曹庭進(jìn)+張中源+高孝杰+包海

摘 要：基于地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，利用車載北斗定位軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行道路交通數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)及一體化更新，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于車載北斗定位軌跡的道路交通數(shù)據(jù)快速更新系統(tǒng)。在宜賓市岷江新區(qū)及周邊約200km2范圍內(nèi)開(kāi)展了基于車載定位軌跡數(shù)據(jù)的道路更新試生產(chǎn)。研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)為道路交通數(shù)據(jù)的快速更新提供了切實(shí)可行的技術(shù)路線及方案，為北斗車載定位軌跡大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了新的思路。

關(guān)鍵詞：道路更新；車載定位軌跡；大數(shù)據(jù)分析；北斗定位軌跡

DOIDOI：10.11907/rjdk.172267

中圖分類號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：1672-7800（2017）008-0103-03

0 引言

交通數(shù)據(jù)采集是交通領(lǐng)域各項(xiàng)研究的基礎(chǔ)工作，快速、高效、精確的交通數(shù)據(jù)采集技術(shù)是一個(gè)長(zhǎng)期的課題[1]。早期的交通數(shù)據(jù)采集依靠人工計(jì)數(shù)和調(diào)查表格實(shí)現(xiàn)，例如按鍵式人工計(jì)數(shù)和居民出行調(diào)查表等，這些方法至今還有其實(shí)用性[2]。自2003年公路交通情況調(diào)查納入國(guó)家統(tǒng)計(jì)工作以來(lái)，我國(guó)的道路交通調(diào)查工作邁上了一個(gè)新臺(tái)階[3]。傳統(tǒng)的道路網(wǎng)電子地圖采集和提取道路網(wǎng)方法主要有：①使用傳統(tǒng)的測(cè)量工具通過(guò)實(shí)地勘測(cè)、地理測(cè)繪的方法采集數(shù)據(jù)，再通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、處理和加工；②衛(wèi)星遙感與航空攝影測(cè)量方法。運(yùn)用傳統(tǒng)測(cè)量方法構(gòu)建出來(lái)的道路網(wǎng)電子地圖一般擁有很高的精確度，但同時(shí)具有耗時(shí)費(fèi)力、工作量大、工作周期長(zhǎng)的缺點(diǎn)[4]。攝影測(cè)量法更適合于大面積區(qū)域的數(shù)據(jù)釆集和編繪工作，但存在成本較高、不能收集到數(shù)據(jù)細(xì)部屬性的缺陷[5]。

近年來(lái)，一種基于新時(shí)相衛(wèi)星遙感影像，結(jié)合原有道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行變化信息提取，通過(guò)外業(yè)調(diào)查核實(shí)的方法在大面積道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)更新中應(yīng)用較多[6-8]。但這種方法有很多弊端，如遙感圖像的解譯、判讀問(wèn)題，易受人為主觀因素影響；在城市街道星羅棋布、道路變更時(shí)有發(fā)生、新道路不斷修建、已有道路不斷擴(kuò)寬[9-10]的情況下效率很低，難以適應(yīng)城市快速發(fā)展需求。

國(guó)家1∶5萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)更新以及地理國(guó)情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，每年都需要對(duì)全國(guó)道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行一次更新[11]，工作量巨大，找到一種快速、高效、準(zhǔn)確的道路交通數(shù)據(jù)更新方法很有必要。

1 關(guān)鍵技術(shù)

1.1 海量車載北斗定位軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

海量車載定位軌跡具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)源多樣、結(jié)構(gòu)異質(zhì)等特點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理、分析，從中找出所需信息。本文進(jìn)行數(shù)據(jù)處理主要辨別不同數(shù)據(jù)源的共同信息，即道路交通情況。采用不同距離的緩沖區(qū)分析，有效包容不同數(shù)據(jù)源精度不一致情況，獲取共同包含的道路交通區(qū)域，進(jìn)而為后期數(shù)據(jù)分析、路網(wǎng)提取、變化發(fā)現(xiàn)等提供數(shù)據(jù)支撐。

1.2 GIS空間分析技術(shù)

GIS空間分析主要運(yùn)用GIS理論和技術(shù)，分析空間幾何形狀的拓?fù)潢P(guān)系、疊置關(guān)系、圖形和距離等，將空間數(shù)據(jù)和空間模型進(jìn)行聯(lián)合分析，以此發(fā)現(xiàn)有用的空間模式。對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行疊置分析，利用緩沖區(qū)、裁剪、擦除等分析手段，通過(guò)空間幾何的形狀、方位、距離等空間關(guān)系，獲取道路交通變化信息，利用道路交通變化信息的空間位置、形態(tài)等確定數(shù)據(jù)是否需要更新、更新區(qū)域及大小等。

1.3 異常位置數(shù)據(jù)處理技術(shù)

由于受野外網(wǎng)絡(luò)通訊條件、自然氣候條件、某時(shí)段電離層活躍程度等多種不確定性因素影響，衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)受到不同程度的影響。為保證后期高精度軌跡數(shù)據(jù)質(zhì)量，可在記錄高精度的軌跡位置信息時(shí)，同時(shí)記錄定位精度以便后期進(jìn)行數(shù)據(jù)甄別、篩選。

為保證軌跡采集空間連線的真實(shí)性，當(dāng)出現(xiàn)通訊中斷或長(zhǎng)時(shí)間無(wú)位置信息更新等異常情況時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)斷開(kāi)與上一點(diǎn)的連線，重新請(qǐng)求記錄新軌跡。

為了減少數(shù)據(jù)庫(kù)冗余量，提高車載北斗定位軌跡在“天地圖·四川”上的顯示效率，系統(tǒng)采用以大于最小間距保存位置信息以及離線天地圖數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)軌跡信息的高效顯示。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)道路交通數(shù)據(jù)變化信息發(fā)現(xiàn)，并提取變化區(qū)域多邊形功能，包括坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、裁剪圖層、數(shù)據(jù)樣式渲染、緩沖區(qū)分析、差集提取、變化提取以及變化發(fā)現(xiàn)等模塊。軟件輸出結(jié)果可輔助自動(dòng)更新道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)，指導(dǎo)人員調(diào)查數(shù)據(jù)。系統(tǒng)基于地理國(guó)情道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)和多源車輛定位軌跡數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，使用GIS的緩沖區(qū)分析、疊置分析、差集分析等手段，實(shí)現(xiàn)變化的道路交通數(shù)據(jù)信息提取。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)包括道路交通數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)與內(nèi)外業(yè)一體化道路交通數(shù)據(jù)更新兩個(gè)子系統(tǒng)，后者又分為軌跡采集、外業(yè)調(diào)繪、內(nèi)業(yè)處理3大模塊。

（1）道路交通數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)子系統(tǒng)。對(duì)收集的多源軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取道路路網(wǎng)信息，研究路網(wǎng)信息變化，發(fā)現(xiàn)道路交通變化情況，提取變化區(qū)域。

（2）內(nèi)外業(yè)一體化道路交通數(shù)據(jù)更新子系統(tǒng)，包括軌跡采集、外業(yè)調(diào)繪、內(nèi)業(yè)處理3大模塊。①軌跡采集模塊基于四川CORS與天地圖·四川實(shí)時(shí)采集高精度位置數(shù)據(jù)，系統(tǒng)支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳及事后上傳，支持作業(yè)軌跡記錄；②內(nèi)業(yè)處理模塊無(wú)縫支持野外調(diào)繪數(shù)據(jù)，集數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)編輯于一體，完成對(duì)道路信息的編輯、處理、存儲(chǔ)、查詢、顯示、輸出及道路要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)更新；③外業(yè)調(diào)繪模塊支持直接加載野外調(diào)繪底圖，支持各種道路要素信息（路寬、車道數(shù)、鋪設(shè)材料等）空間位置采集與屬性錄入。

2.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)道路交通數(shù)據(jù)變化信息發(fā)現(xiàn)，并提取變化區(qū)域多邊形，包括坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、裁剪圖層、數(shù)據(jù)樣式渲染、緩沖區(qū)分析、差集提取、變化提取以及變化發(fā)現(xiàn)等功能模塊。系統(tǒng)輸出結(jié)果可指導(dǎo)外業(yè)人員實(shí)地調(diào)查，并輔助自動(dòng)更新道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)。本系統(tǒng)基于ArcGIS Engine 10.2，采用C#語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，支持Windows 7及以上操作系統(tǒng)。endprint

系統(tǒng)主界面如圖2所示，包括：①工程組菜單；②文件組菜單；③圖形組菜單；④道路交通數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)組菜單；⑤地圖瀏覽工具條；⑥圖層列表；⑦地圖比例尺；⑧要素編輯工具條；⑨地圖數(shù)據(jù)顯示窗口。

系統(tǒng)主要完成多源軌跡數(shù)據(jù)讀取及預(yù)處理、道路路網(wǎng)信息提取、基于空間分析的變化信息提取等。其中，多源軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理功能包括對(duì)多源海量軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)抽取、粗差剔除、異常數(shù)據(jù)處理等工作，提取可用的數(shù)據(jù)信息。

2.3 數(shù)據(jù)更新系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

內(nèi)外業(yè)一體化道路交通數(shù)據(jù)更新系統(tǒng)包括軌跡采集、外業(yè)調(diào)繪、內(nèi)業(yè)處理3大模塊。

2.3.1 軌跡采集

軌跡采集模塊主要實(shí)現(xiàn)基于四川CORS差分的高精度位置數(shù)據(jù)記錄，可應(yīng)用于高精度位置信息獲取、軌跡實(shí)時(shí)記錄以及天地圖·四川展示等場(chǎng)景。為方面移動(dòng)平臺(tái)使用，開(kāi)發(fā)了Android終端應(yīng)用程序，可支持Android 5.0以上版本。該模塊的主界面如圖3所示。

2.3.2 外業(yè)調(diào)繪

外業(yè)調(diào)繪模塊主要基于調(diào)繪底圖實(shí)現(xiàn)道路交通數(shù)據(jù)外業(yè)核查功能，主要包括外業(yè)要素調(diào)繪、GPS定位、野外拍照、電子切片等功能。為方面外業(yè)人員使用，該模塊基于Arcgis Runtime SDK for android開(kāi)發(fā)，可支持Android 5.0以上版本。模塊主界面如圖4所示。

2.3.3 內(nèi)業(yè)處理

內(nèi)業(yè)處理模塊主要實(shí)現(xiàn)添加數(shù)據(jù)、編輯數(shù)據(jù)、地圖瀏覽、工程操作、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、質(zhì)量檢查、底圖制作等功能。該模塊基于Arcgis Engine，采用C#語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。

3 道路交通數(shù)據(jù)更新實(shí)現(xiàn)

選取宜賓市岷江新區(qū)及周邊約200km2區(qū)域開(kāi)展基于車載定位軌跡數(shù)據(jù)的道路更新試生產(chǎn)。經(jīng)過(guò)調(diào)研比對(duì)，車載北斗定位軌跡數(shù)據(jù)來(lái)源選取四川天地星通衛(wèi)星導(dǎo)航科技有限公司的北斗高精度車載定位軌跡數(shù)據(jù)、成都網(wǎng)闊信息技術(shù)有限公司“兩客一?！避囕v定位軌跡數(shù)據(jù)以及OpenStreetMap（簡(jiǎn)稱OSM）網(wǎng)站提供的道路交通數(shù)據(jù)。

道路交通數(shù)據(jù)更新結(jié)果如圖5所示，圖中紅色道路是未發(fā)生變化路段，綠色是新增路段，橙色是減少（消失）路段。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在研究道路交通數(shù)據(jù)更新關(guān)鍵技術(shù)、工藝流程的基礎(chǔ)上，完成了宜賓市道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)的更新工作，突破了傳統(tǒng)作業(yè)方式，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思想完成道路交通數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)道路交通數(shù)據(jù)的快速更新提供了切實(shí)可行的技術(shù)路線及方案，可為交通、規(guī)劃、地理國(guó)情普查等部門提供及時(shí)的路網(wǎng)數(shù)據(jù)變化結(jié)果。車載軌跡數(shù)據(jù)來(lái)源越廣泛則顯示效果越佳。

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