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示意化;

s t r o k e构造;

移位;

相似分形维数 中图分类号: P

2 0

8 文献标识码: A 文章编号:

1 0

0 1 G

1 5

9 5 (

2 0

1 6 )

0 9 G

1 1

1 5 G

0 7 示意性地图(schematicm a p) 始于19世纪初, 是对网络线性要素进行简化, 舍去与地图主题 无关的地图要素, 对地图中的线性要素进行概略 性表达的地图.伦敦 地铁图是示意性地图的代 表, 它将地铁线绘制成水平、 垂直、 对角线方向, 并 保留相对的拓扑信息, 提供给用户简洁清晰的地 图信息[ 1] .之后, 示意性地图被广泛地应用于各 个领域, 如道路交通网[

2 ] 、 公交线路网、 电力网[

3 ] 、 河流网[ 4] 等. 示意性地图应用领域的不同, 所关注的信息 也会不同, 因而在绘制道路网示意性地图时与绘 制地铁图将有所区别.对此, 国内外学者对示意 地图进行了相关的研究.文献[ 5―7 ] 研究自动化 生成示意性地铁图的方法, 算法简单方便, 但未考 虑原始线形, 示意结果图与原始图有较大差别, 并 不适合道路网的自动示意化.文献[ 8―9 ] 在考虑 原始线形的基础上, 基于道路网的路段进行示意 化过程, 以独立网络弧段作为基本单元.尽管示 意图接近原始道路网, 但图形容易产生锯齿效应, 简化程度不够.文献[

1 0] 提出基于动态分段, 以September2016V o l .

4 5N o . 9A G C S h t t p : ∥x b. s i n o m a p s . c o m 路径为单位, 顾忌路径等级、 长度等指标进行道路 网示意化.然而对于某些道路网数据, 并不存在 路径等级等属性数据, 无法进行动态分段;

且在实 际路网中, 有些路径过长, 有些路径过短, 则造成 结果的变形.文献[

1 1 ] 以闭合多边形( 网眼) 为基 本单位, 利用网眼的独立性与邻接性, 提出了基于 拓扑关系直接定位点线的多边形生长算法.然而 该算法仅考虑了节点之间的部分方位信息以及保 证了拓扑不变形, 而没有参考图形的长度信息, 使 得示意化后的结果图在形状上有明显的变形.文献[

1 2 ] 提出基于路划( s t r o k e ) 的自动化示意化方 法, 主要通过属性一致性或几何连通性组织网络 弧段从而构造s t r o k e , 以s t r o k e为基本单元进行 排序、 形状简化、 拓扑验证, 最终生成示意图, 算法 考虑了线的原始形状, 但过于繁琐复杂, 多次迭 代, 时间耗费大. 本文对以上算法进行分析和对比, 提出基于 s t r o k e构造、 移位一体化的道路网示意化方法, 并 提出利用相似分形维数来定量评估示意化结果. 算法在考虑原始线形的基础上, 使示意化过程更 为简单, 时间效率更高, 示意化过程中拓扑冲突减 少, 同时具有较高的清晰度和认知度.

1 基于道路网s t r o k e的示意化 1.

1 道路网s t r o k e模型 道路网数据作为一种基础地理数据, 一般以 节点 G 弧段的拓扑结构存储于 G I S中.然而这种 以节点和弧段构成的道路网络, 不符合人们头脑 中现实路径的认知整体性.文献[

1 2 ] 提出根据感 知分组 良好连续性 原则, 将数条相对连续的路 段连接成一个整体构建成一个 s t r o k e , 考虑道 路的自 然形态单元, 具有很好的连通性.构建stroke的方法分为基于几何特征和基于语义特性 两种.前者考虑道路 网在只有几何特征的基础 上, 根据几何连通性组织构造s t r o k e ;

后者利用属 性信息的一致性来构造s t r o k e .而通常的做法是 以几何连通性为主, 辅以名称、 类别等语义信息来 进行判断构造.由于实际道路网数据往往缺失语 义信息或者语义信息不全, 本文采用基于几何特 征的双向探测方法来构建s t r o k e , 具体算法如下. (