买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119599176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411636032.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法是由李杰;陈晓艺;曹馨语;孔德军;王小环;乔瑞婧;刘浩;尹乃馨设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及野生动物监测数据预测与仿真技术领域，具体涉及一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法，S1：进行点位和路径信息的系统的数字化提取工作；S2：获取数字正射影像图DOM及预处理。S3：整理出环境因子数据；S4：环境因子数据和野生动物群出没点位及其迁移路径数据整合形成野生动物群迁移数据库；S5：采用构建资源选择概率‑资源导向路径算法RSF‑RGPA方式，建立迁移路径仿真模型；S6：基于S5所得模型分析点位，不断迭代，到终点为止，形成路径；本发明通过系统地整合环境因子数据与野生动物出没点位数据，本发明利用构建的资源选择概率‑资源导向路径算法RSF‑RGPA，大大提高了迁移路径预测的精确性。

本发明授权一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境因子数据和监测点位数据的野生动物迁移路径预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将收集到的区域内野生动物出没点位及其迁移路径信息进行点位和路径信息的系统的数字化提取工作； S2：获取由中国资源卫星应用中心获得的初始分辨率为2m的数字正射影像图DOM，并进行遥感影像预处理； S3：在遥感影像图中通过目视解译整理出环境因子数据，包括但不限于地形、人口、NDVI、路网、食源分布；建立高精度的基础数据集； S4：将S3所得环境因子数据和野生动物出没点位及其迁移路径数据整合形成野生动物迁移数据库； S5：基于S4所得数据库，采用构建资源选择概率-资源导向路径算法建立迁移路径仿真模型； S6：基于S5所得模型根据野生动物的实际迁移点位分析每个位置受各个环境因子的影响下该动物的存在的概率，确定每个点位的周围六个点位的概率，结合概率以及迁移代价，得到评分值，把评分值高的点位确定为下一个点位，不断迭代，到终点为止，形成路径； 所述步骤S5具体包括以下步骤： S5.1：加载野生动物经过点位和未经过点位数据； S5.2：合并两个点位数据； S5.3：从环境栅格文件提取环境因子数据； S5.4：对环境因子数据进行标准化处理，得到标准化连续变量； S5.5：定义环境自变量x和选择因变量y； S5.6：对其进行逻辑回归模型的拟合，对于野生动物迁移路径的仿真，将已知的迁移点位作为“使用”点，将很少存在的点位作为“未使用”点，并基于标准化后的多种环境因子通过逻辑回归判断各种环境因子的影响； S5.7：输出资源选择概率公式以及模型检验结果，在拟合过程中，需要确保模型能够充分解释数据中的变异，并且没有过度拟合；使用交叉验证来评估模型的泛化能力； 拟合完成后，需要评估模型的拟合优度；通过计算赤池信息量准则和贝叶斯信息量准则统计指标来实现； S5.8：进行资源导向路径算法构建，RGPA算法为针对野生动物迁移路径仿真而构建的新算法；其在资源选择函数算法的基础上形成；基于资源选择函数概率以及野生动物当前点位，分析周围逐步向迁移终点进行移动；每一步计算野生动物迁移的路径代价，以及考虑正向吸引因素与负向阻碍因素的影响，从而模拟野生动物实际的迁移路径； S5.9：尝试使用不同大小的栅格点位来划分研究区域，并分别用RGPA模拟路线，然后比较这些模型在预测精度和解释性方面的表现，选择表现最佳的栅格大小计算，选择的栅格大小不受限制，选择适用于所应用的野生动物的栅格大小，这里我们选择30m*30m作为最终的寻路栅格最佳尺度； S5.10：利用RSF模型在30m*30m的栅格上计算每个栅格点位被选择的概率值，这些概率值将作为后续路径生成的依据； S5.11：确定起始点Pstart和终点Pend在栅格系统中的具体位置，通过ID标识，并为这两个点进行路径规划； S5.12：构建邻近点蜂巢结构，即搜索获取当前点的周围6个邻近点；判断邻近点是否为空，是即结束算法运行，否即继续算法运行； S5.13：对周围6个邻近点进行评分：资源选择概率×迁移代价；根据RSF模型计算出的每个相邻点的使用概率，并结合这些点相对于终点的方向信息，进行评分；优先选择评分高的相邻点作为下一个候选点； S5.14：迭代与终止条件；选择评分高的邻近点Pneighbor作为下一个当前点Pcurrent，重复上述搜索过程，直到当前点为终点Pend或者无法找到满足条件的下一个点Pnext时终止搜索；如果成功到达终点或足够接近终点的位置，则算法结束，并输出路径列表中存储的路径点序列； S5.15：生成的路径可能包含一些不必要的折返或冗余点，通过平滑处理来优化路径，使其更加自然和高效；同时，根据实际需求对路径进行进一步的分析和评估，包括计算路径的总长度、通过不同生境类型的比例。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南大学，其通讯地址为：650032 云南省昆明市翠湖北路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。