文章摘要:在船舶轨迹压缩方面，通常存在难以有效剔除海量船舶自动识别系统（AIS）数据中无用数据点的问题。为改进船舶轨迹压缩质量，提出基于道格拉斯—普克（DP）改进的特征点（FP）–时空（TS）算法。在FP-TSDP算法中，关注船舶行驶过程中加减速、转向、进出特殊区域等重要的动态行为点，采用数值计算方法提取和保留AIS数据中上述动态行为FP，以FP为初始点使用DP算法对AIS数据进行压缩；同时，考虑AIS数据的TS特性，以时空距离为标准进行取舍，进而在FP和TS特性优化的基础上实现了船舶轨迹压缩。结果表明，在保证压缩率的前提下，经FP-TSDP算法压缩后的轨迹更接近原始轨迹，同时其重要动态行为点留存率更高。

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