交通地理信息系統(tǒng)技術(shù)與前沿進(jìn)展

內(nèi)容概要

交通地理信息系統(tǒng)(GIS-T)是地理信息系統(tǒng)理論和技術(shù)的重要分支，專門針對(duì)交通系統(tǒng)所特有的時(shí)空信息特征、動(dòng)態(tài)拓?fù)湟约皬?fù)雜交通設(shè)施和交通流等問題進(jìn)行建模、處理、分析與應(yīng)用。李清泉等著的這本《交通地理信息系統(tǒng)技術(shù)與前沿發(fā)展》分為十章，主要內(nèi)容包括交通地理信息系統(tǒng)的概述，道路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)交通信息的自動(dòng)采集、數(shù)據(jù)處理、信息提取、
GIS-T的數(shù)據(jù)模型、移動(dòng)對(duì)象的時(shí)空分析、路徑分析、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析、交通信息分析、智能導(dǎo)航與服務(wù)和交通地理信息系統(tǒng)發(fā)展的未來展望等內(nèi)容。
《交通地理信息系統(tǒng)技術(shù)與前沿發(fā)展》力求從不同角度系統(tǒng)展示研究團(tuán)隊(duì)最新研究成果，提煉一些交通地理信息系統(tǒng)的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)，可以作為高等學(xué)校研究生教材和高等學(xué)校、研究機(jī)構(gòu)、高科技企業(yè)科技人員的研究參考用書。

書籍目錄

叢書出版說明
序一
序二
前言
第1章  緒論
  1.1  GIS-T概述
  1.2  GIS-T研究范疇
    1.2.1  GIS-T的理論體系
    1.2.2  GIS-T的關(guān)鍵技術(shù)
    1.2.3  GIS-T的典型應(yīng)用
  1.3  本書內(nèi)容讀者對(duì)象
  參考文獻(xiàn)
第2章  交通數(shù)據(jù)采集
  2.1  道路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集
    2.1.1  道路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)傳統(tǒng)采集方法
    2.1.2  車載移動(dòng)測量技術(shù)
    2.1.3  車載近景攝影測量
    2.1.4  車載激光三維掃描
    2.1.5  車載路面檢測與測量
  2.2  動(dòng)態(tài)交通信息獲取
    2.2.1  動(dòng)態(tài)交通信息傳統(tǒng)獲取方法
    2.2.2  基于浮動(dòng)車的交通信息獲取
    2.2.3  基于低空平臺(tái)的動(dòng)態(tài)交通信息獲取
  2.3  動(dòng)態(tài)交通信息獲取技術(shù)展望
    2.3.1  移動(dòng)通信
    2.3.2  無線射頻識(shí)別(RFID)
    2.3.3  平流層飛艇
  2.4  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第3章  交通數(shù)據(jù)處理
  3.1  道路交通基礎(chǔ)信息提取
    3.1.1  交通標(biāo)線檢測
    3.1.2  交通標(biāo)志的檢測與識(shí)別
  3.2  基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的交通信息提取
    3.2.1  地圖匹配
    3.2.2  動(dòng)態(tài)交通信息提取
    3.2.3  浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和固定檢測器交通數(shù)據(jù)的融合分析
  3.3  基于低空遙感平臺(tái)的多模態(tài)交通信息提取
    3.3.1  靜態(tài)交通信息的提取
    3.3.2  動(dòng)態(tài)交通信息的提取
  3.4  路面破損檢測與裂縫識(shí)別
    3.4.1  路面裂縫的成像特點(diǎn)
    3.4.2  路面裂縫的全局最優(yōu)檢測
    3.4.3  利用空間分布特征進(jìn)行裂縫類型識(shí)別
    3.5  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第4章  GIS-T數(shù)據(jù)模型
  4.1  GIS-T數(shù)據(jù)分類及特征
    4.1.1  GIS-T數(shù)據(jù)的分類
    4.1.2  GIS-T數(shù)據(jù)的特征
  4.2  節(jié)點(diǎn)-弧段模型
    4.2.1  交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)-弧段表達(dá)
    4.2.2  節(jié)點(diǎn)-弧段模型的缺點(diǎn)
    4.2.3  非平面數(shù)據(jù)模型
  4.3  線性數(shù)據(jù)模型
    4.3.1  線性參照系統(tǒng)
    4.3.2  動(dòng)態(tài)分段數(shù)據(jù)模型
  4.4  導(dǎo)航數(shù)據(jù)模型
    4.4.1  導(dǎo)航數(shù)據(jù)模型的基本功能組成
    4.4.2  基于車道的數(shù)據(jù)模型
    4.4.3  導(dǎo)航數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與格式
  4.5  GIS-T時(shí)空數(shù)據(jù)模型
    4.5.1  動(dòng)態(tài)多維位置參照數(shù)據(jù)模型
    4.5.2  移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)模型
  4.6  動(dòng)態(tài)交通信息建模組織
    4.6.1  動(dòng)態(tài)交通信息的建模
    4.6.2  動(dòng)態(tài)交通信息的數(shù)據(jù)庫組織
  4.7  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第5章  移動(dòng)對(duì)象時(shí)空分析
  5.1  時(shí)空GIS
    5.1.1  時(shí)間地理理論
    5.1.2  個(gè)體時(shí)空數(shù)據(jù)集的活動(dòng)時(shí)空模式分析
    5.1.3  現(xiàn)代通信技術(shù)條件人類交互時(shí)空模式分析
    5.1.4  基于時(shí)空GIS的人類交互時(shí)空模式分析
  5.2  時(shí)空行程規(guī)劃
    5.2.1  時(shí)空行程規(guī)劃概念
    5.2.2  動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)時(shí)空棱鏡
    5.2.3  基于多目標(biāo)優(yōu)化的時(shí)空行程規(guī)劃
  5.3  個(gè)體行為時(shí)空分析
    5.3.1  基于活動(dòng)日記數(shù)據(jù)的時(shí)空行為模式分析
    5.3.2  基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的個(gè)體行為分析
  5.4  移動(dòng)對(duì)象群體軌跡分析
    5.4.1  基于出租車軌跡的城市熱點(diǎn)區(qū)域分析
    5.4.2  基于出租車軌跡的空間引力模型參數(shù)校正
  5.5  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第6章  路徑分析
  6.1  最短路徑分析
    6.1.1  最短路徑問題
    6.1.2  標(biāo)號(hào)最短路徑算法
    6.1.3  啟發(fā)式最短路徑算法
    6.1.4  動(dòng)態(tài)最短路徑算法
  6.2  基于出租車經(jīng)驗(yàn)的路徑分析
    6.2.1  經(jīng)驗(yàn)層級(jí)路網(wǎng)構(gòu)建
    6.2.2  經(jīng)驗(yàn)層級(jí)路網(wǎng)路徑分析
  6.3  行人路徑分析
    6.3.1  行人導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)
    6.3.2  基于Landmark的行人路徑分析
  6.4  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第7章  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析
  7.1  路網(wǎng)數(shù)據(jù)的表達(dá)與結(jié)構(gòu)分析
    7.1.1  多尺度空間數(shù)據(jù)庫
    7.1.2  路網(wǎng)數(shù)據(jù)的多尺度表達(dá)(LOD)與結(jié)構(gòu)分析
  7.2  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式的自動(dòng)識(shí)別方法
    7.2.1  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式的分類
    7.2.2  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法
  7.3  城市路網(wǎng)的自動(dòng)分級(jí)方法
    7.3.1  中心性測度理論
    7.3.2  城市道路網(wǎng)自動(dòng)仆紐
    7.3.3  實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
  7.4  路網(wǎng)數(shù)據(jù)的多尺度壓縮方法
    7.4.1  基于坐標(biāo)增量的路網(wǎng)壓縮方法
    7.4.2  路網(wǎng)多尺度壓縮試驗(yàn)分析
  7.5  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第8章  交通信息時(shí)空分析
  8.1  交通狀態(tài)時(shí)空相關(guān)性分析
    8.1.1  交通狀態(tài)的時(shí)序性
    8.1.2  基于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的交通數(shù)據(jù)時(shí)空分析模型
    8.1.3  基于Kriging方法的交通數(shù)據(jù)插補(bǔ)
  8.2  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和城市交通狀態(tài)的交互影響
    8.2.1  路網(wǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)
    8.2.2  利用真實(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通狀態(tài)的交互模型
    8.2.3  實(shí)例分析
  8.3  基于時(shí)空相關(guān)性的短期交通預(yù)測
    8.3.1  短期交通預(yù)測方法
    8.3.2  基于時(shí)空相關(guān)性的短期交通預(yù)測及模型選擇
    8.3.3  實(shí)例分析
  8.4  交通可達(dá)性分析
    8.4.1  興趣點(diǎn)動(dòng)態(tài)可達(dá)問題
    8.4.2  興趣點(diǎn)動(dòng)態(tài)可達(dá)計(jì)算
    8.4.3  可達(dá)性表達(dá)方法
    8.4.4  可達(dá)性分析實(shí)驗(yàn)
  8.5  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第9章  智能導(dǎo)航與服務(wù)
  9.1  導(dǎo)航電子地圖管理
    9.1.1  多尺度導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫
    9.1.2  導(dǎo)航數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)
    9.1.3  導(dǎo)航數(shù)據(jù)增量更新
  9.2  認(rèn)知導(dǎo)航
    9.2.1  認(rèn)知導(dǎo)航的相關(guān)概念
    9.2.2  面向自適應(yīng)路徑引導(dǎo)的本體模型
    9.2.3  基于自然語言的自適應(yīng)路徑引導(dǎo)
  9.3  網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航
    9.3.1  實(shí)時(shí)交通信息管理
    9.3.2  導(dǎo)航電子地圖更新
    9.3.3  網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航系統(tǒng)架構(gòu)
  9.4  小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第10章  交通地理信息系統(tǒng)的發(fā)展與未來展望
  10.1  交通地理信息系統(tǒng)的發(fā)展
  10.2  交通地理信息系統(tǒng)面對(duì)的挑戰(zhàn)
  10.3  交通地理信息系統(tǒng)未來展望——由靜態(tài)的過去到動(dòng)態(tài)的未來
  參考文獻(xiàn)
彩圖

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁:第1 章 緒 論1.1 GIS-T 概述地球空間信息科學(xué)（geo-spatial information science）興起于20 世紀(jì)60 年代，包括全球定位系統(tǒng)（ global postioning system ，GPS）、地理信息系統(tǒng)（geographical informationsystem ，GIS）和遙感（remote sensing，RS）等技術(shù)，并強(qiáng)調(diào)與通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合的一門綜合性集成技術(shù)學(xué)科。“3S”技術(shù)構(gòu)成了地球空間信息科學(xué)的核心，是快速獲取和更新大范圍地球動(dòng)態(tài)和定位信息的重要手段，通過信息處理快速再現(xiàn)和客觀反映地球表層的狀況、現(xiàn)象、過程及其空間分布，并深層次探索現(xiàn)象、事物的形成機(jī)理及其內(nèi)在聯(lián)系，以服務(wù)于國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)，促進(jìn)社會(huì)和諧發(fā)展。它是地球科學(xué)的一個(gè)前沿領(lǐng)域，是地球信息科學(xué)的重要組成部分，是數(shù)字地球的基礎(chǔ)（國家遙感中心，2002 ；李德仁，2006） 。美國勞工部在2004 年年初已經(jīng)將地球空間信息技術(shù)和納米技術(shù)、生物技術(shù)一起列為正在發(fā)展中和最具前途的三大重要高新技術(shù)（Gewin ，2004） 。GIS是計(jì)算機(jī)技術(shù)、地理科學(xué)和測繪技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，是實(shí)現(xiàn)地理空間信息管理、存儲(chǔ)、分析、表達(dá)和發(fā)布的重要技術(shù)手段，在過去幾十年中得到飛速發(fā)展，其理論和技術(shù)日趨完善，在測繪、國土、規(guī)劃和環(huán)境等領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越成熟。GIS從最初的單機(jī)單用戶，發(fā)展到網(wǎng)絡(luò)GIS，其表現(xiàn)形式也從二維發(fā)展到三維和虛擬現(xiàn)實(shí)（李德仁和李清泉，2001） 。但是，由于傳統(tǒng)GIS 無法滿足海量道路交通信息的高效管理與訪問，關(guān)鍵是缺乏時(shí)空一體化數(shù)據(jù)模型和高效索引機(jī)制，制約了GIS 在交通領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。交通具有明顯的時(shí)空特征，是GIS 一個(gè)重要的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。GIS-T是GIS理論和技術(shù)的重要分支，是道路交通系統(tǒng)信息化的核心基礎(chǔ)。作為研究現(xiàn)代城市交通問題的有效技術(shù)手段，GIS-T不但可以存儲(chǔ)、管理和更新城市交通網(wǎng)絡(luò)的空間數(shù)據(jù)，輔助城市交通線路規(guī)劃和交通管理，而且更重要的是通過與GPS技術(shù)、無線通信、互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等高新技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，在GIS的數(shù)據(jù)操作及空間分析技術(shù)的輔助下，可以建立廣泛的實(shí)時(shí)數(shù)字交通信息用戶服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)全數(shù)字化交通信息的存儲(chǔ)、檢索、動(dòng)態(tài)分析與實(shí)時(shí)發(fā)布，為城市交通管理、車輛的人工及智能導(dǎo)航、客貨運(yùn)輸調(diào)度及居民出行服務(wù)等提供有效的支持（陳述彭，2000） 。GIS-T中植根于傳統(tǒng)GIS的地圖視圖不能滿足動(dòng)態(tài)信息管理的需求，需要進(jìn)化到導(dǎo)航視圖、直至行為視圖（Goodchild，2000）。而且，為了利用實(shí)時(shí)交通信息，需要研究高效的數(shù)據(jù)模型、更強(qiáng)大空間數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法（ Thill ，2000） ?；谖恢玫姆?wù)（location based service，LBS）是集GIS技術(shù)、定位技術(shù)、通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等為一體的，能提供多種形式服務(wù)的，以位置信息為核心的信息服務(wù)框架。它是在市場和技術(shù)雙重驅(qū)動(dòng)下，空間信息與移動(dòng)通信集成的產(chǎn)物，能隨時(shí)為處于任何位置的任何人提供任何內(nèi)容的服務(wù)（李德仁和李清泉，2001）。作為LBS的重要組成部分，車載導(dǎo)航服務(wù)和交通信息服務(wù)等已開始在我國呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。在線出行信息服務(wù)已經(jīng)在一些發(fā)達(dá)國家得到初步應(yīng)用，如日本的VICS系統(tǒng)，歐洲的Ali-Scout 系統(tǒng)和美國的TravTek 系統(tǒng)、ATIS 系統(tǒng)。Telematics系統(tǒng)是LBS技術(shù)車輛領(lǐng)域的應(yīng)用，它能為車輛用戶提供導(dǎo)航、車輛安全、緊急救援等多種類型的位置信息服務(wù)。從個(gè)人需求的角度來說，通過提供實(shí)時(shí)交通信息，車輛導(dǎo)航系統(tǒng)能縮短出行時(shí)間和減少導(dǎo)航誤差，保證出行安全，提高出行質(zhì)量。智能交通系統(tǒng)（intelligent transportation system，ITS）是將先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)通信與傳輸技術(shù)、電子傳感與控制技術(shù)、“3S”技術(shù)以及信息處理與分析技術(shù)等有效集成并運(yùn)用于整個(gè)地面運(yùn)輸管理體系，而建立起的一種在大范圍內(nèi)發(fā)揮全方位作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)（陳述彭，2000）。ITS是應(yīng)用信息技術(shù)改善道路交通狀況、提高運(yùn)輸效率和管理水平的技術(shù)方法。它的興起、發(fā)展與應(yīng)用，有利于優(yōu)化交通流在整個(gè)路網(wǎng)上的分配，提高路網(wǎng)的通行能力；減少交通擁堵的發(fā)生，使交通流的運(yùn)行趨向平穩(wěn)；減少能源消耗，改善交通環(huán)境。在ITS的發(fā)展過程中，“3S”技術(shù)發(fā)揮著越來越重要的作用，它可為智能交通系統(tǒng)提供了必要的空間數(shù)據(jù)和交通信息的獲取、處理、分析和可視化理論和技術(shù)支持。它是構(gòu)建信息化、智能化交通系統(tǒng)的重要技術(shù)支撐。智能化交通依賴于大規(guī)模、全方位的路網(wǎng)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)的交通信息，而“3S”技術(shù)為ITS系統(tǒng)信息采集、數(shù)據(jù)庫建設(shè)提供了關(guān)鍵技術(shù)。借助“3S”技術(shù)在處理和分析基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)等空間數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，合理地組織、管理和發(fā)布交通信息將有助于提高交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率，降低交通事故發(fā)生率。通過交通信息的分析和對(duì)交通數(shù)據(jù)的挖掘，掌握人們?cè)诓煌瑫r(shí)段、不同區(qū)域的出行規(guī)律，并形成有用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，為交通管理部門進(jìn)行交通規(guī)劃、交通誘導(dǎo)、車流量預(yù)測提供支持，為緩解交通擁堵提供理論依據(jù)，促進(jìn)人、車、路的和諧發(fā)展和良性循環(huán)，極大地提高交通系統(tǒng)管理水平和運(yùn)行效率，同時(shí)加快傳統(tǒng)交通系統(tǒng)向信息化、智能化交通系統(tǒng)發(fā)展的步伐。GIS-T 是GIS 研究的一個(gè)重要方向。GIS-T為交通系統(tǒng)提供空間模型和空間分析等獨(dú)特理論與方法支持，同時(shí)為智能交通系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展和科學(xué)決策提供依據(jù)，特別是時(shí)間數(shù)據(jù)模型和分析方法的研究，為智能交通系統(tǒng)提供時(shí)間依賴的服務(wù)決策關(guān)鍵技術(shù)，直接推動(dòng)高效的和人性化的交通系統(tǒng)建設(shè)。在GIS 應(yīng)用方面，GIS-T的發(fā)展也直接推動(dòng)智能導(dǎo)航、物流配送和位置服務(wù)等核心應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。1.2 GIS-T 研究范疇1.2.1 GIS-T 的理論體系1.時(shí)空基準(zhǔn)地球空間信息基準(zhǔn)是確定一切地球空間信息幾何形態(tài)和時(shí)空分布的基礎(chǔ)（李德仁，2006）。在交通領(lǐng)域，交通信息的位置不是由單一的坐標(biāo)基準(zhǔn)確定的，而是根據(jù)應(yīng)用需求配合線性參照系統(tǒng)（linear referencing system，LRS）共同確定。人們已經(jīng)很熟悉地理參照系統(tǒng)，而線性參照系統(tǒng)主要是為解決交通網(wǎng)絡(luò)中事件的定位和表達(dá)而設(shè)計(jì)的，它通過未知點(diǎn)與已知點(diǎn)/參考點(diǎn)在道路網(wǎng)絡(luò)上的可偏移距離確定未知點(diǎn)的位置，通常由交通網(wǎng)絡(luò)、線性參照方法（linear reference methods，LRM）和基準(zhǔn)三部分組成，其核心技術(shù)是線性參照基準(zhǔn)的建立和動(dòng)態(tài)分段技術(shù)。例如，道路上一座收費(fèi)站的位置，既有地理經(jīng)緯度坐標(biāo)（X，Y），又有里程樁號(hào)（KM/M），LRM是事件位置信息傳播的有效手段，用經(jīng)緯度描述收費(fèi)站的位置不如使用相對(duì)于所屬道路里程值更直接、更易理解，并且用坐標(biāo)描述的點(diǎn)與路網(wǎng)匹配時(shí)，因精度問題往往出現(xiàn)偏離道路的情況，而用LRM描述的點(diǎn)能夠很好地與道路匹配（李清泉等，2004）。因此，道路上大量的屬性信息多數(shù)采用沿線里程定位，而IS數(shù)據(jù)部分多采用的是地理坐標(biāo)系，這兩套坐標(biāo)基準(zhǔn)為交通應(yīng)用中的空間位置參照提供了良好保障，實(shí)現(xiàn)兩套坐標(biāo)系統(tǒng)的融合和高效轉(zhuǎn)換是一項(xiàng)必需的基礎(chǔ)工作。同時(shí)，多粒度時(shí)間基準(zhǔn)是各種交通信息的重要特征，既有以秒為周期的交通流信息，也有以年為周期的季節(jié)交通狀態(tài)變化。交通信息在空間基準(zhǔn)的基礎(chǔ)上引入時(shí)間維，從而確定在某一空間位置的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)或時(shí)段所處的狀態(tài)和包含的屬性信息。時(shí)間基準(zhǔn)結(jié)合坐標(biāo)或線性參照系統(tǒng)就構(gòu)成了智能交通系統(tǒng)的時(shí)空基準(zhǔn)。2.時(shí)空模型智能交通應(yīng)用除了需要必要的時(shí)空基準(zhǔn)作為支持，同時(shí)還需要合適的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)、管理和表達(dá)與交通系統(tǒng)有關(guān)的多源時(shí)空數(shù)據(jù)，如路網(wǎng)幾何數(shù)據(jù)、路網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)和道路交通數(shù)據(jù)等。在“3S”技術(shù)與交通結(jié)合發(fā)展的20多年里，GIST數(shù)據(jù)模型經(jīng)歷了從平面模型到非平面模型，從基于車道模型到基于路幅（roadway）模型，跨越了從結(jié)點(diǎn)弧段（arc-node）網(wǎng)絡(luò)模型到基于定位參照體系和動(dòng)態(tài)分段的數(shù)據(jù)模型的發(fā)展歷程，并向三維及一體化的時(shí)空數(shù)據(jù)模型方向延伸。平面拓?fù)浼蓴?shù)據(jù)模型是GIS領(lǐng)域較早對(duì)網(wǎng)絡(luò)地物的表達(dá)方式，作為節(jié)點(diǎn)弧段網(wǎng)絡(luò)模型表達(dá)道路網(wǎng)絡(luò)的一種最常用方法，其中的節(jié)點(diǎn)和弧段代表的是空間坐標(biāo)系統(tǒng)中的點(diǎn)和線，分別對(duì)應(yīng)于現(xiàn)實(shí)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的道路交叉口和路段，它們是LRS中唯一與坐標(biāo)系統(tǒng)建立聯(lián)系的部分。節(jié)點(diǎn)弧段模型基本上能表達(dá)交通網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)支持最短路徑算法和空間拓?fù)浞治龅裙δ?，但也有諸多不足，如節(jié)點(diǎn)的表達(dá)方式增加了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的冗余，降低了模型的效率，與實(shí)際的交通網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)不符，弧段與屬性記錄是一對(duì)一的關(guān)系，不支持一對(duì)多的關(guān)系等（ Miller and Shaw，2001）。為解決平面模型的缺點(diǎn)、提高平面模型的應(yīng)用范圍、脫離平面強(qiáng)化限制，將平面模型擴(kuò)展到非平面模型，同時(shí)進(jìn)一步細(xì)化基本建模單位，將車道作為建模單位，發(fā)展為基于車道的數(shù)據(jù)模型，對(duì)車道中的交通流，車道轉(zhuǎn)向，車道之間的連通性等問題一并考慮。雖然這種表達(dá)方式簡單、易于實(shí)現(xiàn)，但定位實(shí)時(shí)性差、成熟算法較少和數(shù)據(jù)生產(chǎn)困難等因素制約了基于車道的數(shù)據(jù)模型的發(fā)展。20世紀(jì)70年代初，美國公路合作研究組織（NCHRP）指出動(dòng)態(tài)分段技術(shù)可以克服線性參照中定長分段的缺陷，使路段的長度改變適應(yīng)不同的情況，并于1994年8月在密爾沃基舉行的NCHRP20-27學(xué)術(shù)會(huì)議上提出NCHRP模型。NCHRP模型除了支持定位、實(shí)際位置和轉(zhuǎn)換等基本功能外，還支持路線的疊置、連通、鄰接以及網(wǎng)絡(luò)分析等功能，并在隨后的擴(kuò)展中開發(fā)了MDLRS（ multi-dimensional LRS）模型。Dueker 和Vrana 于1992年提出了一個(gè)線性LRS 數(shù)據(jù)模型，在1997 年將其發(fā)展為GIS-T企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)模型，并于2000年提出了一個(gè)交通數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)框架。交通路網(wǎng)分析和應(yīng)用中單純的考慮空間要素是很難滿足現(xiàn)勢交通應(yīng)用的需求，將時(shí)間維引入現(xiàn)有的數(shù)據(jù)模型中也是必然趨勢。時(shí)空數(shù)據(jù)模型的研究興起于20世紀(jì)70年代，Langran（1989）首次總結(jié)了GIS數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中的時(shí)態(tài)特征，標(biāo)志著GIS時(shí)空數(shù)據(jù)建模的正式開始，其代表性的模型主要包括強(qiáng)調(diào)時(shí)空狀態(tài)序列的過程模型，重點(diǎn)描述某個(gè)事件上形成的時(shí)空因果聯(lián)系的時(shí)間點(diǎn)模型以及面向?qū)ο蟮臅r(shí)空數(shù)據(jù)模型等（佘江峰等，2005；姜曉軼和周云軒，2006）。交通應(yīng)用中的時(shí)空數(shù)據(jù)模型研究也隨之同步發(fā)展，前面提到的MDLRS模型就是一個(gè)適合于基于交通要素的多維時(shí)空數(shù)據(jù)的記錄、表現(xiàn)、應(yīng)用的綜合時(shí)空一體化數(shù)據(jù)模型，它為交通系統(tǒng)中的多維數(shù)據(jù)的集成管理和應(yīng)用提供了一個(gè)框架，這方面的深入研究和應(yīng)用也正在進(jìn)行之中。3.動(dòng)態(tài)時(shí)空分析交通信息具有多源、時(shí)變和多維等特性，時(shí)空數(shù)據(jù)的分析理論是提供現(xiàn)勢性交通信息服務(wù)，開展路網(wǎng)信息的檢測、更新及交通流量預(yù)測，進(jìn)行移動(dòng)目標(biāo)管理和查詢的前提。空間分析與移動(dòng)數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)的發(fā)展為開展時(shí)空數(shù)據(jù)分析提供了有力支撐?？臻g分析一直是研究地理的重要方法，而交通領(lǐng)域的應(yīng)用通常需要將空間數(shù)據(jù)與交通信息結(jié)合，并融入時(shí)態(tài)特征，同時(shí)還要考慮到出行者的因素，這使得傳統(tǒng)的空間分析理論在“3S”與交通結(jié)合的應(yīng)用中需進(jìn)一步的擴(kuò)展。目前，道路交通狀態(tài)預(yù)測，行程時(shí)間估算，交通路網(wǎng)可達(dá)性，道路擁擠定價(jià)，基于出行者行為（activity-based）建模與分析，交通信息系統(tǒng)對(duì)出行行為的影響等研究已逐步成為交通領(lǐng)域中時(shí)空分析的熱點(diǎn)。時(shí)空分析中移動(dòng)目標(biāo)的存儲(chǔ)、索引和查詢是開展分析應(yīng)用的重要組成部分。近年來，移動(dòng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，為移動(dòng)目標(biāo)的管理及應(yīng)用提供了便捷，常見的有Sybase的SQLAnywhere 、Oracle 的Oracle 8i Lite 、IBM 的DB2 Everywhere 和微軟的SQL Server CE等，這些IT界巨頭參與移動(dòng)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域無疑將推動(dòng)這一新興技術(shù)的飛速發(fā)展，同時(shí)也為開展交通時(shí)空數(shù)據(jù)管理與分析提供了更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)后盾。1.2.2 GIS-T 的關(guān)鍵技術(shù)1.基于多傳感器的交通時(shí)空數(shù)據(jù)采集交通系統(tǒng)時(shí)空數(shù)據(jù)主要包括具有地理標(biāo)識(shí)的交通基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)和反映道路運(yùn)行狀況的動(dòng)態(tài)交通信息?；A(chǔ)空間數(shù)據(jù)是路網(wǎng)基礎(chǔ)地理信息、邏輯網(wǎng)絡(luò)或線路中幾何位置與空間關(guān)系的幾何信息，處理拓?fù)潢P(guān)系的路網(wǎng)幾何規(guī)則語義信息等信息的集合。而路況信息、交通規(guī)則信息和交通管制信息等構(gòu)成了路網(wǎng)中道路運(yùn)行狀態(tài)的交通信息?！?S”技術(shù)的普及和推廣，特別是近年來航空航天技術(shù)的飛速發(fā)展，使得交通基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)的獲取從采集方式、數(shù)據(jù)精度和時(shí)效性等方面都有了長足進(jìn)步。利用安裝了GPS/INS、立體攝影和無線通信設(shè)備的移動(dòng)測量系統(tǒng)和運(yùn)用航空航天技術(shù)獲取影像相結(jié)合的方式采集路網(wǎng)、交通設(shè)施以及交通背景要素等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，既縮短了采集時(shí)間，又提高了更新效率，同時(shí)還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性（Li ，et al.，2010） 。傳統(tǒng)交通信息的采集是以環(huán)形線圈和視頻（Closed Circuit Television，CCTV）為代表，經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟，并在交通系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。存在的主要問題是成本高、壽命短、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜及實(shí)時(shí)分析困難等?！?S”技術(shù)的發(fā)展為交通信息采集提供了新的技術(shù)，利用安裝了GPS和無線通信設(shè)備的移動(dòng)車輛（浮動(dòng)車，floating car）進(jìn)行實(shí)時(shí)交通信息采集是一種全新的方法?；诟?dòng)車的交通信息采集方式具有建設(shè)周期短、覆蓋范圍廣、采集效率高、數(shù)據(jù)精度高和實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。而將航空攝影、衛(wèi)星遙感等手段應(yīng)用于交通信息的采集，對(duì)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的補(bǔ)充，從多時(shí)相，高分辨率的航空和航天影像中進(jìn)行交通要素的識(shí)別、監(jiān)測，提取車輛類型、運(yùn)行速度等特征，獲取道路流量信息和擁堵狀況等實(shí)時(shí)交通信息。通過地球空間信息技術(shù)采集交通信息，根據(jù)不同數(shù)據(jù)的特征、層次及狀態(tài)進(jìn)行篩選和融合，是對(duì)傳統(tǒng)交通信息獲取方法的重要拓展，豐富了交通信息采集手段和方法，保證了高質(zhì)量、高精度和現(xiàn)勢性交通信息生成。2.多源交通信息融合處理信息融合（information fusion）是自20世紀(jì)80年代發(fā)展起來的一種自動(dòng)化信息綜合處理技術(shù)。它充分利用多源數(shù)據(jù)的冗余性、互補(bǔ)性和計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力與智能化技術(shù)，增加信息處理的置信度和可靠性，能夠?qū)⒉淮_定、離散和甚至相互矛盾的復(fù)雜信息轉(zhuǎn)化為抑制性的解釋和描述（張汝華等，2003） 。路網(wǎng)交通信息融合是處理不同來源、不同層次和不同精度的路網(wǎng)交通信息，考慮信息之間的相互作用，從幾何、語義等層次上，組織和集成多源空間數(shù)據(jù)和交通信息，基于路網(wǎng)特征實(shí)體間的空間與語義關(guān)系，以及時(shí)態(tài)性特征，將多種來源的信息整合成統(tǒng)一的幾何分布、拓?fù)?、語義、時(shí)態(tài)的路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)集。目前使用較多的融合方法主要有加權(quán)平均法、Kalman 濾波、Bayes 估計(jì)、Markov 鏈、統(tǒng)計(jì)決策理論、證據(jù)理論、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集理論等。多源交通信息融合處理主要涉及定位參考融合，多源數(shù)據(jù)類型融合和語義融合幾個(gè)方面：定位參考融合主要是交通信息的空間基準(zhǔn)和線性參照進(jìn)行統(tǒng)一便于多模態(tài)的路網(wǎng)管理；多源數(shù)據(jù)類型融合則是將矢量地圖數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、視頻錄像和感應(yīng)線圈信息等多種來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成；語義融合體現(xiàn)在多種數(shù)據(jù)信息的屬性一致性，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，從而滿足不同應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。3.交通數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)（data mining and knowledge discovery，DMKD）技術(shù)是一種有效、方便和快捷的數(shù)據(jù)分析手段，以便從海量數(shù)據(jù)中獲取有用的知識(shí)以用于決策分析和管理，而它與空間信息相結(jié)合已發(fā)展為一門新的學(xué)科――空間數(shù)據(jù)挖掘。理論支持方面已有概率論、證據(jù)理論、空間統(tǒng)計(jì)學(xué)、規(guī)則歸納、聚類分析、決策樹、空間分析、模糊集理論、粗集理論、地學(xué)粗空間、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、可視化理論、云模型、數(shù)據(jù)場、文本數(shù)據(jù)挖掘和Web數(shù)據(jù)挖掘等眾多經(jīng)典應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)挖掘，目前利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探索交通信息也逐漸成為交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。交通數(shù)據(jù)挖掘很大程度上依賴于空間數(shù)據(jù)信息，可以將其認(rèn)定為空間數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)特殊層面，它能有效地進(jìn)行路網(wǎng)的交通流狀態(tài)（如平均行程速度和平均行程時(shí)間等）估計(jì)，同時(shí)配合實(shí)時(shí)獲取的車輛狀態(tài)和路況信息為動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化提供必要的信息支持。另外，從采集的車輛、行人和路網(wǎng)等多源信息中尋找規(guī)律并挖掘聯(lián)系，從而描述人們的出行規(guī)律，預(yù)測某時(shí)段或某路段的交通流量，發(fā)現(xiàn)交通事故頻發(fā)地點(diǎn)等特征，為交通管理和道路規(guī)劃部門提供決策依據(jù)。4.交通信息發(fā)布與自適應(yīng)表達(dá)交通路網(wǎng)信息不同于常規(guī)的空間信息，除了具有地理坐標(biāo)外，還具備線性參照特征，同時(shí)具有多層次、多車道以及含有交通管制信息等特性，加上目前用戶多樣化和顯示終端的限制對(duì)交通信息和路網(wǎng)信息的可視化表達(dá)提出了新的挑戰(zhàn)。應(yīng)用簡單的圖論、空間分析方法和可視化理論難以滿足其分析與表達(dá)要求，而將線性參考、動(dòng)態(tài)分段、漸進(jìn)式傳輸及自適應(yīng)可視化表達(dá)等技術(shù)應(yīng)用到路網(wǎng)數(shù)據(jù)的傳輸和表達(dá)中，能更好地反映實(shí)際路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，抽象出路網(wǎng)的邏輯層次與組織方式，增強(qiáng)交通信息的表達(dá)效果。將線性參考和動(dòng)態(tài)分段技術(shù)引入交通信息的表達(dá)為路網(wǎng)提供了明確的位置參照，解決了同一路段多個(gè)屬性并存或某條道路具有分段屬性等問題。而漸進(jìn)式傳輸實(shí)際上是采用一些數(shù)據(jù)壓縮方法，依時(shí)間序列將空間數(shù)據(jù)以比例尺由小到大方式傳遞到客戶端，從而實(shí)現(xiàn)主要的輪廓數(shù)據(jù)先傳遞給用戶，然后輔之以細(xì)節(jié)，從而縮短用戶等待時(shí)間、減輕服務(wù)器端負(fù)擔(dān)、提高傳輸速度。自適應(yīng)可視化表達(dá)則集成了空間數(shù)據(jù)簡化算法、制圖綜合的理論對(duì)空間對(duì)象進(jìn)行幾何變換和內(nèi)容綜合，實(shí)現(xiàn)無極比例尺顯示。它能夠根據(jù)顯示終端的大小、用戶的應(yīng)用需求自動(dòng)確定顯示的地理空間范圍和內(nèi)容，并對(duì)空間對(duì)象進(jìn)行比例尺的無極變換，最終在顯示的內(nèi)容和比例尺方面取得平衡，實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)層次模型（level of detail，LOD）的動(dòng)態(tài)可視化（Li，2009），另外一個(gè)重要特性是能夠同時(shí)對(duì)時(shí)空信息進(jìn)行融合和符號(hào)化，實(shí)現(xiàn)時(shí)空信息的個(gè)性化表達(dá)。上述技術(shù)的運(yùn)用使得交通信息的傳輸表達(dá)朝著實(shí)用化、專業(yè)化和人性化方向發(fā)展。1.2.3 GIS-T 的典型應(yīng)用1.交通信息服務(wù)與智能導(dǎo)航隨著社會(huì)發(fā)展、生活節(jié)奏的加快，節(jié)省時(shí)間、提高效率已經(jīng)成為一種很普遍的追求。在市場和技術(shù)的雙重驅(qū)動(dòng)之下，空間定位技術(shù)和移動(dòng)通信技術(shù)的迅速發(fā)展使得快速傳遞人們的地理位置成為可能，在交通出行已習(xí)以為常的大環(huán)境下，伴隨著各種應(yīng)用的交通信息服務(wù)也悄然興起。通過車載終端和無線網(wǎng)絡(luò)的配合，實(shí)時(shí)獲取車輛的絕對(duì)或相對(duì)位置信息，從而根據(jù)用戶需求為其提供與位置相關(guān)的交通信息服務(wù)或?qū)崿F(xiàn)決策支持，已受到越來越多的車輛用戶的青睞。交通信息服務(wù)不僅為具備車載終端用戶提供了一種方便、快捷和實(shí)用的增值服務(wù)，而且隨著商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)信息、路況信息、天氣信息等多種環(huán)境信息與空間信息的融合將為所有出行用戶提供功能更加強(qiáng)大、全面和人性化的信息服務(wù)。

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李清泉等著的這本《交通地理信息系統(tǒng)技術(shù)與前沿發(fā)展》系統(tǒng)地介紹交通地理信息系統(tǒng)(GIS-T)最新研究成果和進(jìn)展，同時(shí)對(duì)當(dāng)前和今后一段時(shí)間交通地理信息系統(tǒng)的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)進(jìn)行了闡述，從不同角度系統(tǒng)展示武漢大學(xué)交通研究中心團(tuán)隊(duì)的最新研究成果。本書的主要內(nèi)容涵蓋：基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)；道路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)交通信息的獲取新方法；基于浮動(dòng)車的交通信息提取方法；移動(dòng)對(duì)象的時(shí)空分析；路網(wǎng)模式識(shí)別與自適應(yīng)可視化；交通行程時(shí)間估算、相關(guān)性分析與預(yù)測；導(dǎo)航數(shù)據(jù)增量更新與網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)等。

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