时空和语义结合的船舶轨迹数据压缩方法

作     者：刘海砚 郭漩 刘俊楠 LIU Haiyan;GUO Xuan;LIU Junnan

作者机构：信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450000 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450000 郑州大学地球科学与技术学院河南郑州450000 

基　　金：国家自然科学基金(42301526) 河南省自然科学基金(182300410005) 地理信息工程国家重点实验室基金(SKLGIE2023-M-4-1) 河南省重点研发与推广专项(科学攻关)(232102211026) 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2023年第52卷第11期

页      码：1974-1982页

摘      要：大数据时代积累了覆盖范围广、时效性强的船舶轨迹数据。对海量冗余轨迹数据进行压缩,可提高检索效率,降低数据存储和传输负担;然而现有方法容易忽略移动对象的运动特征。因此,本文提出一种顾及轨迹时空特征和航行语义特征的压缩方法。首先,分析船舶轨迹的空间、时间和语义特征,设计顾及时空语义特征的轨迹数据压缩流程;其次,通过道格拉斯-普克和滑动窗口法计算轨迹点的时空和语义特征值;然后,加权融合轨迹点的时空和语义特征,构建轨迹点的重要性排序,并通过指定压缩比例获取保留轨迹点数目,实现船舶轨迹数据压缩;最后,根据压缩算法效率、质量和实例分析,表明本文方法可保留行驶的动态语义信息和时空形态特征,既可根据压缩比例控制压缩过程,又可显著减少数据冗余,为后续轨迹挖掘等应用提供数据基础。

主 题 词：数据压缩 轨迹数据压缩 时空特征 语义特征 船舶轨迹 

学科分类：081603[081603] 081802[081802] 07[理学] 08[工学] 070503[070503] 0818[工学-交通运输类] 0705[理学-地理科学类] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.11947/j.AGCS.2023.20210658

馆 藏 号：203124976...