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基于车行GNSS轨迹数据的道路网络构建与增强方法研究

吕海洋  
【摘要】:VGI(Volunteer Geographic Information,志愿者地理信息/自发的地理信息)的快速发展为地理信息科学(Geographic Information Science,GIS)的发展带了新的机遇与挑战,VGI志愿者既是地理信息的使用者,也是地理信息的贡献者,为 GIS 提供了海量的众源地理数据(Crowdsourced Geographic Information)/用户生成的空间内容(User Generated Spatial Content)。车行 GNSS(Global Navigation Satellite System)轨迹数据作为VGI的一种数据类型,为道路网络的建模、更新与维护提供了新的途径。由于VGI志愿者使用的设备和数据采集方法形式各异,提供的车行轨迹数据中普遍存在质量不确定性、数据多源异质性和空间分布不均匀性等问题,为基于车行GNSS轨迹的道路网络构建与增强带来了挑战。针对目前存在的这些问题与挑战,本文主要完成以下几个方面的工作:(1)车辆运动特征提取与道路节点建模首先,对车辆在道路中的运动进行建模,针对GNSS系统车辆位置采样特点和车行轨迹数据的质量不确定性、多源异质性和空间分布不均匀性、采样点数据冗余性,利用基于车辆运动的方向延伸性的轨迹特征点提取方法提取车行GNSS轨迹的特征点,然后,基于均值漂移算法对轨迹特征点中的转向点进行聚类,提取得到转向点聚类中心,建立聚类中心与道路节点的逻辑关系。最终,基于“轨迹特征点—转向点—转向点聚类中心—道路节点”的建模流程,针对每个环节分别提出了车辆运动模型(Vehicle Movement Model,VMM)、方向延伸算法(Direction Extension Algorithm,DEA)、转向点均值漂移聚类(Turn point Mean Shift,TMS)、转向点镜像方法(Turn point Mirror Method,TMM),对道路节点进行建模。(2)基于车行GNSS轨迹的道路网络模型构建与优化根据轨迹数据中车辆的运动特征,利用道路节点和GNSS车行轨迹提出了“轨迹分割—融合—道路模型优化”的建模流程,针对每个环节分别提出了基于道路节点的轨迹分割(Trajectory Segmentation based on Node,TSN)、基于弧段编辑的轨迹融合(Conflation based on Arc Edit,CAE)、道路网络优化(Road Network Refinement,RNR)等方法,构建得到具有道路弧段关联关系的道路网络模型(Connection Related Road network Model,CRRM),并根据车行 GNSS轨迹对建模结果进行了优化。(3)基于路网完整性与形态正确性的道路网络几何质量评价对现有道路网络几何质量评价方法进行分析,针对车行GNSS轨迹构建的道路网络的特点,提出基于对称弧段相似性度量(Symmetric Arc Similarity,SAS)的路网完整性与形态正确性的道路网络几何质量评价方法,通过推理和实验证明了本文相似性度量方法的有效性和合理性,利用道路网络几何质量评价方法对本文道路网络构建结果进行评价,并与其它路网构建算法得到的结果进行对比。(4)基于车行GNSS轨迹的道路网络几何与语义增强针对道路网络更新与维护,提出基于车行GNSS轨迹的道路网络几何与语义增强方法,首先,基于SAS方法将已构建的道路网络与现有道路网络进行几何匹配,根据几何匹配关系通过已构建道路网络的道路弧段对现有道路网络弧段进行几何增强,然后,利用已构建路网中的车行GNSS轨迹在道路弧段中的通行关系对现有道路网络的节点转向信息和弧段交通量信息进行语义增强。通过不同研究区域VGI志愿者提供的车行GNSS轨迹数据验证了本文道路网络构建与增强方法,将本文道路网络构建方法与其它几种比较典型的道路网络构建方法进行对比,实验结果表明,本文道路网络构建与增强方法能够适用于不同空间尺度和不同道路复杂程度的研究区域,并且具有较优的路网构建与增强能力。


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