一种高效的船舶活动热点海域探测算法

杨 乐 包 磊 罗 兵

(海军工程大学电子工程学院 湖北 武汉 430033)



一种高效的船舶活动热点海域探测算法

杨 乐 包 磊 罗 兵

(海军工程大学电子工程学院 湖北 武汉 430033)

针对传统数据处理工具处理海洋船舶位置大数据效率低、空间特征不敏感的问题，引入SpatialHadoop空间大数据处理平台，提出一种基于SpatialHadoop的船舶活动热点海域探测算法。该算法结合空间索引和MapReduce分布式处理框架实现了基于区域统计的热点海域探测方法。从理论上分析，该方法能够高效地探测船舶活动热点海域。利用真实AIS数据进行实验，并从不同海域和算法运行效率两个方面对实验结果进行了对比分析，结果表明该算法具有有效的探测结果和较高的处理效率，验证了理论分析的正确性。

位置大数据 热点探测 空间大数据平台 空间索引

0 引 言

随着船载自动定位系统(AIS)的安装普及[1]，规模巨大的海洋船舶活动所产生的轨迹数据呈现大数据态势。海洋船舶轨迹大数据富含位置信息和时间标识，属于位置大数据的范畴，具有数据量大、信息碎片化、单记录价值低和准确性低等位置大数据普遍拥有的特点[2]。海洋船舶位置数据与城市交通轨迹数据类似，在时空域内并不是均匀分布的，而是表现出明显的聚集特性，这种聚集性常用“热点海域”来表达。热点海域较其余海域而言，具有数据集中、信息丰富、模式多样等特点，因此热点海域的研究具有十分重要的价值。研究热点海域首先需要探测发现热点海域，有效的探测结果为热点海域的研究提供基础支撑。……