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基于海洋时空大数据的船舶航道分析

李卓然  
【摘要】:时空大数据挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热门内容之一,从交通数据中提取道路信息对时空数据的研究具有重要意义,与陆地交通时空大数据不同,从海洋时空大数据中提取船舶航道是一个更具有挑战性的问题。由于海洋大数据其远海区域船舶轨迹数据的质量非常低,所以轨迹数据在近海和远海不同区域的质量差异极大,这种分布情况造成从海洋时空大数据中提取航道信息成为困难和挑战。论文基于海洋时空大数据航道提取开展研究,主要工作有:1).提出一种面向航道提取的船舶轨迹大数据预处理方法,经去噪、插值、轨迹分段、采样平均,并基于GeoHash编码的轨迹聚类实现对数据简化,通过Map Reduce并行计算框架实现。此预处理方法使得原始大数据得到了有效的清洗和规范化,并被较大的简化。2).提出了一种基于四叉树的并行的精度自适应的船舶航道提取方法。该方法基于四叉树的数据结构存储预处理后的栅格集数据,包括基于四叉树的并行合并过滤算法及局部滑动窗口过滤算法,可以过滤得到表示航道信息的栅格集数据。最后将Delaunay三角剖分方法应用于栅格集数据,有效地提取出多精度船舶航道边界结果。实验选用2016年6月东海区域的油轮数据,可达到89.7%的准确率和89.3%的召回率,在准确率和召回率上也普遍高于同类基于OTSU方法和NiBlack方法。3).论文实现了航道提取的实验验证性原型系统,提供了相应的业务用户操作界面,支持从覆盖近海和远海范围的不同质量的船舶轨迹大数据中自动提取不同精度的船舶航道结果。


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