基于改进kmeans的重工业时序热源区域识别算法

摘要

本发明提供一种基于改进kmeans的重工业时序热源区域识别发现算法。该方法包括：火点数据获取与预处理，并按照区域网格进行数据切分；改进自适应kmeans聚类的热源对象构建，实现空间火点数据的自适应聚类；提取热源对象的特征，包括几何、统计和属性特征；辅助高分数据，建立热源对象训练样本，采用改进SVM的重工业热源区域识别模型，实现重工业热源区域的定位识别；进行结果验证与输出。该方法作为一种新的重工业区域发现方式，利用主动式夜火数据时间分辨率高、空间覆盖范围全的优势，结合改进自适应kmeans聚类算法，有效地识别出了全球的重工业区域。为环境监测、重工业经济效益评估、区域发展等，提供了良好的辅助作用。