城市存量道路要素自动构建地理实体研究
林木棵1,2
(1.上海市测绘院, 上海 200063;
2.自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室, 上海 200063)
摘要:
针对当前的存量要素构建地理实体的流程和方法存在较多的人工编辑工作量的问题,该文设计了一种城市存量道路要素自动构建地理实体的方法。该方法首先基于道路连通度和道路名称确定道路实体完整中心线,其次利用道路面片段和完整中心线的道路名称、道路类型、最大距离、相交长度、Hausdorff距离小于50 m的部分占比等指标综合匹配生成道路面片集,最后根据空间关系完成道路实体的概略图形、实体标识码、图元和属性自动组装。基于上海存量道路数据自动构建道路实体的实验表明:该方法构建效率高,准确率达到94.6%,召回率达到95.0%,可以有效得缩短构建周期和节约成本,研究结果可以应用于各省市道路实体构建,也可应用于河流类地理实体构建。
0 引言
1:500、1:1000、1:2000比例尺表达的空间数据三库合一[6]。但是,为便于地形图符号化和分幅提供的需求,同一道路在路口、匝道、图幅分割处被断开,地面道路上方存在高架路时进行分割绘制,从而造成同一道路实体被存储为多个道路对象,不符合面向实体的管理要求。因此,需要研究存量道路要素转换构建地理实体方法。
目前,国内外道路实体研究主要集中于多尺度多来源道路线要素匹配方面,近年来,伴随着数字孪生城市[1]、城市数字化转型[2]等新的城市建设要求的不断提出,原有的分要素、分尺度的测绘产品已经难以满足,面向新型基础测绘的实景三维产品将独立地物和地理单元作为一个地理实体,便于挂接行业应用专题属性,更加符合新型城市管理和社会治理对于地理信息产品的要求。
基础地理实体数据建设作为新型基础测绘与实景三维建设[3-5]的重要内容,自然资源部在《关于全面推进实景三维中国建设的通知》、《实景三维中国建设总体实施方案(2022-2025年)》等文件中要求,2022-2025年优先完成存量基础地理信息要素转换生产基础地理实体数据;上海市规划和自然资源局在《上海市基础测绘发展“十四五”规划》要求,全面推进基于地理实体的全息地理信息数据升级。其中,城市道路构成了城市的骨架和脉络,在城市治理、社会管理、行业应用等方面发挥着重要的作用,是地理实体存量转换工作的重点内容。当前,上海城市基础地理信息数据库采用面向对象方法,通过存储地物要素的骨架线(抽象化)和多应用的符号化表达信息,实现了常用匹配特征有几何(距离、形状、方向、角度)、拓扑和语义3种。文献[7]引入Hausdorff距离判断道路是否匹配,文献[8]对传统Hausdorff距离进行扩展提升算法鲁棒性,文献[9]结合几何和属性约束的多阶段方法提出了一种专门为VGI设计的基于特征的自动匹配方法,文献[10]仅使用多段线端点的位置提高了匹配的效率。道路实体构建研究较少,一般采用Stroke方法,即在道路节点处,分析每个道路结点处任意两条道路弧段的夹角,选取夹角接近180°(即连通性较好)的两弧段为相同道路[11-12],文献[13]顾及Stroke连通度和道路名称提高了复杂道路构建准确率。存量地理信息要素数据转换生产地理实体仍是一个较新的命题,国内外关于这方面的研究较少,新型基础测绘与实景三维中国建设技术文件5提出了作业流程,文献[14]介绍了武汉试点存量数据转换基础地理实体的技术实现,文献[15]探索了将已有1:10 000地形图存量数据进行实体化改造的工艺方法。
经研究分析,现有道路实体构建和存量要素转换实体方法存在以下不足:
1) 城市道路在遇到行政区划边界时,为方便管辖和维护,往往会被区分成两条道路,但是它们的连通性非常好,仅依据道路连通性判断易错将其合并成一条道路。
2) 道路实体自动构建方法仅完成道路中心线构建,未考虑道路面构建。
3) 存量要素转换实体的作业方法存在较多的手工处理工作,耗费人力和时间成本。
鉴于此,本文在分析存量道路要素数据情况的基础上,以公开版道路中心线、基础道路中心线、道路面为主要数据源,探索出一套兼顾道路几何、语义和相互关系的自动构建地理实体方法,实现道路实体概略图形自动构建、属性自动生成和关系自动挂接。
1 道路实体概述及存量道路数据情况分析
1.1 道路实体概述
道路实体是现实世界中占据一定且连续空间位置和范围、具有同一名称的道路对象。道路实体内容组成如图1所示,包括实体编码、概略图形、属性、图元,各部分内容含义如下。
1) 道路实体编码为道路实体唯一标识,属性信息包括基本属性、图元属性、挂接属性。
2) 道路实体概略图形(代理图形)是表达道路实体空间特征的几何图形,并搭载道路实体属性信息,与道路实体一一对应,设计为面,由道路面图元组合形成。
3) 道路实体的图元包括道路边线、道路中心线、道路面和道路三维模型,道路实体和道路图元的对应关系存储在关联表中 [16-17]。
1.2 存量道路数据情况分析
上海城市存量基础道路数据包括:道路边线、道路中心线、道路面、道路三维模型,现势性均为2022年。每类数据的图形及属性采集情况如表1所示。
表1 存量道路数据情况
存量道路要素转换道路实体的关键是确定概略图形,由其拥有的道路面图元合并形成。由于传统测绘重在提供地形图产品,几何图形准确,但因为属性采集的要求和检查力度不够,易于造成道路面中属性错漏问题,因此仅基于道路面属性判断的方式准确率较低。同样得,道路中心线的属性也存在错漏问题,而且同一条道路中心线因为路段宽度不同存在部分路段为单线、部分路段为双线或多线的情况,不便于道路中心线的连接。
考虑到公众地图也包含道路中心线数据(为区分,基础测绘的道路中心线称为“基础道路中心线”,公众地图的道路中心线数据称为“公众道路中心线”),为单线形式,且道路名称、道路等级信息准确,可用于确定道路实体的中心线范围,作为道路面片段属相同实体的主要参照,在分离式路段或者公众道路中心线未覆盖的路段,结合基础道路中心线联合判断,可以显著提高判断的准确性。
2 存量道路要素构建实体方法设计
存量道路要素构建实体方法分成3个步骤:确定道路实体完整中心线范围(步骤一)、确定道路实体的完整道路面片集(步骤二)、组装道路实体(步骤三)。
2.1 确定道路实体完整中心线范围
步骤一的技术路线如图2所示,在公众地图中任取一条道路中心线作为目标道路的中心线片段(种子片段),求取公众地图中所有相交且未标记的道路中心线,判断道路名称:如果名称非空且和种子片段相同,则标记该片段为同一道路;如果名称和种子片段不同,则标记该片段为不同道路;如果名称均为空,则计算道路连通度(两路段在连接处的夹角,夹角越接近180°,则道路连通度越强),连通度大于150°,则标记为同一道路;反之,则为不同道路。将所有标记为同一道路的片段和种子片段进行合并,作为新的种子片段,递归查询,至无满足要求的新的道路片段,即没有可以合并的新的道路片段,则该种子片段为该道路实体的完整中心线范围。
2.2 确定道路实体的道路面片集
步骤二的技术路线如图3所示,根据步骤一生成的道路完整中心线范围,首先计算和其相交的所有道路面片段,分别通过道路名称和类型匹配(规则见表2环节1)、道路面与完整中心线空间关系综合分析(规则见表2环节2)判断筛选出符合要求的道路面片段组成初始面片集;然后计算和初始面片集相交的道路面片段,并通过道路名称和类型匹配、道路面片段相交情况分析(规则见表2环节3)、包含的基础道路中心线分析(规则见表2环节4)判断筛选出符合要求的道路面片段合并至初始面片集,并递归查询至无新片段可以合并;最后整理道路面片顺序,判断道路面片是否完整覆盖道路范围,对覆盖不完整的道路进行标记,供人工核实和补充完善。
道路面与完整中心线空间关系匹配作为步骤二的最重要环节,选取的匹配特征指标有:道路面片段与完整中心线最大距离(指标1)、道路面片段与完整中心线相交长度(指标2)、道路面片段与完整中心线距离小于50 m的部分占比(指标3)。
表2 步骤二匹配规则
2.3 组装道路实体
组装道路实体包括概略图形、实体标识码、图元和属性等四个部分,技术路线如图4所示。概略图形由步骤二的道路面片集进行面合并形成;实体标识码通过专门开发的实体编码生成器自动生成;道路实体对应的基础道路中心线、道路面图元关系挂接根据步骤二所做标记,道路实体对应的道路边线、道路三维模型图元关系挂接根据空间关系;属性计算包括继承、加和、取均值、取极值等方式,具体规则见表3。
表3 步骤三计算规则
3 存量道路要素构建实验与结果分析
本文采用Java开发语言,Oracle Spatial空间数据库引擎,基于本文方法开发了道路实体自动构建工具,并基于上海存量道路数据开展了实验和结果分析。
3.1 具体示例
以陆家嘴环路为例,采用道路实体自动构建工具,步骤一确定陆家嘴环路实体的中心线范围(图中红线部分),如图5(a);步骤二生成初始道路面片集,如图5(b),并结合基础道路中心线(图中黑线部分)合并符合要求的道路面片,组成道路实体的概略图形,如图5(c),步骤三组装道路实体:实体标识码(EntityID)、属性、图元(Rela_关联表)等,如图5(d)。
图5 陆家嘴环路实体自动构建步骤
3.2 上海城市存量道路要素构建实验
上海城市交通网非常发达,立交高架众多,结构错综复杂,基础测绘沉淀的存量道路数据量巨大。在自动构建实验的过程中,发现以下几方面数据问题会影响构建结果的准确性。
1) 道路中心线拼接处存在细缝或者出头。
2) 道路面拼接处存在细缝或者出头。
3) 属性填写不正确等(如:“潘圆公路”错写为“潘园公路”)。
因此,本文对构建方法中的中心线合并及道路片段匹配规则做了调整。
1) 对超出拼接处的微短线进行裁切。
2) 重合点判断调整为距离在一定阈值内(0.1 m)。
3) 道路名称相同调整为道路名称相同或者拼音名称相同;
基于调整后的构建方法,最终组装形成11 250条道路实体,耗时约8 h。
3.3 实验结果分析评估
本文通过查看组装后的道路实体效果,及与道路面、道路中心线、影像数据等相互叠加比较,确认构建结果完整覆盖全市范围。
1) 准确率
准确率是指构建结果准确部分的道路中心线与实际道路中心线长度的比值。本文随机选取了崇明大道、北沿公路、沪闵高架路、春申路、机场大道等100条道路面片完整的道路,长度合计约936 km,长度占比约4.6%。经人工核对,构建结果准确率为94.6%,详细统计数据见表4。经分析,构建结果不准确表现在道路分叉处或者道路两端存在出头现象,原因是道路面图元在分叉处未做分割。
2) 召回率
召回率是指完成构建的道路实体与存量数据可构建实体条数的比值。经分析,自动构成形成的道路完整中心线与公众道路中心线片段长度比值为99.9%,差异部分是因为公众道路中心线存在少量重复和拼接处出头被裁切的数据,因此,可以将道路完整中心线的条数作为存量数据可构建实体条数。经统计,构建结果召回率为95.0%,详细统计数据见表5。经分析,未完成道路实体构建的原因是对应道路面缺失,需要补充采集道路面数据,如图6。
4 结束语
本文分析了存量道路要素数据情况,根据实景三维中国及实景三维上海建设要求,设计了存量道路要素构建地理实体方法,开发了自动构建工具,并以上海存量道路数据开展了自动构建实验,实验表明:该方法构建效率高,准确率达到94.6%,召回率达到95.0%,可以有效得缩短构建周期和节约构建成本。当下,全国各省市均在积极推进新型基础测绘体系和实景三维建设,存量道路要素构建地理实体作为建设内容之一,各省市可根据各自城市道路特点,对该方法的经验值和匹配规则进行调整后,应用于各自城市道路实体构建。另外,该方法经改造后也可用于河流、湖泊等条带状的地理实体构建。 (原文有删减)
【作者简介】林木棵(1990—),男,江西上饶人,硕士研究生,工程师,主要研究方向为地理信息数据模型、存储管理和应用。
E-mail:1243040387@qq.com
【基金项目】上海市2021年度“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目资助(21DZ1204100)
【引用格式】林 木 棵. 城 市 存 量 道 路 要 素 自 动 构 建 地 理 实 体 研 究 [J]. 测 绘 科 学,2023,48(3)。
转自:“测绘学术资讯”微信公众号
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