近年来,内河运输在交通运输领域发展迅速,同时也对内河航道管理的信息化水平提出了更高的要求。为了实现苏南运河无锡段航道的数字化、可视化,需要采集航道和船舶流量数据,并进行数字化管理和应用集成。航政业务数据具有海量、异构等特点,研究这些数据的实时处理、异构集成和融合处理,构成了本文的主体内容。本文的主要研究内容包括：1、研究了基于兴趣管理的数字航道海量动态数据处理技术。数字航道应用系统中存在海量的动态数据,能够实时、有效地处理这些数据,对系统来说是至关重要的。本文采用兴趣管理机制,提出了基于兴趣管理的数字航道系统海量动态数据处理方案。结合数字航道数据的特点,设计了基于QR-树的兴趣区域匹配算法,分析了采用QR-树的优势。2、航政系统中存在大量的异构数据,为了实现各种航政信息系统的应用集成和各业务的数据集成,本文对异构数据集成技术进行了研究。提出了基于SOA的松耦合的异构数据集成方案。原有系统的异构数据和数字航道系统中的各类应用,都以Web服务的方式对外发布,实现了异构数据的统一接口访问。3、研究了船舶交通量检测中的多源信息融合技术。为了得到更准确的船舶交通量的统计数据,使用两种不同的传感器对船舶进行测量,并对各个传感器的测量数据进行融合处理。本文研究了最邻近数据关联算法和多传感器检测融合的加权平均算法,为提高船舶交通量检测的准确率提供了有效手段。