AIS数据预处理

### AIS 数据预处理方法的技术概述 AIS（Automatic Identification System）数据的预处理是数据分析和建模的重要基础步骤。这一过程旨在清理和优化原始数据，以便其更适合后续的应用场景，例如聚类分析、轨迹预测或与其他传感器数据融合等。 #### 1. 数据清洗 (Data Cleaning) 数据清洗的目标是从原始AIS数据中删除错误记录、填补缺失值以及修正不一致的信息。具体操作包括但不限于以下几点： - **去除重复记录**：由于信号传输延迟或其他原因，可能会存在多个完全相同的记录。这些冗余数据可以通过唯一标识符（如MMSI号和时间戳）进行筛选并剔除[^2]。 - **过滤异常值**：某些情况下，船舶可能报告了不可能的速度（如超过理论最大值）、航向突变或者地理位置偏离正常航线范围。这类异常可通过设定合理的阈值条件加以排除[^1]。 ```python import pandas as pd def filter_outliers(df, speed_threshold=30): """ 过滤掉速度超出合理范围的AIS记录。 参数: df (pd.DataFrame): 输入的AIS DataFrame speed_threshold (float): 合理的最大速度 返回: 清洗后的DataFrame """ return df[df['speed'] <= speed_threshold] # 示例调用 cleaned_data = filter_outliers(raw_ais_data) ``` #### 2. 缺失值处理 (Missing Value Handling) 在实际采集过程中，部分字段可能出现未填写的情况。针对不同类型的变量采取不同的策略来应对这些问题： - 对于数值型属性比如`speed`, `course`可以考虑采用均值填充法；而对于类别型特征则常用众数替代。 ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imputer_num = SimpleImputer(strategy='mean') df[['speed', 'course']] = imputer_num.fit_transform(df[['speed', 'course']]) ``` #### 3. 时间序列补全与时序对齐 (Time Series Completion & Alignment) 当两艘船在同一时间段内的采样频率不统一时，则需执行插值运算使得它们具备相同的时间间隔点位信息。此环节对于保持轨迹连贯性至关重要[^3]。 ```python def interpolate_positions(df, time_interval_minutes=5): """ 使用线性插值完成AIS位置数据的时间序列补齐工作。 参数: df (pd.DataFrame): 包含经纬度及时标的输入表单 time_interval_minutes (int): 插入新样本之间期望相隔分钟数目 输出: 补充完整的新表格形式结果 """ resampled_df = df.set_index('timestamp').resample(f'{time_interval_minutes}T').first() interpolated_df = resampled_df.interpolate(method="linear", limit_direction="both").reset_index() return interpolated_df interpolated_ships = {mmsi: interpolate_positions(data[mmsi]) for mmsi in data} ``` 以上便是关于如何开展AIS数据预处理工作的详细介绍，涵盖了主要的技术要点与实践技巧。