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基于卫星导航与时空实体实现船舶轨迹分析系统

卢伟

卢伟. 基于卫星导航与时空实体实现船舶轨迹分析系统[J]. 全球定位系统, 2024, 49(3): 101-106. doi: 10.12265/j.gnss.2024009
引用本文: 卢伟. 基于卫星导航与时空实体实现船舶轨迹分析系统[J]. 全球定位系统, 2024, 49(3): 101-106. doi: 10.12265/j.gnss.2024009
LU Wei. Ship trajectory analysis system based on satellite navigation and spatio-temporal entity[J]. GNSS World of China, 2024, 49(3): 101-106. doi: 10.12265/j.gnss.2024009
Citation: LU Wei. Ship trajectory analysis system based on satellite navigation and spatio-temporal entity[J]. GNSS World of China, 2024, 49(3): 101-106. doi: 10.12265/j.gnss.2024009

基于卫星导航与时空实体实现船舶轨迹分析系统

doi: 10.12265/j.gnss.2024009
基金项目: 国家自然科学基金(42107491);国家重点研发计划项目(2016YFB0502302)
详细信息
    作者简介:

    卢伟:(1988—),女,硕士,工程师,从事地理信息应用领域工作. E-mail:445853745@qq.com

    通讯作者:

    卢 伟E-mail:445853745@qq.com

  • 中图分类号: P208

Ship trajectory analysis system based on satellite navigation and spatio-temporal entity

  • 摘要: 基于卫星导航、时空实体、网络地理信息系统(web geographic information system,WebGIS)、空间数据库等技术,对船舶的基础属性、实时位置、历史轨迹、关联关系、运行状态等关键信息进行抽取和实体重组,构建了船舶实体资源,建立了船舶轨迹可视分析系统,提供了多源地图服务、轨迹数据管理、轨迹可视查询展示、轨迹时空分析展示、分析模型参数配置等功能,实现了多来源、多时态、多元化船舶轨迹数据的统一管理和多维分析,能够以时空实体、图表、地图等形式直观展示船舶要素特征和分析结果,使船舶信息价值密度更高,可查询、可分析性更强,从而有效提高了船舶轨迹分析效率和准确性,可为船舶轨迹分析业务及相关应用提供更先进更高效的服务支撑.

     

  • 图  1  船舶时空实体建模技术流程

    图  2  系统框架

    图  3  船舶历史轨迹回放

    图  4  船舶轨迹停留点分析展示

    图  5  船舶轨迹伴随性分析展示

    图  6  船舶异常轨迹分析展示

    表  1  两种数据组织方式的存储空间与查询效率对比

    对比项 存储空间/GB 数据量/条 查询指定船舶一天轨迹量
    (3 229条)耗时/s
    统计一天内船舶数量
    (17 082只)耗时/s
    统计指定区域一天内
    船舶数量525只耗时/s
    传统轨迹数据组织方式 57.0 183 922 000 0.344 3.000 189.000
    船舶实体数据组织方式 8.2 647 900 0.051 0.013 0.081
    下载: 导出CSV
  • [1] 杜辉, 陈倩. 卫星导航应用标准分析研究[J]. 全球定位系统, 2020, 45(3): 115-118.
    [2] 吴海乐. 基于格网化高精度卫星导航定位服务方法的网络RTK精度分析[J]. 全球定位系统, 2022, 47(2): 99-103.
    [3] 闫兆进, 杨慧, 慈慧, 等. 船舶轨迹提取模型构建与交通流分析[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(11): 2134-2149.
    [4] 许贞平. 海洋运输船舶轨迹分析研究[J]. 中国水运, 2017, 17(2): 16-17.
    [5] 张丽珍, 高浩, 吴迪, 等. 基于MPC的半潜式无人艇导航轨迹跟踪控制研究[J]. 全球定位系统, 2020, 45(3): 63-70.
    [6] 张炜林. 基于船舶数据的轨迹挖掘方法及框架构建[D]. 天津: 天津理工大学, 2022.
    [7] 李佳. 基于AIS数据的船舶活动分析方法研究[D]. 郑州: 战略支援部队信息工程大学, 2022.
    [8] 周海, 陈姚节, 陈黎. 船舶轨迹聚类分析与应用[J]. 计算机仿真, 2020, 37(10): 113-118,199.
    [9] 郭玮, 谷宇航, 江南. 面向多粒度时空对象数据模型的网络电子地图生成方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(7): 1264-1274.
    [10] 郭玮. 基于时空实体的电子地图生成方法与技术研究[D]. 郑州: 战略支援部队信息工程大学, 2022.
    [11] 张政, 华一新, 张晓楠, 等. 多粒度时空对象关联关系基本问题初探[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(9): 1158-1163.
    [12] 王健健, 王艳楠, 周良辰, 等. 多粒度时空对象关联关系的分类体系与表达模型[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(9): 1164-1170.
    [13] 李锐, 石佳豪, 董广胜, 等. 多粒度时空对象组成结构表达研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 113-123. DOI: 10.12082/dqxxkx.2021.200423
    [14] 曾梦熊, 华一新, 张江水, 等. 多粒度时空对象动态行为表达模型与方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 104-112.
    [15] 陈云海, 江南, 訾璐. 多粒度时空对象支持下湿地时空行为认知与表达初探[J]. 测绘通报, 2020(2): 147-150.
    [16] 朱庆, 付萧. 多模态时空大数据可视分析方法综述[J]. 测绘学报, 2017, 46(10): 1672-1677.
    [17] 邱强, 秦承志, 朱效民, 等. 全空间下并行矢量空间分析研究综述与展望[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(9): 1217-1227.
    [18] 杨飞, 华一新, 李响, 等. 基于多粒度时空对象数据模型的城市基础设施建模与管理[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(11): 1984-1997.
    [19] 陈伟亮, 杜久升. 利用轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征[J]. 全球定位系统, 2022, 47(1): 103-110. DOI: 10.12265/j.gnss.2021081602
    [20] 华一新, 赵鑫科, 张江水. 地理信息系统研究新范式[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(1): 15-24.
    [21] 江南, 方成, 陈敏颉. 全空间信息系统认知与表达初探[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(9): 1150-1157.
    [22] 周成虎. 全空间地理信息系统展望[J]. 地理科学进展, 2015, 34(2): 129-131.
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-01-12
  • 录用日期:  2024-01-12
  • 网络出版日期:  2024-04-22

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