付仲良，翁寶鳳，胡玉龍

武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079

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Stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法

付仲良，翁寶鳳，胡玉龍

武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079

針對(duì)當(dāng)前常用示意性地圖生成方法中往往存在簡(jiǎn)化程度不夠、未考慮長(zhǎng)度信息以及時(shí)間效率低等問題，提出了stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法。該方法在對(duì)道路網(wǎng)進(jìn)行stroke劃分構(gòu)造的同時(shí)，直接對(duì)其進(jìn)行漸進(jìn)式的移位示意化及拓?fù)錂z查。同時(shí)本文還提出利用相似分形維數(shù)來定量比較并驗(yàn)證不同示意化方法的有效性。試驗(yàn)表明，本算法在考慮原始線形的基礎(chǔ)上，示意化過程簡(jiǎn)單，時(shí)間效率較高，減少了拓?fù)錄_突問題，保證了拓?fù)湟恢滦约奥肪W(wǎng)的均衡分布，具有較好的清晰度和認(rèn)知度。

路網(wǎng)；示意化；stroke構(gòu)造；移位；相似分形維數(shù)

示意性地圖(schematic map)始于19世紀(jì)初，是對(duì)網(wǎng)絡(luò)線性要素進(jìn)行簡(jiǎn)化，舍去與地圖主題無關(guān)的地圖要素，對(duì)地圖中的線性要素進(jìn)行概略性表達(dá)的地圖。倫敦地鐵圖是示意性地圖的代表，它將地鐵線繪制成水平、垂直、對(duì)角線方向，并保留相對(duì)的拓?fù)湫畔ⅲ峁┙o用戶簡(jiǎn)潔清晰的地圖信息[1]。之后，示意性地圖被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如道路交通網(wǎng)[2]、公交線路網(wǎng)、電力網(wǎng)[3]、河流網(wǎng)[4]等。

示意性地圖應(yīng)用領(lǐng)域的不同，所關(guān)注的信息也會(huì)不同，因而在繪制道路網(wǎng)示意性地圖時(shí)與繪制地鐵圖將有所區(qū)別。對(duì)此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)示意地圖進(jìn)行了相關(guān)的研究。文獻(xiàn)[5—7]研究自動(dòng)化生成示意性地鐵圖的方法，算法簡(jiǎn)單方便，但未考慮原始線形，示意結(jié)果圖與原始圖有較大差別，并不適合道路網(wǎng)的自動(dòng)示意化。文獻(xiàn)[8—9]在考慮原始線形的基礎(chǔ)上，基于道路網(wǎng)的路段進(jìn)行示意化過程，以獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)弧段作為基本單元。盡管示意圖接近原始道路網(wǎng)，但圖形容易產(chǎn)生鋸齒效應(yīng)，簡(jiǎn)化程度不夠。文獻(xiàn)[10]提出基于動(dòng)態(tài)分段，以路徑為單位，顧忌路徑等級(jí)、長(zhǎng)度等指標(biāo)進(jìn)行道路網(wǎng)示意化。然而對(duì)于某些道路網(wǎng)數(shù)據(jù)，并不存在路徑等級(jí)等屬性數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行動(dòng)態(tài)分段；且在實(shí)際路網(wǎng)中，有些路徑過長(zhǎng)，有些路徑過短，則造成結(jié)果的變形。文獻(xiàn)[11]以閉合多邊形(網(wǎng)眼)為基本單位，利用網(wǎng)眼的獨(dú)立性與鄰接性，提出了基于拓?fù)潢P(guān)系直接定位點(diǎn)線的多邊形生長(zhǎng)算法。然而該算法僅考慮了節(jié)點(diǎn)之間的部分方位信息以及保證了拓?fù)洳蛔冃危鴽]有參考圖形的長(zhǎng)度信息，使得示意化后的結(jié)果圖在形狀上有明顯的變形。文獻(xiàn)[12]提出基于路劃(stroke)的自動(dòng)化示意化方法，主要通過屬性一致性或幾何連通性組織網(wǎng)絡(luò)弧段從而構(gòu)造stroke，以stroke為基本單元進(jìn)行排序、形狀簡(jiǎn)化、拓?fù)潋?yàn)證，最終生成示意圖，算法考慮了線的原始形狀，但過于繁瑣復(fù)雜，多次迭代，時(shí)間耗費(fèi)大。

本文對(duì)以上算法進(jìn)行分析和對(duì)比，提出基于stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法，并提出利用相似分形維數(shù)來定量評(píng)估示意化結(jié)果。算法在考慮原始線形的基礎(chǔ)上，使示意化過程更為簡(jiǎn)單，時(shí)間效率更高，示意化過程中拓?fù)錄_突減少，同時(shí)具有較高的清晰度和認(rèn)知度。

1　基于道路網(wǎng)stroke的示意化

1.1道路網(wǎng)stroke模型

道路網(wǎng)數(shù)據(jù)作為一種基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，一般以節(jié)點(diǎn)-弧段的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)存儲(chǔ)于GIS中。然而這種以節(jié)點(diǎn)和弧段構(gòu)成的道路網(wǎng)絡(luò)，不符合人們頭腦中現(xiàn)實(shí)路徑的認(rèn)知整體性。文獻(xiàn)[12]提出根據(jù)感知分組“良好連續(xù)性”原則，將數(shù)條相對(duì)連續(xù)的路段連接成一個(gè)整體構(gòu)建成一個(gè)“stroke”，考慮道路的自然形態(tài)單元，具有很好的連通性。構(gòu)建stroke的方法分為基于幾何特征和基于語義特性兩種。前者考慮道路網(wǎng)在只有幾何特征的基礎(chǔ)上，根據(jù)幾何連通性組織構(gòu)造stroke；后者利用屬性信息的一致性來構(gòu)造stroke。而通常的做法是以幾何連通性為主，輔以名稱、類別等語義信息來進(jìn)行判斷構(gòu)造。由于實(shí)際道路網(wǎng)數(shù)據(jù)往往缺失語義信息或者語義信息不全，本文采用基于幾何特征的雙向探測(cè)方法來構(gòu)建stroke，具體算法如下。

(1) 讀取道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，得到節(jié)點(diǎn)集合P{p1,p2,…，pn}以及弧段集合E{e1,e2,…，em}。

(2) 順序讀取弧段集中的一弧段，作為起始弧段，判斷是否歸屬于某一stroke：若屬于，則繼續(xù)判斷下一弧段；若不屬于，則建立新stroke，執(zhí)行(3)。

(3) 利用起始弧段的首、尾節(jié)點(diǎn)進(jìn)行雙向空間搜索，找出與其相鄰的弧段。判斷相鄰弧段是否都?xì)w屬于某一stroke，若是，則回到(2)；若不是，則繼續(xù)判斷新弧段與起始弧段間的夾角是否大于某一閾值：若大于等于某一閾值，則與該弧段相連構(gòu)成stroke；若小于某一閾值，則結(jié)束。該相鄰新弧段作為起始弧段，重復(fù)執(zhí)行(3)。

(4) 重復(fù)(2)—(3)，直至所有弧段集都遍歷完，所有stroke構(gòu)建完成。

1.2基于stroke的示意化方法分析

道路網(wǎng)stroke模型近年來被學(xué)者應(yīng)用于路網(wǎng)示意化[12]、路網(wǎng)綜合[13-14]中，顧及了路網(wǎng)語義、幾何及拓?fù)涞奶卣鳎３至寺肪W(wǎng)的完整性和連通性。對(duì)于道路網(wǎng)基于stroke的示意化方法，文獻(xiàn)[12]給出了具體算法思路，如下：

(1) 通過屬性一致性或者幾何連通性構(gòu)造stroke。

(2) stroke按照一定規(guī)則進(jìn)行排序。

(3) 根據(jù)方向偏離或者方向變化來重新劃分子stroke。

(4) 對(duì)子stroke進(jìn)行示意化。

(5) 最后檢查拓?fù)湟恢滦?，移位糾正。

然而，該算法過程復(fù)雜，多次迭代，耗時(shí)長(zhǎng)，且在示意化過程中易出現(xiàn)以下問題：

(1) 一般stroke構(gòu)造結(jié)合幾何和語義特征進(jìn)行一致性判斷，完成stroke構(gòu)造后，根據(jù)若干指標(biāo)(重要度、連通度、中心度等)計(jì)算其重要性的權(quán)值，并以此排序[15]。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，道路網(wǎng)數(shù)據(jù)并不盡如人意，往往存在語義信息不全甚至沒有的問題。因而根據(jù)語義信息構(gòu)造stroke存在許多實(shí)際問題。

(2) 在對(duì)stroke根據(jù)一定指標(biāo)進(jìn)行排序后，按照重要性由大至小來進(jìn)行示意化，直至完成所有stroke的示意化。但是在這種重要性排序的前提下，難以維持拓?fù)湟恢滦?，可能?dǎo)致示意圖局部集中，而忽略區(qū)域分布特征的問題，拓?fù)錄_突問題明顯。如圖1(a)，在路a、b已示意化的前提下，對(duì)路c進(jìn)行示意化時(shí)，使得a、b與c的相交點(diǎn)發(fā)生變化，從而引起拓?fù)錄_突問題。

為解決以上問題，本文僅考慮道路網(wǎng)的幾何特征和拓?fù)潢P(guān)系來構(gòu)造stroke，提出stroke構(gòu)造、移位一體化的算法，使得示意化過程簡(jiǎn)單，時(shí)間效率高，減少了拓?fù)錄_突問題，保證拓?fù)湟恢滦约奥肪W(wǎng)的均衡分布。

2　基于stroke構(gòu)造、移位一體化的示意化方法

本節(jié)將針對(duì)1.2節(jié)中所出現(xiàn)的問題進(jìn)行討論。首先，針對(duì)上文所述語義信息問題，本文不考慮語義特征，主要采用基于幾何特征的雙向探測(cè)方法來構(gòu)建stroke，算法見1.1節(jié)。其次，對(duì)于stroke排序后示意化而引起的拓?fù)洳灰恢乱约熬植考袉栴}，本文提出基于stroke構(gòu)造、移位一體化的示意化方法，在對(duì)道路網(wǎng)進(jìn)行stroke劃分構(gòu)造的同時(shí)，直接對(duì)其進(jìn)行漸進(jìn)式的移位示意化以及拓?fù)錂z查。如圖1(b)，按1—7順序逐次構(gòu)造stroke并同時(shí)進(jìn)行投影移位，避免圖1(a)中的拓?fù)錄_突。

2.1stroke構(gòu)造

根據(jù)“良好連續(xù)性”的原則[16]，本文以方向變化一致的視為同一stroke，即相鄰兩條線段的偏斜角(圖2)是否超過某一閾值，若超過則分段；不超過，則視為同一stroke。本文主要采用8方位示意化方法(圖3)，即將stroke投影映射到水平、垂直、對(duì)角線方位上。通過計(jì)算其方位角α與{0°，45°，90°，135°，180°，225°，270°，315°}中任意角度αi比較，求最小值

(1)

滿足最小值時(shí)的αi即為該stroke的方向。由式(1)可知，當(dāng)兩線段的偏斜角大于22.5°時(shí)，歸為不同方向。因而本文將22.5°視為stroke自動(dòng)劃分閾值。

在示意化算法實(shí)現(xiàn)過程中，筆者發(fā)現(xiàn)若遇到道路交叉點(diǎn)這一特殊要素時(shí)，往往情況復(fù)雜，易引起道路拓?fù)渥兓?，進(jìn)而影響交叉點(diǎn)相連的數(shù)條線段。因而，本文對(duì)于交叉點(diǎn)，將其視為stroke構(gòu)造劃分的重要依據(jù)。

2.2stroke移位投影、拓?fù)錂z查

構(gòu)造完成的stroke需進(jìn)行移位處理。由式(1)求得的新方位角αi，根據(jù)式(2)采用投影的方式對(duì)其進(jìn)行方位判斷后實(shí)現(xiàn)移位

(2)

以下以45°投影為例進(jìn)行說明。如圖4，線段a的新方位角為45°，對(duì)其進(jìn)行投影移位：首先，將a正方向旋轉(zhuǎn)45°至線段b；然后將線段b投影到水平位置，x不變，y為起始點(diǎn)y值，成為線段c；最后將線段c反旋轉(zhuǎn)45°至線段d。線段d即為線段a的新移位位置。

是否將某一stroke位移至新的位置，還需通過拓?fù)錂z查，判斷新位置是否與原圖發(fā)生拓?fù)錄_突，若發(fā)生拓?fù)錄_突，需計(jì)算新的位置。本文涉及的拓?fù)錂z查主要見參考文獻(xiàn)[17]，其詳細(xì)介紹了拓?fù)潢P(guān)系一致性檢查和新點(diǎn)位的計(jì)算。

圖1　拓?fù)鋯栴}Fig.1　Topological problem

圖2　偏斜角Fig.2　Deflection angle

圖3　8方位示意化Fig.3　8-direction schematic

圖4　45°投影位移圖Fig.4　45° projection and displacement map

2.3stroke構(gòu)造、移位一體化算法

本文提出的基于stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法，是在對(duì)道路網(wǎng)進(jìn)行2.1節(jié)劃分構(gòu)造的同時(shí)，直接漸進(jìn)式地對(duì)stroke進(jìn)行2.2節(jié)的移位投影和拓?fù)錂z查，以保證算法的時(shí)間效率和拓?fù)湟恢滦?，同時(shí)減少因拓?fù)錄_突引起的移位過程。具體算法如下：

(1) 從地圖的左下角的第1條開始標(biāo)記，得到所有未處理線段segment集合S={S1,S2,…,Sm}，共m段，起始弧段SQ=S1。

(2) 判斷集合S是否為空，若為空，循環(huán)結(jié)束；若不為空，則判斷SQ是否為空，若為空，遍歷集合S，任取Si作為SQ。初始化stroke={SQ}，SQ移除集合S，且SQ=null。

(3) 判斷與當(dāng)前stroke相鄰線段Sl是否屬于集合S，若屬于，則繼續(xù)(4)，若不屬于則跳至(6)。

(4) 判斷當(dāng)前stroke與Sl的中間點(diǎn)是否為交叉點(diǎn)，若是，SQ=Sl，構(gòu)造完成跳至(6)；若不是，繼續(xù)(5)。

(5) 判斷stroke與Sl的偏斜角是否超過閾值，若超過閾值，構(gòu)造完成，SQ=Sl，跳至(6)；若不超過閾值，構(gòu)造stroke={SQ,Sl}，Sl移除集合S，繼續(xù)(3)。

(6) 對(duì)當(dāng)前stroke投影移位。

(7) 對(duì)當(dāng)前stroke拓?fù)錂z查：若拓?fù)湟恢?，跳?2)重新開始構(gòu)造stroke；若拓?fù)錄_突，重新計(jì)算新位置后重復(fù)執(zhí)行(7)。

上述方法，在集合S處理完成的同時(shí)，所有stroke示意化的過程也已完成，保證了示意結(jié)果道路目標(biāo)的均勻性，緩解了以往等級(jí)劃分stroke而導(dǎo)致的局部集中問題。同時(shí)，整個(gè)過程時(shí)間效率上明顯優(yōu)于以往的方法，且拓?fù)湟草^易保持，有效地完成了道路網(wǎng)的示意化過程，也保證了道路網(wǎng)的連通性，示意結(jié)果的空間認(rèn)知也有效地得到保證。

3　試驗(yàn)及分析

3.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果

為驗(yàn)證本文中所提出的示意化方法的高效性，試驗(yàn)采用兩組真實(shí)道路網(wǎng)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)1為某校園真實(shí)矢量道路網(wǎng)數(shù)據(jù)，見圖5；數(shù)據(jù)2為英國(guó)英格蘭東部Waveney地區(qū)的部分道路網(wǎng)數(shù)據(jù)，見圖9。本文利用這兩組數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)以獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)弧段為基本單元的示意化試驗(yàn)(試驗(yàn)1)以及文獻(xiàn)[12]的stroke排序方法的試驗(yàn)(試驗(yàn)2)，對(duì)比stroke構(gòu)造、移位一體化試驗(yàn)(試驗(yàn)3)來生成示意化結(jié)果。圖6—圖8為數(shù)據(jù)1的3組試驗(yàn)結(jié)果，圖10—圖12為數(shù)據(jù)2的3組試驗(yàn)結(jié)果。

圖5　原始圖(數(shù)據(jù)1)Fig.5　Original map (data 1)

圖6　試驗(yàn)1圖(數(shù)據(jù)1)Fig.6　Experiment 1 map (data 1)

圖7　試驗(yàn)2圖(數(shù)據(jù)1)Fig.7　Experiment 2 map (data 1)

圖8　試驗(yàn)3圖(數(shù)據(jù)1)Fig.8　Experiment 3 map (data 1)

3.2定性分析

試驗(yàn)結(jié)果從簡(jiǎn)化度、空間認(rèn)知度和時(shí)間效率3方面來進(jìn)行定性評(píng)估。首先，分別對(duì)比圖5—圖8以及圖9—圖12，不難發(fā)現(xiàn)3個(gè)試驗(yàn)都從不同程度上對(duì)原始道路網(wǎng)進(jìn)行了一定程度的簡(jiǎn)化示意化。其中試驗(yàn)1相比試驗(yàn)2、3的簡(jiǎn)易程度較低，試驗(yàn)2和3簡(jiǎn)易度大體一致。而對(duì)比兩組數(shù)據(jù)的空間認(rèn)知度，試驗(yàn)1較復(fù)雜，試驗(yàn)2、3更為清晰、明確。其次，在簡(jiǎn)化程度和認(rèn)知清晰度相近的情況下，主要對(duì)比分析試驗(yàn)2和3的時(shí)間效率。本文采用VS2010開發(fā)系統(tǒng)，在Windows8，64位操作系統(tǒng)下對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，兩個(gè)試驗(yàn)對(duì)于數(shù)據(jù)1的運(yùn)行時(shí)間分別約為135s、95s，數(shù)據(jù)2為289s、220s。試驗(yàn)結(jié)果表明試驗(yàn)3的時(shí)間效率明顯高于試驗(yàn)2。

圖9　原始圖(數(shù)據(jù)2)Fig.9　Original map (data 2)

圖10　試驗(yàn)1圖(數(shù)據(jù)2)Fig.10　Experiment 1 map (data 2)

圖11　試驗(yàn)2圖(數(shù)據(jù)2)Fig.11　Experiment 2 map (data 2)

圖12　試驗(yàn)3圖(數(shù)據(jù)2)Fig.12　Experiment 3 map (data 2)

3.3定量分析

以往研究都是從定性上進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，本文采用分形維數(shù)定量地對(duì)試驗(yàn)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。無論采用何種方式進(jìn)行示意化，示意化后的結(jié)果空間形態(tài)上都具有相似性，因而滿足分形的要求。選取相似維數(shù)作為本文的研究指標(biāo)，相似維數(shù)D反映原道路網(wǎng)與示意化道路網(wǎng)的相似程度。分維數(shù)越大，方格中有公路通過的網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)越多，新網(wǎng)絡(luò)與原網(wǎng)絡(luò)的相似程度越高，網(wǎng)絡(luò)的覆蓋形態(tài)越好，曲線的分形維數(shù)可用式(3)表示[18-20]

L(r)=Cr1-D

(3)

由式(3)取對(duì)數(shù)，則演變?yōu)?/p>

lgNr=A-Dlgr

(4)

利用計(jì)盒法進(jìn)行相似維數(shù)的計(jì)算，盒子取正方形。利用GIS矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換柵格數(shù)據(jù)的過程來模擬用不同尺寸盒子去覆蓋曲線的方法，獲得不同尺寸r以及方格數(shù)Nr，利用最小二乘求線性回歸得到相似維數(shù)。試驗(yàn)分別計(jì)算原始圖、試驗(yàn)1、2、3結(jié)果圖的分形維數(shù)，得到數(shù)據(jù)1的結(jié)果值分別為1.011 1、1.014、1.020 5、1.016 9，數(shù)據(jù)2為1.016 1、1.015、1.018 3、1.014 1。求試驗(yàn)1、2、3與原始圖的分形維數(shù)差，數(shù)據(jù)1分別為0.002 9、0.009 4、0.005 8，數(shù)據(jù)2為0.001 1、0.002 2、0.002。從分形維數(shù)差上發(fā)現(xiàn)：試驗(yàn)1的分形維數(shù)差最??；試驗(yàn)2、3相近，但試驗(yàn)3小于試驗(yàn)2。這表明試驗(yàn)1相較于試驗(yàn)2、3更接近于原始路網(wǎng)，示意化結(jié)果復(fù)雜；試驗(yàn)2、3示意化程度相近，但試驗(yàn)3與原圖的相似度更高些。兩組數(shù)據(jù)的具體分形維數(shù)的計(jì)算見表1和表2，分形維數(shù)的結(jié)果值見圖13和圖14。

4　結(jié)　論

本文提出了一種新的基于stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法，同時(shí)還提出利用相似分形維數(shù)來定量比較驗(yàn)證不同示意化方法的有效性。試驗(yàn)結(jié)果表明，與之前的方法比較，本算法在考慮原始線形的基礎(chǔ)上，使示意化過程更為簡(jiǎn)單，時(shí)間效率更高，減少了拓?fù)錄_突問題，保證拓?fù)湟恢滦约奥肪W(wǎng)的均衡分布，同時(shí)又具有很高的空間認(rèn)知度和清晰度。本文對(duì)于相似維數(shù)的計(jì)算應(yīng)在一定的無標(biāo)度區(qū)內(nèi)，而無標(biāo)度區(qū)的計(jì)算復(fù)雜，將是今后的研究重點(diǎn)。

表1　分形維數(shù)計(jì)算表(數(shù)據(jù)1)

表2　分形維數(shù)計(jì)算表(數(shù)據(jù)2)

圖13　分形維數(shù)圖(數(shù)據(jù)1)Fig.13　Fractal dimension chart (data 1)

圖14　分形維數(shù)圖(數(shù)據(jù)2)Fig.14　Fractal dimension chart (data 2)

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(責(zé)任編輯：張艷玲)

A Schematic Method Based on the Integration of Stroke Construction and Displacement for Road Network

FU Zhongliang,WENG Baofeng,HU Yulong

School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,China

In current map schematization methods, the degree of simplification is not enough, the length of information is not considered, and time efficiency is low. This study aims to track these problems and a schematic method based on the integration of stroke construction and displacement for road network is proposed.The method constructs strokes for road network, at the same time to make displacement and topology check. Simultaneously, this study uses similar fractal dimension to quantitatively compare and evaluate the effectiveness of different schematic methods. The experimental results indicated that the new method takes into account the original alignment and makes the process simply. The method has more effective in time and reduces topological confliction problem to maintain topological consistency and balance the road network. Finally, the schematic map has great clarity and well-preserved map recognition.

road network; schematization; stroke construction; displacement; similar fractal dimension

FU Zhongliang(1965—)，male, PhD, professor, PhD supervisor，majors in image processing, pattern recognition, GIS engineering.

WENG Baofeng

付仲良，翁寶鳳，胡玉龍.Stroke構(gòu)造、移位一體化的道路網(wǎng)示意化方法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2016,45(9)：1115-1121.

10.11947/j.AGCS.2016.20160080.

FU Zhongliang, WENG Baofeng, HU Yulong.A Schematic Method Based on the Integration of Stroke Construction and Displacement for Road Network[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(9):1115-1121. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160080.

P208

A

1001-1595(2016)09-1115-07

2016-03-01

付仲良(1965—)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閳D像處理、模式識(shí)別、GIS工程等。

E-mail： fuzhl@263.net

翁寶鳳

E-mail： raince_5617@qq.com

修回日期： 2016-06-17