保持结构模式的道路网数据多尺度建模

发布时间：2019-10-23 12:14

【摘要】：道路网数据是地理空间数据库的基础组成部分,体现了我国空间信息建设的一个重要方面。同时,道路网也是城市空间定位的重要载体,是移动位置服务、智能导航、社交网络服务等新兴领域不可缺少的数据支撑。随着空间数据获取技术、空间信息服务技术的快速发展,道路网数据的多尺度建模逐步由分层独立存储,向数据自动简化和集成演进。但是传统的多尺度简化算法没有针对性地考虑道路网的“模式”特征,不能有效地解决道路网简化过程中的模式保持问题。同时,对于多源道路网数据的匹配,现有算法也不支持不同参考系下道路关联关系的自动建立。针对以上不足,本论文主要研究并提出了保持几何结构模式的道路网数据多尺度简化方法,并应用结构模式的相似性提出一种多源道路网匹配方法。论文主要的研究工作如下： 1)首先介绍了本论文的研究背景与意义。从道路网结构模式识别入手,从空间结构模式的概念、识别方法以及应用领域三方面对当前空间结构模式识别方法的研究现状进行了评析。指出为综合利用多尺度道路网的数据特点,有必要分析和提取道路网中的结构模式作为共性特征,并且在多尺度建模中应当保持道路网结构模式特征;同时,在建立数据间相关道路要素的逻辑关联时,可以通过模式匹配的方法,降低数据离散性,提高数据的空间精度与一致性。 2)提出了道路网结构模式的三级尺度分类。即微观尺度下的局部结构模式(平行道路和复杂交叉口)、中观尺度下的区域结构模式(格网街区),以及宏观尺度下的整体结构模式(路段链和骨架线)。指出为实现保持道路网结构特征的多尺度简化和多源数据匹配,有必要深入研究道路网的结构模式特征识别。 3)分别阐述了三级尺度下的结构模式识别和简化方法。对于局部结构模式,分析并提出了基于线要素的双线平行道路模式的启发式追踪方法、基于多边形要素的平行道路模式快速提取方法,以及基于Delaunay三角网的中心线提取方法；对于复杂交叉口模式,提出基于空间聚类的模式识别方法和保持形态和拓扑关系的结点简化方法。对于区域的格网街区模式,实现了基于形态相似性规则和区域增长算法的自适应识别方法,提出了保持信息量的格网街区合并方法,以及保持格网全局模式特征的混合整数规划模型。对于全局的骨架线模式,首先提出了基于格式塔原则的路段链模式提取方法,在此基础上提出了宏观尺度下基于复杂网络分析的结构化道路网等级划分方法,并提出了道路网整体连通性保持算法。 4)通过实验展示了道路网模式的识别结果,道路网局部、区域和整体的模式保持效果,道路网的结构等级与规划等级两种全局结构模式的对比结果,以及道路网整体与区域结构模式的综合保持效果,验证了道路网模式结构识别、保持结构模式的多尺度简化方法的可用性。 5)设计了基于道路网结构模式特征的多源数据匹配方法,从局部、区域以及整体结构三方面对道路网模式特征的语义进行了描述,以此为基础,提出了全局最优的道路网整体匹配方法,实现了不同参考系下道路网的多源数据匹配。
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P208

【参考文献】