基于云计算的海量牧区羊群轨迹区域挖掘与可视化研究

本篇论文研究的焦点是基于海量牧区羊群轨迹的区域属性挖掘，针对现代畜牧业中定位设备广泛应用的背景下，如何从大量的牲畜日常移动轨迹中发掘潜在的价值。研究者提出了一个创新性的方法，即通过轨迹速度扰动划分与聚类技术来实现这一目标。 首先，方法的关键步骤是将连续的定位轨迹数据按照预设的速度阈值进行划分，这有助于识别出不同速度阶段的羊群行为模式。这种划分有助于细化观察和理解动物在不同时间段的活动范围和动态特性。 接着，通过聚类算法将划分后的轨迹数据按地理位置进行聚合，形成各个生活区域。这种方法可以帮助区分出羊群的不同活动区域，如觅食地、休息区和迁移路径等，这对于理解动物的生活习性和行为模式至关重要。 考虑到海量数据的处理需求，论文强调了云计算在数据挖掘过程中的应用。云计算的强大计算能力和分布式存储使得处理大规模轨迹数据成为可能，同时保证了分析的效率和准确性。 最后，为了直观呈现各区域的活跃程度，研究者采用了核密度分析法对不同轨迹聚类区域进行可视化。这样，研究人员可以清晰地看到不同区域的活动密集度，有助于进一步分析草场分布与羊群行为之间的关系，以及预测未来的放牧策略。 实验证明，这个基于轨迹速度扰动划分与聚类的方法在处理海量牧区羊群轨迹数据时表现出色，不仅能够有效发现不同生活区域和活动强度，还对后续的草地管理和牲畜习性研究提供了有价值的参考依据。 这篇论文不仅介绍了新的数据分析技术，而且在实际应用中展示了其价值，对于优化畜牧业管理、提升资源利用效率具有重要意义。此外，它还强调了跨学科合作的重要性，如大数据分析、云计算和无线通信系统的结合，为相关领域的研究和发展开辟了新的思路。