文章标题：基于DBSCAN二次聚类的港口锚地智能识别方法

文章作者：王银毓¹, 段俊利¹, 占昆²,
关 键 字：锚地识别；DBSCAN聚类；AIS数据；二次聚类；时空分析
文章摘要：受自然条件、港口布局、船舶运营行为等多种因素影响，锚地边界常表现出动态性和模糊性，难以满足现代化港口管理需求。针对这一问题，本文提出了一种基于DBSCAN二次聚类的锚地识别方法，以青岛港为研究案例，利用船舶AIS数据实现锚地区域的精确识别。该方法首先采用DBSCAN算法对单船锚泊轨迹进行一次聚类，提取各船舶的锚泊簇并计算其中心坐标和半径，通过设置半径阈值（100～400 m）剔除异常簇以保留有效锚泊行为数据；其次，提取所有有效单船锚泊簇的中心点进行二次DBSCAN聚类，将空间相近的锚泊中心点归并为锚地簇；最后，基于$ \alpha -shape $凸包算法生成多边形锚地边界，完成锚地区域的准确识别与划定。实验结果表明，该方法能够有效识别港口锚地的空间分布特征，较好地应对锚地边界的动态性和模糊性，具有较高的识别精度和鲁棒性，可为港口锚地管理、航道规划和海事监管提供数据支撑与决策依据。