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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于K-MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的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：CN115905902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211406724.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于K-MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的方法是由徐宁;王思宇;樊梦楚;王伟;张超;成玉宁;伊丹阳;刘琦琳;宋义智;段皓然设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K‑MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的方法，属于风景园林学领域。该方法的步骤包括建立适宜乡村生态景观的生态敏感性评价体系；利用网格法收集研究区域的基本信息，对网格进行叠加分析及合并，划分基本生态单元并命名；对三级单因子的数据样本进行K‑means聚类分析，选取不同的k值进行聚类，对上一步骤得到的各单因子结果全部进行赋值；利用熵值法得出各因子所占权重；在每个生态单元内，统计三级单因子要素结果的基础上再次进行K‑means聚类分析，得到每个单元二级要素的划分结果；对每个生态单元内的二级要素重复K‑means聚类分析的步骤，得出每个单元一级要素的敏感度等级；统一底图进行可视化表达。

本发明授权一种基于K-MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-MEANS聚类算法划分乡村景观生态敏感区的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，建立能够有效识别乡村景观生态敏感区域的乡村生态景观敏感性评价指标体系； 步骤B，将研究范围划分为若干基本景观生态单元； 步骤C，依次收集研究范围内乡村景观生态敏感性分析所需的三级指标数据，整理出划分景观生态敏感区域所需要的三级单因子数据样本； 步骤D，对三级单因子的数据样本分别进行K-means聚类分析，包括估计聚类趋势、选取不同k值并通过检验确定最佳k值和测定聚类质量； 步骤E，对步骤C得到的各单因子聚类结果进行数据标准化处理； 步骤F，应用熵值法计算出指标分级体系中各级指标的权重； 步骤G，以景观生态单元为单位，将步骤D中所得到的标准化处理后的各单因子聚类结果，结合步骤E中确定的权重，计算得到每个单元二级指标的划分结果； 步骤H，对于二级要素重复K-means聚类分析的步骤，结合权重得出每个单元中一级要素的敏感度等级； 步骤I，对于一级要素重复K-means聚类分析的步骤，结合权重得到每个景观生态单元最终的生态敏感分区，并以统一底图进行可视化表达； 所述步骤D包括以下步骤： 1采用霍普金斯统计量分别检验各数据集是否存在非随机结构，即变量分布的空间随机性；如果结果表明数据集存在非随机结构，则可以对该数据集进行聚类分析，进入步骤2； 2确定最佳k值：k-means算法中k值确定的合理与否会直接影响最终的聚类结果；利用肘部法则确定每个数据集的最佳k值，通过重复训练多个k-means模型，选取不同的k值，找到各数据集中聚类性能较好的临界K值； 3按照步骤2所确定的k值，对三级指标要素的每个数据集进行K-means聚类分析，得到各个数据集的k个数据区间和聚类结果图，对应于不同的乡村景观生态敏感度等级； 在得到各个数据集的k个数据区间和聚类结果图之后，应用轮廓系数法考察每个聚类结果的簇间分离情况和簇内紧凑情况，评估结果簇的质量。

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