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        DLG數(shù)據(jù)線狀道路自動(dòng)閉合方法研究

        2022-03-23 12:39:46方衎孫瑞敏黃一昀趙得意
        智能建筑與智慧城市 2022年3期
        關(guān)鍵詞:構(gòu)面線狀端點(diǎn)

        方衎,孫瑞敏,黃一昀,趙得意

        (江蘇省工程勘測研究院有限責(zé)任公司)

        1 引言

        地形圖數(shù)據(jù)入庫是GIS工作者日常生產(chǎn)中最常見的一種任務(wù),目前數(shù)據(jù)入庫的工作主要是采用各種GIS軟件[1-3],隨著軟件越來越成熟,數(shù)據(jù)入庫的效率也變得越來越高。在入庫過程中,很多要素需要進(jìn)行構(gòu)面處理[4],其中線狀道路構(gòu)面相對(duì)麻煩一些。一般通過手工先將路口閉合,再進(jìn)行構(gòu)面,或者通過二次開發(fā)進(jìn)行構(gòu)面。

        2 常用的線狀道路構(gòu)面方法

        手動(dòng)跟蹤構(gòu)面。以雙線道路為例,利用“track‐polygon”命令按順序選擇要參與構(gòu)面的道路邊線,選擇完成后,即可完成構(gòu)面(見圖1a)。

        利用“Boundary”命令構(gòu)面。通常先在道路兩頭額外繪制兩條多段線來封閉端口,然后利用“Bound‐ary”命令即可完成構(gòu)面(見圖1b)。

        圖1 常用的線狀道路構(gòu)面方法

        以上兩種方法,雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證,但工作效率不高。因此,為提高工作效率,本文提出一種基于近鄰分析自動(dòng)連接閉合線狀道路的方法,并以此進(jìn)行線狀道路的構(gòu)面。利用ArcGIS 平臺(tái)以及Py‐thon 腳本實(shí)現(xiàn)了這一方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法取得了良好的效果,大大地提高了工作效率。

        3 線狀道路自動(dòng)連接閉合的流程與方法

        3.1 自動(dòng)連接閉合構(gòu)面的流程

        首先,在自動(dòng)連接之前,需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,先將源數(shù)據(jù)格式為CAD 的轉(zhuǎn)換成ArcGIS 軟件下的shp 格式或者featureclass,再進(jìn)行拓?fù)錂z查,消除一些拓?fù)溴e(cuò)誤(如懸掛點(diǎn),偽節(jié)點(diǎn)等);預(yù)處理完后,即可進(jìn)行線狀道路自動(dòng)連接閉合構(gòu)面的工作,具體流程見圖2。

        圖2 線狀道路自動(dòng)連接閉合構(gòu)面流程圖

        3.2 自動(dòng)連接閉合構(gòu)面的方法

        1)獲取道路線首末兩端點(diǎn)

        由于線狀道路構(gòu)面的本質(zhì)問題就是通過兩條(或者以上)道路線端點(diǎn)的連接使其變成一條閉合線,然后通過閉合線來進(jìn)行構(gòu)面,因此,通過提取每條道路線的兩端點(diǎn)(中間各折點(diǎn)則不需要提?。?,使之由一維線的研究轉(zhuǎn)變成零維點(diǎn)的研究,從而簡化了問題,提高了效率。

        2)查找相同的端點(diǎn)

        在實(shí)際情況中,由于道路的復(fù)雜性,往往一條完整的道路線會(huì)被分割成好幾段,前一線段的末尾點(diǎn)就會(huì)和與之相連的線段的起始點(diǎn)重疊,這就導(dǎo)致提取的端點(diǎn)中存在重復(fù)點(diǎn),通過提取每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)來判斷點(diǎn)是否重復(fù),從而提取出這些重復(fù)的端點(diǎn)。

        3)刪除重復(fù)的端點(diǎn)

        查找出來的這些重復(fù)端點(diǎn),對(duì)整條道路來說,其實(shí)并不是首末點(diǎn),而是中間的各個(gè)折點(diǎn),并不需要參與到后續(xù)的連接,因此,這些點(diǎn)作為中間數(shù)據(jù)需要將其刪除,從而保證了每條道路線首末端點(diǎn)的唯一性。

        4)端點(diǎn)配對(duì)(近鄰分析)

        將所有道路線的首尾兩端點(diǎn)進(jìn)行近鄰分析,即在其他道路線的首尾端點(diǎn)中,獲取與每條道路線端點(diǎn)距離最近的點(diǎn),如圖3 所示。以道路線AH 為例,在其他三條道路線BC、DE、FG 中,只有點(diǎn)B 距離端點(diǎn)A 最近,因此,端點(diǎn)A 所配對(duì)的點(diǎn)是B 點(diǎn),其他配對(duì)點(diǎn)如AF、AG、AC 都不符合要求。同理,C 與D 配對(duì),E與F配對(duì),G與H配對(duì)。

        圖3 近鄰分析法道路線端點(diǎn)配對(duì)

        5)端點(diǎn)連接構(gòu)面

        端點(diǎn)配對(duì)好之后,互相配對(duì)的點(diǎn)連接構(gòu)線,構(gòu)好的線與之所在的道路線閉合形成封閉的面狀圖形,即完成構(gòu)面。

        4 線狀道路自動(dòng)連接閉合的實(shí)現(xiàn)

        4.1 開發(fā)環(huán)境簡述

        Python 是一種不受局限、跨平臺(tái)的開源編程語言,它功能強(qiáng)大,可嵌入,具有高度的可擴(kuò)展性,適用于各種大中小型應(yīng)用程序。Python 作為ArcGIS 的腳本語言,利用其以及附帶的Arcpy站點(diǎn)包,能夠開發(fā)出各種滿足用戶需求的工具和應(yīng)用程序[5-6]。

        4.2 相關(guān)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

        1)道路線首末兩端點(diǎn)的獲取

        利用FeatureVerticesToPoints 函數(shù),在指定輸出點(diǎn)的創(chuàng)建位置參數(shù)中選擇“BOTH_ENDS”,表示只獲取首末兩端點(diǎn),線段上其他的折點(diǎn)則不需要獲取。

        2)保證首末端點(diǎn)的唯一性

        利用FindIdentical 函數(shù),通過點(diǎn)的Point_X 和Point_Y 兩個(gè)字段作為比較值,找出重復(fù)點(diǎn),再利用DeleteIdentical 函數(shù),刪除這些重復(fù)點(diǎn),從而保證了首末點(diǎn)的唯一性。

        3)近鄰分析

        利用Near 函數(shù),通過計(jì)算點(diǎn)與點(diǎn)的距離確定距離最近的點(diǎn),為了防止部分不同屬性的道路口距離過近導(dǎo)致配對(duì)錯(cuò)誤,需要設(shè)置一個(gè)閾值,以提高配對(duì)的正確率,若搜索半徑小于該閾值,則忽略不計(jì)。

        4)點(diǎn)集轉(zhuǎn)線

        配對(duì)好的端點(diǎn)是一個(gè)點(diǎn)的集合,經(jīng)過近鄰分析后,互相配對(duì)的端點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)共有的距離值字段,利用該字段值的唯一性以及PointsToLine函數(shù),即可將配對(duì)的端點(diǎn)連接成線。連接好的線再和原道路線通過FeatureToPolygon函數(shù)完成最終的構(gòu)面。

        4.3 實(shí)例驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證上述方法的正確性和有效性,以揚(yáng)州市邗江區(qū)的三塊測區(qū)數(shù)據(jù)為例(結(jié)果如表1和圖4所示)。該測區(qū)范圍內(nèi)共有城際公路、城市道路、鄉(xiāng)村道路等142 條,其中完成正確構(gòu)面的126 條,正確率為88.7%,驗(yàn)證了本文方法的可行性。

        表1 自動(dòng)構(gòu)面結(jié)果測試表

        圖4 實(shí)例驗(yàn)證的結(jié)果

        5 結(jié)語

        本文提出的基于近鄰分析來自動(dòng)連接線狀道路并構(gòu)面的方法,簡單高效,正確率較高,能夠大幅減輕內(nèi)業(yè)人員的工作量,提高他們的工作效率,且在其他交通要素(如雙線橋梁)以及部分水系要素(如線狀河流的構(gòu)面)等同樣適用,在實(shí)際的數(shù)據(jù)入庫工作中得到了廣泛應(yīng)用,具有一定的實(shí)際意義。但本文的方法還可以進(jìn)一步優(yōu)化,在道路寬度閾值的設(shè)置上,本文每個(gè)數(shù)據(jù)源只設(shè)置一種固定值,其實(shí)可以更具有靈活性,例如,能夠依據(jù)每種道路的等級(jí)屬性自動(dòng)的設(shè)置符合該等級(jí)的閾值,這樣匹配的正確率會(huì)再次得到提高。因此,如何進(jìn)一步提高正確率是本文接下來需要研究和解決的問題。

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