【摘 要】
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城市道路数据的完整性和实时性是保障位置服务和规划导航路径的关键支撑.该文提出一种基于共享单车轨迹数据的新增自行车骑行道路自动检测和更新方法:首先,结合缓冲区方法和轨迹—路网几何特征检测增量轨迹;其次,基于分段—聚类—聚合策略提取更新路段,利用多特征融合密度聚类算法与最小外包矩形骨架线法提取增量道路中心线;最后,基于拓扑规则完成道路更新.以广州市共享单车轨迹为例,将该方法与传统栅格细化法进行实验对比,结果表明:该方法能有效更新道路网络,且在2m和5m精细尺度范围内提取的新增道路覆盖精度提升14％左右;在7
【机 构】
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湖南师范大学地理科学学院,湖南 长沙410081;地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,湖南 长沙410081;湖南大学城乡规划系,湖南 长沙410082;中南大学大数据研究院,湖南 长沙4100
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城市道路数据的完整性和实时性是保障位置服务和规划导航路径的关键支撑.该文提出一种基于共享单车轨迹数据的新增自行车骑行道路自动检测和更新方法:首先,结合缓冲区方法和轨迹—路网几何特征检测增量轨迹;其次,基于分段—聚类—聚合策略提取更新路段,利用多特征融合密度聚类算法与最小外包矩形骨架线法提取增量道路中心线;最后,基于拓扑规则完成道路更新.以广州市共享单车轨迹为例,将该方法与传统栅格细化法进行实验对比,结果表明:该方法能有效更新道路网络,且在2m和5m精细尺度范围内提取的新增道路覆盖精度提升14％左右;在7 m尺度下精度达90％以上,在10 m尺度下精度达96％以上.
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