基于浮动车轨迹数据的路网快速提取

来源：飒榕旅游知识分享网

Rapid Extraction of Road Network Based on Floating

Vehicle Trajectory Data

作者：米春蕾[1,2];彭玲[1];姚晓婧[1];陈六嘉[1,2];池天河[1]

作者机构：[1]中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094;[2]中国科学院大学,北京100049 出版物刊名：地理与地理信息科学页码：12-19页

年卷期：2019年第1期

主题词：浮动车轨迹数据;路网提取;自适应半径质心漂移聚类;小波聚类

摘要：浮动车轨迹数据包含丰富的路息,随着浮动车轨迹数据的逐渐公开,从中提取路息已成为可能。目前,大多数算法提取路网时,使用统一的阈值忽略了轨迹数据的密度差异,且只考虑了轨迹的形态没有考虑轨迹的方向,严重影响了提取结果的几何精确度和拓扑正确度。为此,该文提出了一种自适应半径质心漂移聚类方法,能根据轨迹密度、道路宽度自动调整聚类参数和利用轨迹方向实现道路拓扑连接。首先,通过自适应半径质心漂移聚类方法计算路网骨架点,采用小波聚类算法获取路网骨架点的方向集;然后,根据聚类半径和方向对骨架点进行递归连接,生成路网数据。利用深圳市福田区一天的浮动车轨迹数据进行了算法实验验证,将实验结果与栅格化方法、约束三角网方法的结果进行了定性定量评价分析。实验结果表明,该文算法提取的路网数据在几何精确度及拓扑正确度上都有明显的提高,且算法适合大数据处理。

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