[发明专利]一种基于Ais轨迹数据和卫星图像的航运信息挖掘方法

说明书

本发明揭示了一种基于Ais轨迹数据和卫星图像的航运信息挖掘方法，包括：通过分布式并行化的机器学习对海上驻留点进行初步分析，采用卫星地图图像处理对所述海上驻留点进行筛选，得到最终船舶位置。本发明提供了一种航运信息挖掘方案，能够为航运从业者提供了关键信息，例如可用于港口位置挖掘等。

技术领域

本发明属于航运关键位置挖掘技术领域，具体涉及一种基于Ais轨迹数据和卫星图像的航运信息挖掘方法。

背景技术

传统港口关键位置挖掘技术，主要是基于卫星遥感影像(如灰度遥感图像、高分辨率遥感图像、SAR遥感图像等)，通过海陆分割、港口轮廓提取、特征提取等步骤进行识别的。然而，该港口识别方法无法识别出偏僻或私人的小港口。

所以，针对上述技术问题，有必要提供一种新型的港口位置挖掘技术，为航运从业者提供精确的港口关键信息。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于Ais轨迹数据和卫星图像的航运信息挖掘方法。

为了实现上述目的，本发明一实施例提供的技术方案如下：

一种基于Ais轨迹数据和卫星图像的航运信息挖掘方法，所述方法包括：

S100，通过分布式并行化的机器学习对海上驻留点进行初步分析；

S200，采用卫星地图图像处理对所述海上驻留点进行筛选，得到最终船舶位置。

一实施例中，所述分布式并行化的机器学习基于Spark大数据计算框架的网格聚类算法。

一实施例中，所述卫星地图图像处理处理的是卫星瓦片地图数据，通过所述卫星瓦片地图的颜色阈值判断驻留点是否靠岸。

一实施例中，所述方法还包括：在步骤S100之前，将Ais数据上传至分布式文件系统。

一实施例中，所述方法还包括：在S200之后，将筛选结果输出到分布式文件系统上，得到最终港口位置。

一实施例中，所述S100包括：

S101，对全量数据进行初步筛选，在映射阶段遍历所有数据记录，并按照相关字段初步对驻留点进行保留，所述字段包括速度、抛锚字段；

S102，对驻留点进行分析，通过经纬度位置精度确定网格大小，并划分网格；

S103，将每个驻留点的网格信息作为key，原始经纬度数据作为value，输出key,value二元组到下一个阶段。

一实施例中，所述S100还包括：

S104，对上一阶段的二元组key,value中的key相同的二元组进行合并，并对value进行统计，得到网格内的位置均值和位置数量；

S105，基于S104中的结果求出所有点的距离矩阵dis＝[n,n],n为数据的个数，为大于等于0的自然数；

S106，如果e取值为3，所述距离矩阵dis的每一行中大于3的所有点个数的和若大于MinPts，则为1个类别；

S107，将所有类别进行重复检查，若有重复值则合并，直至没有重复；

S108，将同类别中的位置点按位置个数进行加权平均，得到结果。

一实施例中，所述S200包括：

S201，对驻留点下载所属的卫星瓦片地图，当所述卫星瓦片地图格式为颜色为#a3ccff和#fcf9f2的二色图像时，来判断驻留点是否靠岸；

S202，对所述二色图像进行判断，去除只有单色的图像。