大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法EI北大核心CSCD

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。     

基于GWR模型的道路网络对森林碳密度干扰的地理变异

以闽江上游地区为例,在分析三明市2007—2016年森林碳密度时空动态的基础上,采用常规的以及改进后的道路网络测度指标,应用缓冲区分析方法和地理加权回归（Geographically Weighted Regression,GWR）模型,从线上和面上分别探讨道路网络对森林碳密度干扰的地理变异规律。结果表明：① 碳密度受到道路网络的较大影响,路网影响域内外碳密度的大小排序为：路网影响域内＜整个研究区＜路网影响域外;多条道路影响域重叠区的碳密度(26.330 Mg/hm²)明显低于单条道路影响域的碳密度(37.406 Mg/hm²);不同等级道路影响域的碳密度由大到小依次为县道＞高速＞省道＞其它道路＞国道＞乡道。道路网络对2007—2016年碳密度的降低也有明显影响。② GWR模型的分析结果表明,路网对碳密度的影响程度随着样点的变化而变化,具有“空间非平稳性”。碳密度随着路网密度的增加而降低,而随着离道路距离的增加而增加。③ 研究区西北部和中部,GWR的回归系数及相关系数均较大,表明这2个区域道路对碳密度影响大且解释力皆较强。     

基于形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路提取

给出一种从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。先对遥感影像进行滤波预处理获取纹理特征;再以图割解算经典能量函数获取道路图斑,其中利用高斯混合模型构建T链;接着利用直线匹配法获得初始道路段;最后用图割解算融合了两种形状先验的能量函数,结合动态外推的思路连接道路段。对不同遥感影像的实验证明了算法的有效性。     

面向道路网络地图示意化的线形简化方法

针对当前示意网络地图线形状简化方法中存在需要人工干预或地图认知度低的问题,本文提出自动化程度高并能保证良好地图认知的线形状简化方法.该方法通过合理设定线形状简化中所需的阈值以避免人工干预,提高了线形状简化过程的自动化程度,并通过在简化过程中应用平滑算法,以减少示意结果中线对象在方向上的转折数,从而提高了简化度和清晰度.试验表明该方法不仅可以生成清晰的示意结果,并且能够保证良好的地图认知度.     

基于数字地形的三维道路快速建模与应用

介绍一种在高精度三维地形模型的基础上,通过导入道路规划设计快速生成三维道路模型,并进行土石方量计算等量化分析的方法。基于三维道路模型,可以开展各类可视化分析和规划管理工作,为非专业人士理解规划设计意图提供了直观的方式。最后,以典型示范应用为例,说明研究成果可应用的领域和效果。     

基于卫星定位系统的道路施工放样软件设计与实现

卫星定位技术能够实时地获得厘米级精度的定位结果,可用于道路施工放样工作中。使用统一曲线元模型对道路线的直线、圆弧和缓和曲线三种线型进行统一建模,并使用勒让德-高斯积分方法计算任意里程点的中边桩坐标。讨论了放样导航计算道路的实时里程投影方法。最后给出了基于卫星定位系统的道路施工放样软件设计思想和实现功能,通过具体实际应用,检验了软件的实用性和可靠性。     

基于改进高斯混合模型的遥感影像道路提取

基于改进的高斯混合模型,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路的方法。通过Gabor滤波器计算影像一维纹理描述值,将其作为分割道路的特征值对影像进行预处理,再利用基于两层高斯混合模型的新分类方式对高分辨率遥感影像进行分类,取出道路类。实验表明,结果比传统的一些道路分割方法效果好。     

结合形状与同质特征的遥感影像城市道路提取方法

遥感影像中的城市道路提取易受建筑物、阴影、车辆等噪声干扰,仅利用光谱特征或几何特征难以实现道路的完整提取。针对这一问题,首先从影像的梯度图出发,同质化遥感影像。接着通过形状特征,移除噪声,凸显道路信息。最后利用知觉组织约束算子筛选道路种子点,连通形成道路网。实验以QuickBird影像数据为样本,结果表明提出的算法能够有效实现城区道路提取。     

利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。     

DEM技术在景观工程道路选线中的应用

数字高程模型(DEM)既是二维地理空间上具有连续变化特征的地理现象的模型化表达和过程模拟,又是空间起伏连续变化现象的数字化表示和分析工具的集合。道路工程是DEM应用最早的领域。在道路勘测设计中,通过高精度DEM,可以进行平面、纵断面的交互定线,横断面的自动生成、土方计算与调配、道路的多方案比选,并通过设计表面模型和DEM叠加,实现道路景观模型及动画演示,从而对设计质量进行评价,并对拟建道路与周围环境的协调状况进行分析。