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一种基于平行系数的双线主干道识别方法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术] P238.7[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450052, [2]苏州工业园区格网信息科技有限公司,江苏苏州215028, [3]中国洛阳电子装备试验中心,河南洛阳471000, [4]西安测绘信息技术总站,陕西西安710000
  • 相关基金:国家自然科学基金(41471386,41101362,41301524); 信息工程大学地理空间信息学院学位论文创新与创优基金(XS201509)
中文摘要:

城市主干道路的识别和提取是路网综合的关键步骤,而双线道路则是大比例尺地图数据中道路综合的难点。针对城市双线主干道识别问题,基于Gestalt视觉准则构建候选双线主干道线对的约束条件,提出了一种基于平行系数的双线主干道识别方法。首先对道路网数据进行拓扑处理,然后借助道路匹配思想,结合Hausdorff(HD)距离匹配方法识别出可能构成双线主干道的候选线对。再对候选线对进行平行系数计算,当平行系数满足阈值条件时,就判定该线对是构成双线主干道的弧段。最后根据构成双线主干道路段间的空间关系,将已识别的弧段连接成整条道路。实验证明,选取典型样本方法正确设置阈值后,该方法能有效地提取道路网中的双线主干道。

英文摘要:

Urban arterial roads recognition and extraction is an essential step in networks generalization,and the handling of two-lane roads is a problem in large scale map generalization.Aiming at urban arterial two-lane roads recognition,in this paper,constraints about candidate pairs of two-lane roads are built based on Gestalt principles,and a parallel factor-based method of arterial two-lane roads recognition is proposed.Firstly,a topology between the nodes and road edges is built.Secondly,the matching method of Hausdorff(HD)distance to recognize candidate pairs of two-lane road like roads matching is utilized.Thirdly,computing candidate pairs parallel factor,if the parallel factor satisfies the threshold condition,the pairs are sections of an arterial two-lane road.Finally,according to the spatial relationships,many recognized sections are connected into whole roads.Experiments show that this method can effectively extract arterial two-lane roads in the road network after setting the threshold value by selecting typical samples.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217