[发明专利]一种运输船转载特征信息提取方法

说明书

本发明涉及一种运输船转载特征信息提取方法，包括以下步骤：获取运输船和捕捞渔船的船位数据；查找出所有运输船的航速值小于预设值的时间段；基于所有运输船的航速值小于预设值的时间段，确定运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于预设值的时间段；查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段；输出与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息。本发明能够从北斗船位数据中提取运输船转载特征信息。

技术领域

本发明涉及渔船船位数据应用技术领域，特别是涉及一种运输船转载特征信息提取方法。

背景技术

渔获物运输船(以下简称运输船)属于捕捞辅助船的一种，可同时为多艘捕捞渔船提供补给和转载渔获。运输船进行渔获的转载一般在离港口较远的海上，其中转载地点为运输船与渔船在海上会合后进行渔获转载的地点。运输船可以节省海洋捕捞机动渔船(以下简称捕捞渔船)往返渔港的航行时间，减少燃油消耗，增加作业时间，提高捕捞渔船作业效率，但也无形中增加了渔船的捕捞强度，降低了捕捞渔船作业的透明度和渔获物来源的可追溯性，增加了渔业资源管理的难度。

船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)和船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems，VMS)提供了海量的渔船(运输船、捕捞渔船)的船位数据，包括时间、位置和速度等信息。捕捞渔船的船位数据已被广泛用来识别渔船作业类型和作业状态，计算捕捞努力量等，运输船船位数据的研究近些年也逐渐增多。全球渔业观察(Global Fishing Watch，GFW)及合作者开发了基于渔船AIS轨迹数据库，自动探测和显示远洋捕捞渔船(拖网、延绳钓、鱿钓、围网)与运输船在海上会合转载的机器学习算法，得到全球远洋渔获转载的热点区等。例如基于2012-2017年全球渔船与运输船的AIS的轨迹数据，Kristina Boerder等从220亿条AIS船位记录中查到501条运输船与1856条捕捞渔船相遇，约发生10510次转载事件，其中35％的转载发生在公海，65％在专属经济区(ExclusiveEconomic Zones,EZZ)。

基于北斗卫星导航系统的VMS在我国渔业中应用起步较晚，发展较快，我国近海的捕捞渔船和运输船目前安装北斗VMS终端的已超过7万艘，初步实现对船舶的实时联络及跟踪监控，同时也已累积了大量具有时空特性的船位数据。对捕捞渔船的船位数据进行统计和挖掘分析已经有一些相关的研究成果，而我国近海运输船的北斗VMS船位数据的相关研究还未见。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种运输船转载特征信息提取方法，能够从北斗船位数据中提取运输船转载特征信息。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种运输船转载特征信息提取方法，包括以下步骤：

(1)获取运输船和捕捞渔船的船位数据；

(2)查找出所有运输船的航速值小于预设值的时间段；

(3)基于所有运输船的航速值小于预设值的时间段，确定运输船各航次的开始时间和结束时间，并获得各航次中航速值小于预设值的时间段；

(4)查找出各航次中航速值小于预设值的时间段中与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段；

(5)输出与所述捕捞渔船的轨迹重叠的时间段对应的信息。

所述步骤(1)中获取运输船和捕捞渔船的船位数据后将所述船位数据读入内存，并将船位数据转变成正确的数据类型变量，将所述数据类型变量保存至.mat文件。

所述步骤(2)中预设值为1.5m/s。

所述步骤(3)中通过沿海各省和岛屿的包络线判断运输船在所有运输船的航速值小于预设值的时间段是在港口还是在海上，并基于此确定运输船各航次的开始时间和结束时间。