王偉懿 李曉勇

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十五研究所 北京 100083）（2.海軍工程大學(xué)導(dǎo)航工程系 武漢 430033）

1 引言

隨著我國(guó)綜合實(shí)力和國(guó)際影響力的不斷提升，以及“一帶一路”等戰(zhàn)略的深入發(fā)展，海洋成為連接中國(guó)與世界的重要通道，航行于世界各地船舶也成為傳播中國(guó)文化和促進(jìn)共同發(fā)展的重要載體［1］。為了避免船舶與船舶之間發(fā)生碰撞，便于船舶與海岸之間通信聯(lián)絡(luò)，基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)、通訊技術(shù)和電子技術(shù)等，形成了船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS）［2～3］。搭載AIS的大量船舶航行于世界各地，產(chǎn)生了大量的航跡數(shù)據(jù)，并具有鮮明的時(shí)空屬性，研究和應(yīng)用好船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)對(duì)提高船舶航行安全性、挖掘潛在規(guī)律和知識(shí)等方面具有重要意義［4］。

目前，針對(duì)軌跡時(shí)空大數(shù)據(jù)的研究主要側(cè)重于地面車輛行駛的軌跡，如文獻(xiàn)［5］利用出租車軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行城市道路擁堵狀態(tài)估計(jì)；文獻(xiàn)［6］基于出租車軌跡數(shù)據(jù)開展了路徑規(guī)劃方法的研究；文獻(xiàn)［7］對(duì)公交大數(shù)據(jù)存在的四類異常進(jìn)行分析并通過數(shù)據(jù)清洗提高了預(yù)測(cè)精度。然而，基于海量船舶時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的處理與應(yīng)用研究相對(duì)較少。本文在深入分析AIS軌跡數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)清洗、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)入庫(kù)等處理，開展了航跡線提取與壓縮以及基于密度圖的船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)可視化研究。

2 數(shù)據(jù)處理與可視化方法

AIS數(shù)據(jù)包括靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息兩部分［8］。靜態(tài)信息主要指船舶的名稱與類型等較固定的信息，通常在AIS初始化時(shí)輸入系統(tǒng)，一般不進(jìn)行修改，主要包括唯一識(shí)別碼MMSI、船名NAME、船籍國(guó)家FLAG、船靜態(tài)時(shí)間STATICTIME等內(nèi)容。動(dòng)態(tài)信息來自于船上安裝的和航行有關(guān)的傳感器，它記錄了船舶的位置、航向等實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)，該信息由AIS設(shè)備自動(dòng)讀取與發(fā)射，主要包括船舶唯一標(biāo)識(shí)MMSI、靜態(tài)時(shí)間STATICTIME、航點(diǎn)時(shí)間TIME、航點(diǎn)經(jīng)度LON、航點(diǎn)緯度LAT、對(duì)地航速SOG、對(duì)地航向COG等內(nèi)容。［9］

2.1 數(shù)據(jù)處理流程

AIS時(shí)空大數(shù)據(jù)處理與可視化主要包括船舶軌跡點(diǎn)異常數(shù)據(jù)清洗、坐標(biāo)空間基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)入庫(kù)、去除漂移點(diǎn)、航跡線提取、航跡線壓縮、關(guān)聯(lián)靜態(tài)數(shù)據(jù)等階段，如圖1所示。

圖1 船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)處理與可視化流程

2.2 數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換

AIS數(shù)據(jù)受信號(hào)傳輸、設(shè)備等因素影響，不可避免地會(huì)存在錯(cuò)誤，主要原因包括：1）設(shè)備缺少維護(hù)或長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行等原因出現(xiàn)問題或損壞；2）航行過程中遇到遮擋、惡劣天氣、航道中船舶數(shù)量過多，信號(hào)通信不暢；3）不同的監(jiān)控設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行融合時(shí)出現(xiàn)問題；4）操作員沒有按照規(guī)范對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作［10］。若直接用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，必然會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此，在開展下步處理工作前，需要依據(jù)不同字段的合理數(shù)據(jù)范圍，對(duì)不符合常識(shí)情況的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，比如刪除MMSI長(zhǎng)度不為9的數(shù)據(jù)等，船舶航跡數(shù)據(jù)字段合理范圍如表1所示。

表1 船舶航跡數(shù)據(jù)字段合理范圍

AIS船舶軌跡數(shù)據(jù)和港口位置信息大多是基于地理坐標(biāo)系的經(jīng)緯度坐標(biāo)，為了便于后續(xù)計(jì)算，入庫(kù)前需要將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為墨卡托投影平面直角坐標(biāo)。轉(zhuǎn)換公式如下［4］：

式中，q為等量緯度，r0為基準(zhǔn)緯度的緯圈半徑，N0為基準(zhǔn)緯度處橢球的卯酉圈曲率半徑，φ0為墨卡托投影的基準(zhǔn)緯度，a為地球橢球長(zhǎng)半徑，e為橢球體第一偏心率，φ和λ為緯度和經(jīng)度，X和Y為轉(zhuǎn)換后的墨卡托投影平面直角坐標(biāo)。

2.3 數(shù)據(jù)入庫(kù)存儲(chǔ)

為便于數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用，需要將經(jīng)過清洗的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。本文采用Greenplum作為存儲(chǔ)平臺(tái)［11］，將AIS船舶數(shù)據(jù)分為四個(gè)表：全球港口數(shù)據(jù)表、船舶軌跡點(diǎn)表、船舶信息表和船舶航跡線表。如表2所示，全球港口數(shù)據(jù)表記錄港口位置、名稱、所屬國(guó)家等信息，作為判斷出入港航跡點(diǎn)的依據(jù)；如表3所示，船舶軌跡點(diǎn)表存儲(chǔ)軌跡點(diǎn)位置、對(duì)地航速、對(duì)地航向等信息；如表4所示，船舶信息表記錄船舶名稱、貨物類型、船舶類型等信息，船舶軌跡點(diǎn)表與船舶信息表可通過船舶唯一標(biāo)識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)；如表5所示，航跡線表記錄提取生成的航跡線幾何位置、出入港、行駛時(shí)間等信息。

表2 全球港口數(shù)據(jù)表

表3 船舶軌跡點(diǎn)表

表4 船舶信息表

表5 航線表

2.4 航線提取與壓縮

AIS記錄的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是帶有坐標(biāo)的海量點(diǎn)位數(shù)據(jù)，不利于直接進(jìn)行分析，并且無法直接反映船舶航行軌跡信息，因此，需要在密集的采樣點(diǎn)中提取出描述原始航跡的關(guān)鍵點(diǎn)，按時(shí)序連線形成航線［5］。同時(shí)，由于點(diǎn)位數(shù)據(jù)較為密集，為便于可視化和反應(yīng)航行主要特征，需要對(duì)提取后的航線進(jìn)行壓縮處理。

1）航線提取

（1）根據(jù)船舶標(biāo)識(shí)mmsi，遍歷船舶軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，得到該mmsi所有軌跡點(diǎn)；

（2）將該mmsi所有軌跡點(diǎn)與全球港口3000m緩沖區(qū)求交；

（3）判斷出入港點(diǎn)。取出一個(gè)緩沖區(qū)，將落入該緩沖區(qū)中的航跡點(diǎn)按采樣時(shí)間排序，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到港口中心點(diǎn)的距離，并與前后兩個(gè)點(diǎn)的距離對(duì)比，如圖3所示，若距離變小，則該點(diǎn)為入港點(diǎn)，若距離變大，則該點(diǎn)為出港點(diǎn)。據(jù)此，對(duì)每個(gè)緩沖區(qū)的航跡點(diǎn)進(jìn)行判斷。一個(gè)港口點(diǎn)可能有0個(gè)或多個(gè)出入港點(diǎn)。

圖2 航線提取流程

圖3 出入港判斷示意圖

（4）判斷航次出入港點(diǎn)。對(duì)某港口內(nèi)所有點(diǎn)按采樣時(shí)間排序，連續(xù)的入港點(diǎn)或連續(xù)的出港點(diǎn)各分為一組，每組入港點(diǎn)中時(shí)間最早的點(diǎn)為該組入港點(diǎn)，每組出港點(diǎn)中時(shí)間最晚的點(diǎn)為該點(diǎn)出港點(diǎn)；每個(gè)港口同一mmsi可能多次出入港口。

（5）提取航線。將該mmsi從一個(gè)港口的出港點(diǎn)到另一個(gè)港口的入港點(diǎn)的航跡點(diǎn)，按采樣時(shí)間排序構(gòu)成航線。

2）航線壓縮

AIS數(shù)據(jù)采樣間隔時(shí)間短，數(shù)據(jù)密集，若全部用于構(gòu)成航線，不僅增大數(shù)據(jù)量，而且降低可視化效率。因此，需要對(duì)航線進(jìn)行壓縮處理，主要有SPM和Douglas-Peuker兩種算法［12～13］。

（1）SPM算法：如圖4所示，基本原理是將首尾兩點(diǎn)連接形成一條基線，從起點(diǎn)開始的第二個(gè)軌跡點(diǎn)依次向基線做垂線，得到垂直歐氏距離d，如果d小于預(yù)先設(shè)定的閾值δ，則舍棄該點(diǎn)；直到出現(xiàn)軌跡點(diǎn)到基線的距離大于閾值，才將該點(diǎn)重新設(shè)置為起點(diǎn)。重復(fù)該步驟，直到所有的軌跡點(diǎn)都被掃描、選取。

圖4 SPM算法基本原理

（2）Douglas-Peuker算法：如圖5所示，連接線首尾兩個(gè)端點(diǎn)，計(jì)算連線上其余節(jié)點(diǎn)到該直線距離，取其中最大的距離跟給定的閾值比較，若距離小于閾值，刪除端點(diǎn)以外的所有點(diǎn)，若距離大于閾值則保留該點(diǎn)，從該點(diǎn)將連線分成兩條，分別重復(fù)之前的方法，直至處理完畢所有點(diǎn)。

圖5 Douglas-Peuker算法基本原理

2.5 密度圖可視化

本文借助ArcGIS軟件的屬性連接功能，通過統(tǒng)計(jì)各個(gè)格網(wǎng)中航跡線個(gè)數(shù)，生成全球航線密度圖［14］，如圖6所示。準(zhǔn)備8級(jí)～11級(jí)4個(gè)全球范圍格網(wǎng)Shape，借助ArcGIS軟件的連接功能，在各個(gè)格網(wǎng)中自動(dòng)生成Count_字段，標(biāo)識(shí)落在格網(wǎng)中航跡線個(gè)數(shù)，如圖7所示。

圖6 ArcGIS屬性連接

圖7 ArcGIS格網(wǎng)航跡線統(tǒng)計(jì)

利用ArcGIS軟件分級(jí)設(shè)色功能（圖8），按照各網(wǎng)格航線數(shù)進(jìn)行分級(jí)設(shè)色，可以得到不同顯示尺度下的航線密度圖，如圖9所示。

圖8 ArcGIS分層設(shè)色

圖9 全球船舶航線密度圖

3 試驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證本文全球船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)處理方法的有效性與可用性，選取2014全球AIS動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和5332個(gè)港口數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理試驗(yàn)，原始航跡采樣點(diǎn)2809442564個(gè)，按照本文2.2節(jié)方法進(jìn)行清洗后，試驗(yàn)數(shù)據(jù)1889890232個(gè)，數(shù)據(jù)量141GB，按年存儲(chǔ)表索引容易超出服務(wù)器內(nèi)存，因此，采用按月份分表的方式分別入庫(kù)存儲(chǔ)。

3.1 去除漂移點(diǎn)

對(duì)2014年航跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)前后兩點(diǎn)的距離和時(shí)間差，計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的速度，并繪制各月份速度直方圖，如圖10所示?？梢钥闯?，采樣點(diǎn)速度基本分布在50海里/h以內(nèi)，換算為墨卡托投影平面坐標(biāo)約25.72m/s。據(jù)此，將速度大于50海里/h的作為漂移點(diǎn)并去除。

圖10 2014年試驗(yàn)數(shù)據(jù)各月份航跡點(diǎn)速度分布

3.2 數(shù)據(jù)處理

按照本文方法對(duì)2014年全球船舶航跡點(diǎn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、航線提取與壓縮處理。其中，分別采用SPM算法和Douglas-Peuker算法進(jìn)行航線壓縮處理，2014年1月份試驗(yàn)數(shù)據(jù)14095萬條，經(jīng)SPM算法壓縮后，剩余8萬條，壓縮速度較慢，適合局部數(shù)據(jù)的壓縮；經(jīng)Douglas-Peuker算法壓縮后，剩余12萬條線段，壓縮速度較快，適合全球數(shù)據(jù)的壓縮。如圖11所示，從壓縮后局部效果來看，兩種算法壓縮后可視化效果差別不大，綜合考慮處理速度，選擇Douglas-Peuker算法更適合全球船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)處理。另外，本文通過大量試驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兼顧航線細(xì)節(jié)保留和地圖顯示流暢度，得出地圖顯示級(jí)別為0～7級(jí)閾值取2500m，地圖顯示級(jí)別為8～11級(jí)閾值取200m，地圖顯示級(jí)別為12～14級(jí)不壓縮，對(duì)航線壓縮處理的效果更好。

圖11 SPM算法和Douglas-Peuker算法航線壓縮效果對(duì)比

3.3 航線可視化

壓縮后的航線采用密度圖的方式進(jìn)行可視化。利用Tippecanoe工具創(chuàng)建矢量瓦片數(shù)據(jù)，發(fā)布至地圖服務(wù)器，通過Mapbox GL調(diào)用Java Script樣式文件實(shí)現(xiàn)Web端實(shí)時(shí)渲染，地圖顯示級(jí)別為8級(jí)～11級(jí)的密度圖可視化結(jié)果，分別如圖12～圖15所示。從圖中可以看出，隨著地圖顯示級(jí)別的增大，密度圖可視化的細(xì)節(jié)效果隨之增加，反映全球船舶航行的時(shí)空特征更加明顯。

圖12 8級(jí)顯示航線密度圖

圖13 9級(jí)顯示航線密度圖

圖14 10級(jí)顯示航線密度圖

圖15 9級(jí)顯示航線密度圖

4 結(jié)語

本文以全球船舶時(shí)空大數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過分析AIS航跡點(diǎn)信息，研究了船舶時(shí)空數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)入庫(kù)存儲(chǔ)、航行提取與壓縮以及航線密度圖可視化方法，選用2014年AIS全球數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，驗(yàn)證了本文方法的有效性。下一步，將重點(diǎn)圍繞航線時(shí)空規(guī)律挖掘分析進(jìn)行研究。