第三节 应急物流配送车辆导航地图多尺度空间数据模型研究内容与思路

一 研究内容

空间数据的多尺度处理与表示是当今地理信息科学领域理论与方法研究的重要的和前沿性问题，由于应急物流配送车辆导航系统的多尺度空间数据模型有着自身特点，其多尺度性与一般多尺度空间数据模型相比有着独特的表现形式。国内外学者对此进行了探索，取得了一些成果，但总的来看，这些模型和方法还存在一些缺陷，难以满足应急物流配送车辆导航系统空间数据处理的需求。为此，本书尝试采用系统科学和社会网络分析的相关理论和方法，来建立新的适合应急物流配送车辆导航系统的多尺度空间数据模型，并将此模型应用到应急物流配送车辆导航中。

根据现有研究存在的问题，本书准备按照“分解导航地图空间关系到网络中各个节点—滤取对于行车目标重要的网络元素—重新综合生成所需尺度的导航地图”的思路，重点研究导航地图网络节点间连通性影响的度量、应急物流配送车辆导航多尺度空间数据模型的建立及其在应急物流配送车辆导航系统中的应用，具体研究工作如下。

1．提出适合应急物流配送车辆导航系统的空间数据连通性指标

建立应急物流配送车辆导航地图多尺度空间数据模型的首要工作是提出适合应急物流配送车辆导航系统的空间数据连通性指标。这一工作需要重点研究：适合应急物流配送车辆导航系统的空间数据连通性指标、适合于实际应用的连通性指标的快速计算方法、相对于多目标节点集的连通性指标的合成。

2．建立应急物流配送车辆导航系统多尺度空间数据模型

在分析应急物流配送车辆导航路径分析需求的基础上，重点研究如何控制生成的导航地图的精度，如何根据指定任务目标生成对应尺度的导航地图。并考虑对其处理思路和方法进行拓展，应用到更广泛的网络抽样化简问题上。

3．构建应急物流配送车辆导航地图分解算法

将上述模型应用到“物流车辆监控中心+车载终端”分布式计算模式中，重点研究如何根据用户需求对地图道路网络进行多尺度分解，如何将得到简化的导航地图快速地发送到车载终端上，以提高应急物流配送车辆导航的反应速度和精度。

二 技术路线和研究思路

针对前面章节所述的研究内容，根据图2-1所示的技术路线，按照“提出问题—分析问题—解决问题”的基本逻辑思路展开论述。

第一篇的具体篇章结构如下。

首先，第二章提出问题，并对相关研究进行综述，明确研究内容与研究思路。

第三章根据应急物流配送车辆导航道路网络分析的特征，将系统科学和社会网络分析的相关理论和方法引入应急物流配送车辆导航道路网络节点连通性的度量中，提出了一种基于网络节点重要性的连通性度量指标——相对连通系数，在此基础上用主成分分析方法将相对连通系数的定义扩展到多目标节点集上，并进一步提出“以形估数”的计算方法，利用与节点相关联的子树的形状来快速估计连通关系路径集合的计数规模，以提高该指标的实用性。最后通过一个经典算例与其他常用节点重要性指标进行了对照。

第四章通过分析应急物流配送车辆导航地图多尺度空间数据模型需求，提出了应急物流配送车辆导航系统多尺度空间数据模型的定义和数学表示，并分别通过主成分分析法和层次分析法建立了两种适合不同使用场合的近似求解模型，最后将以上方法进一步推广到网络抽样问题中，提出了通用的简化方法，并将此方法应用到文本分类上。

第五章在上述模型的基础上，把应急物流配送车辆导航地图路网分解看作一个向量降维的过程，建立起基于主成分分析的应急物流配送车辆导航地图分解算法，并对生成的子图进行了连通性检测和补正。

第六章从开发板开始，从头搭建起应急物流车辆监控导航实验平台，将上述模型和算法应用到“物流车辆监控中心+车载终端”分布式计算模式中，通过“服务器-车载终端”分布式物流车辆监控导航实验及性能对比对该方法的有效性进行了验证。

具体结构如图2-2所示。