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傳統(tǒng)的道路數據獲取方法成本高，更新慢等無法適用于海洋航道的獲取，從眾源軌跡數據中提取道路或航道信息具有成本低，更新快等特性，然而，由于船舶軌跡數據噪聲多，數據量大，不同區(qū)域分布不均使得航道邊界提取面臨較大挑戰(zhàn)。針對該問題，提出一種基于大規(guī)模船舶軌跡數據進行航道邊界提取的方法。首先對大規(guī)模的船舶軌跡數據進行并行化去噪，插值，軌跡分段;然后，基于并行化及基于Geohash編碼的空間聚類，將軌跡數據化簡為多個方形區(qū)域的點集數據;其次，對其進行窗口劃分，對傳統(tǒng)的Ni Black方法進行擴展，提出Spatial Ni Black算法，對方形區(qū)域進行航道識別;最后，提出一種新的提取算法del-alpha-shape，基于航道識別結果獲得航道邊界。理論分析與實驗結果表明，所提方法在最大密度值是200，最小密度值是10，窗口長和寬分別為5和5時，可同時達到86. 7%的準確率和79. 4%的召回率。實驗結果表明，該方法可以從大規(guī)模的軌跡數據中提取有價值的航道邊界，是一種有效的航道提取方法.
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