Predicting vessel locations on standard maritime routes using AIS data

The Automatic Identification System (AIS) data has become a vital resource in the mar- itime domain, particularly in understanding and managing commercial maritime traffic. This thesis emphasizes the significance of AIS data, which provides critical insights into vessel movement, allowing for the reconstruction of naval routes followed by vessels. These reconstructed routes serve as representations of standard or "average" paths commonly taken across various maritime regions. This work introduces a novel methodology de- signed to predict the location of a ship as it follows its standard route, by an optimal association of the route followed by the vessel and the closest standard route. Tests have demonstrated that this method obtains an average accuracy of 70%. This level of accu- racy in forecasting a vessel’s position offers valuable potential in enhancing satellite-based monitoring. Specifically, predictions derived from AIS data could be pivotal in facilitating the retrieval of images of vessels through satellite imaging services like COSMO-SkyMed, thereby improving surveillance, security, and operational efficiency in maritime activities.

Il Sistema di Identificazione Automatica (AIS) è diventato una risorsa fondamentale nel dominio marittimo, in particolare per comprendere e gestire il traffico commerciale marit- timo. Questa tesi sottolinea l’importanza dei dati AIS, che forniscono informazioni cru- ciali sul movimento delle navi, consentendo la ricostruzione delle rotte navali seguite dalle imbarcazioni. Le rotte ricostruite servono come rappresentazioni di percorsi standard o "medi" comunemente seguiti in diverse regioni marittime. Questo lavoro introduce una metodologia innovativa progettata per prevedere la posizione di una nave mentre percorre la sua rotta standard, attraverso un’associazione ottimale tra la rotta seguita dalla nave e la rotta standard più vicina. I test hanno dimostrato che questo metodo ottiene una precisione media del 70%. Questo livello di accuratezza nella previsione della posizione di una nave offre un potenziale significativo nel migliorare il monitoraggio satellitare. In par- ticolare, le previsioni derivate dai dati AIS potrebbero essere fondamentali nel facilitare il recupero di immagini delle navi tramite servizi di imaging satellitare come COSMO- SkyMed, migliorando così la sorveglianza, la sicurezza e l’efficienza operativa nelle attività marittime.