[发明专利]一种高分遥感影像提取城市路网车辆队列状态信息方法

权利要求书

1.一种利用高分遥感影像提取城市路网拥堵车辆队列信息的方法，其特征在于：选取高分辨率遥感影像中提取的面状道路和面状车辆矢量数据为输入参数，进而计算出车辆队列长度，结合电子地图或GPS数据，可获得车辆队列所在位置，至少包含以下步骤：

步骤一：从高分分辨率遥感影像中提取城市路网中面状道路和面状车辆信息数据；

步骤二：提取面状道路中心线和边线，并按设定的长度阈值进行截断，形成道路搜索块；

步骤三：计算所述道路搜索块的道路车辆占有率；

步骤四：以拥堵条件下的道路车辆占有率作为阈值，将步骤三中计算出的道路车辆占有率与所述阀值作比较，筛选出大于或等于该阈值的道路搜索块，则此时若干道路搜索块的总长度，即为是该路段上拥堵车辆队列的长度；

步骤五：将道路搜索块的中心位置与电子地图匹配或结合GPS数据相结合，获得城市路网中拥堵车辆队列位置信息。

2.如权利要求1所述的一种利用高分遥感影像提取城市路网拥堵车辆队列信息的方法，其特征在于：从城市路网中提取面状道路的中心线和边线，获取步骤二中所述道路搜索块，至少包含以下步骤：

步骤一：获取面状道路的首尾点：首先获得构成面状道路边界的点集P={P₁，P₂，……P_m，P_m+1，……，P_m+n}，共包含m+n（n≥m≥2）个点，将点集按顺时针方向两两组合成向量                                                、、……、、共m+n个向量，依次计算其余弦值；其中最小的余弦值所对应的点，即为道路首尾点；

步骤二：获取道路中心线：假设道路首尾点为点P₁和P_m，将面状道路在首尾点处打断形成两个道路边线点集，A={P₁，P₂，……P_m}和B={P_m+1，P_m+2，……，P_m+n}；在点P₁处采用顺时针方向组合点集A，即依次连接P₁、P₂、……P_m形成道路边线X；点P_m+1处采用逆时针组合点集B，即P_m+n、P_m+n-1、……、P_m+1、P_m形成道路边线Y；取组成道路边线点集中包含点个数较少的点集中的初始点，假设为点P₁，分别计算点P₁和点P_m+n，点P₁和点P_m+n-1中点坐标，依次类推，计算两道路边线点集的中点形成点集C={C₁，C₂，……，C_n-1，C_n}，共包含n个点，将点集C中各点依次连接成线，即为道路中线；

步骤三：获取道路搜索块：将点集C形成的道路中线按一定长度L打断，L的选取，根据实际常见城市道路拥堵时队列最小长度选取，形成中线定长点集D={D₁，D₂，……，D_i-1，D_i}，共i个点，最后不足L的部分不再分类；定义道路边线长度与道路中线长度的比值为比例因子Ф，将两条边线道路边线分别按L×Ф进行打断，分别形成两条边线点集X={X₁，X₂，……，X_i-1，X_i}，Y={Y₁，Y₂，……，Y_i-1，Y_i}，此时对点集D、X、Y中的相邻两点进行连接，形成以中线为分界线的左右两边道路搜索块；

步骤四：重复步骤一至三，对城市路网中所有面状道路进行道路搜索块划分。

3.如权利要求1所述的一种利用高分遥感影像提取城市路网拥堵车辆队列信息的方法，其特征在于：计算所述道路车辆面积占有率采用的数学模式为：

其中，Z代表道路搜索块中的道路车辆面积占用率，代表道路搜索块中的单个车辆的面积，则代表在道路搜索块中车辆面积的总和，代表道路搜索块的面积。

4.如权利要求1所述的一种利用高分遥感影像提取城市路网拥堵车辆队列信息的方法，其特征在于：设定拥堵状态下的道路面积占用率为阈值z，所述道路搜索块的道路面积占用率大于或等于阈值z的，判定为包含拥堵车辆队列的道路搜索块，则此时若干拥堵道路搜索块的总长度，即为是该路段上拥堵车辆队列的长度。