对生成Stroke的自身最大适合策略的改进

道路网中的Stroke是根据"好的连续性规律"将路段连接形成的道路链。生成Stroke通常作为道路网综合、拓扑分析、示意性地图生成、模式识别等研究的首要步骤。本文对自身最大适合策略进行了两个方面的改进:第一,根据路段重要性来规定路段处理的顺序,而不是对路段进行随机处理;第二,对"最大适合"的概念进行了扩展,定义满足连接条件且最重要的路段为其"最大适合"的路段,而非转折角最小的路段。以深圳市1∶1万道路网为实验数据进行了实验,从视觉认知与网络功能两个方面进行了评价。结果表明:(1)由改进的自身最大适合策略生成的Stroke一般而言是确定的;(2)在视觉认知方面,改进的自身最大适合策略比每对最大适合策略更易形成较长并具有全局性的Stroke;(3)在网络功能方面,就平均水平而言,改进的自身最大适合策略优于每对最大适合策略、自身最大适合策略和自身适合策略;就单次结果而言,改进的自身最大适合策略次于自身最大适合策略和自身适合策略的最优解。