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1.
采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的复杂交通网络,通过引入m阶邻居节点概念,考虑复杂交通网络中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义了节点重要度评价模型,进而提出一种基于m阶邻居节点重要度贡献的道路网自动选取方法,并基于网络最小规模原则保持选取道路的连通性。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持了原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。 相似文献
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城市道路复杂网络结构化等级分析 总被引：1，自引：0，他引：1
根据复杂网络理论提出了一种城市道路网结构化分析与结构等级建模方法。首先,根据城市道路链生成对偶图;然后,分析路网几何结构,对由城市道路链生成的对偶图进行中心性测度分析;集成各项结构指标进行道路等级建模,以保持各个指标的结构信息;最后,根据集成指标分析城市道路的结构重要性、划分道路等级并保持道路网的连通性。实验结果表明,通过所提方法进行的道路结构化等级分析能够反映道路网中包含的等级结构特征,而且与单一指标和现有的道路分级相比,集成各项结构指标后划分的道路等级能够更好地符合道路网固有的等级特点。 相似文献
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道路网选取是制图综合的重要内容,针对现有方法仅考虑道路网静态特征等问题,提出了一种结合轨迹数据的混合多特征选取方法。首先以stroke为基本选取单元,构建对偶图来描述路网的结构关系,采用长度、连通度、接近度和中介度等指标对道路的静态特征进行评价;然后结合轨迹数据特点,采用车流量、车辆速度和道路交叉口附近的车辆密度等指标对道路的动态特征进行评价;最后利用基于相互关系准则的标准重要性方法计算得到各指标的权值及各道路的综合重要性值。同时引入线Voronoi图对道路进行划分,得到道路的密度特征值,并将其作为道路网选取的约束指标。实验结果表明,所提方法能够保持道路的整体结构,同时顾及道路的连通性和密度分布,而且结合了轨迹数据的动态交通特性,选取结果符合实际情况,具有一定的实用性。 相似文献
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针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。 相似文献
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地图综合中道路网选取通常要考虑道路的属性等级、几何形状、分布密度、通达性等,常规方法只能顾及部分指标评价对象(弧段、节点或网眼)的重要性,在此基础上按照"资格"法线性选取,由于缺乏顾及道路网空间分布信息的有效手段,造成原有空间分布特征被破坏。本研究将描述道路完整地理意义的stroke特征引入选取过程中,提出一种顾及道路目标stroke特征保持的路网选取方法,即构建道路网stroke特征并评价重要性,在按stroke重要性线性选取的基础上增加约束条件,包括等级约束条件和空间邻近关系约束条件,从而将空间分布信息与属性、几何及拓扑信息有效地结合在一起。试验表明,该方法保留重要道路目标的同时,也较好地保持了原有空间分布特征。 相似文献
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夏永亮 《测绘与空间地理信息》2014,(8):155-156
道路网络自动综合是地图综合的主要研究课题。本文通过引入对偶拓扑理论建立了城市道路网络的对偶拓扑结构,并将道路的重要性表达为路网中所有道路的重要度贡献的总和,进而提出了一种道路网络自动综合方法。实验表明,本文方法可以较为合理地选取路网中相对重要的道路,所选路网保持了原始路网的整体形态及拓扑连通。 相似文献
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提出了一种顾及结构和几何特征的道路网自动选取方法。综合考虑道路的度中心性、集聚系数和路划的几何长度等道路选取影响因素,提出一种道路重要性评价方法。实验结果表明,本文方法能够很好地保持选取道路网的整体与局部结构、拓扑结构以及路网连通性。基于该方法,由大比例尺地图选取出的小比例尺地图与相应标准比例尺地图保持较高的一致性,表明该方法是稳定可靠的。 相似文献
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道路网自动综合是GIS研究的重要基础理论问题。顾及道路重要性对路网制图综合的影响,采用基于对偶拓扑的复杂网络理论构建城市路网对偶拓扑模型,并基于该路网模型建立路段重要度评价方法,进而提出一种基于路段重要度评价的路网自动制图综合方法。实验表明,该方法能够有效地完成不同比例尺下路网的自动综合。 相似文献
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Semantic information in 3D building models is of vital importance for various applications in terms of smart cities. To infer the semantic information and localize the components on building facades, this article proposes a novel approach to model facades with semantics by constructing hierarchical topological graphs. This method utilizes the topological characteristics of building facades. In the first‐layer layout graph, the algorithm takes the nearest cluster as the vertex and the distance between components as the edge. Thus, a topology graph is generated for the facade. The proposed algorithm is divided into three steps. First, the topology graph is obtained by calculating the spacing between the components. It is reasonable to calculate the topological graph by encoding the topological edges. If this calculation is not effective, the topology is justified by adjusting the spacing between components. Finally, the vertices in the graph are used to repair the occluded parts of the facade. In the second‐layer graph, a grid is constructed according to the first‐layer graph. Then, the attributes of the nodes are used to reconstruct the facade. The experimental results show that this method has a high accuracy of 90% and that the average time consumption is 6 s. 相似文献
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Fatih Gülgen 《国际地球制图》2013,28(6):688-708
Road objects in a network data model are categorised into a hierarchical structure in accordance with their functions and capacities. In this study; five road attributes derived from semantic, geometric and topological properties of network data set (i.e. road class, road length and centralities of degree, closeness and betweenness) are utilised for the creation of road network hierarchy. The relationships with each attributes except road class and their effects on the determination of road importance are analysed by using a distribution graph and the equation of Pearson correlation coefficient. For creating road network hierarchy, integration process is achieved through the application of fuzzy analytic hierarchy process assuming attributes as the fuzzy criteria. The integration process is followed by the calculation of new priority attribute that indicates the importance of road objects. At the end of the process, road class, which is the most important attribute, is also used for the validation of proposed methodology. The results show that the new priority value of a road is superior to its each attribute value in hierarchical organisation. 相似文献