基于泛在位置數據的城市道路網精細建模

鄧敏1，佘婷婷1，黃金彩1，劉慧敏1，張建國，鄭旭東

(1.中南大學地球科學與信息物理學院，湖南長沙，410083；2.博通智慧城市研究院，湖南長沙，410007)

道路網地理空間數據作為國家基礎地理信息的重要組成部分，在智慧城市、智能交通以及居民日常生活方面發揮著重要的作用。隨著城市交通的迅速發展，道路網結構日益復雜，幾何拓撲精細、語義信息豐富、更新速度高的精細道路網信息成為智能交通和智慧城市建設中的關鍵需求。然而，傳統的道路網數據采集方法需通過專業人員測繪或者衛星影像矢量化等，需要投入大量的人力和物力，成本較高[1]。新興的泛在位置數據如車輛軌跡數據、社交媒體簽到數據、興趣點POI數據等具有來源廣泛、實時、語義信息豐富等優點，在道路網幾何、拓撲、語義的精細建模方面具有巨大的潛力，因此，利用泛在位置數據進行道路網精細建模已成為當前研究的熱點問題。目前，基于泛在位置數據的道路網提取算法主要包括柵格化方法[2-4]、增量融合法[5-7]以及聚類法[8-10]。其中，柵格化方法的核心思想是將軌跡數據轉化為灰度圖像或者密度圖像，采用數學形態學方法對圖像進行膨脹和腐蝕操作來提取道路網；增量融合法主要以隨機選取的1條軌跡作為初始路段，不斷融入新軌跡線作為新增的路段，并提取整體道路網；聚類化法主要對軌跡點或軌跡線進行聚類并獲得點簇或線簇，通過連接聚類中心點或線來提取道路網。……