CN112597265A - 一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，属于交通信息技术领域。本发明包括空间数据书库、缓冲分析、空间分析和路径分配的空间算法，在前端实现标准数据输入和交通流量蛛网图分布结果可视化的方法。该方法对输入和输出数据进行了标准化，支持用户在线替换输入数据，从而快速输出交通走廊分布蛛网图的表达方式，解决了传统绘制蛛网图过程复杂的问题，本发明具有操作简单、快捷、节约人工操作成本等特点。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通信息技术领域，一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法。
背景技术
交通流量蛛网图是剔除了跨区期望线的结果，仅留下相邻小区的期望线，相邻小区之间期望线的值不单单只是相邻小区的交通需求值，而是所有经过相邻小区通道的值，是一个全网的交通分配结果，这种图形能很清楚地表达城市交通客流的走势，是一种能够很好地呈现城市内部或城际交通出行态势的可视化表达方式，宏观上呈现出城市交通廊道的形态，能够评估城市廊道建设进程、交通基础设施供需配备情况、城市群联系强度及“同城化”程度，为城市交通规划决策提供数据支持。
现有技术通常采用TransCAD绘制蛛网图，而这种绘制方法需要先建立邻接矩阵，利用邻接矩阵画期望线，判断小区之间的相邻关系，给相邻小区绘制连接线，由于现实中小区之间在地理上会被山川、河流或道路阻隔从而被TransCAD识别为不相邻，但实际可以小区之间可以通行，需要人工手动添加连接线调整蛛网，并为蛛网赋值通行能力，比如速度、时间等路段参数值，最后建立网络，利用需求矩阵对蛛网进行交通交通分配。这类方法存在的问题是实现步骤较为繁杂，绘制另一区域的蛛网图需要重复进行以上步骤，效率较低。
关于邻接关系矩阵，现有技术通常使用基于ArcMap的领域分析工具生成小区间的邻接关系矩阵，通过人工绘制小区中心点之间的连接线生成蛛网，将需求矩阵转换成带有邻接小区连接线ID的需求表，通过ID匹配将流量匹配到蛛网属性表中，采用xx渲染方法，选择属性表中的流量数值的字段作为渲染值，对蛛网进行按流量的大小分级设置粗细和颜色。这类方法存在的问题是需要做的人工干预工作比较多，无法根据小区的邻接矩阵关系自动生成蛛网，输入数据不是按照小区的需求矩阵进行流量分配，而是通过人工转换成连接线的流量，过程比较复杂，不利于用于批量分析多个城市或项目的交通走廊特征。
综上所述，现有蛛网图生成方法主要是基于商业软件生成，主要有TransCAD、Visum和ArcGIS等软件。其各自存在的缺点：其一，基于工具离线分析，不利于成果的共享；其二，绘制蛛网图的过程比较复杂，人工干预步操作较多，会产生很多中间数据；其三，对使用者的学习成本花费较高；其四，分析效率较低，变更分析城市的图层和数据，绘制过程的所有步骤都要重新执行；其五，渲染效果单一，应用方向大多是粘贴至文档中，无法在线长期监测城市交通态势变化特征。
发明内容
本发明研发目的是为了解决现有技术步骤繁琐、操作复杂、成本高、无法分享，且无法分享，且无法在线长期监测城市交通态势变化特征的问题，在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。
本发明的技术方案：
一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，包括以下步骤：
步骤一、根据交通出行量分配需求，将出行量OD和面状矢量shp图层存入数据库中；
步骤二、将每个带有空间信息及属性的面状矢量shp图层数据生成缓冲区并同时生成蛛网图的连接中心点；
步骤三、将缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析；
步骤四、根据步骤三的空间分析结果，并取空间位置与缓冲区相交的区域信息，作为缓冲区对应区域的相邻区域，形成初步的空间邻接矩阵；
步骤五、计算面状矢量shp图层每个区域的中心点，根据邻接矩阵中区域的相邻关系，连接相邻区域的中心点，形成带有方向的蛛网图；
步骤六、匹配蛛网数据中中心点与交通出行量数据中OD相等记录，给蛛网的线分配流量，生成交通流量蛛网图。
优选的，步骤一中所述面状矢量shp图层数据存入到PostGIS数据库，生成空间数据，在数据库中生成polygon_shp表，该数据带有geom字段。
优选的，步骤一中所述出行量OD存入PostgreSQL数据库中,同时生成OD_table表。
优选的，步骤一中的空间数据polygon_shp表中的每条记录代表一个区域。
优选的，步骤二中生成缓冲区过程中需将geom字段类型转成geography字段，缓冲距离小于1米。
优选的，步骤二中所述缓冲区，每个区域都有自己的缓冲区，区域id等于缓冲区id。
优选的，步骤中三所述空间分析，利用PostGIS提供的叠置分析函数将缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析；
优选的，步骤三中所述的空间分析，需要将缓冲区与所有区域逐一进行空间分析。
优选的，对步骤四中的空间邻接矩阵进行补充，形成完整的空间邻接矩阵。
优选的，步骤四中所述形成一个完整的空间邻接矩阵，需要将与缓冲区id相同的区域去掉。
本发明具有以下有益效果：
采用PostGIS提供的空间分析和空间数据处理方法，包括缓冲分析、空间分析、路径分配等多种空间算法，在前端实现标准数据输入和交通流量蛛网图分布结果可视化的方法。该方法对输入和输出数据进行了标准化，支持用户在线替换输入数据，从而快速输出交通走廊分布蛛网图的表达方式，执行方式和计算效率更快捷，解决了传统方式需要购买专业的软件才能绘制蛛网图的方式，且简单、快捷、易用。不需要采用专业交通软件辅助生成，可以降低交通流量的分析难度。PostGIS 空间算法成熟，为蛛网图的生成提供了有效快捷的方式。通过标准化输入输出，让用户在线快速生成蛛网图。具体地：
（1）本发明能够在Web网页端替换图层和配置参数就能快速智能生成蛛网图，步骤简易，操作简单；
（2）在线添加连接线，智能实现路径流量分配；
（3）将蛛网图生成算法基于镜像封装成组件，以开放共享至Web端，节省了采购专业软件的费用；
（4）不需要学习专业软件的繁复操作教程，节约人工学习成本；
（5）支持在业务系统调用该组件，实现实时海量数据的输入和对城市交通出行特征的长期监测；
（6）基于蛛网图的表达方式可以显示城市的交通出行廊道，分析城市交通走廊形态，评估城市交通基础设施建设程度，为城市交通规划提供决策支持；城际出行通道走向，分析城市群联系程度和“同城化”进程，评估城际出行联系方式和供需匹配情况，支撑城际出行交通基础设施建设规划。
附图说明
图1是一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法的流程图；
图2是一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本发明。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
具体实施方式一：参照图1至图2，说明本实施方式，本实施方式的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，具体步骤是：
步骤一、根据交通出行量分配需求，将出行量OD和面状矢量shp图层存入数据库中；
根据交通出行量分配需求将面状矢量shp图层数据存入到PostGIS数据库中，生成空间数据，该数据带有geom（几何字段类型）字段，在数据库中生成polygon_shp表。
根据交通出行量分配需求将出行量OD存入到PostgreSQL数据库中，在数据库中生成OD_table表。表1为OD_table样例数据表。
表
od_table样例数据
步骤二、将每个带有空间信息及属性的面状矢量shp图层数据生成缓冲区并同时生成蛛网图的连接中心点；
将空间数据polygon_shp生成缓冲区。读取数据库中的空间数据polygon_shp表，表中的每条记录代表一个区域，将geom字段类型转成geography（地理字段）字段类型；用缓冲区函数（ST_Buffer）对polygon_shp每个区域生成缓冲区，缓冲区距离为1米，每个区域都有自己的缓冲区，区域id等于缓冲区id。
步骤三、利用PostGIS提供的叠置分析函数（Intersects）将缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析；将缓冲区与所有区域逐一进行空间分析。
步骤四、根据步骤三的缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析结果，并取空间位置与缓冲区相交的区域信息，作为缓冲区对应区域的相邻区域，形成初步的空间邻接矩阵；如遇到河流相隔但有桥能通情况，则需要添加至相邻矩阵，而两个相邻区域被大山相隔，交通不通，这种情况需要从相邻矩阵剔除。结合前端输入的这些特殊情况的邻接信息，对空间邻接矩阵进行补充，形成一个完整的空间邻接矩阵。
由于缓冲区跟所有的区域进行叠置分析，会把缓冲区自身的区域也包含在内，因此，需要从相邻区域中将与缓冲区id相同的区域去掉，相当于把自身去掉；表2为邻接矩阵示例表。表2中的数据是把本身的缓冲区域去掉的数据。
表2邻接矩阵示例表
步骤五、计算面状矢量shp图层每个区域的中心点，根据临街矩阵中区域的相邻关系，连接相邻区域的中心点，形成带有方向的蛛网图；本实施例中所用的计算中心点的方式采用几何中心点函数（ST_Centroid）计算polygon_shp每个区域的中心点。表3是蛛网图属性数据示例。
表3蛛网图属性数据示例
步骤六、匹配蛛网数据中中心点与交通出行量数据中OD相等记录，给蛛网的线分配流量，生成交通流量蛛网图。
匹配蛛网数据中的中心点数据与交通出行量数据中OD分配需求数据相等记录，给蛛网的线分配流量，生成交通流量蛛网图。交通流量蛛网图的样例参照图2，图2以深圳市为例。
匹配蛛网图属性数据中Fome_id和to_id分别与od_table表中o_id和d_id相等记录，给蛛网的线分配流量，值为Flow。表4为流量分配表示例。
表4流量分配表示例。
本发明的技术关键点是：
（1）本发明实现了在线蛛网图生成方法，标准化前端输入，并于前端进行结果可视化。
（2）基于PostGIS提供的空间数据处理和空间分析方法，执行方式和计算效率相比传统方法更快捷。
需要说明的是，在以上实施例中，只要不矛盾的技术方案都能够进行排列组合，本领域技术人员能够根据排列组合的数学知识穷尽所有可能，因此本发明不再对排列组合后的技术方案进行一一说明，但应该理解为排列组合后的技术方案已经被本发明所公开。
本实施方式只是对本专利的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，只要没有超出本专利的精神实质，都在本专利的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据交通出行量分配需求，将出行量OD和面状矢量shp图层存入数据库中；
步骤二、将每个带有空间信息及属性的面状矢量shp图层数据生成缓冲区并同时生成蛛网图的连接中心点；
步骤三、将缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析；
步骤四、根据步骤三的空间分析结果，取空间位置与缓冲区相交的区域信息，作为缓冲区对应区域的相邻区域，形成初步的空间邻接矩阵；
步骤五、计算面状矢量shp图层每个区域的中心点，根据邻接矩阵中区域的相邻关系，连接相邻区域的中心点，形成带有方向的蛛网图；
步骤六、匹配蛛网数据中中心点与交通出行量数据中OD相等记录，给蛛网的线分配流量，生成交通流量蛛网图。
2.根据权利要求1所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤一中所述面状矢量shp图层数据存入到PostGIS数据库，生成空间数据，在数据库中生成polygon_shp表，该数据带有geom字段。
3.根据权利要求2所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤一中所述出行量OD存入PostgreSQL数据库中，同时生成OD_table表。
4.根据权利要求3所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤一中的空间数据polygon_shp表中的每条记录代表一个区域。
5.根据权利要求4所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤二中生成缓冲区过程中需将geom字段类型转成geography字段，缓冲距离小于1米。
6.根据权利要求5所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤二中所述缓冲区，每个区域都有自己的缓冲区，区域id等于缓冲区id。
7.根据权利要求6所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤中三所述空间分析，利用PostGIS提供的叠置分析函数将缓冲区与面状矢量shp图层进行空间分析。
8.根据权利要求7所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤三中所述的空间分析，需要将缓冲区与所有区域逐一进行空间分析。
9.根据权利要求8所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：对步骤四中的空间邻接矩阵进行补充，形成完整的空间邻接矩阵。
10.根据权利要求9所述的一种基于PostGIS的在线交通流量蛛网图生成方法，其特征在于：步骤四中所述形成初步的空间邻接矩阵，需要将与缓冲区id相同的区域去掉。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113780674A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-10 | 北京交研智慧科技有限公司 | 研究出行路径的方法、装置及可读存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105206051A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-12-30 | 深圳先进技术研究院 | 一种城市路网合理性评价方法及装置 |
| CN107564077A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-01-09 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种绘制道路网的方法及装置 |
| CN109087508A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-25 | 广州市市政工程设计研究总院有限公司 | 基于高清卡口数据的毗邻区域交通量分析方法及系统 |
| CN110288205A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-09-27 | 北京世纪高通科技有限公司 | 交通影响评价方法及装置 |
| CN111160794A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 基于ahp-gis耦合分析的地质环境承载力分析方法 |
| CN111914052A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-10 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种区域空间关联关系确定方法及装置 |
-
2021
- 2021-03-05 CN CN202110242710.5A patent/CN112597265B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105206051A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-12-30 | 深圳先进技术研究院 | 一种城市路网合理性评价方法及装置 |
| CN107564077A (zh) * | 2017-09-04 | 2018-01-09 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种绘制道路网的方法及装置 |
| CN109087508A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-25 | 广州市市政工程设计研究总院有限公司 | 基于高清卡口数据的毗邻区域交通量分析方法及系统 |
| CN110288205A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-09-27 | 北京世纪高通科技有限公司 | 交通影响评价方法及装置 |
| CN111160794A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 基于ahp-gis耦合分析的地质环境承载力分析方法 |
| CN111914052A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-10 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种区域空间关联关系确定方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 龙云: "基于HTML5的WebGIS研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113780674A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-10 | 北京交研智慧科技有限公司 | 研究出行路径的方法、装置及可读存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
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