基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法技术

本发明专利技术公开了基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，自动化实现对道路轨迹的定量化质量检查，辅助道路数据的更新与优化；步骤如下：1)依据道路形态特征，在道路特征点处打断，生成简单路段结构；2)依据路段结构特征构建通用道路横断面模型；3)获取路段结构对应的影像数据块数据。4)建立影像块坐标系，进行道路横断面模型与影像间的模板匹配，得到道路匹配点。5)经RANSAC最小二乘曲线拟合误差计算后，得到影像中实际的道路提取结果。6)实际道路提取结果与路段结构相似性匹配；7)结合每条道路中路段结构的相似性匹配结果进行综合性评价，筛选出“问题道路”，用于道路数据质量评估及数据进一步修改与更新。

【技术实现步骤摘要】
基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法
本专利技术涉及高分辨率遥感影像
，具体为基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法。
技术介绍
公路是经济发展的动脉和助推器，道路路网作为交通基础设施的重要组成部分，其数据的准确性和全面性直接关系到民计民生，在交通管理、城市规划、精准扶贫以及大众出行等方面具有重要意义和价值。由于早期基于传统测量的路网数据获取方式周期较长，往往不能及时反映道路的最新真实信息，导致部分历史路网数据底数不准确、数据质量无法估算、新老数据存在不一致等问题，在一定程度上影响了数据使用者的分析、决策以及数据更新。遥感影像具有瞬时成像范围广、真实反映地物实况的特点，且影像中道路呈现出较明显的几何纹理特征，是辅助获取真实路网轨迹信息、实现历史路网检查、更新的有效技术手段。已有相关部门和企业陆续开展了系列基于遥感影像的路网矢量数据质量检查与更新工作，并应用于路网基础地理数据的管理，与传统测绘和移动端导航数据采集方式相比，效率和准确性有了很大提升。在现阶段，基于高分辨率遥感影像进行道路数据的质量检查与更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1)：依据道路形态特征，在道路数据的特征点处进行打断，形成特征简单的路段结构；/n步骤2)：依据路段结构特征，构建通用道路横断面模型；/n步骤3)：结合遥感影像与道路数据的几何定位偏移误差，提取路段结构一定范围内的影像数据块；/n步骤4)：对遥感影像块旋转建立X-Y坐标系，在X方向上以一定间隔沿Y方向将道路横断面模型与影像块进行模板匹配，得到一系列道路匹配点；/n步骤5)：利用RANSAC最小二乘曲线拟合方法，计算得到影像块内的实际道路提取结果；/n步骤6)：结合影像中实际道路提取结果与路段结构的空间关系，...

【技术特征摘要】
1.基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)：依据道路形态特征，在道路数据的特征点处进行打断，形成特征简单的路段结构；
步骤2)：依据路段结构特征，构建通用道路横断面模型；
步骤3)：结合遥感影像与道路数据的几何定位偏移误差，提取路段结构一定范围内的影像数据块；
步骤4)：对遥感影像块旋转建立X-Y坐标系，在X方向上以一定间隔沿Y方向将道路横断面模型与影像块进行模板匹配，得到一系列道路匹配点；
步骤5)：利用RANSAC最小二乘曲线拟合方法，计算得到影像块内的实际道路提取结果；
步骤6)：结合影像中实际道路提取结果与路段结构的空间关系，进行快速相似性匹配，将相似性较低的路段结构，作为数据质量检查中存在问题的部分；
步骤7)：结合每条道路中各路段结构相似性匹配结果进行综合性评价，筛选出问题道路，用于道路数据质量评估分析及数据的进一步修改与更新。


2.如权利要求1所述的基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，步骤1)中的形态特征包括4类：结点弯曲角度、轨迹弯曲方向、组成单元长度、轨迹弯曲程度，对于由P0P1…PiPi+1…Pn点组成的道路轨迹数据，若点Pi不满足以下任意一个条件，则在Pi点处打断，形成新的组成单元：
条件1):道路转折弯曲角度过大，不够平滑，即∠Pi-1PiPi+1≤Thangle,其中Thangle为弯曲角度阈值；
条件2):该点弯曲趋势与轨迹弯曲方向不一致，即判断向量在向量的左侧还是右侧，并与同路段结构中所有点的弯曲趋势一致；
条件3):其中LThcurve为组成单元长度阈值，该阈值代表质量检查允许的最小路段误差粒度；
条件4):轨迹弯曲程度利用曲线实际长度与曲线首尾间直线长度之比来衡量，该比例越大，轨迹复杂性越高，即


3.如权利要求1所述的基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，步骤2)中的构建通用道路横断面模型的具体方法为：依据不同等级的道路在影像中的不同特征，道路横断面模型的建立分为以下两种方式：
1)对于较低等级或较窄的道路构建“0-1-0”模型，具体为设定模型宽为m个像素，高为3w个像素，且中间值取1，两侧取值为0；
2)对于较高等级或较宽的道路，构建m*w模型，全部值取1，w为依据道路宽度值以及遥感影像的空间分辨率计算得到的像素个数。


4.如权利要求3所述的基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，步骤2)中的构建道路横断面模型的方法中，若无法获取道路宽度值信息，可依据待检查的道路等级及道路建设工程要求设置相应的路宽初始值。


5.如权利要求1所述的基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，步骤3)中的提取路段结构对应影像块的具体方法为：对于由L0L1…Ln点形成的路段结构，以线段L0Ln为中心，以遥感影像与道路数据的几何定位偏差Dis为缓冲区半径，创建平头缓冲区，并提取缓冲区内的影像，得到对应的矩形遥感影像块。


6.如权利要求1所述的基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法，其特征在于，步骤4)中的道路横断面模型与影像块进行模板匹配，具体的方法为：
步骤401)：建立X-Y坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁胜古，蔡红玥，李丽，罗伦，阳柯，胡玉龙，孙晓月，
申请(专利权)人：国交空间信息技术北京有限公司，中国交通通信信息中心，
类型：发明
国别省市：北京;11