第二节 车辆导航地图多尺度空间数据模型国内外研究进展

国内外学者在这一领域开展了大量的研究，较有代表性的成果有：C. B. Jones（1996）提出了多尺度空间数据库的概念模型GEOSYSSEY，并在该模型基础上实现了存储关系与自动综合的多尺度策略；Timpf Sa-bine（2001）提出了地图立方多尺度数据模型；A. Bouju等（2002）提出了基于增量的多分辨空间数据模型；T. Ai等（2001）提出了基于代数映射变换的地图综合模型；龚健雅等（2000）在GeoStar的研究开发中提出了面向对象集成化的数据模型；艾廷华（2000）提出了城市地图数据库综合的支撑数据模型与方法；张锦（2000）提出了基于超图对象模型的多分辨率空间数据模型；吴凡等（2001, 2002）提出了基于小波分析的地貌多尺度表达与自动综合方法；胡绍永（2004）提出了基于LOD技术的多尺度空间数据表达模型；阎浩文等（2013, 2014）研究了多尺度地图空间中的空间数据相似关系及其在自动地图综合中的应用等。但无论是从理论方面还是从技术方面看，对多尺度空间数据模型理论的研究还是非常初步的，如GeoStar平台中对多尺度数据的支持仅是设定其可见的尺度范围；C. B. Jones仅仅提出了多尺度空间数据库的概念模型。因此有必要对多尺度空间数据模型理论进行更深入的研究。

同时随着应用的深化，与多尺度空间数据模型密切相关的空间目标自动综合也引起中外学者的广泛关注，这一领域较有代表性的成果有：Douglas D. H．等（1973）提出的Douglas-Peuker线综合算法；Guttman, A.（1984）提出的R-tree; Ballard, D. H.（1981）提出的Strip -tree;Gunther, O.（1988）提出的Arc-tree; Jones, C. B．和Abraham, I. M.（1987）提出的Multi-Scale line tree; Oosterom P. Van（1991, 1995）提出的The Binary Line Generalization Tree、Reactive - tree和GAP - tree;Wanning Peng（1997）应用Delaunay三角形进行了空间对象的选取，并设计了相应的简化和冲突检测算法。法国IGN研究所Anne Ruas博士领导的国际研究小组，推出了基于对象模型的名为Multi-Agent的自动综合系统，取得了一定的突破。其中Reactive-tree引入重要性因子，用于区域多边形的综合，而GAP-tree是在J. Corbett单元结构理论的基础上，利用单元结构建立的点线面的空间拓扑结构和引入的重要性因子，可进行空间的简化、选择等操作；Oosterom P Van在Postgres和GEO系统中进行了实际的模拟计算。荷兰ITC的Wanning Peng博士系统地研究了相对于传统的制图综合，GIS环境中综合方法的特点和算法体系；Tinghua Ai博士则应用类Voronoi图研究了城市居民地自动综合时的选取方法和合并、消除算法。中国学者毋河海等（1995）对地貌和水系的综合理论进了深入的研究，提出将地理信息或制图信息的综合看成一种信息交换，据此建立了结构化地貌综合理论；王桥等（1998）提出了基于分形分析的自动综合方法；王家耀等（1997, 1998, 1999）利用Delaunay三角网、Voronoi图方法、分形理论和方法、数学形态学等方法进行协同式地图自动综合研究，并提出了数字地图自动综合的人工神经元网络方法；许俊奎、武芳等（2013, 2014）从空间关系相似性角度研究了多比例尺地图中居民地要素之间的关联关系，并提出了增量综合的多种居民地匹配算法；田鹏、郑扣根等（2001）提出了基于C-Tree的无级比例尺GIS多边形综合技术；杨敏、艾廷华等（2013）提出了基于地理特征及道路目标特征的路网和海岸线自动综合方法；邓敏等（2013）提出了基于层次信息量的线要素化简算法。

总的来看，目前多尺度空间目标综合理论研究大致可分为两种技术路线，一种路线是从制图综合理论入手，通过对地图制图本质理论的分析研究，提取地貌和地物的形态结构并模型化，据此给出初始状态下空间目标变换为新的状态（新的尺度）空间目标的结构化变化理论，在此基础上再进行移位、符号化和夸大处理。其主要目标是建立中小比例尺地图分类综合的理论体系，从地图制图学的本质上认识制图综合的实质，据此给出一些算法和方法，一般对这些算法和方法的验证是专题型的，独立于流行的GIS系统；另一种路线是在现有GIS空间数据模型和系统的基础上，运用数据结构理论和地图制图综合理论，通过对空间目标的分割、标识，建立尺度变化时空间目标的综合模型和算法。其主要目标是基于流行的GIS系统，运用制图综合理论，研究中、大比例尺空间目标尺度变化时的综合算法，并在GIS系统中进行验证。

多尺度性也是导航道路数据的特点之一。导航数据的多尺度分析处理允许系统在速度和精度之间寻求平衡，从而可以在硬件资源和通信条件受限制的情况下，快速获取近似的导航方案，这也是导航数据建设与应用的关键技术问题。在导航数据中由于定位精度和路径引导的要求，“比例尺”的概念与一般的多尺度空间数据有很大不同，不同尺度的导航数据之间一般不存在精度与概括程度的差异，只是所表示的道路的重要程度不同，其多尺度性有着独特的表现形式。国内外学者在这一领域开展了初步的研究，较有代表性的成果有：Timpf Sabine等（1992）提出了道路多级抽象概念模型；王艳慧、陈军等（2003）分析了路网多尺度建模中不同尺度下的实体以及实体间的联系；蒋捷、韩刚（2003）提出了按抽象程度和覆盖区域划分数据集的多尺度导航数据组织方法；陈玉敏、龚健雅、史文中（2006）提出了针对大区域道路网的最优路径问题的金字塔式的多级道路网数据模型；张锦（2004）提出了应用Delaunay三角网进行城市居民地和路网自动综合的理论和方法；贾奋励、宋国民（2002）提出了点要素LOD模型等。

但无论是从理论方面还是从技术方面，对导航数据多尺度数据模型的研究都是非常初步的，以上研究共同的问题在于：这些模型都是从已有的道路网络直接综合得到其他尺度的地图，未对网络中的空间关系做深入分析，地图综合时元素的增减将对网络中其他的元素造成不可预料的影响。而且多尺度地图是一次生成的，固定保存在数据库中，不能专门针对某次行车生成详略得当的导航地图。在这样的地图上进行路径分析，由于路网并未针对具体任务目标进行优化，分析时仍然需要处理较多的冗余元素，而一些对于任务目标重要的潜在空间关系信息又有可能丢失，难以满足导航数据处理的要求。

综上所述，多尺度空间数据模型及与其密切相关的空间目标自动综合方法是一个极其重要和复杂的前沿性问题，国内外学者对此进行了大量的研究，但仍有许多问题尚待解决。其中车辆导航系统的多尺度空间数据模型因其应用领域有着与一般多尺度空间数据模型不同的特点，一些学者对此进行了探索，初步取得了一些成果，但总的来看，这些模型和方法还是比较初步的，现有的研究成果无法满足物流车辆调度中车辆导航系统的实时监控、导航和实时优化调度的要求，车辆导航多尺度空间数据模型的研究仍是该领域亟待解决的关键性难题之一，为此本书尝试建立新的多尺度空间数据模型以适应车辆导航系统的特点。