船舶軌跡大數據時空分析方法及應用 黃亮 文元橋 周春輝 9787577207339 【台灣高等教育出版社】

編輯推薦
本書詳細系統地介紹了地理空間分析框架下船舶軌跡的基礎處理、存儲管理、特徵建模、時空統計、模式挖掘等方法和技術及其在水上交通安全與環境方面的典型應用，包括交通態勢評估、交通模式挖掘、船舶行為識別、船舶領域建模、氣象航線推薦、船舶污染表徵等內容。

內容簡介
本書以自動識別系統記錄的船舶軌跡為研究對象，根據船舶水上活動特點，綜合交通運輸工程和地理信息科學等多學科理論與方法，系統且詳細地介紹船舶軌跡基礎處理方法與典型分析應用，主要包括船舶軌跡數據基礎處理方法、船舶軌跡數據存儲管理方法、水上交通安全態勢評估方法、水上交通活動模式挖掘方法、船舶時空行為識別發現方法、船舶領域統計建模分析方法、船舶尾氣排放動態表徵方法、船舶氣象航線優化推薦方法等。
本書內容豐富、新穎，理論與實踐相結合，具有較強的實用性與指導性，可作為高等院校交通運輸工程學科、海事管理學科的本科生或研究生專業教材，也可作為相關行業管理人員繼續教育與技能培訓的教材，還可作為交通運輸工程領域學者、研究人員、工程技術人員以及海事管理人員等從事相關工作人員的參考書。

作者簡介
黃亮，博士生導師。主要從事海事大數據、時空行為分析、智能航行態勢感知等方面的研究。主持/參与國家重點研發計劃子課題、國家自然科學基金、海南科技計劃自然科學聯合基金、中國博士后科學基金等10餘項，主持橫向課題8項。發表學術論文60餘篇，參編教育部指定教材1本，獲得授權發明專利3項、軟體著作權授權8項，科研成果榮獲湖北省科技進步獎二等獎1項（2019）、中國航海學會科學技術獎一等獎1項（2019）、二等獎3項（2016，2018，2020）。

目錄
第1章 船舶軌跡數據基礎處理方法/1
1 1 船舶軌跡雜訊處理/2
1 2 船舶軌跡插值處理/5
1 2 1 數值模型插值方法/5
1 2 2 運動方程插值方法/7
1 2 3 航行經驗插值方法/8
1 3 本章小結/19
第2章 船舶軌跡數據存儲管理方法/20
2 1 概述/20
2 2 常見船舶軌跡數據存儲方法/21
2 2 1 結構化資料庫存儲/21
2 2 2 非結構化資料庫存儲/24
2 3 船舶軌跡數據的ClickHouse存儲方法/27
2 3 1 ClickHouse軌跡數據存儲模型/28
2 3 2 ClickHouse軌跡數據多級索引/28
2 3 3 ClickHouse軌跡數據查詢/31
2 3 4 ClickHouse軌跡存儲性能分析/35
2 4 本章小結/39
第3章 水上交通安全態勢評估方法/40
3 1 概述/40
3 2 水上交通宏觀態勢評估方法/41
3 2 1 水上交通宏觀態勢評估指標/41
3 2 2 水上交通宏觀態勢評估模型/43
3 2 3 水上交通宏觀態勢可視化/44
3 3 水上交通微觀態勢評估方法/46
3 3 1 水上交通微觀態勢評估指標/46
3 3 2 水上交通微觀態勢評估模型/53
3 3 3 水上交通微觀態勢評估實例/55
3 4 本章小結/59
第4章 水上交通活動模式挖掘方法/60
4 1 概述/60
4 2 基於軌跡時空聚類的船舶活動模式分析/61
4 2 1 船舶軌跡的運動狀態相似性/61
4 2 2 船舶軌跡的時空密度聚類/62
4 2 3 船舶軌跡的活動模式分析/65
4 2 4 船舶軌跡的異常模式檢測/72
4 3 基於軌跡主題建模的船舶活動模式分析/80
4 3 1 船舶軌跡的語義信息增強/82
4 3 2 船舶軌跡的主題概率建模/87
4 3 3 船舶軌跡的主題模式分析/90
4 4 基於伴隨模式挖掘的船舶活動模式分析/96
4 4 1 船舶軌跡多級分段處理/96
4 4 2軌跡時空相似性度量/100
4 4 3 船舶時空伴隨模式挖掘/101
4 5 本章小結/104
第5章 船舶時空行為知識發現方法/105
5 1 概述/105
5 2 船舶停留行為識別與分類方法/106
5 2 1 多特徵約束的船舶停留行為識別/108
5 2 2 船舶停留行為的K鄰近分類模型/112
5 2 3 船舶停留行為識別與分類案例/114
5 3 船舶徘徊行為識別與分類方法/119
5 3 1 船舶徘徊行為時空特徵建模/120
5 3 2 船舶徘徊行為多尺度檢測模型/123
5 3 3 船舶徘徊軌跡形態分類模型/126
5 3 4 船舶徘徊行為識別與形態分類案例/130
5 4 船舶停留行為知識發現/138
5 4 1 船舶異常停留知識發現/138
5 4 2 船舶徘徊行為知識發現/143
5 5 本章小結/148
第6章 船舶領域統計建模分析方法/150
6 1 概述/150
6 2 內河船舶領域的網格統計模型/152
6 2 1 船舶領域建模相關概念/152
6 2 2 船舶領域網格統計方法/153
6 3 內河船舶領域與影響因素關係分析/156
6 3 1 基於船舶尺寸分類的船舶領域統計分析/156
6 3 2 基於船舶速度分類的船舶領域統計分析/192
6 4 內河典型水域船舶領域統計分析/221
6 4 1 橋區水域船舶領域統計建模/222
6 4 2 橋區水域船舶領域特徵分析/229
6 5 本章小結/239
第7章 船舶尾氣排放動態表徵方法/240
7 1 概述/240
7 2 海上環境因素影響下的船舶尾氣排放計算模型/242
7 2 1 風、浪、流影響下的船舶航速修正模型/242
7 2 2 基於航速修正的船舶尾氣排放計算模型/247
7 2 3 船舶尾氣排放計算模型的有效性驗證/249
7 3 實時軌跡驅動的船舶尾氣排放動態表徵方法/253
7 3 1 實時AIS數據流的在線預處理/254
7 3 2 船舶尾氣排放動態計算模型/256
7 3 3 區域船舶尾氣排放統計分析/261
7 4 船舶尾氣排放時空分析與可視化方法/262
7 4 1 船舶尾氣排放數據時空分析框架/263
7 4 2 船舶尾氣排放數據的可視化表達/265
7 4 3 典型水域船舶尾氣排放動態表徵/270
7 5 本章小結/277
第8章 船舶氣象航線優化推薦方法/279
8 1 概述/279
8 2 基於歷史航次信息的典型軌跡獲取/280
8 2 1 航次軌跡建模/282
8 2 2 航次軌跡分類/285
8 2 3 典型軌跡獲取/289
8 3 基於典型軌跡的氣象航線推薦/291
8 3 1 氣象航線的成本函數/293
8 3 2 氣象航線的推薦方法/295
8 4 氣象航線優化推薦案例分析/298
8 4 1 航次軌跡分類結果/298
8 4 2 典型軌跡獲取結果/301
8 4 3 氣象航線推薦結果分析/305
8 5 本章小結/311
參考文獻/312

精彩書摘
自動識別系統（Automatic Identification System，AIS）是一種應用於船-船、船-岸之間的海事安全與通信的新型助航系統。AIS系統*初被設計用於船舶避碰，將標識信息、航行狀態、航次資料、位置數據、運動參數等船舶相關重要數據，通過甚高頻信息通道進行廣播，周圍裝載AIS設備的其他船舶或者岸基AIS接收站可接收到該信息。AIS信息包括船舶動態信息、船舶靜態信息、船舶航次信息和船舶安全相關信息等27類信息，連續接收的船舶動態信息形成了船舶水上交通活動的完整軌跡。AIS軌跡信息是船舶與通航環境及其他水上交通對象之間不斷相互作用、相互影響的結果，蘊含著豐富的船舶運動特徵和時空移動規律，已經成為水上交通知識發現的主要數據源之一。
受傳感器雜訊、地形環境遮擋、傳輸通道擁塞等因素影響，AIS動態消息經常出現數據錯誤或丟失的現象，導致接收的AIS軌跡質量較差，往往存在較多雜訊數據，且呈現一定的稀疏性。圖1-2展示了實際接收的AIS軌跡數據，所有船舶AIS軌跡點位信息採用紅色點表示，並按照接收時間依次連接形成白色線段，表示船舶的運動過程。從圖中可知，AIS軌跡數據一方面存在軌跡點缺失的問題，降低了船舶運動過程記錄的連續性，損失了部分軌跡細節；另一方面存在軌跡點雜訊的問題，降低了船舶運動狀態記錄的準確性，損失了部分軌跡精度。在開展船舶軌跡數據的分析挖掘應用之前，需要對船舶軌跡的異常特徵進行處理。
1 1船舶軌跡雜訊處理
AIS船舶軌跡包含的雜訊數據可以分為A、B兩類。A類雜訊是指軌跡點數據的某個維度屬性超出了理論值域，例如某一個AIS軌跡點在航向維度上的數值為480°，超出了船舶航向的正常取值範圍[0~360°]，因此該軌跡點將被判定為雜訊數據。B類雜訊是指由於AIS信號在傳輸過程中出現故障，導致接收的軌跡點出現漂移。如圖1u001e3所示，漂移軌跡點p前後兩部分的軌跡點均可看作一個整體，顯示了船舶運動的連續性，但船舶在漂移點p處與前後兩部分軌跡發生了明顯偏離，呈現短暫跳躍波動，不符合實際船舶運動特點。
針對上述兩類AIS軌跡雜訊，通常採用規則檢測的方式進行清洗處理。記船舶軌跡為，表示船舶軌跡由n個離散採樣點構成，每個軌跡採樣點pi表示船舶在某一時刻的運動狀態，記為，其中t表示軌跡點的採樣時刻；x和y表示採樣時刻的船舶瞬時位置，一般為經緯度坐標；v表示採樣時刻的船舶對地航速，單位為節（英文：knot），單位符號記為kn；c表示採樣時刻的船舶對地航向，單位為度，單位符號記為°。
（一）A類軌跡雜訊處理
A類軌跡雜訊處理主要依據位置、航速、航向等特徵的值域範圍設置檢測規則，將特徵值超過正常值域範圍的軌跡點進行剔除。
（1）位置雜訊檢測
位置雜訊檢測主要檢查軌跡點的經緯度坐標是否位於地理坐標系的取值範圍或者處於AIS收集水域的合理範圍。一般地，經度*大取值範圍為[-180°，180°]，緯度*大取值範圍為[-90°，90°]。可採用公式（1-1）對軌跡點的位置合理性進行判斷和剔除。
（2）航速雜訊檢測
航速雜訊檢測主要檢查軌跡點的對地航速是否處於AIS數據收集水域正常的速度變化範圍，若超出了速度變化範圍，則判定該軌跡點屬於雜訊。

前言/序言
軌跡數據記錄了船舶與通航環境及其他水上交通對象之間相互作用、相互影響的結果，能夠準確反映船舶動態航行特徵，蘊含豐富的海上交通知識。通過對大規模船舶軌跡數據進行分析和挖掘，能夠識別船舶時空活動的行為意圖，掌握水上交通運行規律和典型模式，評估和預測水上交通安全風險及變化趨勢，表徵水上交通大氣污染物排放規模及特徵，有助於水上交通管理人員準確把握管轄水域的交通安全態勢及其變化情況，實現對船舶交通管理的智能監測與預警，掌握管轄水域的船舶大氣污染物排放情況，從而提高海事安全監管效率，制定科學、合理的安全監管和節能減排措施。
船舶軌跡大數據的深度挖掘與應用是水上交通安全、高效、綠色發展的重要研究熱點之一，本書闡述了從地理信息科學視角進行船舶軌跡分析挖掘和場景應用的思考和經驗，是利用軌跡大數據挖掘水上交通對象活動知識的初步探索。本書內容是武漢理工大學水上交通安全與模擬團隊（Nautical Safety and Simulation Group， NSSG）在船舶軌跡大數據分析挖掘方面的研究成果，系統介紹了船舶軌跡數據的基礎處理方法、存儲管理方法、特徵建模方法、時空統計方法、模式挖掘方法等，通過典型案例說明了船舶軌跡數據在交通態勢評估、交通模式挖掘、交通行為識別、船舶領域分析、氣象航線推薦、船舶污染表徵等方面的應用價值。
本書可作為高等院校交通運輸工程學科、海事管理學科的本科生或研究生的專業教材，也可作為相關行業管理人員繼續教育與技能培訓的教材，還可作為交通運輸工程領域學者、研究人員、工程技術人員以及海事管理人員等從事相關工作人員的參考書。
本書內容是黃亮副研究員、文元橋教授及其團隊師生在船舶軌跡大數據挖掘方面的共同研究成果，並得到武漢理工大學智能交通系統研究中心、航運學院、交通與物流工程學院等單位師生的大力支持。
本書由黃亮制定書稿內容框架，組織全書編寫，編寫分工如下：第1章由黃亮、劉益編寫，第2章由黃亮、聞宇編寫，第3章由黃亞敏、王玉賓編寫，第4章由黃亮、周春輝編寫，第5章由黃亮、張治豪編寫，第6章由文元橋、鄭海濤編寫，第7章由周春輝、黃亮編寫，第8章由文元橋、彭斯楊編寫。
本書在編寫過程中得到了中國工程院嚴新平院士的指導，以及武漢大學朱欣焰教授、咼維副教授對相關研究工作的大力支持，在此一併表示感謝。*后，感謝國家自然科學基金項目「水上交通態勢的多尺度