利用街区面块拓扑构建道路网络的算法

道路交通网络是进行各种道路交通网络分析与可视化的基础。构建道路网络的常用方法是运用已有道路面矢量数据提取道路中心线,并自动生成道路网络。提出了一种根据街区面块拓扑关系自动构建道路网络的算法,首先,根据道路面求反得到街区面块并计算街区面块间的拓扑关系;然后,根据街区面块之间的拓扑关系自动建立道路网络拓扑关系;最后,计算路段(网络弧段)中心线和道路交叉口(节点)的几何位置,完成数字道路网络的构建。与以住算法不同,该算法将拓扑关系构建与中心线提取分开,直接由道路面原始数据构建网络拓扑关系,保证拓扑结构的准确性,且为道路中心线提取提供路段交叉口判别依据。实验表明,所提出算法较好地解决了已有算法在自动计算道路中心线时数据预处理复杂和道路面分割难以处理等问题。     

一种深度学习的无人机影像道路自动提取方法

针对无人机影像道路提取自动化程度低、道路信息不完整及道路交叉口不连通等问题,该文提出了一种结合拓扑结构和全局上下文感知的无人机影像道路提取方法,通过构建一种编码/解码模式的深度学习方法实现自动化提取.在网络模型中,设计了聚合特征模块及增强型扩张卷积模块以获取更多的道路信息,并引入拓扑感知损失函数以保证道路的连通性,实现道路拓扑结构特性的反演.实验结果表明,基于改进后的网络模型对道路信息的提取效果较好,在无人机影像测试集上的准确率、召回率、F1得分和交并比(IoU)分别达到了89.07％、84.74％、86.86％和72.45％;在马萨诸塞州道路公共影像集通用性测试中,提取原始遥感图像的道路信息也表现了出色的提取性能.     

对偶图节点重要度的道路网自动选取方法

采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的复杂交通网络,通过引入m阶邻居节点概念,考虑复杂交通网络中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义了节点重要度评价模型,进而提出一种基于m阶邻居节点重要度贡献的道路网自动选取方法,并基于网络最小规模原则保持选取道路的连通性。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持了原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。     

轨迹分割与图层融合的车辆轨迹线构建道路地图方法

传统道路地图构建方法将轨迹点（线）同等对待提取道路数据,忽略车辆轨迹的空间差异性,制约其结果精度与应用范围。为此,本文根据轨迹速度将轨迹线集分割滤选为3个轨迹线子集,将轨迹方向与Delaunay三角网模型集成探测路网拓扑结构;顾及轨迹线子集的特征差异选取不同参数值和约束条件并分层提取道路几何、交通语义数据,分别构建3个道路图层;运用缓冲区方法并根据道路几何、语义特征将多个道路图层融合为单个完整道路地图。运用出租车轨迹数据进行试验分析,结果表明：该方法顾及轨迹分布差异性,能将道路几何、交通语义信息融合提取,更适于处理复杂道路结构下的轨迹线。     

面向OSM数据的多模式路径规划方法

阐述基于OSM数据进行多模式路径规划的方法,首先从OSM数据中提取所需的道路信息,构建合适的道路网络模型和存储模型,然后对出行者习惯采用的不同代价标准进行分析,最后针对多种交通模式,采用最短路径算法,求解出两连通节点之间的最优路径。     

排水管网系统精细拓扑模型描述与实现

针对当前排水管网拓扑模型简单、拓扑分析能力较弱的现状,提出了一种管网拓扑精细模型,改进了节点单一问题,将节点细分为多类并提出相应的拓扑规则,使之更符合管线客观模型,有利于进行空间分析。在管线和节点数据结构设计中,采用十字链表作为管网数据结构,便于管线与节点双向分析,同时建立R树索引,实现对空间数据管理。结合镇江管网地理信息系统开发实验,实现了基于改进拓扑模型的空间分析算法,结果发现本文提出的拓扑模型结构简单,易于实现,能够模拟管线排水细节,提供更多基于水务模型的空间分析类型,数据访问效率较高。     

基于OpenStreetMap数据的城市街区提取与精度评价

针对城市街区地理数据获取困难,OpenStreetMap数据免费共享、易于获取但数据繁杂难以处理的问题,利用数学形态学膨胀和腐蚀思想以及地理数据质量的评价方法,对基于OpenStreetMap数据的城市街区提取方法和精度进行了探讨;并以南京市建邺区为例,通过选取道路类别、道路处理、拓扑检查等步骤完成街区的提取;最后从街区数据完整性、位置精度、街区尺度和形状4个方面进行了精度评价。结果表明,提取的街区结果精确,数据处理便捷高效,可为OpenStreetMap数据处理提供借鉴,为城市地理研究提供一种快捷有效的基础数据。     

基于拓扑特征的面向对象的道路要素提取

主要针对光谱特征不是很明显的高分辨率影像,探讨一种基于道路拓扑特征,即道路是连续的、中间没有间断的要素,对道路进行提取。利用面向对象分类的方法,首先把影像分割为对象块,人工给定一条道路的始末端,利用道路连续的拓扑特征,构建循环算法,依次查找道路中间要素,并进行连接,最终把整条道路提取出来。利用资源三号卫星数据进行了试验,结果表明,本方法能较有效地提取高分辨率影像上的道路。最后,应用该方法分别对太原市2010年和2013年同一区域影像进行道路提取,对提取的道路作后期人工编辑,并对两期数据作变化监测,统计变化区域和道路发展变化状况。     

巷道三维建模与可视化研究

基于地理信息系统弧段-节点的拓扑关系结构思想,提出了巷道断面-中心线建模方法,研究了巷道数据提取与组织、巷道交叉处平滑处理等问题,利用面向对象程序设计和编程方法,结合Skyline实现三维巷道在计算机二维平面上的展示,验证了方法的可行性。     

航拍图像跨数据域特征迁移道路提取方法

针对传统道路提取方法应用于新数据泛化能力不足的问题,研究了通过特征迁移和编解码网络实现跨数据域的道路提取方法。首先,构建了基于编解码网络的道路提取基本模型,用于实现单一数据来源的道路提取任务。然后,基于道路提取网络结构和循环一致性原则,提出了用于跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络,使目标域图像映射入源域特征空间。使用预训练的道路提取模型处理特征迁移后的目标域图像,即可实现跨数据域道路提取任务。试验结果表明,本文所提方法能够拓展道路提取网络的泛化能力,准确有效地提取跨数据域图像中的道路目标。相较于未特征迁移的结果,本文所提方法大幅改善了道路提取指标,使得F1提升了50%以上。本文方法不需要目标域的标注信息,也不需要对道路提取网络进行微调训练,而只需训练由目标域向源域的特征迁移模型,所耗时间和人力成本较低,因而具有良好的应用价值。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

基于结构模式的道路网节点匹配方法

针对道路网交叉口的结构形态特点,提出一种基于结构模式的道路网节点匹配方法。首先识别道路网中的复杂道路和交叉口模式来统一道路结构;然后通过道路交叉口的结构化描述,提取每个道路节点的局部网络模式特征;对于待匹配的道路节点,寻找对应结构模式间的最大公共子网,并计算节点之间的形态相似性,在形态相似性的基础上进行道路节点的匹配;最后通过稳健估计的方法剔除错误的结构匹配。试验表明,该方法提取的局部网络结构模式能够有效地用于道路网的匹配,对于数据定位精度差异较大、甚至不同坐标系下的数据都能得到较好的匹配结果。     

一种基于条件生成式对抗网络的道路提取方法

基于车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,传统方法面临着轨迹数据源要求高、道路提取算法复杂、不同道路提取模型参数适应性不强等问题。针对以上问题,提出基于条件生成式对抗网络的轨迹地图向道路地图转换的轨迹-道路转换方法。该方法以轨迹数据与道路数据的对应关系为先验知识,通过"生成-博弈"的不断循环逐渐逼近最优结果,学习优化条件生成式对抗网络模型参数。首先将轨迹数据栅格化处理,然后基于样本数据学习优化条件生成式对抗网络参数,最后将训练好的模型应用到整个实验区域提取道路数据,发现所提方法可以有效地发现新增道路;同时将训练好的轨迹-道路转换模型与栅格化道路提取方法对比,发现所提方法在轨迹稀疏稠密区域都有更强的轨迹数据适应性,且生成的道路精确率更高。     

结合引力场理论的道路自动选取方法

针对复杂网络模型被广泛应用于道路选取的研究中,少有方法顾及道路网对偶图中多级邻居节点的影响,导致对道路的重要性评价缺乏准确性和可靠性的问题。该文将道路网对偶图节点的结构特征值视作质量,将节点间的最短距离视作距离,结合引力场方程实现道路自动选取,较好地将道路网对偶图中多级邻居节点的影响纳入到道路重要性的计算中,从而实现对道路重要性的准确评估。通过对兰州市城关区的路网进行实验,结果表明本文方法所选取的路网较好地保持了原始道路网的整体结构、覆盖范围、密度分布、拓扑特征和连通性。     

加权网页排序算法在道路网自动选取中的应用

针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。     

一种用于道路网综合的拓扑处理方法

道路数据拓扑化是进行道路自动综合和其他分析、操作的基础。总结了6种实用的线与线之间的空间关系,阐述了道路数据拓扑化的必要性,提出了一种道路数据拓扑化描述的方法,介绍了这种适用于道路网综合的拓扑化处理的基本步骤,并对其中的自动断链技术、结点匹配技术和构建多边形技术进行了详细说明,最后通过实验系统对该方法进行实现,通过实验验证了该方法在理论上是正确的,在实践上是可行的。     

一种用于道路网综合的拓扑处理方法

道路数据拓扑化是进行道路自动综合和其他分析、操作的基础.总结了6种实用的线与线之间的空间关系,阐述了道路数据拓扑化的必要性,提出了一种道路数据拓扑化描述的方法,介绍了这种适用于道路网综合的拓扑化处理的基本步骤,并对其中的自动断链技术、结点匹配技术和构建多边形技术进行了详细说明,最后通过实验系统对该方法进行实现,通过实验验证了该方法在理论上是正确的,在实践上是可行的.     

改进剖面匹配和EKF对SAR影像道路半自动提取

道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点。合成孔径雷达（SAR）影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中。传统的道路提取方法分为全自动和半自动方法。全自动道路提取会出现漏检和错检,需要大量的人工后处理。半自动方法结合人工干预,是对计算机的计算能力和人工解译准确性的有效折中。提出了用一种改进剖面匹配和扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法对SAR影像道路进行半自动提取的方法。首先构建了道路提取模型,其次通过改进剖面匹配算法获取准确的观测值,最后利用EKF对观测值进行更新获取道路最优估计值。选取美国缅因州Howland地区L波段UAVSAR数据和海南陵水地区X波段机载SAR数据进行实验,结果表明,该方法在较少人工干预的情况下,能够对复杂场景道路进行有效稳健的提取。     

地理国情监测数据接边节点一致性处理方法

地理国情监测数据基于不规则形状的任务区(如县级行政区划)进行组织,接边要求更严格,数据接边工作量比基础测绘大很多。提出一种针对地理国情监测数据的接边处多边形节点一致性自动化处理方法,通过任务区范围线进行缓冲分析自动提取接边要素数据集,然后对接边处节点进行比对求取所需加密点,并对待处理数据集通过面―线转换后插入加密点再进行面重构。通过对2个任务区进行试验验证,接边检查软件错误记录由836条减少至20条,同时,处理后数据的图形正确性、拓扑关系、精度与容差、节点数量等均未发现错误。     

高精度矢量数据的路面三维自动建模方法

为了解决路面手工三维建模速度慢、工作量大等问题,本文面向规范化处理的高精度矢量数据,对不同路口进行精细化设计,自动生成路面三维模型。首先使用道路高精度三维信息采集软件,在获取的点云数据中半自动化提取准确的道路边线、道路标识线等矢量信息;然后针对不同路口进行精细化线形设计,提出连续四边形重建方法、弯道平滑处理方法、交叉口重建方法及路面标识线投射重建方法;最后对提取的高精度矢量数据进行规范化处理,在满足路面线形设计要求后,借助MAXScript脚本实现路面三维自动化建模。以车载移动测量系统获取的某段道路点云数据进行试验,验证了该方法的可行性和有效性。