道路网示意性地图的渐进式综合研究

研究并总结了示意性道路网地图的制图规则,量化了约束条件,提出了一种道路网渐进式图形简化方法和移位方法,并研究了拓扑关系检查方法。在具体实验中,通过对道路网上点的分类,依据约束条件,快速生成有效的道路网示意性地图,同时保证了原始道路图与示意性道路图之间的拓扑关系一致性。     

使用自组织映射网络识别城市道路主要结构

城市道路中主要结构的识别在路网综合、多尺度路网建模、导航等方面起着关键作用。本文提出一种使用自组织映射(SOM:the Self-Organizing Map)网络来同时识别城市道路中多行道和立交桥的方法。首先计算道路网眼的几何形态特征指标,然后利用SOM对道路网眼进行分类,根据得出的网眼和道路的空间关系来提取路网中的主要结构。实验结果表明,该方法能有效地识别出城市道路中的多行道和立交桥。     

利用路段分类识别复杂道路交叉口

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图(OpenStreetMap)数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。     

利用道路分类进行道路网层次迭代匹配

道路网匹配过程往往采用全局遍历的搜索模式,这种模式会影响匹配效率。针对这一问题,提出一种利用道路分类的层次迭代匹配新方法。首先,依据拓扑关系对道路进行分类,并按道路类型将其划分为匹配层和非匹配层,其中划分至匹配层的道路类型数量较少;其次,对匹配层匹配,并只在同种类型道路集中搜索匹配对象,从而避免全局遍历;然后,将非匹配层中剩余未匹配的道路视为新道路网,重新依据拓扑关系分类,划分出新的匹配层和非匹配层,仍按相同方法进行匹配,如此迭代直至匹配结束;最后,对少量无匹配对象道路进行全局遍历检查,作为提高匹配正确率的有效补充。实验结果及对比分析表明,该方法避免了全局遍历匹配,减少了不同层次间道路的干扰,有效提高了匹配的效率和正确率。     

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。     

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

空间分析方法在道路网自动综合拓扑构建中的应用

在道路网的自动综合中,一般的方法都必须对道路网进行自动拓扑生成,建立起点、线、面之间的关系,以利于道路选取时网眼的分析和选取后的路径分析。本文考虑到数字地图的数据特点,在进行道路网自动拓扑过程中,对经常遇到的线状要素无法合理构面的问题进行分析并提出了合理的解决方法。方法中主要运用了缓冲区分析和叠置分析,通过把居民地层数据叠置到道路层数据进行联合分析,为道路网的自动选取构建出了正确的空间拓扑关系。     

基于有向属性关系图的典型道路交叉口结构识别方法

提出采用有向属性关系图描述道路交叉口结构,形成典型道路交叉口结构模板库.通过将道路网矢量表示转化成有向属性关系图表示,采用图匹配技术识别道路网中的典型交叉口.实现有关算法,通过试验验证该方法的有效性,并分析其局限性和适用范围.该方法可在基于结构的交叉口简化过程中用于典型交叉口结构识别.     

采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法

同名道路要素匹配是道路网数据增量更新的核心问题。大比例尺下道路网不再是简单的单线节点结构,存在大量的多层车道和复杂立交,难以直接利用现有的道路匹配算法。针对这一情况,提出一种采用道路骨架线stroke的复杂道路匹配方法。在匹配前,首先对大比例尺复杂道路数据进行结构特征识别,利用Delaunay三角网生成复杂道路骨架线stroke,并存储骨架线stroke与原始数据结构特征的映射关系;最后利用骨架线stroke与小比例尺道路数据进行层次匹配和类型匹配,并将这种匹配关系转换为实际匹配结果。实验结果表明,该方法能够较好地解决不同比例尺下的复杂道路网匹配。