王伟懿 李晓勇

（1.中国电子科技集团公司第十五研究所 北京 100083）（2.海军工程大学导航工程系 武汉 430033）

1 引言

随着我国综合实力和国际影响力的不断提升，以及“一带一路”等战略的深入发展，海洋成为连接中国与世界的重要通道，航行于世界各地船舶也成为传播中国文化和促进共同发展的重要载体［1］。为了避免船舶与船舶之间发生碰撞，便于船舶与海岸之间通信联络，基于网络技术、导航定位技术、通讯技术和电子技术等，形成了船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）［2～3］。搭载AIS的大量船舶航行于世界各地，产生了大量的航迹数据，并具有鲜明的时空属性，研究和应用好船舶时空大数据对提高船舶航行安全性、挖掘潜在规律和知识等方面具有重要意义［4］。

目前，针对轨迹时空大数据的研究主要侧重于地面车辆行驶的轨迹，如文献［5］利用出租车轨迹数据进行城市道路拥堵状态估计；文献［6］基于出租车轨迹数据开展了路径规划方法的研究；文献［7］对公交大数据存在的四类异常进行分析并通过数据清洗提高了预测精度。然而，基于海量船舶时空轨迹数据的处理与应用研究相对较少。本文在深入分析AIS轨迹数据特点的基础上，通过数据清洗、坐标转换、数据入库等处理，开展了航迹线提取与压缩以及基于密度图的船舶时空大数据可视化研究。

2 数据处理与可视化方法

AIS数据包括静态信息和动态信息两部分［8］。静态信息主要指船舶的名称与类型等较固定的信息，通常在AIS初始化时输入系统，一般不进行修改，主要包括唯一识别码MMSI、船名NAME、船籍国家FLAG、船静态时间STATICTIME等内容。……