資料介紹
傳統的道路數據獲取方法成本高,更新慢等無法適用于海洋航道的獲取,從眾源軌跡數據中提取道路或航道信息具有成本低,更新快等特性,然而,由于船舶軌跡數據噪聲多,數據量大,不同區域分布不均使得航道邊界提取面臨較大挑戰。針對該問題,提出一種基于大規模船舶軌跡數據進行航道邊界提取的方法。首先對大規模的船舶軌跡數據進行并行化去噪,插值,軌跡分段;然后,基于并行化及基于Geohash編碼的空間聚類,將軌跡數據化簡為多個方形區域的點集數據;其次,對其進行窗口劃分,對傳統的Ni Black方法進行擴展,提出Spatial Ni Black算法,對方形區域進行航道識別;最后,提出一種新的提取算法del-alpha-shape,基于航道識別結果獲得航道邊界。理論分析與實驗結果表明,所提方法在最大密度值是200,最小密度值是10,窗口長和寬分別為5和5時,可同時達到86. 7%的準確率和79. 4%的召回率。實驗結果表明,該方法可以從大規模的軌跡數據中提取有價值的航道邊界,是一種有效的航道提取方法.
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