一种基于历史巡护数据的护林员轨迹优化算法

本发明属于地理信息系统领域，提出一种基于历史巡护数据的护林员轨迹优化算法。

背景技术：

1、森林火灾是森林的主要灾害之一，不仅严重破坏森林资源，造成巨大经济损失，而且造成灾区及周边地区环境的严重污染。森林防火问题已引起世界各国的广泛关注，也是林业部门重要的基础工作之一。森林火灾突发性强、破坏性大、处置救助较为困难，是当今世界最为严重的自然灾害和突发性公共危机事件之一。

2、森林巡护是森林防火与林业资源管理的一项重要工作，全国各省份目前均组建了大量的护林员队伍以开展巡护工作，然而，对于护林员队伍的监管仍存在许多问题。首先，护林员在巡查过程中，工作区域集中在野外，巡护轨迹不固定且大多轨迹与城市路网不重合，其工作完成情况以及工作量难以进行评估。其次，通过gps定位点生成的护林员轨迹，时常会由于林区gps信号丢失与偏移问题导致轨迹偏移较大、轨迹生成结果不可靠等问题。

3、目前，虽然已经有专业人员开展护林员轨迹监管平台开发、护林员轨迹优化算法研究等相关工作，但仍然存在优化算法效率不高、效果不好，巡护轨迹与实际路径存在较大差异，导致护林员巡护工作量无法准确评估等问题，不能满足实际监管需求。

技术实现思路

1、针对上述技术存在的问题，本发明提供了一种基于历史巡护数据的护林员轨迹优化算法，目的在于将护林员历史巡护轨迹数据作为一种经验与参考依据，结合城市路网数据，对新产生的巡护轨迹进行优化与校正，改善由于gps数据点缺失与偏移带来的轨迹误差问题，为护林员工作监管提供技术方法支撑。本发明通过下述技术方案实现：

2、本发明公开的一种基于历史巡护数据的护林员轨迹优化算法，主要包括以下步骤：

3、s1：轨迹脏点去除与化简：对护林员待优化轨迹点，在保留轨迹点整体空间分布的一致，与轨迹路径的几何形状不变的情况下，去除轨迹停留脏点并化简降低数据量；

4、s2：历史轨迹路网生成：根据护林员历史轨迹点数据，生成护林员历史轨迹路径，作为巡护轨迹纠正参考依据；

5、s3：轨迹点路网匹配与优化：根据步骤s2中生成的历史路径与城市路网数据对巡护轨迹进行缺失点补全与路网纠正，生成轨迹优化结果。

6、作为一种可实施方式，步骤s1以待优化轨迹点数据为处理对象，进行轨迹脏点去除与化简工作，其步骤如下：

7、s11:空间过滤。首先本发明需要删除目标空间区域外部轨迹点数据，该部分轨迹点可能由于gps信号偏移等问题产生，属于异常数据，本发明需要对这部分异常点进行剔除；

8、s12：对读取的原始轨迹数据中时间间隔较长的进行分段操作。本算法中定义：一位护林员的轨迹点按照产生时间顺序进行排序后，相邻两轨迹点间时间间隔大于1小时，即认为是两段相互独立的巡护轨迹，需要对其进行分段操作。后续所有化简及运算均以此分段为依据；

9、s13：环绕停留点去除。本发明中定义：聚集产生与半径30米范围内的点为环绕停留点，环绕停留点中只保留中心点，其他数据点均去除；

10、s14：算法二次化简。用它处理大量冗余的几何数据点，在数据量精简的同时，也可以很大程度保留几何形状的骨架，故选取其进行二次抽稀，将抽稀结果作为化简最终结果进行输出。

11、进一步地，在步骤s2中，以护林员全部历史轨迹点数据为研究对象，生成护林员历史轨迹路径，作为巡护轨迹纠正参考依据。具体执行以下步骤：

12、s21：同样，历史轨迹数据中也存在大量异常点、冗余数据与停留点，需要对其进行预处理；

13、s22：使用算法对化简后的轨迹进行时空聚类。是一种基于密度的空间聚类算法，用于空间和时间双重维度的数据聚类。它不仅可以考虑数据在空间上的相似度,还可以考虑它们在时间上的相似度,从而达到更加准确和有效的聚类结果。本发明使用此聚类方法对化简后历史轨迹进行聚类操作，去除聚类结果为“-1”的异常值，得到结果为在时空两维度上均存在高相关度的点轨迹数据集，同一聚类下的点数据可被视为隶属于一条独立巡护轨迹；

14、s23：聚类结果转线。将聚类后的轨迹点数据以聚类类别为分组，组内按照时间顺序排序并连接生成线要素；

15、s24：建立路径缓冲区。根据所有线要素轨迹生成缓冲区，本实施例中设置缓冲阈值，并将缓冲区要素融合为一个要素，得到历史路径面要素；

16、s25：生成缓冲区图，提取道路中心线。对融合后面状要素边界进行加密，通过构建多边形计算生成中心线，提取历史路径线要素；

17、s26：路径平滑，生成历史路径结果。对上述算法提取得到的历史路径结果进行优化，消除锯齿，平滑线要素，得到最终的历史路径结果。

18、进一步地，所述s21包括以下步骤：

19、s211:空间过滤，首先需要删除目标空间区域外部轨迹点数据，

20、s212：对读取的原始轨迹数据中时间间隔较长的进行分段操作，本算法中定义：一位护林员的轨迹点按照产生时间顺序进行排序后，相邻两轨迹点间时间间隔大于1小时，即认为是两段相互独立的巡护轨迹，需要对其进行分段操作，后续所有化简及运算均以此分段为依据；

21、s213：环绕停留点去除，定义聚集产生与半径30米范围内的点为环绕停留点，环绕停留点中只保留中心点，其他数据点均去除；

22、s214：算法二次化简，在数据量精简的同时，该算法保留几何形状的骨架，故选取其进行二次抽稀，将抽稀结果作为化简最终结果进行输出

23、进一步地，在步骤s3中，进行轨迹点路网匹配与优化操作，使用经过步骤s1处理后的轨迹点数据，根据步骤s2中生成的历史路径与城市路网数据对巡护轨迹进行缺失点补全与路网纠正，生成轨迹优化结果，具体执行以下步骤：

24、s31：轨迹点最小外包矩形生成；

25、s32：外包矩形路网裁剪。读取目标区域城市路网数据以及步骤s2中生成的护林员历史巡护路径，由于数据量较大，后期进行路网匹配耗时较长，所以根据轨迹点的最小外包矩形对路网进行裁剪，提升运算效率；

26、s33：轨迹点加密。由于原始轨迹点数据本身存在部分数据丢失情况，加之经过脏点去除与化简，部分轨迹点之间间隔较远，轨迹展示效果差，信息不完整。故对其进行加密操作，选取线性插值方法，对任意相邻两轨迹点空间距离大于40米的点进行加密操作，每20米插入一个补充点；

27、s34：路网校正。遍历所有加密后轨迹点，若其与最近的城市路网或历史路径垂直距离小于30米，则将其映射到路网上，否则保持原有位置不变；

28、s35：优化后轨迹输出。将经过路网校正的轨迹点数据按照时间顺序生成轨迹路线，作为最终优化结果输出。

29、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

30、1、本发明在轨迹优化过程中首先对数据进行过滤与化简，在保留轨迹点整体空间分布的一致，与轨迹路径的几何形状不变的情况下，尽可能地降低数据量计算量，有效提升了优化算法的计算效率；

31、2、本发明根据护林员历史轨迹点数据，生成护林员历史轨迹路径，作为巡护轨迹纠正参考依据，一方面生成了精度较高的林区路网数据集，同时也解决了林区路网缺失导致的无法进行轨迹校正的问题；在有城市路网的区域，复合考虑林区路网与城市路网数据进行校正，更好地提升了巡护轨迹的可靠性，优化后的轨迹更符合实际情况。