基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，包括以下步骤：统计各个点回报的即时航速的频数，判断定置刺网捕捞的收网和放网状态，提取收网状态下的船位数据；使用回报时间得到网次间时间间隔阈值，根据各点的航速、网次间时间间隔计算聚类参数，带入DBSCAN算法判断定置刺网的网次，依次计算网次内各点距离，提取定置刺网各网次长度。本发明专利技术能够计算定置刺网渔船作业网次数量，并得到各网次网长。

【技术实现步骤摘要】
基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法
本专利技术涉及渔船船位数据挖掘
，特别是涉及一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法。
技术介绍
渔船监测系统(VMS，VesselMonitoringSystem)能够提供渔船时间、位置和动态信息，目前我国渔船安装船舶自动识别设备(AIS)、北斗卫星船位监控系统，CDMA公众移动通讯设备等，初步实现对海洋渔船船位的实时联络及跟踪监控。其中北斗卫星传送的经纬度船位数据的时间分辨率为3分钟记录一次，空间分辨率约为10米，时空精度高，实时性强，在渔船捕捞行为研究方面有较强的应用价值。网次是捕捞努力量计算，渔业资源调查，渔业生产管理中的重要统计参数，目前针对定置刺网网次提取的方法较多是基于航向、航速特征进行统计分析，而基于位置信息经聚类来识别网次的方法尚未出现。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，能够计算定置刺网渔船作业网次数量，并得到各网次网长。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，包括以下步骤：(1)统计各个点回报的即时航速的频数，判断定置刺网捕捞的收网和放网状态，提取收网状态下的船位数据；(2)使用回报时间得到网次间时间间隔阈值，根据各点的航速、网次间时间间隔计算聚类参数，带入DBSCAN算法判断定置刺网的网次，依次计算网次内各点距离，提取定置刺网各网次长度。所述步骤(1)具体包括：根据定置刺网渔船航速统计船位点在各航速出现的频数，找到频数峰值，获取峰值两侧的谷值作为定置刺网收网的航速阈值的最小值与最大值，利用航速阈值筛选出可能处于收网状态的点。所述步骤(2)中使用回报时间得到网次间时间间隔阈值具体为：计算可能处于收网状态的点中相邻船位点的时间间隔，统计在各时间间隔出现的频数，对时间间隔频次取对数，找到分布图中变化趋于平稳时的最小值，作为网次间时间间隔的阈值。所述步骤(2)具体包括：根据时间分辨率、定置刺网收网状态下的速度阈值和网次间时间间隔阈值计算出DBSCAN算法的参数，对VMS船位数据进行聚类提取各个网次，通过计算相邻网次间起止点的距离和时间将归属同一网次的不同网次进行合并，依次计算网次内各点距离，提取单次刺网网次的长度。所述步骤(2)中DBSCAN算法聚类参数中半径范围为时间分辨率和定置刺网收网状态下的速度阈值的乘积，半径内指定点的数目为3。有益效果由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术基于位置信息提取出定置刺网作业网次并可统计出放网长度，准确性高，适用于所有定置刺网作业渔船。结果可作为定置刺网捕捞努力量进行捕捞经济效益的深入分析，也可作为重要的统计量参与限额捕捞等生产管理和渔业资源调查评估。附图说明图1是定置刺网渔船出海作业轨迹点示意图；图2是定置刺网船位点在各航速出现的频数统计图；图3是航速阈值筛选可能的定置刺网收网点(粗的黑色点)示意图；图4是定置刺网网次重叠现象示意图；图5是相邻船位点各时间间隔出现的频次取对数后统计图；图6是DBSCAN算法概念示意图；图7是同一网次被判断为多网次的现象示意图；图8是定置刺网网次提取示意图；图9是定置刺网各网次放网长度统计图。具体实施方式下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。本专利技术的实施方式涉及一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，包括以下步骤：统计各个点回报的即时航速的频数，判断定置刺网捕捞的收网和放网状态，提取收网状态下的船位数据；使用回报时间得到网次间时间间隔阈值，根据各点的航速、网次间时间间隔计算聚类参数，带入DBSCAN算法判断定置刺网的网次，依次计算网次内各点距离，提取定置刺网各网次长度。具体如下：根据定置刺网渔船航速统计船位点在各航速出现的频数，找到频数峰值，获取峰值两侧的谷值作为定置刺网收网的航速阈值的最小值与最大值；利用航速阈值筛选出可能处于收网状态的点，然后计算相邻船位点的时间间隔，统计在各时间间隔出现的频数，对各时间间隔频次取对数，找到分布图中变化趋于平稳时的最小值，作为网次间时间间隔的阈值；根据VMS船位数据的时间分辨率、定置刺网收网状态下的速度阈值、网次间时间间隔阈值计算出DBSCAN算法的参数，对VMS船位数据进行聚类提取各个网次；通过计算相邻网次间起止点的距离和时间将归属同一网次的不同网次进行合并；依次计算各网次内点间距离得到定置刺网各网次长度。本实施方式所用DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，它可以发现任意形状的聚类、自动确定聚类数以及有效剔除噪声点。其中心思想是聚类空间中某点一定区域内若所包含的对象的数目不小于某一给定阈值，则将当前对象与附近对象标记为一个类，对该类中未检索的对象进行相同判断，从而对该类进行扩展。普通DBSCAN算法中主要涉及到两个参数：邻域(Eps)和邻域密度阈值(MinPs)。由于定置刺网的作业点聚集在网具周围，不同月份的数据往往叠置在一起，因此在判断网次时增添网次间时间间隔T进行约束，以区分各网次。下面以具体的实施例来进一步说明本专利技术，一艘定置刺网渔船在2017年全年船位点的空间分布如图1，按照时间排序组成空间轨迹点。定置刺网渔船作业时通常以较大速度行至渔场做放网准备，放网时航速较快，随后渔船处于抛锚或漂流等待，此时航速基本为0m/s。一段时间后开始收网，收网时速度较慢且持续时间较长。在收网过程中若渔获量较少则采取边收边放网的作业方式，否则先收网，取鱼后放网。由于定置刺网渔船放网时速度较快，与航行时速度范围存在重叠，而收网过程速度较其他状态区别较大，因此定置刺网网次的起止点，用收网起止点来表示。1.航速频数统计根据定置刺网渔船航速统计船位点在各航速下出现的频数，渔船进行收网作业时，处于一个相对接近的较低的航速，因此，找到航速频数的峰值，获取峰值两侧的谷值可以作为刺网收网的航速阈值的最小值与最大值；可以认为，只有航速处于航速阈值内的船位点，才是正在进行收网作业的船位点。图2是渔船的航速频数曲线，第一个峰值为渔船收网状态，峰值两侧获取收网状态的阈值，即最小值为0.4m/s，最大值为2m/s，通过航速阈值筛选可能的刺网收网点(图3中粗的黑色点)。2.网次间时间间隔频数统计根据定置刺网作业的特点，渔船往往在固定海域进行多次作业，且收网结束后多存在立刻下网的操作，因此相同海域往往存在多次作业情况，且网次间船位点以较小的距离间隔密集存在(图4)，在通过点间距离进行聚类时会将不同网次的点识别为同一类。为避免此类情况，必须先区分网次。北斗VMS数据中包含了各船位点的时间，定置刺网各网次间都有一定的时间差，在提取可能的定置刺网收网点后，可计算相邻船位点的时间间隔，统计各时间间隔出现的频数。如图5所示，对时间间隔频数取对数后观察其变化。时间间隔主要集中在0-30分钟，30分钟以内对应频数呈现下降的趋势；30分钟后时间间隔跨度较大，且频次主要在低值范围内波动。定置刺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)统计各个点回报的即时航速的频数，判断定置刺网捕捞的收网和放网状态，提取收网状态下的船位数据；(2)使用回报时间得到网次间时间间隔阈值，根据各点的航速、网次间时间间隔计算聚类参数，带入DBSCAN算法判断定置刺网的网次，依次计算网次内各点距离，提取定置刺网各网次长度。

【技术特征摘要】
1.一种基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)统计各个点回报的即时航速的频数，判断定置刺网捕捞的收网和放网状态，提取收网状态下的船位数据；(2)使用回报时间得到网次间时间间隔阈值，根据各点的航速、网次间时间间隔计算聚类参数，带入DBSCAN算法判断定置刺网的网次，依次计算网次内各点距离，提取定置刺网各网次长度。2.根据权利要求1所述的基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：根据定置刺网渔船航速统计船位点在各航速出现的频数，找到频数峰值，获取峰值两侧的谷值作为定置刺网收网的航速阈值的最小值与最大值，利用航速阈值筛选出可能处于收网状态的点。3.根据权利要求2所述的基于DBSCAN的VMS定置刺网渔船网次提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中使用回报时间得到网...

【专利技术属性】
技术研发人员：张胜茂，原作辉，邹国华，王斐，杨胜龙，伍玉梅，崔雪森，戴阳，吴祖立，张衡，汤先峰，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院东海水产研究所，上海峻鼎渔业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31