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GIS导航数据组织模型设计
阅读量:4292 次
发布时间:2019-05-27

本文共 1976 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

GIS导航数据的分层分块网络数据模型包含了分级和分解两种思路,它不仅是在二维空间中对数据集的划分道路网络的“分解”,而且还包括在多维空间中对数据集的分割道路网络的“分级”。简单讲是按照纵向和横向方式来划分,纵向划分是根据数据集的表达内容对其进行的划分,即分层,横向划分则是根据数据集的空间分布对其进行的划分,即分块。

1、 纵向分层

纵向划分规则可以根据实际情况而定,比例尺和道路等级是常用的分层规则,但用户也可以自定义规则如按照预计行车速度来分层等,即用户要根据数据情况和自身需求来定义分层方式既可以按照比例尺、道路等级来组织路网数据,也可以自己定义分层方式。

对于道路网络的分层规则,要求具有以下特征针对不同优化标准,层次可以分别按照道路等级、比例尺或自定义的规则进行划分层次细节是由低到高逐渐增多的,低层次是高层次的子集每个层次的道路网络是连通的,在高层次中道路网络肯定是连通的,在低层次中的大部分情况下道路网络也是连通的,如果不连通,可以通过将高层次中的某些路段提取到低层次的路网中,这样可以保证道路网络的连通性。

道路是具有等级特性的,也就是说,道路网络中的道路根据道路属性是可以分等级的。而不同等级类型的道路也会形成各自的路网结构,这就为基于道路等级来组织道路网络提供了可参考的标准。

对于道路来说,它具有的不同等级通常对应着不同的行车速度及交通情况。如道路的行车时速限制、道路上红绿灯的设置间距、道路的宽度及路面质量等许多与行车密切相关的因素。根据不同的分类标准,道路可以分为高速公路、一级公路、主干道、次干道、胡同等多种类型这些不同等级的道路中,高速公路、主干道这些高等级的道路无疑是行车环境较好的路段,在这些道路上,一般路面较宽、道路质量较好、允许行车的时速也较高、红绿灯设置间距稍长,因此行车环境相对较好。而如胡同之类的低等级道路上,路面较窄,道路质量不高,行车环境不好,时常拥堵。因此,在不是特别绕道的情况下,一般驾驶员都希望能尽可能地在高等级道路上行车,而尽量避免在不同等级的道路间频繁地切换行车,特别是在低等级道路上行车。虽然很多情况下,这样选择的道路不是最短的路径,但由于行车环境好,反而更加符合选择偏好、更能满足驾驶员的驾驶期望。

按照道路等级组织道路网络数据,就是指根据道路的等级属性信息来提取路网数据,如主干道、次干道等,在道路网络中进行分层提取时,根据道路属性信息在原始道路网中抽取新的高层次的道路网,如主干道网等,这些高等级的道路网自然就构成了一个个的层,由此构造组成层一块道路网络。

在跨城市、全国范围内的多比例尺地图导航数据中,涉及图幅较多、数据量较大情况,还可以考虑采用多比例尺数据构建层一块道路网络数据模型。这时,可以把大区域的粗略数据放在顶层,如全国的万、万道路网数据,把小区域的详细数据放在底层,如上海市的万的道路网数据,这样来构建一个描述道路网信息的层一块网络模型。这样既可以快速的在小区域内进行最优路径的求解,而且也可以解决在较大区域中求解最优路径的问题。

2、 横向分块

与纵向分层的划分方式类似,横向分块的划分方式也要根据实际情况而定,行政区域和图幅是常用的分块规则,但也可以根据自身需要来自定义分块规则。可以根据实际情况既可以按照行政区、图幅来组织路网数据,也可以自己定义分块方式。

在进行路径规划时,如果涉及的路网数据量很大的话,耗费时间就长,运行效率较低,而如果数据量变小的话,就会花费较少的时间从而提高运行效率。从这个角度来考虑的话,如果对GIS路网数据进行划分使之从大变小的话,那么运算效率应该会相应的得到提高。这是我们对路网数据进行分块的原因。对道路网络数据进行横向分块的划分时,`通常是根据某种规则对其进行划分,这其中最简单的规则就是使用规则的格网。

基于图幅的划分方法与基于规则格网的划分方法是类似的。为便于地图的制作和使用,按一定方式将广大地区的地图划分成尺寸适宜的若干单幅地图,这是地图分幅的概念。常用的分幅方法有矩形分幅和经纬度分幅。矩形分幅的图廓呈矩形,相邻图幅以直线划分。矩形的大小根据实际情况而定。

出于管理的方便,通常将地理实体分成省、市等行政区域来管理,相应的GIS地图也是按照行政区域的范围来制作和管理的。正因为这样,所以在实际的导航系统中,有些GIS公司也通常把行政界限作为道路网络分块的规则之一。

根据国家的行政管理的规定,政府根据不同的行政级别将国家土地划分成若干的区域,那么这些区域就是通常所说的行政区划。我国将“国家”定为最高级别的行政区划,接下来分别是省、市、县等。在行政划分中,下面的每一级都是对其上一级土地的完全划分,也就是说,下一级的集合完全包括了上一级的所有范围。

除此之外,还可以根据自身需要对路网数据进行分块,如根据数据量的大小来分块。

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