[发明专利]一种基于时空大数据的巡河轨迹集中度分析方法

说明书

本发明公开了一种基于时空大数据的巡河轨迹集中度分析方法。它包括如下步骤，S1：在时间维度和空间维度上，设定巡河有效性智能判断规则及其参数；S2：根据预设的有效性判断规则，预处理每次巡河数据，过滤掉无效巡河记录，提取有效巡河数据；S3：在有效巡河数据的基础上，对每条河流关联的巡河轨迹进行网格化，计算每个网格内的巡河次数；S4：利用方差法，计算每条河流的巡河集中度；S5：利用地理集中度指数法，计算区域内所有河流的综合巡河集中度。本发明解决了当前巡河集中度分析中未考虑考核周期、巡河时空分布特征、巡河有效性等因素，导致巡河集中度分析失真的问题；具有保证海量巡河轨迹集中度计算结果的合理性的优点。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，涉及时空大数据特征挖掘技术，更具体地说它是一种基于时空大数据的巡河轨迹集中度分析方法，可应用于智慧河长建设中，可辅助管理人员判断巡河集中区域是否合理，指导其进行后续巡河工作部署安排。

背景技术

近年来，各省市县都在大力推进河长制工作，期间收集了大量的河长巡河数据，但如何运用时空大数据分析方法，判断巡河集中度是否合理，是各级管理人员在河长制精细化、智慧化管理中的急切需求；

当前对巡河集中度分析主要是对时间和空间两个维度的分析，在时间维度上，是统计在年、季度、月、周等时间段内的巡河次数，在空间维度上，是统计在省、市、县、乡、村等行政区划内的巡河次数。但该方法在时间维度上，未考虑考核周期影响，在空间维度上，未考虑行政区划内巡河轨迹有效性、河长数量、河流分布疏密等因素的影响。比如，行政区划内河段越多，河长就越多，那自然巡河次数就多；相较于河流分布稀疏的地方，河流分布越密集的地方，其集中度自然也更高；且存在巡河时间过短、巡河里程过短以及巡河轨迹离河道岸线太远等无效巡河。如果忽略这些因素，将极大的影响巡河集中度计算的科学性，导致无法有效的判断巡河集中度是否合理，并不能用于指导其进行后续巡河工作部署安排；

因此，开发一种保证合理性的巡河轨迹集中度分析方法很有必要。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于时空大数据的巡河轨迹集中度分析方法，保证海量巡河轨迹集中度计算结果的合理性；解决当前巡河集中度分析中未考虑考核周期、巡河时空分布特征、巡河有效性等因素，导致巡河集中度分析失真的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于时空大数据的巡河轨迹集中度分析方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1：在时间维度和空间维度上，设定巡河有效性智能判断规则及其参数；

S2：根据预设的有效性判断规则，预处理每次巡河数据，过滤掉无效巡河记录，提取有效巡河数据；

S3：在有效巡河数据的基础上，对每条河流关联的巡河轨迹进行网格化，计算每个网格内的巡河次数；

S4：利用方差法，计算每条河流的巡河集中度；

S5：利用地理集中度指数法，计算区域内所有河流的综合巡河集中度。

在上述技术方案中，在S1中，时间维度包括两个判断规则：一是，单次巡河的时长大于5min；当单次巡河的时长小于或等于5min时，判定此次巡河无效；

二是，单次巡河在前3天内的巡河总次数小于3次；当单次巡河在前3天内的巡河总次数大于或等于3次时，判定此次巡河无效；

空间维度包括两个判断规则：一是，单次巡河的里程大于100米；当单次巡河的里程小于或等于100米时，判定此次巡河无效；

二是，单次巡河至少有20%的轨迹点落在河道岸线2公里范围内；当单次巡河小于20%的轨迹点落在河道岸线2公里范围内时，判定此次巡河无效。

在上述技术方案中，在S3中，对每条河流关联的巡河轨迹进行网格化后计算每个网格内的巡河次数，具体步骤如下：