一種結合車載軌跡數據及地形的空間可達性測度方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于地理信息技術等技術領域，涉及一種結合車載軌跡數據及地形的空間 可達性測度方法。
【背景技術】
[0002] 空間可達性是人文地理學、城鄉規劃、地球信息科學、交通運輸經濟學等學科的研 宄熱點之一，它的理論基礎來源于杜能的古典區位論，用于衡量空間上要素實體的位置優 劣程度。在土地利用/覆蓋、景觀格局研宄領域，空間可達性通過影響人們到達某個特定地 點的能力、交通成本及方便程度，在一定程度上決定了人類活動發生的范圍和強度，從而作 用于區域的土地利用/覆蓋格局及轉變模式。
[0003] 交通系統的發展會深刻地影響空間可達性的大小，在不同尺度上的表現具有一定 的差異性，在大區域尺度上，空間可達性受鐵路和航空的影響較大，在小區域尺度上，空間 可達性則在較大程度上取決于路網的發展。在生態系統或景觀水平上，道路修建的直接作 用是導致景觀破碎化，增加了斑塊邊緣密度，中斷了水平的生態流，進而改變景觀格局；在 區域水平上，道路的修建和運營會誘導人口向交通干線聚集，形成新的集鎮或城市，改變了 區域性土地利用/覆蓋結構與格局。道路作為一種重要的線狀人工設施，拓寬了人類活動 的影響范圍，從而在多時空尺度上深刻地作用于景觀格局。
[0004] 隨著人們對可達性概念認識的深化與可達性概念在土地利用/覆蓋、景觀格局、 城市規劃等應用領域的擴展，可達性測度方法開始不斷涌現并且得到不斷改進。現有的 空間可達性指標主要依托于路網特征進行構建，按照網絡特征的差異，分為幾何網絡和拓 撲網絡兩類指標。基于幾何網絡的可達性測度方法使用空間距離、時間距離（跨越空間距 離所需的時間）、經濟距離（跨越空間距離所支付的費用）作為基本因子來度量可達性，主 要包括距離法、累計機會法、等值線法、重力模型法、平衡系數法、時空法以及效用法等多種 方法；基于拓撲網絡的可達性測度方法重點考慮道路網絡的節點、邊、連接度等拓撲特征， 根據運算方式差異可劃分為基于矩陣的拓撲方法與基于空間句法的拓撲方法。現有的這些 空間可達性測度方法單純基于路網特征評價，鮮有考慮地形起伏和道路行車狀況對其的影 響。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的是基于歐式距離、拓撲度量等傳統的空間可達性測度方法，結合車 載軌跡數據及地形數據提出一系列改進的空間可達性指標，然后基于該系列空間可達性指 標對空間可達性進行綜合評價，并進行空間可達性分級。
[0006] 本發明采用的技術方案如下：
[0007] 一種結合車載軌跡數據及地形的空間可達性測度方法，具體步驟包括：
[0008] (1)利用車載軌跡數據、土地覆蓋類型及地形數據計算基于像素的平均速度格網 數據；
[0009] (2)在傳統的空間可達性指標"距道路距離"（Distance to Road，DTR)的基礎上， 將傳統的平面歐式距離擴展到三維，加入地形因素修正DTR，計算空間可達性指標"距道路 的三維表面距離"（3D Distance To Road，3D-DTR);所述"距道路的三維表面距離"是指在 由地形起伏構成的三維表面上距道路的最短距離；
[0010] (3)考慮到經過每個像素時的不同速度所造成的時間成本差異，結合平均速度格 網數據，計算空間可達性指標"距道路時間"(Travel Time To Road，TTTR);所述"距道路時 間"是指到達道路所需的最短時間；
[0011] (4)利用平均速度作為權重對傳統空間可達性指標"路網密度"進行改進，提 出新的空間可達性指標"基于平均速度的路網密度"（Road Density based on Mean Speed，RDMS);所述"基于平均速度的路網密度"是指以平均速度作為權重調整過的單位面 積內道路長度；
[0012] (5)在步驟（2)、（3)、（4)提出的空間可達性新指標基礎上，結合已有空間可達性 指標"無路體積"（Roadless Volume, RV)及"路網連接度"（Road Connectivity，RC)，提出 空間可達性測度的綜合指標體系，并使用主成分分析與k-means++聚類算法相結合的方法 對空間可達性進行綜合分析（即進行評價并分級），得到基于所述綜合指標體系的空間可 達性空間分布。
[0013] 所述步驟（1)具體為：首先將研宄區域分割為合適大小的像素格網。對于道路格 網，基于車載軌跡數據計算平均行車速度，步驟為：將相同車輛采集的GPS定位點篩選出， 并按時間順序排列，基于定位點的共有字段和非共有字段分開存儲的原則構建結構體，將 車輛的行駛軌跡存入數據庫；根據每一車輛的相鄰GPS定位點間隔時間及車輛位移計算定 位點瞬時速度；對每個格網內所包含的定位點瞬時速度進行平均，作為該格網的平均行車 速度。對于非道路格網，根據文獻及實地調查，相對應不同土地覆蓋類型，計算每個格網的 基礎平均行進速度，并根據海拔及坡度對基礎平均行進速度進行調整。將據此計算出的道 路格網的平均行車速度與非道路格網的平均行進速度相結合，生成基于像素的平均速度格 網數據。
[0014] 所述步驟（2)利用數字高程模型（DEM)計算每個像素的坡度，利用坡度計算經過 每個像素的三維表面距離，而非平面距離，將像素的三維表面距離看做成本，利用成本距離 的方法得出每個像素距道路的最短（最低成本）三維表面距離，得到考慮了地形起伏的空 間可達性新指標"距道路的三維表面距離"。
[0015] 所述步驟（3)與所述步驟（2)相似，根據步驟（1)得到的平均速度格網數據，計算 出經過每個像素的平均時間，作為時間成本，利用成本距離的方法得出每個像素距道路的 最短到達時間（最低時間成本），得到考慮平均速度的空間可達性新指標"距道路時間"。
[0016] 所述步驟（4)首先采用核密度方法計算傳統的空間可達性指標"路網密度"，然 后將步驟（1)中計算出的平均速度格網數據進行移動窗口平滑，利用平滑后的像素鄰域平 均速度作為權重對該像素鄰域路網密度進行調整，得到考慮平均速度的空間可達性新指標 "基于平均速度的路網密度"。
[0017] 所述步驟（5)提出包含3D-DTR，TTTR，RDMS，RV及RC五種空間可達性指標的綜合 指標體系。RV與RC作為區域性空間可達性指標，計算時采用移動窗口的方法，取各像素周 邊范圍內的RV與RC值。計算RV時把DTR視為高程，構造一個偽地形面，計算DTRX)部分 的地面上體積。RC則基于圖論對路網的拓撲結構進行衡量，以道路交點密度測度其連接度。 使用主成分分析的方法將五個空間可達性指標轉換為彼此相互獨立或不相關的少數幾個 綜合性指標，利用綜合性指標對研宄區域的空間可達性進行綜合評價；使用綜合性指標構 建主成分空間，在主成分空間使用改進的k-means聚類算法--k-means++聚類算法將研 宄區域進行空間可達性分級，得到更加直觀的基于所述綜合指標體系的空間可達性空間分 布。
[0018] 與現有技術相比，本發明的有益效果是：
[0019] 本發明在對傳統空間可達性測度方法進行改進的基礎上，提出了空間可達性的綜 合指標體系，并采用主成分分析與k-means++聚類算法相結合的方法對空間可達性進行綜 合評價并分級。對傳統空間可達性測度方法的改進主要集中在行車速度及地形上。其中 由車載軌跡數據計算平均行車速度，得益于GPS車輛軌跡數據高時間分辨率、高空間分辨 率和實時性等特點，由之衍生的平均行車速度可以反映詳盡的空間分布差異，從而使得結 合平均行車速度的空間可達性測度方法更為實用。同時，在計算DTR時結合地形能夠將傳 統的平面歐式距離擴展到三維，使得計算出的DTR為充分考慮到地形起伏的表面距離，更 加符合實際狀況。使用三個改進的及兩個已有的空間可達性指標搭建的綜合體系，能夠綜 合考量空間可達性所涉及的各個方面，可以對空間可達性進行全方位的綜合評價及合理分 級。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發明實施例中采用的全國重點營運車輛監控平臺GPS車輛軌跡數據。
[0021] 圖2為本發明實施例中五個空間可達性指標"距道路的三維表面距離"（a)、"距道 路時間"（b)、"基于平