道路数据自动综合的算法与模型研究

本申请针对国家基础地理数据中的道路要素，开展道路数据自动综合的基本模型及其在数据更新和导航中的应用等学术前沿问题的研究。发展包括基于空间认知理论获取的道路网眼密度、道路视觉长度等在内的系列特征指标体系；以此为基础建立顾及质量控制与评价的综合知识规则与控制流程；基于网眼构造来解决复杂道路交叉口的综合以及道路与其他要素的协同综合处理；从而构建道路简化、选取等综合操作的基本模型。研究道路数据的匹配以及匹配约束下的自动综合处理以实现道路数据缩编更新的算法与模型。基于网眼的分级分类树结构设计与生成导航示意图的算法与模型。本研究成果有助于提高对道路数据自动综合的认识水平，有望提出一套普适性较强的道路数据自动综合的算法与模型，同时也为其他要素的自动综合提供一种研究思路。

本项目针对国家基础地理数据中的道路要素，开展了道路数据自动综合与应用涉及到的相关理论、模型和算法研究。主要完成了道路自动综合指标体系的研究，道路数据自动综合选取模型的研究，利用道路自动综合进行缩编更新及道路导航示意图问题的研究。. 在本项目的资助下，在国内外期刊发表论文9篇，其中被SCI检索2篇，EI检索5篇，获得测绘学会青年优秀论文一等奖1篇；正在出版专著1部；申请了专利1项；申请到了软件著作权1项；参与的项目获得了国家地理信息科技进步奖一等奖1项。