[发明专利]一种城市道路网中多行道的识别与合并方法

权利要求书

1.一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：多行道网眼的识别，具体是指利用多行道网眼的形态特征和自组织映射网络识别多行道网眼；

步骤2：多行道的提取，具体是指从多行道网眼中提取种子路段并建立缓冲区；

步骤3：多行道的合并，具体是指利用合并的缓冲区转化为格栅矢量得到合并的多行道。

2.根据权利要求1所述的一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：从道路线要素所封闭区域生成的面要素类作为道路网眼；

步骤1.2：计算道路网眼要素的面积A和周长P；

步骤1.3：生成封闭道路网眼要素的按面积量算的最小外接矩形与凸包；

步骤1.4：计算周长mbr_P、长轴长度mbr_L、短轴长度mbr_W，并计算凸包的面积convex_A；

步骤1.5：计算道路网眼的紧实度、延展度、平行度、凸度并作为该道路网眼的参数向量；

步骤1.6：在道路网中选取部分区域的道路网眼作为网络输入；

步骤1.7：将步骤1.6中选取好的道路网眼的参数向量作为样本向量输入到自组织映射网络中进行聚类，标记多行道道路网眼在自组织映射网络输出层神经元的位置，即为多行道道路网眼输出的神经元位置；

步骤1.8：将步骤1.6中选取部分区域后剩余的其他区域的道路网眼作为网络输入；

步骤1.9：将步骤1.8中其他区域的道路网眼的参数向量输入到步骤1.7聚类好的自组织映射网络中，得到其他区域的道路网眼在自组织映射网络输出层神经元的位置，若该神经元位置和步骤1.7中标记的多行道道路网眼输出的神经元位置相同，则为多行道网眼。

3.根据权利要求2所述的一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，所述的步骤1.5中，通过4*PI*A/P^2计算道路网眼的紧实度；通过mbr_W/mbr_L计算道路网眼的延展度；通过P/mbr_P计算道路网眼的平行度；通过A/convex_A计算道路网眼的凸度。

4.根据权利要求2所述的一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，所述的步骤1.7中自组织映射网络的聚类具体包括以下步骤：

步骤A1：对所有样本向量和所有待分类向量分别进行归一化处理；

步骤A2：定义自组织映射网络输入层神经元数为4，输出层神经元为4行4列共计16个，神经元权值向量维度为4，初始化为样本向量的平均值加（-0.5，0.5）的随机小数，进行自组织映射网络的聚类；聚类后样本网眼被分为16类，标记与多行道道路网眼对应的神经元；

步骤A3，将待分类向量输入到聚类好的自组织映射网络中，找出步骤A2中标记的神经元所输出的道路网眼，这些道路网眼就是多行道网眼。

5.根据权利要求1所述的一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：从多行道网眼中提取其边大于50米的路段，标记为多行道并保存为种子路段；步骤2.2：在道路网中搜索与种子路段端点相接并且两路段夹角大于150度的路段，对搜索到的路段以20米的距离建立缓冲区，若缓冲区内有其他长度大于500米的路段存在且该路段有80%的部分落在缓冲区内，则将被搜索到的路段和原种子路段合并，标记为多行道并添加到新的种子路段中，删除原种子路段；

步骤2.3：重复步骤2.1、步骤2.2直到没有新的路段被搜索到为止。

6.根据权利要求1所述的一种城市道路网中多行道的识别与合并方法，其特征在于，所述的步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1：对步骤2中提取的多行道以20米的缓冲距建立矢量缓冲区，若矢量缓冲区有重叠则将其合并；

步骤3.2：将步骤3.1中生成的矢量缓冲区转化为栅格，像元大小取默认值的十分之一；

步骤3.3：将栅格化的矢量缓冲区细化为1像素相连的栅格，以在后续处理中得到线状道路；

步骤3.4：将步骤3.3中的栅格转化为矢量，得到合并的多行道。