等于3的整数；n为整数；S3，重分类合并；对分类数大于3的结果进行合并；S31，对分类结果以类别的人群活动强度均值升序进行排序；对分类数大于3的K-means++分类结果，分别计算各个类别的人群活动强度均值，将各个类别的人群活动强度均值按升序进行排序；S32，对排序后的相邻分类结果执行不同合并方案；当Sn为3时保持原有分类方案；当Sn大于3时，给出排序后的相邻分类结果进行合并的不同合并方案，所有合并方案最终都是得到3类分类结果；对S2中的分类结果，首先遍历分类数，在每个分类数中再遍历每种合并方案；得到每个合并方案相应的合并结果；S33，计算不同合并方案的面积适合指数；针对每个合并方案计算面积适合指数，面积适合指数采用式2得到： 式中，DFIj是合并方案j的面积适合指数，UAj是合并方案j的城市面积，FAj是合并方案j的城乡过渡区面积，UY1、UY2分别是指定区域第Y1、Y2年根据土地利用覆盖变化数据得到的城市面积，UYt是指定区域第Yt年根据城市边界数据得到的城区面积；S34，选择面积适合指数最小的合并方案作为最优方案；对步骤S33得到的DFIj进行排序，选择DFIj最小的合并方案j作为最优方案，实现对步骤S2中栅格分类的重分类合并，将指定区域的所有待分类栅格都分为城市、城乡过渡区、乡村三个类别；S4，斑块处理；设定区分大小斑块的面积阈值，对栅格数据中的斑块进行处理后，根据栅格数据得到城市、城乡过渡区和乡村三种分类。

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百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 基于空间聚类优化的城乡过渡区识别方法及系统