航运GIS轨迹采集与分析研究

杨倩晨

【摘 要】文章首先对航运GIS轨迹采集与分析研究中用到的GPS、GIS、AIS、ZigBee等相关技术进行了介绍，然后明确了航运GIS轨迹采集与分析的基本流程，并在此基础上实现船舶航行轨迹的航速、自身状态、航道环境、航道信息、水文等信息的采集和航行轨迹、历史航行轨迹、惯性轨迹的分析，最后详细介绍了航运GIS轨迹采集与分析研究中的关键技术问题，即多传感器数据融合和多源异构数据的互连互通问题。

【关键词】GIS；AIS；轨道采集；轨道分析

【中图分类号】F552 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2016）12-0027-04

0 引言

近几年来，随着“蓝色经济”的崛起，我国乃至全球的水上运输量大幅增长，航运交通日益繁忙。为了更好地发掘水上交通的特性与规律，为水上交通和物流运输管理部门提供决策依据，对航运轨迹采集与分析研究成为水上交通物流业关注的热点。通过对航运过程中的各种信息（如船舶航行轨迹、航速信息、航运环境信息、水文信息、船舶自身信息等）的采集，并对这些采集到的信息进行处理和分析，可以帮助我们了解水上航道的拥挤情况，预测水上事故多发点，进而减少船舶碰撞事件，提高水上交通运输的安全性和效率。

1 相关技术

1.1 GPS技术

GPS的中文全称为全球定位系统，它是由美国研发的新一代卫星定位系统，可以为包括陆地、海洋和航空三大领域在内的交通运输提供导航服务。它的基本工作原理是利用分布在不同空间轨道平面上的GPS卫星星座全天候24小时不间断地发射信息，用户接收信息并据此计算出接收机的三维位置、三维方向、运动速度和时间等信息。随着航海业的蓬勃发展，船用GPS技术在现代航运物流业中的作用越来越重要。GPS技术通过与船舶驾驶系统相结合，利用无线通信技术、地理信息技术等现代信息技术，可以实现对航行船舶的定位和导航，还可以与GIS、AIS相结合实现船舶数据采集、动态监控、航运管理等功能。

1.2 GIS技术

GIS的中文全称为地理信息系统技术，它是将地理学、计算机科学、多媒体技术、GPS技术、数据库技术和虚拟现实技术等结合起来形成的一门综合应用系统技术。GIS技术是解决空间问题最好的工具和方法，具备对空间数据的收集、存储、处理和应用等功能，并且可以结合计算机图形技术将信息进行可视化的显示和输出。

GIS在航运中的应用主要是利用GPS技术获取的定位信息与3G技术获取的通信信息进行分析处理，计算出船舶的轨迹、航速等信息，并且采用图形的形式将轨迹信息在电子地图上显示处理。

1.3 AIS技术

AIS技术的中文全称为船舶自动识别系统。它由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，是一种新型的集网络技术、现代通信技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备[1]。AIS可以配合GPS、GIS技术将自动采集到的各类船舶信息，如船速、航向率、船名等信息通过广播告知周围的船舶和岸台，可以有效地避免船舶间的碰撞。具体来说，AIS可以发送4类信息：一是船舶的静态信息，如船名、呼号、船长、船宽等；二是船舶的动态信息，如航向、航速、转向等；三是安全信息，如航向警告等；四是航行的相关信息，如船舶的吃水、目的地、预计到达时间等。

随着AIS技术的不断进步，在AIS系统应用方面急需将船队管理、船舶定位与追踪和航次管理集成到一个平台上，从而更加方便地进行信息的分析和查询，能有效地提高行业企业的管理效率和服务水平。对于AIS的这些要求，GIS正好提供了这么一个平台，能够将AIS需要的各类信息在其上实现集成。

1.4 ZigBee技術

ZigBee是一种短距离、低复杂度、低功耗、低数据速率及低成本的无线网络技术，主要用于近距离的无线连接。它的基本原理是依据IEEE 802.15.4标准，在许多微小的传感器之间相互协调以实现通信。ZigBee技术的最大特点是支持自组织网，即许多的ZigBee网络模块终端之间，只要它们彼此间处于网络模块的通信范围内，可以通过彼此自动寻找来形成一个互联互通的ZigBee网络。

伴随着物联网技术的快速发展，ZigBee技术也广泛应用于各行各业中，如智能交通、工业自动化、气象、遥感勘测、煤矿等领域。在航运中利用ZigBee技术，能够方便、动态地实现无线自组网的组建和通信，能够实时采集航运相关数据，直接监测船舶及其周围船舶、设备的情况，有助于相关人员及时了解船舶航行的具体态势，进行科学决策。

2 航运GIS轨迹采集与分析

2.1 航运轨迹采集与分析的基本流程

航运GIS的轨迹采集主要针对于船舶的航行轨迹、航速、季节与气候、水文等信息采用多传感器及探测器进行数据信号采集。运用自组网的形式建立航行轨迹的信息采集网络，并根据航行轨迹采集需求进行采集网络的设定，结合北斗卫星导航技术、GIS技术、ZigBee技术、GPRS技术并融合智能仿真图形算法，实现将采集到的信息数据通过模拟信号的转变进行远程通信传输，形成可视化的航行轨迹惯性采集。运用目标追踪算法，对历史的航行轨迹进行分析。航运GIS轨迹采集与分析一般包括数据采集、数据清洗、数据存储和管理、轨迹数据分析等步骤。航运轨迹采集与分析的基本流程如图1所示。

具体来说，数据采集是指通过多传感器组、探测器等组件信息采集网络，对航运过程的各种信息进行采集，包括轨迹信息、航速轨迹、环境信息、状态信息、水文信息等；数据清洗是指将采集到的原始数据进行处理，消除其中的噪声和冗余数据，提高后续数据处理的效率；数据存储与管理是指将采集和处理过的数据通过数据库进行存储和管理，由于采集到的数据种类众多、来源广泛，所以将这些数据用分布式存储的方式构成信息数据库群；轨迹数据分析是指根据采集和处理的轨迹数据提取轨迹特征，设计模型和算法，并据此进行航行轨迹分析、历史轨迹分析、关系分析，然后得出策略选择和决策。

2.2 航运采集

航运信息的采集是基于物联网的基本框架，结合北斗卫星导航技术、GIS技术、GPRS技术、ZigBee技术等，并融合了多种算法，对多传感应技术、ZigBee技术、自组网技术进行了研究，实现船舶航行轨迹的航速、自身状态、航道环境、航道信息、水文信息等的采集。具体采集的信息包括以下内容。

（1）轨迹采集：对船舶的航行路线进行采集。

（3）航速采集：对航行的船舶进行速度信息的采集，并将信息发送至系统，若此时的航速达到准备的上限，系统则进行相应的提示。

（3）航道环境采集：对航道环境进行采集，为船长或是船员提供信息数据，避免航行中的船舶因航道环境不佳而发生事故。

（4）水文信息采集：对船舶当前的河道进行水文信息的采集，为船长或船员提供最新、实时的水文信息。

（5）自身状态：对航行中船舶的自身信息进行采集，使船长及水运物流公司的管理人员等能及时地了解船舶的状态信息，若发现故障，可及时地进行自救；企业也可根据船舶的状态信息安排不同程度的援救工作。

2.3 轨迹分析

使用闭环仿真分析模型进行与航线相关数据信息的优化分析。课题结合多传感应技术、北斗卫星导航技术、GIS技术等对影响船舶动态响应的人、船、水路进行闭环仿真分析建模研究，通过建立船舶驾驶员模型、船舶动力模型和水路模型，并以船舶驾驶员模型为关联桥介将另外2个模型紧密相连，实现航行轨迹数据信息的优化分析。

（1）航行轨迹分析：由于船舶自身状态、航道环境、气象信息、水文状况、水底地势等对船舶航行轨迹有较大的影响，能够影响船舶驾驶员的驾驶操作判断，给船舶行驶造成不必要的操作失误，因此课题组对航行轨迹进行分析，以期提高船舶航运安全，形成系统性船舶航运安全管理。

（2）历史航行轨迹分析：课题根据以往的历史数据，对船舶的历史航行轨迹进行分析，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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[3]胡晶.基于AIS的船舶轨迹分析与应用系统的设计与实现[D].武汉：华中师范大学，2015.

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[责任编辑：钟声贤]