一种基于平行系数的双线主干道识别方法

城市主干道路的识别和提取是路网综合的关键步骤,而双线道路则是大比例尺地图数据中道路综合的难点。针对城市双线主干道识别问题,基于Gestalt视觉准则构建候选双线主干道线对的约束条件,提出了一种基于平行系数的双线主干道识别方法。首先对道路网数据进行拓扑处理,然后借助道路匹配思想,结合Hausdorff（HD）距离匹配方法识别出可能构成双线主干道的候选线对。再对候选线对进行平行系数计算,当平行系数满足阈值条件时,就判定该线对是构成双线主干道的弧段。最后根据构成双线主干道路段间的空间关系,将已识别的弧段连接成整条道路。实验证明,选取典型样本方法正确设置阈值后,该方法能有效地提取道路网中的双线主干道。     

顾及形态特征和语义信息的双线道路识别方法

双线道路识别与提取是城市路网综合的关键。提出了一种城市双线道路提取的方法。在构建好的道路网眼的基础上,综合考虑双线道路网眼形态特征以及构成网眼路段之间的语义相似度,设计了识别双线道路网眼的综合指标。通过判断网眼综合指标确定最终的双线道路网眼,最后根据识别出的双线道路网眼提取出双线道路。实验表明,该方法能有效提取出城市道路数据中的双线道路。     

顾及双线道路特征的变化信息提取方法

在城市双线道路数据更新的需求下,通过分析已有要素匹配方法,提出了一种顾及双线道路特征的单、双线道路匹配方法,用于提取城市双线道路增量更新中的变化信息。为保证双线道路的整体性,将双线道路多边形作为匹配对象,通过分析旧单线道路与多边形的方向、长度以及位置关系设计了单、双线道路匹配综合指标计算模型;然后,根据匹配综合指标确定单、双线道路匹配关系并提取变化信息。实验结果表明,该方法能够较好地满足双线道路更新中变化信息提取的要求,具有一定的实用性。     

基于距离变换的提取和识别点状符号的方法

提出了一种基于距离变换提取和识别点状符号的新方法。首先对分版图的提取结果进行优化处理，然后根据弯曲密度和线划密度等特征，进一步过滤掉不满足点状符号特征的线划。为了更准确地度量图像间的相似性，提出了加权距离函数，并用该函数值为度量标准进行模板匹配以识别符号。该算法较好地解决了字线粘连、背景复杂等情况下的点状符号提取和识别问题，识别准确率较高。     

基于道路绿地特征的遥感影像道路信息提取方法研究

针对高空间分辨率卫星遥感图像上道路绿地的特点,提出一种基于道路绿地形状和空间分布特征识别道路边线和中心线的方法。在基于NDVI提取绿地信息的基础上,根据道路绿地的形状特征(细长),采用面积、主轴方向、紧致度、矩形度和长宽比等形状指数,区分道路绿地与其他绿地;根据道路绿地之间以及道路绿地和道路之间的空间关系特征,同时通过生成已知道路绿地区域的缓冲区,分隔那些与非道路绿地连成一片的道路绿地;最后,根据道路绿地的方向和距离特征提取出道路边线和中心线。     

利用Minkowski距离逼近道路网络距离算法研究

道路网络背景下的距离度量（如道路网络距离、旅行时间）是在空间分析或空间统计过程中常用的距离度量,但在科研过程中由于道路数据的可获得性和精度等方面的限制,该类距离的计算可能较为困难。Minkowski距离函数是欧氏空间中的广义距离函数,其参数p值的不同代表着对空间不同的度量。利用Minkowski的通用性和灵活性（参数p不同的取值）,研究如何更好地逼近道路网络距离。同时,探索不同道路网络的部分计量特征（如密度、弯曲度等）与最优p值之间的关系。实验证明,相对于最常用的欧氏距离度量,优选p值后的Minkowski距离函数能够更大程度上逼近道路距离。而通过对道路网络计量特征与最优p值之间的关系的分析,指出了弯曲度与最优p值之间的对应关系,它对于p值的选择具有重要的指导意义。此外,为了验证Minkowski距离逼近算法的可行性,以地理加权回归分析为例,通过对比传统的欧氏距离度量、最优Minkowski距离度量和道路网络距离（旅行时间）对模型解算结果的影响,指出优选后Minkowski距离一定程度上更接近于采用旅行时间对模型解算的结果。     

基于缓冲区的道路中心线提取方法与应用

为解决提取双线路网道路中心线生成单线路网的难题,在分析传统中心线提取方法存在的难以处理大范围路网和处理效率低下等问题的基础上,提出了在ArcGIS中将缓冲区工具与ArcScan栅格矢量化工具相结合的方法。该方法将双线路网的缓冲区转为栅格,并增加空白栅格,可大范围、快速提取道路中心线,从而生成单线路网,可为各类交通规划分析带来便利。     

基于车载三维激光扫描的道路线提取研究

近年来,随着空间信息获取技术的发展,激光扫描技术在城市三维数据采集中应用越来越广泛,本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效地从离散点云中提取道路标识线的方法。该方法首先利用车载激光点云数据中的高程信息和反射强度信息对原始点云进行滤波。然后将分割后的点云数据投影到二维平面中,利用反射强度信息和点云空间分布信息生成点云强度特征图像,利用标线规则的几何形状,对连通区域进行道路标识线的提取。最后,基于道路标识线的语义信息,利用Hough变换对检测到的标识线进行分类和连接,从而提取完整、准确的三维道路标识线点云数据。通过居民区和高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线和干扰因素较多的居民区界线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。     

一种面向同名线要素的距离度量方法

针对已有距离度量方法在表达同名线要素空间位置差异准确性方面的不足,提出了一种面向同名线要素的距离度量方法。该方法结合Hausdorff距离和Fréchet距离的特点,首先分别将同名线要素上每个顶点在对应线上的对应点内插到对应线上,利用一阶差分的方法剔除其中的粗差点,并采用中位点进行了修正,然后依序计算每个点与对应线上点的最小欧氏距离,最后取其平均值作为最终的距离值。为了验证本方法的有效性,提出了衡量距离度量方法稳定性的平均振幅（F）和准确性的准确率（R）两个评价指标。通过与欧氏距离、Hausdorff距离和Fréchet距离实验结果的对比分析,表明本方法的距离度量结果比较符合人类的认知特点,具有一定的实用性。     

基于语义规则的高分辨率影像道路交叉口提取方法

为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。     

多特征约束下的复杂交叉路口主辅路识别

主干道、辅路的准确识别对于实现复杂交叉路口的自动综合至关重要。传统方法多依赖于路段的笔直程度和弯曲程度描述路口的主干道和辅路，然而复杂交叉路口结构错综复杂、形态变化多样，仅依赖这两种特征进行主辅路识别的准确度有限，且部分形态相似的主辅路无法识别。为此，本文提出了一种多特征约束下的复杂交叉路口主辅路识别方法。首先提取复杂交叉路口的特征点，根据特征点对弧段进行打断，依据路段的笔直程度识别出平行弧段；然后依据道路延展性、角度、距离等特征识别平行簇获取复杂交叉路口中的主干道；最后通过紧凑度和距离关系识别匝道获取复杂交叉路口中的辅路。以南京OSM城市路网为例的试验表明，本文方法能够准确识别出复杂交叉路口的主干道和辅助路段，识别精度分别达到93.60%和89.43%。     

城市路网交通状态的改进Kriging估计方法

在非线性降维算法Isomap的基础上进行了改进,提出了一种基于度量多维标定法的空间变换方法。将原始网络空间中的路网距离转换为新欧氏空间中的近似路网距离,并在此距离度量基础上实现Kriging方法。通过对南昌市真实数据进行交通状态估计的实验发现,该方法比现有的基于欧氏距离度量的Kriging方法具有更高的估计精度,能够有效地解决交通领域中大规模路网交通运行状态监控的问题。     

结合TIN约束与密度聚类的机载LiDAR道路点云提取

针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。     

国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用

传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核，存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法，将遥感影像引入农村公路核查，能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像，结合农村公路遥感核查业务，采用遥感影像道路提取算法，设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务，实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。     

多山地区输电通道内道路提取方法

准确提取输电通道内各地物类别是进行输电通道三维建模及交跨分析的基础。为解决目前贵州等多山地区输电通道内道路提取方法稳健性低、效率低的问题,本文通过结合道路特征显著性检测与形态约束的方法对影像中多山地区输电通道内道路的快速准确提取进行了研究。首先,对卫星影像中山区道路特征进行分析,对每个像素分别计算基于道路颜色一致性和结构一致性的像素级显著值;然后,结合显著目标空间先验知识融合显著性检测结果,形成最终道路显著图,初步提取影像中道路目标;最后,分析道路与建筑物等的差异性,基于道路形态一致性定义道路形态约束条件,通过制定约束规则最终实现道路的准确提取。结果表明,该方法对于不同弯曲程度、粘连程度及影像对比度的道路都能实现快速准确提取,提取完整度、正确率、质量及耗时平均分别为97.5%、97.0%、95.6%、0.515 s。该方法稳健性高,可以快速、准确提取各种情况下道路,在输电线路工程实际中有很好的应用前景。     

道路网多特征匹配优化算法

同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。     

基于车载LiDAR点云的车辆目标自动检测

以武汉市三环线内主要道路夜间停车调查项目为背景,利用车载三维激光扫描技术获取了武汉市三环线内夜间某道路沿线的点云数据,提出了一种基于知识规则的车辆目标自动检测方法。该方法首先采用基于欧式距离分割的聚类方法将点云分割为簇,再分析车辆目标的点云特征和空间几何特征等相关特点,然后建立车辆目标检测的知识规则,最后根据知识规则实现车辆目标的自动检测。实测数据的实验表明,该方法的自动检测准确率为88.10%,证明了其有效性。     

结合尺度空间的面向对象高分辨率影像城市道路提取

基于遥感影像的城市道路提取对于城市建设、规划和地图更新等有重要意义。针对高分辨率遥感影像城市道路网的复杂性,结合尺度空间思想提出一种面向对象的城市道路自动提取算法。在此基础上,使用Canny算子获取像元簇梯度图,并进行标记分水岭分割得到区域对象;建立城市道路与几何、光谱特征相关的道路规则,从分割结果中筛选出道路区域对象;使用形态学方法提取道路区域的骨架,并对骨架进行连接、光滑等后处理,最后输出道路网提取结果。实验结果表明,该方法用于复杂城市道路的高精度自动提取,对城市道路网更新有一定参考意义。