地球信息科学学报 ›› 2012, Vol. 14 ›› Issue (6): 719-727.doi: 10.3724/SP.J.1047.2012.00719
李木梓, 徐柱, 李志林, 张红, 遆鹏
收稿日期:
2012-11-10
修回日期:
2012-12-01
出版日期:
2012-12-25
发布日期:
2012-12-25
通讯作者:
徐柱(1972-),男,博士,教授,博士生导师,研究方向为时空数据分析与挖掘、空间数据综合、空间数据共享等。E-mail:xuzhucn@gmail.com
E-mail:xuzhucn@gmail.com
作者简介:
李木梓(1985-),女,博士,研究方向为空间数据库、空间数据综合。E-mail:green.sunny@163.com
基金资助:
国土资源公益性行业科研专项经费(201111013);国家自然科学基金项目(40971209);中央高校基本科研业务费专项(SWJTU11CX059,SWJTU11CX063,SWJTU10ZT02)资助。
LI Muzi, XU Zhu, LI Zhilin, ZHANG Hong, TI Peng
Received:
2012-11-10
Revised:
2012-12-01
Online:
2012-12-25
Published:
2012-12-25
摘要:
道路选取是道路网自动综合的关键问题之一,这方面已有多年研究,虽已取得很大进展,但尚不能自动完成一定比例尺下道路网的选取。本文提出一种基于层次随机图的道路选取方法,通过构建道路网的层次聚类结构以辅助道路选取。层次随机图是一种复杂网络模型,表现为一个二叉树,它不仅可以将复杂的道路网进行层次聚类,而且在可视化的同时提供了不同粒度的聚类信息。在构建道路网的层次随机图的基础上,本文采用累计权重数来衡量每条道路在整体层次结构中的重要性,并据此进行道路选择。我们将该方法应用到不同模式的实际道路网中进行道路选取试验,包括方格形、方格放射状、环形放射状、自由式路网等,以对应的谷歌地图作为参考进行道路选取符合数量、符合长度的定量评价和观察对比定性评价。试验表明本方法的选取结果与谷歌地图符合度很高。此外,与典型的基于路划长度和基于度中心度(degree centrality)的选取方法相比,本文方法更优。最后给出了本文方法优缺点的讨论和进一步研究的展望。
李木梓, 徐柱, 李志林, 张红, 遆鹏. 基于层次随机图的道路选取方法[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(6): 719-727.DOI:10.3724/SP.J.1047.2012.00719
LI Mu-Zi, XU Zhu, LI Zhi-Lin, ZHANG Gong, TI Feng. A Hierarchical Random Graph Based Selection Method for Road Network Generalization[J]. , 2012, 14(6): 719-727.DOI:10.3724/SP.J.1047.2012.00719
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