ECharts驱动的船舶航运轨迹可视化与聚类系统

本文主要探讨了"基于ECharts的船舶航运信息可视化系统设计与开发"这一主题，由作者王方雄和李莹合作完成。两位作者分别来自辽宁师范大学地理科学学院和辽宁省自然地理与空间信息科学重点实验室，他们的研究方向涉及GIS建模与集成以及时空大数据分析。系统设计的核心在于处理船舶轨迹数据，这些数据通常包含大量动态的地理位置信息，通过船舶自动识别系统(AIS)获取。 文章首先分析了船舶轨迹数据的独特性，特别是其密集性和时空连续性，这使得采用基于密度的聚类算法，如KANN-DBSCAN，成为关键步骤。这种算法能够有效地对轨迹数据进行分组，揭示出海域中船舶航线的分布模式，这对于理解船舶在不同区域的活动规律，以及港口管理部门进行通航管理和环境保护决策具有重要的理论价值。 ECharts，一个强大的JavaScript可视化库，被应用于本项目中，它提供了丰富的图表类型和交互功能，使得复杂的数据得以直观展示。通过ECharts，系统能够将船舶的航行速度、航向、停留时间等信息以地图、折线图、热力图等形式呈现出来，帮助用户实时监控船舶动态，提升海洋运输和交通规划的决策效率。 论文还强调了大数据技术在船舶航运信息可视化中的应用，通过处理海量的船舶轨迹数据，系统能够发现潜在的交通模式和热点区域，为海事管理提供实时的预警和优化建议。此外，系统的开发成果不仅有利于提升海洋运输的安全性，还能为学术研究和行业实践提供新的视角和工具。 这篇毕业设计论文不仅介绍了技术实现方法，还探讨了船舶航运信息可视化的实际应用价值，以及对未来相关领域可能产生的深远影响。通过结合ECharts和时空数据分析，作者们构建了一个实用且具有理论指导意义的船舶航运信息可视化系统。