OSM／高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用

1 路网数据分析
本文采பைடு நூலகம்的空间数据主要是高德路网数据和 OSM 路网数 据。 1.1 高德路网数据
高德路网依赖高德地图先进的数据采集手段、自主研发的 电子地图制作工艺和地理数据编辑、检核系统，形成了广泛、 准确的地理信息。其数据质量较高，且绝大部分为自采数据。
高德路网数据较为完整，制作流程更为完善，几何精度更 高，有着其他路网数据源无可比拟的优点。其坐标系采用的是 一套经过加密的坐标系，称为火星坐标系，与 WGS84 坐标有 着非线性的偏差。本文的高德路网数据囊括了武汉市 16 万余条 的道路路段数据。
Application of technology of OSM/Gaode road network’s matching and fusion in road spatialization
Wang Kang, Zhu Xinyan1, Guo Wei, Sheng Guangxiao
(State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping & Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
主要包括了表 1 所示的重要字段信息。 表 1 高德路网数据结构表
字段名
字段含义
MESH
道路所在图幅号
ROAD _ID
道路编号，道路在相应图幅内的编号
FNODE _ID
道路起始点在相应图幅内的编号
TNODE _ID
道路结束点在相应图幅号内的编号
DIRECTION 1 代表双向通行；2 代表正向通行；3 代表逆向通行；4 代表双向禁行
10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.0392
国家重点研发计划课题（2018YFB0505503）；测绘遥感信息工程国家重点实验室重点开放基 金资助项目；测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目
《计算机应用研究》 2019 年第 36 卷第 12 期
“六合一”道路编码是交管业务中用来定位事故和违法的基础文本数据，缺乏空间位置信息， 而已有的常用路网数据如高德路网，都是基于多车道路段表达的路网且现势性相对于 OSM 路网较低，难以满足交管业务的需求。针对上述问题，以高德路网作为基础、高现势性的 OSM （OpenStreetMap）路网做补充，将轨迹聚类分析中的 LCSS(longest common subsequence) 算法应用在路网匹配过程中，并对匹配后的路网使用 Stroke 方法进行路网融合。实验结果表 明，使用 LCSS 算法可以达到良好的路网匹配效果。最后，基于此开发了一套路网匹配融合 程序，并在武汉市交通管理局投入使用。
http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-024.html
2018 年 5 月 16 日
2018 年 7 月 9 日
2018 年 10 月 10 日
OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用
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—————————— 收稿日期：2018-05-16；修回日期：2018-07-09 基金项目：国家重点研发计划课题（2018YFB0505503）；测绘遥感信息工程国家重点实验室重点开放
基金资助项目；测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助项目 作者简介：王康（1993-），男，硕士研究生，主要研究方向为时空大数据分析､数据挖掘（1134314305@qq.com）；朱欣焰（1963-），男，教授，博士，主
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OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用
作者 机构 DOI 基金项目 预排期卷 摘要
关键词 作者简介
中图分类号 访问地址 投稿日期 修回日期 发布日期
王康，朱欣焰，呙维，盛光晓
武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
要研究方向为空间信息服务､空间数据库等；呙维（1981-），男，副教授，主要研究方向为三维建模；盛光晓（1993-），男，主要研究方向为交通 GIS､交通路 网简化等．
录用定稿
王 康，等：OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用
第 36 卷第 12 期
马尔可夫模型，以此寻求全局最优的路网匹配方案。另外不少 学者为了改进算法匹配准确度，会考虑加入约束条件或者结合 上面多种算法来进行路网匹配。国内学者刘一宁[1]以上海市某 一区域不同时相的道路作为同源数据，利用缓冲区增长算法进 行路网匹配。郭庆胜等人[2]分别选取了比例尺变化较小的南昌 市路网数据和比例尺变化较大的合肥市路网数据，提出了一种 顾及尺度变化和数据更新的道路网匹配算法并进行路网匹配实 验。张云菲等人[3]利用概率松弛法分别在武汉市和瑞士苏黎世 两个地区进行多源路网匹配。巩现勇等人[4]实验证明利用蚁群 算法寻求全局最优的道路网同名实体匹配方案是有效可行的。 但是道路匹配研究大多都是同源路网匹配或者多尺度[5,6]的不 同比例尺下的路网匹配。
引用格式
王康, 朱欣焰, 呙维, 盛光晓. OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用[J/OL]. 2019, 36(12). [2018-10-10]. http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-024.html.
第 36 卷第 12 期 录用定稿
匹配，对“六合一”道路编码进行空间化。 空间目标匹配分为点要素匹配、线要素匹配、面要素匹配，
而路网匹配属于线要素匹配。对于路网匹配方面的研究和应用， 一直都是 GIS 领域最活跃的研究方向之一。目前线要素匹配的 方法主要有以下五种：a）几何匹配，通过计算两个空间实体的 几何相似度来进行匹配；b）拓扑匹配，通过计算同名实体的拓 扑关系作为匹配依据；c）语义匹配，通过计算候选实体的语义 名的相似度进行匹配；d）基于概率的匹配算法，通过计算实体 匹配概率大小来确定匹配实体；e）智能算法，如蚁群算法、隐
路网匹配；LCSS 算法；路网融合
王 康 （ 1993- ）， 男 ， 硕 士 研 究 生 ， 主 要 研 究 方 向 为 时 空 大 数 据 分 析 ､ 数 据 挖 掘 （1134314305@qq.com）；朱欣焰（1963-），男，教授，博士，主要研究方向为空间信息服 务､空间数据库等；呙维（1981-），男，副教授，主要研究方向为三维建模；盛光晓（1993-）， 男，主要研究方向为交通 GIS､交通路网简化等． TP391
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 36 No. 12 Accepted Paper
OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用 *
王 康，朱欣焰，呙 维，盛光晓
(武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079)
摘 要：“六合一”道路编码是交管业务中用来定位事故和违法的基础文本数据，缺乏空间位置信息，而已有的常用路 网数据如高德路网，都是基于多车道路段表达的路网且现势性相对于 OSM 路网较低，难以满足交管业务的需求。针 对上述问题，以高德路网作为基础、高现势性的 OSM（OpenStreetMap）路网做补充，将轨迹聚类分析中的 LCSS(longest common subsequence)算法应用在路网匹配过程中，并对匹配后的路网使用 Stroke 方法进行路网融合。实验结果表明， 使用 LCSS 算法可以达到良好的路网匹配效果。最后，基于此开发了一套路网匹配融合程序，并在武汉市交通管理局 投入使用。 关键词：路网匹配；LCSS 算法；路网融合 中图分类号：TP391 doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.0392
本文基于武汉交管业务的需求，以高德路网数据为基础， 利用现势性较好的 OSM 路网数据对武汉市路网数据（高德路 网） 做补充，填补高德路网的部分数据的缺失，实现了异源路 网的匹配。其中采用轨迹聚类算法中常用的 LCSS (longest common subsequence) [7] 算 法 将 高 德 路 网 和 OSM （OpenStreetMap）路网做路网匹配。最后，在此基础上开发了 一套路网匹配融合程序。
NAME _CHN
中文名称
ROAD_CLASS 道路等级，分为高速公路、国道、城市快速路、城市主干路等
LINK_TYPE 默认值为 0；1 代表轮渡航线；2 代表隧道；3 代表桥；4 代表地下通道
STATUS
默认是 0（正常）、1 代表建设中；2 代表禁行
OWNER_SHIP
默认为 0（公共道路）；1 代表内部道路；2 代表私有道路
0 引言
目前武汉市交通管理局在事故和违法的定位主要依靠的是 “六合一”道路编码，该编码属于文本数据，缺乏空间信息， 难以满足交管业务信息化、精细化的要求。而武汉市交通管理 局现有的路网数据主要来源于高德多车道路网数据，具有数据 更新不及时的问题。而且对于交管业务中的事故、违法定位， 高德路网这种过于精细化的多车道路网，在实际应用中并不能 满足要求，因此可以结合高现势性的 OSM 路网数据进行路网
Abstract: The "Six-in-one" road code is the basic text data used to locate accidents and violations in the traffic management business and it lacks spatial information while existing road network data in common use, such as Gaode road network, is a kind of road network where one complete road is expressed by multiple road sections. Gaode road network’currency is relatively low compared to the OSM road network and it is hard to meet the demand for traffic management business. In order to solve the problems as above, this paper with Gaode Road Network as a basis and a high-currency OSM (OpenStreetMap) road network as a complement applied LCSS (Longest Common Subsequence) algorithm commonly used in trajectory clustering to road matching, then applied the stroke method in the road network fusion after the road network matching. The experiment results show that LCSS algorithm has a good effect in road network’s matching. Finally, this paper developed a road network’s matching and fusion program based on this, and it has been applied in the Wuhan Traffic Management Bureau. Key words: road network matching; LCSS algorithm; road network fusion