随着内河航运业和互联网的快速发展,各种水上数据的种类和数量都呈现了爆炸式的增长,内河航运进入了大数据时代。传统的以电子航道图为基础的服务模式和应用已无法满足船舶用户的需求。如何利用互联网手段来提升船舶航行信息服务和船舶导航的智能化水平,已经成为了一个具有重大意义的课题。基于此,本文完成的主要工作如下：(1)智能服务模式——线模式、点模式研究。分析了传统服务模式存在的局限性,结合水上位置大数据,搭建了新的智能服务系统架构。由船舶气象导航和雷达引发思考,针对于内河船员的显性需求和隐性需求,设计了2种新的智能服务模式——基于航线的线模式和基于位置的点模式。(2)线文件、点文件数据结构及显示方法。遵照长江电子航道图的规范标准,定义了线文件和点文件的数据结构,增加了部分物标的部分关键属性,并为两个文件中物标设计了27种具有代表性的符号。(3)基于R的数据挖掘与数据分析。在线文件的水位数据挖掘研究中,分析了水位预测的过程,建立了多元线性回归模型,求得未来的水位预测值和预测水深数据,通过数据分析的方法,提取出未来的最浅水深点。在点文件的水深数据分析研究中,将实时水深数据与船舶所需的最小安全水深进行大小比较,选取当前船位周围500米范围内的深水点,将它们围成绿色的安全可航水域。新的智能服务模式能够极好地弥补电子航道图以及航行通告等传统航行信息服务的不足,极大地提升信息服务的水平和智能化程度；能够为船舶提供安全、高效、绿色的航行方案,减少船损货损、减少污染排放、节约航行成本；能够带动整个行业的信息化进程,提高社会服务能力和水平,带来巨大的经济效益和社会效益,具有十分广泛的应用前景。