第一篇 應急物流配送車輛導航地圖多尺度空間數據模型研究

第二章 應急物流配送車輛導航地圖多尺度空間數據模型研究綜述

第一節 問題的提出與研究意義

一 問題的提出

“尺度是在空間數據分析處理中到處都要碰到的問題，應將它作為與空間、時間和主題一樣的基本因素”（Cola, L. D., 1997）。“在自然現象中，生物界及非生物環境中存在著各種尺度的變化；社會、經濟過程和現象中同樣存在著尺度特點。對于由地理現象的多尺度問題所引發的空間數據的多尺度特征及其表示方法的研究是地圖學與GIS不能回避的問題”（王家耀、成毅，2004）。“地圖概括具有高度的尺度效應。經過量化的綜合集成、合理利用，將會產生一些全新的科學概念，發現一些全新的規律”（陳述彭，2001）。

美國國家地理信息與分析中心（NCGIA）于1988年在其創新研究計劃中提出研究空間數據的多重表示問題。1992年SMALL WORLD的Rich-ard G. Newell等人將空間數據的多尺度處理與表示列為GIS領域的十個難題之一。研究支持相同現象的多重表示共存于同一數據庫中的新的數據表達與管理方法，已列入由歐洲多家研究機構參與的、在歐共體（歐盟前身）資助下的MurMur（Mutiple Representations, Multiple Resolutions）項目的研究計劃中，并于2000年1月啟動。國際攝影測量學會（ISPRS）數據綜合與數據挖掘工作組也于2002年7月在加拿大渥太華以“空間數據的多尺度表示”為主題召開學術會議（ISPRS Comission Ⅳ ＆ ICA），研討與多尺度表示有關的基礎理論問題。隨著數字地球、數字省、數字區域和數字城市研究與應用的深化，多尺度空間數據模型與自動綜合的理論已成為研究的熱點之一。

“尺度”是地理現象中最基本但也是難以理解和容易混淆的概念之一，它有多種含義，在這里一般指信息被觀察、表示、分析和傳輸的詳細程度。由于不可能觀察到地理世界的所有細節，而多種地理現象和過程的尺度行為也并非按比例均勻變化，因此需要研究地理實體的空間形態和過程隨比例尺變化的規律，這是建立GIS多尺度空間數據處理模型表示方法的基礎（王家耀、成毅，2004）。

地圖制圖綜合歷來是地圖學中最富挑戰性和創造性的研究領域。數字環境下空間數據的自動制圖綜合仍是現代地圖學面臨的核心問題之一。原因如下。

1．利用大比例尺數字地圖數據生產較小比例尺地圖時，必須采用自動制圖綜合方法；

2．基于大比例尺基礎空間數據庫自動派生多尺度（比例尺）空間數據庫及實施多尺度空間數據庫一體化更新時，自動制圖綜合方法是最有效的解決途徑；

3．為適應地理信息系統（Geographic Information System, GIS）中多尺度空間數據表達的要求，不僅必須采用自動綜合方法，而且應該是在線的；

4．在構建空間數據庫時，需要采用自動綜合方法從不同部門、不同地區的異構數據庫中抽取符合用戶主題（解決問題）所需的空間數據。

正是基于空間數據自動綜合研究的重要性，國際學術界長期以來，特別是近十年來一直對該領域的研究給予充分的關注，形成了一大批有價值的理論與技術成果。但是，由于空間數據自動綜合問題的復雜性，目前的研究成果離問題的全局解決，特別是實際應用還有一定的距離（王家耀，2008）。

“從發展的觀點看，傳統地圖制圖時代，制圖人員最關注的有兩個問題：一是制圖資料來源；二是制圖綜合。如今，天空地一體化的對地觀測系統、多種來源的地圖、各種社會經濟統計資料及各種臺（站）觀測數據都成了制圖資料源。特別是在當今大數據時代，制圖資料源已不存在問題了，但卻帶來了制圖資料多源異構的嚴重問題；數字制圖環境下的制圖資料的多源異構特性，更是給制圖綜合帶來了新的難度。”（王家耀，2013）。

“由于地理信息的自動綜合這個困擾地圖學及GIS界的國際性難題至今難以解決，當前的GIS數據庫為了滿足人們瀏覽空間數據集的不同需求，不得不存儲多種比例尺、不同詳細程度的空間數據，即同一空間實體的多種表示共存于同一個數據庫中，因此會產生大量的數據冗余及相應的一系列弊端，更重要的是在進行跨圖幅綜合分析時會產生一系列的問題。因此需要尋求合適的多尺度空間數據處理與表示方法，能夠通過多尺度的操作，使之從一種表示完備地過渡到另一種表示。這種完備性包括保持相應尺度的空間精度和空間特征，保持空間關系的一致性以及維護空間目標語義的一致性”（王家耀，2004）。

現代物流管理發展的一個鮮明特點是以通信技術、信息技術等為代表的高新技術的應用，其目的是通過物流信息技術整合物流系統資源，使物流系統發揮最大的整體效益。這種要求首先反映在提供車輛貨物的全過程跟蹤、準時運輸和降低物流成本方面，而車輛導航系統正是實現物流車輛監控、調度的有力工具。

近年來，車輛導航系統越來越為人們所接受，逐漸成為在復雜的城區道路中尋找捷徑的重要工具。用于導航的大比例尺城區地圖往往數據量龐大，動輒包含成千上萬的路段和節點。但用于導航的車載設備卻大多只有很有限的計算能力和存儲容量，直接在這樣的地圖上進行路徑分析求最優路徑勢必造成導航系統反應遲緩、力不從心。為提高反應速度，一些市場上的系統往往采用一些簡單的近似算法搜索可行路徑，但單純追求速度的結果是求得的路徑與實際最優路徑偏離甚遠，常常得出一些荒謬的結果，造成駕駛員對導航系統喪失信任，甚至因此放棄對導航系統的使用。

導航道路數據具有多尺度特性，對導航地圖進行多尺度分析處理可以讓車載設備根據導航需要從服務器下載不同尺度和區域的地圖，在相對簡化的子圖上進行路徑尋優。由于濾掉了大量的冗余元素，可以在子圖上采用精度較高的搜索算法而不影響導航系統的反應速度，這樣就允許車輛導航系統在速度和精度之間尋求平衡，從而可以在硬件資源受限制的情況下快速獲取較優的導航方案，這是解決上述問題較為理想的方案，也是導航數據建設與應用的關鍵技術問題之一。然而，車輛導航地圖因其應用領域的特點，其多尺度性與一般多尺度空間數據模型相比有著獨特的表現形式。在導航數據中由于定位精度和路徑引導的要求，“比例尺”的概念與一般的多尺度空間數據有很大不同，不同尺度的導航數據之間一般不存在精度與概括程度的差異，只是所表示的道路的重要程度不同。

目前車輛導航系統的多尺度空間數據模型的理論成果與實際車輛導航系統應用需求之間仍有較大差距。綜觀目前該問題的多數相關研究，可以發現，現有的研究有的是直接采用一般多尺度空間數據模型的方法，沒有考慮導航道路數據多尺度分析的特點；有的提出的綜合指標帶有很大任意性，缺乏充分的理論基礎。另外，車輛導航問題具有一定的目標性和局域性：每次行車的目標不同，用戶關注的目標也隨之變化，轉到與目標最相關的那部分元素。而大多數現有模型的共同問題是：多尺度變換時選取的構成子圖的元素都是固定的、對于整個路網較重要的元素，而沒有考慮到隨著每次行車目標的改變，各個元素對于問題求解的重要性也隨之變化了。要求解的問題改變了，組成導航地圖的道路元素卻沒有隨著變化，這就導致生成的子網與原來的路網在問題求解空間方面存在較大的偏差。由于上述原因，盡管采用了高精度的搜索算法，仍然會由于子圖與原圖的解空間差異較大的緣故造成求解精度不夠理想的問題。

總的看來，無論是從理論還是從技術方面，對導航地圖多尺度數據模型的研究還是非常初步的，難以滿足車輛導航系統空間數據處理的需求。

為此，本書嘗試采用系統科學和社會網絡分析的相關理論和方法來建立新的適合車輛導航系統的多尺度空間數據模型，為車輛導航空間數據分析的實時、精確化處理展開探索性研究。

二 研究意義

空間數據的多尺度處理與表示是當今地理信息科學領域理論與方法研究的重要的前沿性問題。隨著數字地球、數字省、數字區域和數字城市研究與應用的深化，多尺度空間數據模型與自動綜合的理論已成為研究的熱點之一。對車輛導航系統多尺度空間數據模型進行廣泛和深入的研究，建立相應的理論和方法，對于社會化物流活動、物流企業的發展以及該領域理論的深化都具有重要的意義。

在應用方面，本書針對車載終端計算能力難以適應導航地圖龐大數據量的問題，構建了車輛導航地圖分解算法，可以利用車載設備有限的計算能力同時獲得快速的反應速度和較高的求解精度，為物流車輛導航提供了兼顧速度和精度的解決方案。如果配合以物流車輛的數據實時采集、監控與實時調度等技術，可以為物流中心的車輛實時導航與調度工作提供支持。

在理論方面，本書所提出的相對連通系數指標，為快速、準確地從網絡中提取與節點（集）最相關的空間關系提供了一種度量工具，完善了網絡節點重要性理論，彌補了現有指標難以精確度量網絡節點相對行車目標的連通性的不足，不僅為導航地圖的多尺度分解奠定了基礎，而且對復雜網絡、圖論分析、疾病傳播分析、無線傳感器網絡路由選擇等領域中網絡節點關系的分析也具有一定的參考價值。

本書研究建立的基礎是廣義尺度的車輛導航地圖多尺度空間數據模型，其有利于解決現有模型生成的導航地圖路徑分析難以保證精度的問題，為空間數據服務的高精度按需生成提供了一種定量分析工具。該模型所提出的“先分解-再定制生成地圖”的思想，為多尺度空間數據模型及地圖自動綜合等問題提供了新思路和新方法，有利于促進并深化圖論與地理信息學科理論的交叉與滲透。