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传统的道路数据获取方法成本高，更新慢等无法适用于海洋航道的获取，从众源轨迹数据中提取道路或航道信息具有成本低，更新快等特性，然而，由于船舶轨迹数据噪声多，数据量大，不同区域分布不均使得航道边界提取面临较大挑战。针对该问题，提出一种基于大规模船舶轨迹数据进行航道边界提取的方法。首先对大规模的船舶轨迹数据进行并行化去噪，插值，轨迹分段;然后，基于并行化及基于Geohash编码的空间聚类，将轨迹数据化简为多个方形区域的点集数据;其次，对其进行窗口划分，对传统的Ni Black方法进行扩展，提出Spatial Ni Black算法，对方形区域进行航道识别;最后，提出一种新的提取算法del-alpha-shape，基于航道识别结果获得航道边界。理论分析与实验结果表明，所提方法在最大密度值是200，最小密度值是10，窗口长和宽分别为5和5时，可同时达到86. 7%的准确率和79. 4%的召回率。实验结果表明，该方法可以从大规模的轨迹数据中提取有价值的航道边界，是一种有效的航道提取方法.
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