AIS-based estimation of maritime fuel consumption and emissions: methods, validation and practical applicability
septiembre 3, 2026
- Versión
- Descargar 0
- Tamaño del archivo 444.85 KB
- Recuento de archivos 1
- Fecha de creación septiembre 3, 2026
- Última actualización septiembre 16, 2026
A Survey on AIS-Based Vessel Trajectory Completion: Methods, Limitations, and Open Challenges
El Sistema de Identificación Automática (AIS) es una fuente esencial para el análisis de la movilidad marítima, pero sus trayectorias a menudo contienen ruido, discontinuidades y brechas temporales. Esta revisión analiza enfoques recientes de acceso abierto para reparar, imputar y reconstruir trayectorias AIS afectadas por interrupciones o pérdidas de datos. La revisión distingue entre métodos locales, adecuados para errores aislados o pérdidas cortas, y métodos contextuales, basados en datos históricos de AIS, aprendizaje profundo, modelos generativos o fusión multisensor, orientados principalmente a brechas prolongadas. El análisis muestra que las soluciones más efectivas para largas brechas suelen depender de información adicional, como trayectorias históricas representativas o patrones de tráfico, grandes volúmenes de datos de entrenamiento o sensores externos. Por lo tanto, el problema de reconstruir rutas en áreas con baja cobertura AIS, datos históricos limitados y ausencia de observaciones complementarias sigue abierto. En estos escenarios, el reto no es solo completar una secuencia de desvíos, sino generar una ruta navegable, coherente con la dinámica de la embarcación y razonable desde un punto de vista operativo.