出租车轨迹数据的道路提取

相对高频GPS轨迹数据而言,低频GPS轨迹数据具有数据量大、容易获取、低成本等优点。对此,本文提出了一种基于大量低频轨迹数据的道路信息提取方法。该方法采用数学形态学滤波和细化方法对栅格化的道路图像进行道路中心线与交叉口的提取,然后采用道格拉斯-普克算法对交叉口间的路段进行简化与平滑,最终得到道路信息。其中在交叉口的提取上,采用多分辨率的图像融合的方法尽可能多地提取交叉口。试验表明,该方法在一定程度上克服了低频轨迹数据采样间隔不固定、定位精度低、噪声点多、数据分布不均等缺点,能够提取出较为准确的道路交叉口和中心线。     

顾及形态特征约束的大范围道路中心线提取算法

针对规则格网分块提取大范围路网(地级城市及以上)中心线算法在分块边界处极容易出现结构严重变形等问题，该文提出了一种顾及形态特征约束的大范围道路中心线分块提取算法。首先，基于道路面数据获取道路边线数据，计算其曲率，探测边线中的平直部分；然后，以边线中的平直部分作为分块基础，建立“转盘法”将大范围道路分割为多个小范围道路；最后，以分割的小范围道路作为处理单元，基于德洛内(Delaunay)三角网分区域进行中心线提取，并在分割边界处进行中心线拟合，完成大范围路网中心线提取，提高了中心线提取的准度和精度。以江苏省某市地理国情普查道路数据进行实验，结果表明，该文方法所提中心线形态均自然、光滑，且效率较规则分块方法提高2.5倍。     

一种基于形状先验的Graph Cuts道路网提取算法

针对当前道路提取算法需要较多的人工交互的问题,提出一种基于形状先验的道路网提取算法,可以在高分辨率影像中只选取一个初始道路段即可以完成道路条带的分割。先用一维Gabor滤波提取出影像纹理特征值,再在纹理影像上进行阈值操作和直线匹配,获得初始道路段;以初始道路段的中心线的两个端点作为种子点,选择合适的长度和宽度分割出初始窗口;在初始窗口中运用加入形状先验知识限制的Graph Cuts算法求解最大流获得分割结果。与已有改进的Graph Cuts算法分割结果的比较验证了本方法的有效性。     

城市存量道路要素自动构建地理实体研究

针对当前的存量要素构建地理实体的流程和方法存在较多的人工编辑工作量的问题，该文设计了一种城市存量道路要素自动构建地理实体的方法。该方法首先基于道路连通度和道路名称确定道路实体完整中心线，其次利用道路面片段和完整中心线的道路名称、道路类型、最大距离、相交长度、Hausdorff距离小于50 m的部分占比等指标综合匹配生成道路面片集，最后根据空间关系完成道路实体的概略图形、实体标识码、图元和属性自动组装。基于上海存量道路数据自动构建道路实体的实验表明：该方法构建效率高，准确率达到94.6%,召回率达到95.0%,可以有效地缩短构建周期和节约成本，研究结果可以应用于各省市道路实体构建，也可应用于河流类地理实体构建。     

车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型

众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。     

基于边界特性改进直方图门限法的道路提取

针对经典边缘检测算子在提取道路边缘时,易于受到房屋边界、地类界等线性目标的干扰,使得检测出道路边缘的同时混有其它非道路线现象,提出一种基于边界特性改进直方图门限算法提取道路边缘像素,利用边缘像素改善直方图检测道路像素的方法。该算法首先获取道路边缘像素,然后通过形态学运算得到初始道路段,细化获取道路中心线,最后对其进行判断编组连接得到道路网络。     

专业测绘与工程测量

CH20050513基于影响特征的点状定级因素分析=A nalysisonPointGradeFactors’EffectBasedonAffecting Character/祝国瑞,唐旭,王平(武汉大学资源与环境科学学院)∥武汉大学学报(信息科学版).-2004,29(8).-736～739,751分析了点状定级因素沿道路网络进行最短路径衰减和沿道路垂直方向对街区内土地的辐射影响特征。在建立道路网络、计算网络结点间的最短路径距离、划分网络街区块以建立街区土地与网络弧段拓扑关系的基础上,按照因素作用域包含道路网络弧段、道路网络弧段控制网络街区块的层次关系,将所有网络街区块按其所属的因素进行合并…     

基于影响特征的点状定级因素分析

分析了点状定级因素沿道路网络进行最短路径衰减和沿道路垂直方向对街区内土地的辐射影响特征。在建立道路网络、计算网络结点间的最短路径距离、划分网络街区块以建立街区土地与网络弧段拓扑关系的基础上，按照因素作用域包含道路网络弧段、道路网络弧段控制网络街区块的层次关系，将所有网络街区块按其所属的因素进行合并得到作用域，通过逼近方法计算道路的作用半径，从而实现基于路径距离测度的因素辐射影响分析。通过实例对圆、直线Voronoi图、路径距离Voronoi图等三种模式确定的作用域、作用半径进行了比较分析，并对作用分和地价评估结果进行了偏差比较分析，验证了本文所述方法的合理性。     

数字地面模型DTM在道路交叉口竖向设计中的应用

本文介绍数字地面模型ＤＴＭ在道路交叉口设计中的应用，论述插值算法的选取和ＤＴＭ的建立，并对交叉口主点的路面设计高程和各路段设计纵坡度进行调整。使路段与交叉口的衔接更顺畅。     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法

车辆轨迹数据是当前城市导航路网地图动态更新的一种重要数据源,从杂乱无序的轨迹点或轨迹线中提取并拟合道路几何形态,进而生成结构化的道路矢量地图是基于轨迹数据进行道路网地图构建与更新的关键步骤。现有的道路中心线提取方法主要采用单一的线形拟合算法进行轨迹数据拟合,然而真实道路的几何形态复杂多样和车辆轨迹数据质量参差不齐,导致单一的道路线形拟合算法只能在某些特定的数据场景下适用,无法针对不同的数据场景自适应的拟合出理想的道路中心线。此外,相比于专业测量方式采集的高频轨迹数据,出租车等采集的低频轨迹数据存在轨迹点稀疏、噪声多、定位误差大等问题,这使得从低频轨迹数据中提取理想的道路中心线仍具有挑战,尤其是针对复杂的交叉口区域。为此,本文基于分治策略的思想,提出了一种适应不同轨迹数据场景的道路线形组合优化提取方法。该方法在轨迹数据预处理的基础上,根据轨迹数据的分布特点对数据进行场景分类;进而,针对不同的数据场景匹配最优的线形拟合算法,通过组合优化策略生成理想的道路中心线。本文方法融合不同拟合算法的互补优势,可以有效解决数据分布稀疏、道路结构复杂(如自相交立交桥)等不同数据场景下的道路线形拟合问题。采...     

基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。     

道路连通性信息自动提取算法研究

道路连通性信息是指与道路相交的其他路段的信息,是专题道路交通信息的重要组成部分,良好的连通性信息能够为经济建设、城市规划、环境保护提供有效的数据服务。文章提出了基于基础地理信息数据的道路连通性信息自动提取算法,并将其应用在专题交通信息道路连通性信息提取之中,取得了较好的效果。     

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。     

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。     

平面连通巷道三维实体分层建模方法

提出了平面连通巷道的分层建模解决方案:对巷道中心线进行求交点、打断操作,建立结点-路径网络拓扑图;根据外层路径优先搜索原则,提取图中所有的"闭环",获取各中心线断面数据;对闭环的边界路径进行偏移、连接操作,生成分层轮廓线;对相邻轮廓线和顶、底轮廓线分别实现巷道体的网格三角化。实验结果表明,该算法充分利用结点-路径的拓扑关系以及各中心线的断面信息,实现简单,适用于同一中段中心线任意复杂情况下的连通巷道实体建模。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界

随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点。本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云。通过对两种典型路段进行试验分析表明,该方法用于提取城市道路边界点云效果较好,精确性与稳健性高,对今后道路边界线的提取起到借鉴作用。     

利用浮动车GPS轨迹识别与提取城市道路交叉口

道路交叉口作为道路交汇的枢纽,是路网的重要组成部分,也是最重要的基础地理信息数据之一。浮动车GPS数据具有易获取、低成本和数据量大等优点,但工作同时伴随不少噪点。为了降低噪点对交叉口提取过程的影响,提高计算效率,本文运用KNN算法建立空间索引;计算向量夹角,判定道路出入口,粗筛取交叉口附近点;分别采用K-means算法、DBSCAN算法和层次算法进行聚类分析,进一步确定交叉口位置。最后以成都某区域浮动车GPS数据为例,提取道路交叉口并进行了对比分析,进一步表明本文方法可以服务于智能交通研究与应用。     

一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法

从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。     

像元与对象特征融合的高分辨率遥感影像道路中心线提取

提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完成道路网的粗提取。最后,结合本文所提出的非道路区域自动去除算法和张量投票算法,实现道路中心线的精提取。不同场景、不同分辨率数据下开展的试验结果表明,该方法可有效改善传统道路提取方法易产生的"盐噪声"和非道路地物粘连现象。