CN116504102A - 一种基于ais数据的航道边界确定方法 - Google Patents

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李勤荣
董敏
王世伟
曾建峰
陈中
彭云
王文渊
查雅平
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Transport Planning And Research Institute Ministry Of Transport
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Transport Planning And Research Institute Ministry Of Transport
Dalian University of Technology
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Abstract

本发明提供一种基于AIS数据的航道边界确定方法，属于AIS数据处理技术领域。基于概率分布拟合的方法，确定95％保证率下水域航路边界，为水域航道网络规划设计提供科学的依据，步骤如下：1)获取AIS数据；2)沿航迹带垂直于船舶流向方向设定矩形区域，截取交通流；3)拟合船舶航迹概率分布；4)确定95％分位点对应位置；5)确定该矩形区域内航道边界；6)连接多个控制点，得到整体航路边界。本发明主要通过拟合船舶航迹概率分布，确定95％保证率的船舶航行边界，进而考虑航道周围自然条件，确定航道边界。本方法理论性强，可为水域航道网络规划设计提供科学的参考依据，进而提高海上交通基础设施建设的数字化、智能化水平。

Description

一种基于AIS数据的航道边界确定方法
技术领域
本发明属于AIS数据处理技术领域，涉及到基于概率统计的船舶航行特征分析，特别涉及到航道边界确定方法。
背景技术
船舶自动识别系统(Automatic IdentificationSystem，AIS)数据由海上航行的船舶实时产生并发送至岸边基站，是船只试别、目标追踪的基础信息来源，是保持船舶安全间距的重要辅助手段。
目前，船舶AIS数据已用于船舶轨迹异常检测、航道通航安全预警、船舶流量预测等领域，但现有研究或从单个船舶的角度分析船舶航行特征，或分析区域内船舶交通流特征，用于交通组织管理。然而，航运网络的不断发展对水上交通基础设施建设、规划的科学性、合理性不断提出更高的要求，航道网络的规划需要以实际船舶航行特征为依据。
因此亟需基于船舶AIS数据分析的航道边界确定方法，辅助航道网络的规划设计工作。相关领域仍缺乏可行的技术方案。
发明内容
本发明的目的是，根据一定区域内船舶AIS历史数据，基于概率分布拟合的方法，确定95％保证率下水域航路边界，为水域航道网络规划设计提供科学的依据。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于AIS数据分析的航道边界确定方法，其中数据分析基于概率论的方法，确定95％保证率的船舶航行边界。具体步骤如下：
步骤一：获取AIS数据
AIS数据由船载设备发送，岸边基站设施收集，最终某一区域内的AIS数据均汇集至统一的数据库中。AIS数据字段内容涵盖每艘船舶的位置、航行方向及速度、始发港和目的港、船长、吃水等诸多信息。
本发明从已有的船舶AIS航行数据库中，提取拟分析的区域的历史数据，取船舶水上移动通信业务标识码(Maritime Mobile Service Identify，MMSI)作为船舶唯一标识，另外取船舶航行过程中的经度、维度信息用于还原船舶航行轨迹。最终得到的数据需包含MMSI、经度、纬度三个字段。
步骤二：沿航迹带垂直于船舶流向方向设定矩形区域，截取交通流
根据船舶航行轨迹，确定各条航道的位置，并在拟研究的航道上划定矩形区域，截取区域内船舶航迹用于后续分析。具体而言：
(1)根据步骤一获取到的船舶AIS历史数据，绘制船舶轨迹；
(2)确定拟分析航道段，在需要确定航道边界的位置划定截面区域，确保截面长度覆盖该航道段内所有船舶的轨迹。由于船舶AIS数据采集频率约6分钟一次，因此将以截面为对称轴的矩形区域内的所有船舶记录，视为通过该截面的船舶。矩形沿船舶流向方向的长度可取垂直船流方向长度的1/2，尽量避免船舶通过矩形区域而未在该区域留下航迹点的情况。
(3)记录截面左边界下侧角点N的坐标，以及航路方向与水平方向夹角大小θ。
(4)计算截面内每个船舶航迹点距离矩形沿船流方向左侧边的距离：
X＝(x1,x2,…,xn)
其中，距离均为正值，直接以经度、纬度值进行计算，无需转化为以米为单位。
矩形区域划定方法及主要要素见附图1。
步骤三：拟合船舶航迹概率分布
根据步骤二第(4)步的计算结果，得到船舶位置的频率分布。若该分布为对称型，则假设船舶距离中心线的距离服从正态分布，拟合得到该分布的均值μ和方差σ2；若该分布为非对称型，则假设船舶距离中心线的距离服从gamma分布，拟合得到该分布的形状参数α和尺度参数β。
(1)船舶距离矩形边线的距离服从正态分布
参数μ和σ2通过如下公式计算得到
概率密度分布函数为：
(2)船舶距离矩形边线的距离服从gamma分布
参数α通过解以下方程得到：
其中
参数β通过以下公式计算
概率密度分布函数为：
步骤四：确定95％分位点对应位置
根据划定矩形区域内船舶距离边线值的概率密度分布函数，确定95％保证率的船舶航迹最大宽度。用x1和x2分别表示航迹带95％保证率的左边界和右边界，分为以下两种情况：
(1)船舶距离矩形边线的距离服从正态分布
(2)船舶距离矩形边线的距离服从gamma分布
步骤五：确定该矩形区域内航道边界
得到的船舶航路左侧边界经度计算方法为：
x＝xN+x1cos(θ)
得到的船舶航路右侧边界经度计算方法为：
x＝xN+x2cos(θ)
船舶航路边界的纬度可根据经线与截面交点确定。
得到船舶航路边界后，将其作为航道的边界。
步骤六：连接多个控制点，得到整体航路边界
针对拟研究的航道段，在转弯处、航路宽度变化处划定多个矩形区域，重复步骤一至步骤五。将得到的各矩形区域航道边界连接，得到航道段的整体边界。
本发明的效果和益处是：
本发明提出了一种基于船舶AIS历史数据，确定航道边界的方法。主要通过拟合船舶航迹概率分布，确定95％保证率的船舶航行边界，进而考虑航道周围自然条件，确定航道边界。本方法理论性强，可为水域航道网络规划设计提供科学的参考依据，进而提高海上交通基础设施建设的数字化、智能化水平。
附图说明
图1是船舶航迹矩形区域划分示意图。图中：1表示船舶AIS数据中的航迹点；2表示航迹点到矩形区域左侧的距离；3表示矩形区域左边界下侧角点，即步骤二(3)中的N；4表示船舶航路左边界；5表示船舶航路右边界；6表示航迹和水平方向交角，即步骤二(3)中的θ；7表示截面。
图2是船舶航迹、截面及相应矩形区域示意图。图中：1表示截面1左端；2表示截面2左端；3表示通过截面1的船舶在截面附近矩形区域的轨迹；4表示通过截面2的船舶在截面附近矩形区域的轨迹。
图3是通过截面1的船舶距离左侧边界的距离的频数分布直方图。
图4是通过截面2的船舶距离左侧边界的距离的频数分布直方图。
图5是航道边界计算结果。图中：1表示截面1左端；2表示截面1处航道左侧边界；3表示截面1处航道右侧边界；4表示截面2左端；5表示截面2处航道左侧边界；6表示截面2处航道右侧边界；7表示根据本发明提出的方法确定的航道左侧边界；8表示根据本发明提出的方法确定的航道右侧边界。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明做进一步说明。
步骤一：获取AIS数据
由船舶AIS数据库获取杭州湾附近船舶AIS数据，时间范围为2022年1月-2022年2月，空间范围为(31.00N,121.59E)和(30.23N,122.51E)两点之间的矩形区域。
步骤二：沿航迹带垂直于船舶流向方向设定矩形区域，截取交通流该区域航道网络发达，船舶航行规律较为复杂，在(30.41N,121.91E)和(30.50N，122.15E)两点间船舶航路复杂，航道边界较为模糊。因此采用本发明提出的方法确定该段航道的边界。
船舶AIS航迹及选取的截面如下图所示。其中第一个截面左侧坐标为(30.45N,121.97E)，右侧坐标为(30.40N,121.99E)；第二个截面左侧坐标为(30.49N,122.04E)，右侧坐标为(30.44N,122.07E)。
结果见附图2。
步骤三：拟合船舶航迹概率分布
计算截面区域内船舶位置距离截面左侧点的距离。根据计算结果距离的绘制频数分布直方图，见附图3、附图4.利用正态分布、gamma分布两种概率模型，分别对两个截面内船舶距离截面左侧距离频率分布直方图进行拟合，结果如下。
其中，第一个截面获得的数据采用正态分布进行拟合，其中参数μ值为2.6220e-2，参数σ2值为5.7311e-5。第二个截面获得的数据采用gamma分布进行拟合，其中参数α值为2.4144e2，参数β值为6.3469e-4。
步骤四：确定95％分位点对应位置
根据发明内容步骤四中所述方法，分别计算两个截面内航迹带95％保证率的左边界和右边界，结果如附图5所示。
其中，截面1处航道左边界距离截面左侧端点约1.32km，右边界距离左侧界面约3.70km。
截面2，截面2处航道左边界距离截面左侧端点约1.33km，右边界距离左侧界面约4.35km。
步骤五：确定航道边界
根据发明内容步骤5所述方法，两个截面处航道边界分别为：
截面1，航道左边界为(30.4373N,121.9721E)，右边界为(30.4150N，121.9831E)。
截面2，航道左边界为(30.4784N,122.0472E)，右边界为(30.4507N，122.0642E)。
步骤六：连接多个控制点，得到整体航路边界
连接两个截面的控制点，形成航道边界，如附图5所示。
以上所述实施例仅表达本发明的实施方式，但并不能因此而理解为对本发明专利的范围的限制，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于AIS数据的航道边界确定方法，用于确定95％保证率的船舶航行边界，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取AIS数据；
步骤二：沿航迹带垂直于船舶流向方向设定矩形区域，截取交通流；
步骤三：拟合船舶航迹概率分布；
步骤四：确定95％分位点对应位置；
步骤五：确定该矩形区域内航道边界；
步骤六：连接多个控制点，得到整体航路边界。
2.根据权利要求1所述的一种基于AIS数据的航道边界确定方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤一：获取AIS数据
由船载设备发送AIS数据，岸边基站设施收集，最终某一区域内的AIS数据均汇集至统一的数据库中；AIS数据字段内容涵盖每艘船舶的位置、航行方向及速度、始发港和目的港、船长、吃水或其他信息；
从已有的船舶AIS航行数据库中，提取拟分析的区域的历史数据，取船舶水上移动通信业务标识码MMSI作为船舶唯一标识，另外取船舶航行过程中的经度、维度信息用于还原船舶航行轨迹，最终得到的数据需包含MMSI、经度、纬度信息；
步骤二：沿航迹带垂直于船舶流向方向设定矩形区域，截取交通流
根据船舶航行轨迹，确定各条航道的位置，并在拟研究的航道上划定矩形区域，截取区域内船舶航迹用于后续分析：
(1)根据步骤一获取到的船舶AIS历史数据，绘制船舶轨迹；
(2)确定拟分析航道段，在需要确定航道边界的位置划定截面区域，确保截面长度覆盖该航道段内所有船舶的轨迹；将以截面为对称轴的矩形区域内的所有船舶记录，视为通过该截面的船舶；矩形沿船舶流向方向的长度可取垂直船流方向长度的1/2，避免船舶通过矩形区域而未在该区域留下航迹点的情况；
(3)记录截面左边界下侧角点N的坐标，以及航路方向与水平方向夹角大小θ；
(4)计算截面内每个船舶航迹点距离矩形沿船流方向左侧边的距离：
X(x1,x2,…,xn)
其中，距离均为正值，直接以经度、纬度值进行计算，无需转化为以米为单位；
步骤三：拟合船舶航迹概率分布
根据步骤二第(4)步的计算结果，得到船舶位置的频率分布；若该分布为对称型，则假设船舶距离中心线的距离服从正态分布，拟合得到该分布的均值μ和方差σ2；若该分布为非对称型，则假设船舶距离中心线的距离服从gamma分布，拟合得到该分布的形状参数α和尺度参数β；
步骤四：确定95％分位点对应位置
根据划定矩形区域内船舶距离边线值的概率密度分布函数，确定95％保证率的船舶航迹最大宽度；用x1和x2分别表示航迹带95％保证率的左边界和右边界；
步骤五：确定该矩形区域内航道边界
得到的船舶航路左侧边界经度计算方法为：
x＝xN+x1cos)
得到的船舶航路右侧边界经度计算方法为：
x＝xN+x2cos)
船舶航路边界的纬度可根据经线与截面交点确定；
得到船舶航路边界后，将其作为航道的边界；
步骤六：连接多个控制点，得到整体航路边界
针对拟研究的航道段，在转弯处、航路宽度变化处划定多个矩形区域，重复步骤一至步骤五；将得到的各矩形区域航道边界连接，得到航道段的整体边界。
3.根据权利要求2所述的一种基于AIS数据的航道边界确定方法，其特征在于，所述的步骤四，分为以下两种情况：
(1)船舶距离矩形边线的距离服从正态分布
(2)船舶距离矩形边线的距离服从gamma分布
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117218148A (zh) * 2023-10-20 2023-12-12 亿海蓝（北京）数据技术股份公司 基于卫星图像的航道边界确定方法和系统、可读存储介质
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