航运GIS轨迹采集与分析研究

总结轨迹航行经验，对航行的轨迹进行优化，提高航行的效率。

（3）惯性轨迹分析：根据以往的历史数据对惯性的航线进行分析，获取船舶惯性路线行驶因素，以及惯性行驶的轨迹信息，保障水运物流运输的安全行驶。

3 关键技术

3.1 多传感器数据融合

各类航运信息的采集是进行轨迹分析的基础和前提。由于航运过程中采集的信息类型多样，既包括航向、航速、转向等动态信息，又包括船名、呼号、船长、船宽等静态信息；而且，信息的来源丰富，既有通过传感器、探测器、雷达接收到的数据，还有手工测量到的数据。因此，在进行航运GIS轨迹信息的采集时，采用的是多传感采集相结合的方式，具体流程如图2所示。

如图2所示，利用雷达、传感器等各种采集设备对与航运交通物流管理相关的信息进行采集，为航运物流多业务管理的实现提供数据支撑。

由于航运信息采集具有多元性，所以解决多传感器数据融合的问题就成为关键问题。具体来说，多传感器数据融合是指充分利用不同时间和空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器信息在一定的准则下加以分析、综合、支配和使用，以完成所需的决策的估计任务，使系统获得比它的各个组成部分的性能更优越。数据融合的方法有加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、统计决策理论、证据推理、模糊推理、神经元网络等，具体采用何种方式要根据运行环境、信息类型、适用范围进行选择。多传感器数据融合在航运GIS轨迹采集与分析研究中的应用如图3所示。

如图3所示，数据采集来源多种传感器、GPS、探测器和雷达。首先，通过惯性传感器、电子地图和差分GPS，确定船舶行驶的地理位置和航向；通过立体图形传感器辨识、跟踪船舶行驶中水面的情况；通过激光探测器和雷达，完成船舶航行过程中水面和周围障碍物等信息的检测。其次，将各个传感输出的信息通过卡尔曼滤波进行数据融合，识别出船舶的航行情况。最后，通过控制机构分析和制定出航行策略。

3.2 多源异构数据的互连互通

由于进行航运GIS轨迹采集与分析研究涉及的数据类型多样、来源丰富，既有空间数据，又有关系数据。同时，在信息高度集成和融合的今天，通常需要将航运GIS轨迹采集与分析系统与其他的水运信息系统进行集成，实现多种航运业务系统的数据共享和统一管理。因此，如何实现多源异构数据的互连互通，确保信息在系统间的交互就成为关键问题。通过采用大数据库系统，将大规模、物理分布的、异构的数据资源连通形成一个虚拟的数据资源中心，并提供统一的数据标准和访问接口，支持对数据源的透明访问。大数据库系统通过数据的虚拟化，实现分布数据源的自主接入及屏蔽数据源的分布、异构特性。数据源通过封装器封装后，注册到系统中，形成具有统一形态的虚拟表，在不移动数据源的物理位置的前提下，形成一个整合的、统一数据标准的单一虚拟数据库。

4 结语

航运GIS轨迹采集与分析研究是通过运用GPS、GIS、AIS和ZigBee等技术构建自组网对航运过程中船舶的航行轨迹、航速、气候、水文等信息进行采集和传输，采用计算机图形技术和仿真技术对信息进行可视化的分析和处理，最终实现监控船舶行驶状况，降低船舶碰撞概率，提高水运物流、交通管理的效率。

参 考 文 献

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[责任编辑：钟声贤]

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