[发明专利]一种运用开源街道地图提取主干道的方法

说明书

本发明公开了一种运用开源街道地图提取主干道的方法，该方法包括以下步骤：步骤1、获取开源街道地图中的原始道路线数据，并进行预处理，将原始道路线数据组织为道路节点、道路弧段的数据结构，并将预处理后的道路线插值加密；步骤2、对加密道路线构建约束Delaunay三角网，利用Delaunay三角形边长与骨架剖分Voronoi图单元面积差异的特征计算主干道识别指标，并构建主干道多边形识别模型；步骤3、运用主干道识别模型对Delaunay三角形分类，运用Delaunay三角网与种子点区域增长算法提取开源街道地图主干道多边形。本发明能快速、可靠的从开源道路数据集中提取主干道，降低了城市主干道信息提取的成本，且提取方法简单、易于实现。

技术领域

本发明涉及地理信息系统与空间数据分析处理技术领域，尤其涉及一种运用开源街道地图提取主干道的方法。

背景技术

道路数据作为地理空间数据库的重要组成部分，是对城市空间活动进行表达、分析、规划和服务的数据基础。由于网络传输速度、可视化渲染等方面的限制，原始道路数据很难满足实际应用需求，需对其进行多尺度建模。城市主干道体现了路网的骨架结构，是数据库自动多尺度建模的重要内容。道路主干道的提取对于路网多尺度表达、地图综合、智能交通服务等具有重要作用。当前，随着通信技术的发展和志愿者地理信息的出现，开源地图数据以其低成本、高现势性的优点成为道路信息获取的重要手段。开源街道地图如OpenStreet Map(简称OSM)等作为开源地图数据的典型代表，志愿者能够随时编辑提交地理数据到开源数据库中，并快速更新地图。利用开源地图数据及其众包制图思想，快速的从开源街道地图数据中提取城市道路主干道，并用于城市扩展的时空模式分析、城市路网结构模式识别、道路数据多尺度表达与建模等具有重要应用价值。

当前，对于主干道模式识别与主干道提取的方法分为两类，一是利用道路属性信息提取主干道，如学者Thom S.A针对官方测绘数据利用弧段和结点要素的属性信息准确识别平行道路，但该方法只适于特定数据类型，不具有一般性。二是根据道路的几何特征如道路长度、度中心性、中介中心性等计算道路重要性，划分道路等级以提取主干道。但这些传统方法对道路数据质量要求较高、算法复杂、效率低，不适于当前的众源大数据。开源街道地图数据具有属性语义模糊、数据冗余、重复数字化、几何拓扑错误等质量问题。开源地图的数据质量问题增加了主干道的识别难度，且一直制约着城市主干道提取。针对上述存在的问题，本发明基于道路线空间分布模式与几何特征差异建立主干道多边形识别模型，运用约束Delaunay三角网提取开源街道地图的主干道多边形。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种运用开源街道地图提取主干道的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种运用开源街道地图提取主干道的方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、获取开源街道地图中的原始道路线数据，并进行预处理，将原始道路线数据组织为道路节点、道路弧段的数据结构，并将预处理后的道路线插值加密；

步骤2、对加密道路线构建约束Delaunay三角网，利用Delaunay三角形边长与骨架剖分Voronoi图单元面积差异的特征计算主干道识别指标，并构建主干道多边形识别模型；

步骤3、运用主干道识别模型对Delaunay三角形分类，运用Delaunay三角网与种子点区域增长算法提取开源街道地图主干道多边形。

进一步地，本发明的步骤1的具体方法为：

步骤1.1、利用ArcGIS拓扑检查工具对原始道路线数据进行预处理，包括悬挂线、伪节点的错误消除，将道路线组织为节点-道路弧段的数据结构；

步骤1.2、对预处理得到的道路线进行等长插值加密。

进一步地，本发明的步骤1.2中进行等长插值加密的加密步长为10m。