地球信息科学学报2024,Vol.26Issue(1) :135-143.DOI:10.12082/dqxxkx.2024.220569

面向地图综合的VGI道路网重要度层次分解选取方法研究

Application of the Decomposition Importance in the Road Network Auto-Selection of Volunteered Geographic Information for Map Generalization

熊顺 杜清运 马超 刘平芝 蒋丹妮
地球信息科学学报2024,Vol.26Issue(1) :135-143.DOI:10.12082/dqxxkx.2024.220569

面向地图综合的VGI道路网重要度层次分解选取方法研究

Application of the Decomposition Importance in the Road Network Auto-Selection of Volunteered Geographic Information for Map Generalization

熊顺 1杜清运 2马超 1刘平芝 1蒋丹妮3
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作者信息

  • 1. 西安测绘研究所,西安710054;地理信息工程国家重点实验室,西安710054
  • 2. 武汉大学,武汉430072
  • 3. 地理信息工程国家重点实验室,西安710054
  • 折叠

摘要

自发地理信息数据具有现势性好、覆盖范围广、信息丰富、获取方便等特点,可作为全球范围内地理信息数据生产与更新的良好数据资料.但是由于数据的无尺度特性,导致自发地理信息道路数据细节过于繁杂,难以直接应用于生产.现有道路网自动选取算法在计算道路重要度时,对所有待选取道路的重要性进行排序,并依据重要性从大到小依次选取.这种方法忽略了选取过程中,道路网结构变化对道路重要性的影响.为此,本文提出了一种基于重要度层次分解的道路网自动选取算法,该方法针对自发地理信息道路网细节繁杂的特点,根据地图数据制图综合时逐级缩编的思路,采用基于层次分解的选取策略进行道路网选取:首先计算所有节点的重要度,然后剔除重要度最小的一些道路节点,并重新计算新的所有节点的重要度,重复上述步骤,直至所有道路节点排序完毕,从而可获得所有道路的重要性排序并完成道路网选取.利用开放街道地图道路网数据进行实验,实验结果表明本文算法选取结果优于网络中心性方法.

关键词

自发地理信息/道路网选取/重要度/K-shell算法/层次分解/复杂网络

Key words

volunteered geographic information/road network selection/importance degree/K-shell algorithm/hierarchical decomposition/complex network

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(62101395)

出版年

2024
地球信息科学学报
中国科学院地理科学与资源研究所

地球信息科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.004
ISSN:1560-8999
参考文献量13
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