一种异常区域的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种异常区域的识别方法及装置，包括：获取特定区域内多个目标点的地图数据，目标点的地图数据包括：第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，所述第一区域划分为多个区块；获取地表温度数据；根据每个目标点的地图数据和地表温度数据，统计每个目标点的温度异常次数；获取空气质量数据，空气质量数据中包含多个区块的空气质量数据；根据目标点的地图数据和空气质量数据，统计目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数；根据目标点的温度异常次数和目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算目标点的异常指数；若异常指数超过预设阈值，则确定目标点的第一区域为异常区域。

【技术实现步骤摘要】
一种异常区域的识别方法及装置
本专利技术涉及数据识别领域，尤其涉及一种异常区域的识别方法及装置。
技术介绍
目前，对发热企业开工生产状况监管手段有限，主要以人工亲临企业现场才能判断是否开工，费时费力，遥感技术作为一种大范围、长时间序列频繁监测的数据技术手段，在监管发热企业开工生产方面有很大潜力，而现有利用遥感地表温度数据监测可疑开工区域的方法，难以实现对更加精细尺度的工厂企业的定量判断和精准识别，难以更准确得追溯热异常的热源，因此无法更加精准地定位识别有重大可疑程度的开工生产的发热企业，因此本领域急需一种能够精准地定位识别有重大可疑程度的开工生产的发热企业的方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种异常区域的识别方法及装置，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。本专利技术一方面提供一种异常区域的识别方法，包括：获取特定区域内多个目标点的地图数据，所述目标点的地图数据包括：第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，所述第一区域划分为多个区块；获取地表温度数据；根据每个目标点的地图数据和地表温度数据，统计每个目标点的温度异常次数；获取空气质量数据，所述空气质量数据中包含所述多个区块的空气质量数据；根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数；根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数；若所述异常指数超过预设阈值，则确定所述目标点的第一区域为异常区域。其中，所述统计每个目标点的温度异常次数后，该方法还包括：若预设时段内的所述目标点的温度异常次数大于0，则统计所述目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差。其中，所述统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数后，该方法还包括：根据所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数，统计所述预设时段内所述目标点在所述第一区域的空气质量数据；统计在所述预设时段内的第一区域的空气质量指数为所述特定值的所有目标点的空气质量指数。其中，所述统计每个目标点的温度异常次数，包括：根据地表温度数据，计算所述目标点的第一区域和每个第二区域在多个时段的温度；判断每个时段中所述目标点的第一区域的温度是否超过任意一个第二区域的温度加上预设温度的值，若是，则标记该时段；将被标记的时段的数量作为所述目标点的温度异常次数。其中，所述根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，包括：根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，计算所述目标点所在多个区块中每个区块内的空气质量指数；统计所述目标点所在多个区块中每个区块内的空气质量指数为特定值的天数。其中，所述根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数，包括：根据以下公式计算所述目标点的温度异常次数归一化值和空气污染天数归一化值：所述Si为所述目标点的温度异常次数归一化值，所述D1为所述目标点的温度异常次数，所述D1max为所有目标点的温度异常次数中最高的次数，所述D1min为所有目标点的温度异常次数中最低的次数，所述Sj为所述目标点的空气污染天数归一化值，所述D2为所述目标点所在多个区块的空气质量指数为特定值的天数的总和，所述D2max为所述目标点所在多个区块的空气质量指数为特定值的天数中最高的天数，所述D2min为所述目标点所在多个区块内空气质量指数为特定值的天数中最低的天数。其中，所述统计所述目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差和在所述预设时段内的第一区域的空气质量指数为所述特定值的所有目标点的空气质量指数后，该方法还包括：根据以下公式计算所述目标点的温度差归一化值和空气污染归一化值：所述St为所述目标点的温度差归一化值，所述D3为所述目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差，所述D3min为所有目标点中的第一区域与多个第二区域最低的平均温度差，所述D3max为所有目标点中的第一区域与多个第二区域最高的平均温度差，所述Sp为所述目标点的空气污染归一化值，所述D4为所述目标点的空气质量指数，所述D3min为所有目标点中最低的空气质量指数，所述D3max为所有目标点中最高的空气质量指数。其中，所述计算所述目标点的温度异常次数归一化值、空气污染天数归一化值、温度差归一化值和空气污染归一化值后，该方法还包括：根据以下公式计算所述目标点的异常指数：所述S为所述目标点的异常指数。本专利技术另一方面提供一种异常区域的识别装置，包括：采集模块，用于获取特定区域内多个目标点的地图数据，所述目标点的地图数据包括：第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，所述第一区域划分为多个区块；所述采集模块，还用于获取地表温度数据；计算模块，用于根据每个目标点的地图数据和地表温度数据，统计每个目标点的温度异常次数；所述采集模块，还用于获取空气质量数据，所述空气质量数据中包含多个区块的空气质量数据；所述计算模块，还用于根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数；所述计算模块，还用于根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数；处理模块，用于若所述异常指数超过预设阈值，则确定所述目标点的第一区域为异常区域。其中，所述计算模块，还用于若预设时段内的所述目标点的温度异常次数大于0，则统计所述目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差。在本专利技术上述的方案中，通过获取目标点的第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，使得区域信息更加精准，根据地表温度数据和空气质量数据统计目标点的温度异常次数和目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，最后根据目标点的温度异常次数、目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数、在预设时段内的所有温度异常次数大于0的目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差和在预设时段内的所有空气质量指数为特定值的目标点的空气质量指数，计算所述目标点的异常指数计算该目标点的异常指数，异常指数能够更加准确的识别该目标点是否是异常区域，提高了监管的效率和精度。附图说明图1示出了本专利技术一实施例提供的异常区域的识别方法流程示意图；图2示出了本专利技术一实施例提供的污染物项目浓度限值表；图3示出了本专利技术一实施例提供的异常区域的识别装置结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常区域的识别方法，其特征在于，包括：/n获取特定区域内多个目标点的地图数据，所述目标点的地图数据包括：第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，所述第一区域划分为多个区块；/n获取地表温度数据；/n根据每个目标点的地图数据和地表温度数据，统计每个目标点的温度异常次数；/n获取空气质量数据，所述空气质量数据中包含所述多个区块的空气质量数据；/n根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数；/n根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数；/n若所述异常指数超过预设阈值，则确定所述目标点的第一区域为异常区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常区域的识别方法，其特征在于，包括：
获取特定区域内多个目标点的地图数据，所述目标点的地图数据包括：第一区域和与第一区域相邻的多个第二区域，所述第一区域划分为多个区块；
获取地表温度数据；
根据每个目标点的地图数据和地表温度数据，统计每个目标点的温度异常次数；
获取空气质量数据，所述空气质量数据中包含所述多个区块的空气质量数据；
根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数；
根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数；
若所述异常指数超过预设阈值，则确定所述目标点的第一区域为异常区域。


2.根据权利要求1所述的异常区域的识别方法，其特征在于，所述统计每个目标点的温度异常次数后，该方法还包括：
若预设时段内的所述目标点的温度异常次数大于0，则统计所述目标点的第一区域与多个第二区域的平均温度差。


3.根据权利要求1所述的异常区域的识别方法，其特征在于，所述统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数后，该方法还包括：
根据所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数，统计所述预设时段内所述目标点在所述第一区域的空气质量数据；
统计在所述预设时段内的第一区域的空气质量指数为所述特定值的所有目标点的空气质量指数。


4.根据权利要求1所述的异常区域的识别方法，其特征在于，所述统计每个目标点的温度异常次数，包括：
根据地表温度数据，计算所述目标点的第一区域和每个第二区域在多个时段的温度；
判断每个时段中所述目标点的第一区域的温度是否超过任意一个第二区域的温度加上预设温度的值，若是，则标记该时段；
将被标记的时段的数量作为所述目标点的温度异常次数。


5.根据权利要求1所述的异常区域的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，统计所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，包括：
根据所述目标点的地图数据和空气质量数据，计算所述目标点所在多个区块中每个区块内的空气质量指数；
统计所述目标点所在多个区块中每个区块内的空气质量指数为特定值的天数。


6.根据权利要求1所述的异常区域的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标点的温度异常次数和所述目标点所在多个区块中每个区块的空气质量指数为特定值的天数，计算所述目标点的异常指数，包括：
根据以下公式计算所述目标点的温度异常次数归一化值和空气污染天数归一化值：



所述Si为所述目标点的温度异常次数归一化值，所述D1为所述目标点的温度异常次数，所述D1m...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨飞，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11