船舶密度热力图智能显示系统产品系统

立项背景： 随着全球航运业数字化的普及，AIS（通用自动识别系统）产生了极其庞大的轨迹数据。传统的“航迹线”绘图方式在面对全球数百万条数据时，会出现严重的“点线重叠”和“视觉冗余”，导致用户无法直观识别航道拥堵情况和海洋流量分布。

旨在解决的产品问题：
海量数据渲染性能瓶颈： 解决海量 AIS 坐标点无法在浏览器或常规 GIS 工具中流畅显示的问题。
视觉清晰度与科学性： 传统的简单插值会产生“海洋蓝雾”（数据空值区域显示异常）以及热力图覆盖陆地等视觉缺陷。本项目通过海陆掩膜算法实现了“全透明无干扰”的纯热力层，彻底解决了热力云团在陆地边界不整齐及噪声干扰的问题。
极地覆盖缺失： 解决主流在线瓦片地图在南北纬 85° 以上区域无法投影的问题，支持全球（±90°）全天候、全维度的流量监测。
行业场景： 本项目主要适用于智慧海洋管理、海事交通监管、全球航运经济分析及数字化孪生系统。在业务中，该系统可作为底座能力嵌入到政府或大型国企的“智慧海事可视化大屏”或“全球航运态势感知系统”中，通过离线热力图层叠加，为监管人员提供直观的全球主要航道脉络视图，辅助进行航道规划、非法捕捞监测及生态安全评估。

业务背景： 在当前全球供应链加速优化的背景下，航运效率和安全至关重要。大型航运平台和国际海事组织急需一种高精度、低延迟的视觉手段，用于实时监控全球核心港口、狭窄水道（如苏伊士运河、马六甲海峡）以及南北极新航道的船舶密度动态。通过获取高分辨率的流量密度图，决策者能够量化分析不同月份、年份的经贸活跃度，实现海域通航能力的精准评测与风险预警。

1、项目具体功能模块
本项目按逻辑层次分为以下五个核心功能模块：

PB级海量数据加载模块：采用底层流式文件爬虫，由于支持递归遍历 JSONL 格式原始数据，可高效处理分布在数万个子目录中的百万级船舶轨迹记录，且内存占用极低。
高精度地理掩膜模块：内置全球海陆边界计算引擎，支持基于 Subsampling 的抗锯齿海陆掩膜生成，确保热力云团边缘与海岸线严格对齐，不溢出至陆地区域。
智能图像处理引擎模块：集成动态高斯平滑、PowerNorm 伽马校正及“孤岛噪声”移除算法，能够过滤低精度的定位异常点，生成平滑且富有质感的视觉效果。
多投影全维度渲染模块：弃用传统的墨卡托投影限制，采用坐标映射直排技术，实现全球（±90°）范围的全覆盖渲染，彻底解决两极地区数据无法显示的问题。
自动化流水线控制模块：提供命令行交互接口，支持通过参数一键切换月度、年度或全量汇总模式，并自动管理输入输出路径与中间数据缓存。
2、项目主要功能描述
本项目是一套工业级的全球船舶流量态势感知系统，主要功能如下：

高纯净度热力图生成：利用自主研发的“三级透明度过滤技术（Fog Removal）”，彻底消除热力图在低密度海域产生的“灰蓝雾气”背景，仅保留代表船舶流量的高价值色块，生成边缘清晰且满足商用美学要求的视觉产物。
前端 3D 深度集成：支持生成完全透明背景的 RGBA 格式 PNG 图层（Overlay 模式），输出图像的像素坐标与全球地理经纬度互为严格线性映射。该功能可直接对接到 Cesium、Three.js、Leaflet 等主流 WebGIS 引擎中进行叠加渲染，无需任何额外切片处理。
极地航道精准可视化：突破了传统在线卫星底图在极地地区的渲染瓶颈，利用 PlateCarree 与离线高精 GeoTIFF 底图融合技术，支持北方航道及南极科学考察区域的船舶密度展示，填补了全球热力图可视化的技

1、我负责的具体任务
在该项目中，我主导了全流程的架构设计与核心代码实现，具体任务包括：

高性能数据底座开发：设计并实现了基于生成器的流式 AIS 数据清洗与网格累积引擎，解决了 PB 级离线 JSON 数据无法一次性入库的计算难题。
地理空间算法研发：独立开发了基于 Subsampling 的抗锯齿海陆掩膜算法（Sea Mask），通过亚像素采样计算海陆占比，解决了传统热力图在海岸线边缘常见的“锯齿感”与“溢出问题”。
视觉算法打磨与调优：实现了“三级深度去雾机制（Fog Removal）”，通过对 Alpha 通道的硬截断控制（Alpha Cutoff）以及像素级 RGB 归一化，大幅提升了图像的通透度。
坐标投影体系重构：针对年度数据加载时的极点奇点问题，将系统从 Web 墨卡托投影重构为 PlateCarree 投影，实现了南北极点（±90°）全覆盖的技术突破。
交付体系建设：建立了多模式输出体系，支持离线 GeoTIFF 环境及前端透明 Overlay 叠加模式，并编写了完备的自动化运行流水线脚本。
2、技术栈、架构、实现亮点与难点
技术栈：

核心语言：Python 3.8+
计算引擎：NumPy（高效网格化运算）、SciPy（高斯降噪与连通域分析）
地理引擎：Cartopy（专业制图投影）、Rasterio（底层 GeoTIFF 解析）、Global-Land-Mask
可视化层：Matplotlib（工业级渲染输出与颜色映射）
架构设计： 项目采用组合管道式（Pipe-and-Filter）架构。数据从原始 JSON 分散存储状态，经过流式爬虫进入“网格累积器”，随后流向“空间掩膜处理器”，最后经过“视觉渲染引擎”生成多模式产物。各模块间通过
config.py
进行解耦，确保了极高的灵活性。

实现亮点与难点：

【难点】极点奇点 Bug 攻克：在处