【摘 要】
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自20世纪80年代末利用卫星技术开展对候鸟迁徙进行跟踪研究以来，极大地促进了候鸟迁徙研究的发展，并取得了很大的成功。针对青海湖地区爆发的禽流感疫情，开展了青海湖候鸟的卫星
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自20世纪80年代末利用卫星技术开展对候鸟迁徙进行跟踪研究以来，极大地促进了候鸟迁徙研究的发展，并取得了很大的成功。针对青海湖地区爆发的禽流感疫情，开展了青海湖候鸟的卫星跟踪研究，以分析鸟类迁徙与病毒传播、生态环境之间的关系。随着卫星跟踪技术的不断发展，当得到大量卫星跟踪鸟类迁徙数据时，传统的通过手工数据分析得到鸟类栖息地及迁徙规律的方法已无法适应大规模迁徙数据分析的趋势，如何快速有效分析跟踪数据就成为迫切需要解决的问题。
本文中将数据挖掘算法应用到鸟类卫星跟踪数据的分析处理中，尝试发现鸟类迁徙过程中的栖息地，在栖息地的活动规律以及迁徙规律。本文中提出了基于层次聚类的DBSCAN算法，并使用地理坐标变换、连续时间因素等方法进行改进，通过算法得到鸟类迁徙过程中的栖息地信息。进而利用关联规则Apriori算法和序列挖掘GSP算法对鸟类活动序列进行挖掘，获取鸟类在栖息地的活动规律及栖息地之间的迁徙规律。
在实现数据挖掘算法的基础上，我们设计并实现了面向青海湖鸟类迁徙的数据挖掘系统。系统主要分为三个功能模块：鸟类跟踪数据的预处理模块，基于Web的可视化数据挖掘前台模块和数据挖掘Web服务模块。预处理模块负责将鸟类跟踪数据从邮件转化成关系型数据库数据；基于Web的可视化数据挖掘前台模块实现数据挖掘过程的可定制和数据挖掘结果在Web GIS平台上的显示，并提供加载相关科研数据的功能；数据挖掘Web服务模块中实现了面向鸟类跟踪数据的数据挖掘算法，并封装成Web服务的形式提供给前台及其他应用程序调用。
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