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摘 要

针对现有道路信息提取方法操作烦琐复杂、劳动强度大，提出一种基于GIS的道路信息简易提取方法。以网络电子地图为数据源，利用ArcGIS的图像处理和自动矢量化功能提取道路矢量信息，并通过编写ArcEngine程序对断线进行处理。经过多次实验，验证了该方法有一定的实用性。

关键词：GIS，网络电子地图，道路信息提取

Abstract: For information on the operation of existing roads extraction methods are cumbersome and complex, labor-intensive, making ​​easy road information extraction method based on GIS. Using ArcGIS image processing and automatic vectorization function extracting the road vector information based on web map data source. Then procedures for disconnection by writing deal based on ArcGIS Engine. Several experiments verifying that the method has a certain practicality.

Key words: GIS, Road extraction, Web map

目 录

1 引言 4

2 概述 4

3 无道路注记信息电子地图道路信息提取 4

3.1 基本步骤 4

3.1 数据获取 5

3.2 图像预处理 6

3.3 数学形态学去噪 8

3.4 矢量化 11

3.5 矢量数据检查 12

4 有道路注记信息电子地图道路信息提取 12

4.1 方法概述及技术流程 12

4.2 提取道路 13

4.3 灰度化及二值化 14

4.4 形态学处理 15

4.5 矢量化 17

4.6 矢量化后处理 18

结 论 25

参 考 文 献 26

引言

道路作为一种重要的地物，在地图中占有不可或缺的地位，获得及时的最新道路信息在导航定位、交通管理、城市规划和科研等领域都具有很重要的意义。

传统纸质地图由于信息易产生误差、更新周期长、查找检索困难、占据空间大等，已经无法满足现代地图信息管理的需要。电子地图已成为现代地图信息管理系统中不可或缺的部分^[1]。加上网络电子地图更新及时，道路网显示清晰，是很好的道路数据源。

由于矢量数据可以更精确定义位置、长度和大小，已经成为GIS的主要应用数据之一。因此彩色栅格地图矢量化转换工作成为GIS技术的重点之一^[2]。而基于电子地图的人工矢量化操作繁琐，效率低下，已无法满足现代生产和科研的需要。自动矢量化由此而生。但目前自动矢量化系统的应用局限于二值栅格数据。因此，获取满足要求的二值化栅格图像成为自动矢量化的重点之一。

矢量化的关键除了原始数据的选取、数据的预处理、矢量化实现，还包括矢量化后处理。目前，相关研究主要关注的是纸质地图数据源的自动矢量化，以网络电子地图为数据源，依据不同电子地图的道路显示特性，提出了具有针对性的道路信息提取方法。

概述

GIS研究的数据是地理空间数据，这是区别于其他系统的根本原因。栅格数据与矢量数据是地理信息系统中空间数据组织的两种最基本的方式。由于矢量数据数据结构紧凑，冗余度低，表达精度高，图形显示质量好，有利于网络和检索分析等优点，被广泛用于GIS中。而ArcGIS软件是GIS软件行业中最高水准的代表。同时ArcGIS也有对栅格数据进行自动矢量化处理的Arcscan功能模块，因此利用Arcscan对栅格道路数据自动矢量化。

事实上，获取道路信息的关键之一是数据源的选择，网络电子地图由于其及时更新，是不错的道路信息源。而网络电子地图显示的道路信息都是带注记信息的，这就给道路信息的提取增加了难度。但通过实践发现有的电子地图平台可以将道路信息的注记去掉，因此针对不同的电子地图平台提出了不同的提取方法。第一种是注记可去的道路信息提取方法，第二种是针对有注记信息的电子地图道路的提取方法。

无道路注记信息电子地图道路信息提取

3.1 基本步骤

首先从Google Earth获取道路图像，接着将道路图灰度化，然后对灰度道路图二值化，并对二值化栅格道路图去除噪声，最后利用ArcGIS的Arcscan模块进行自动矢量化。图像处理流程如下：

数据获取

图像预处理

数学形态学处理

矢量化

矢量数据检查

图1 无注记道路提取流程

3.1 数据获取

Google Earth中提供了多种影像信息并且是分图层显示的，其中电子地图道路是以单独图层显示的，但是不能下载单独的道路图层，另外其电子道路地图是带有注记的（如图2），而这些注记会影像道路的提取。为此就需要将道路的注记信息去除，若是人工手动去除注记就会显得效率低下，同时会出现许多断线。通过实践发现在Google Earth中有一个调整图层透明度的工具，在使用中发现只要将图层的透明度调整到一个合适的值，电子道路地图就能够不显示道路注记。这样就获得了所需的道路影像（如图3）。除此之外Google Earth也能够模拟地球的昼夜变化，当将时间调整为夜晚时分就会形成黑色的背景（如图4），这黑色的背景掩盖了大部分卫星影像背景，这十分有利于道路的二值化处理。因此，选择Google Earth中的地图作为道路信息数据源，选取的彩色道路图像如图4。

图2 调整透明度前影像 图3 调整透明度后影像 图4 夜晚时分影像

图像预处理

3.2.1 灰度化

关于图像的处理如图像识别、轮廓提取、图像增强等等热点问题的相关技术工作, 大都是在灰度图像基础之上进行进一步处理的^[3]。

24位彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝）。当R、G、B分量值不同时，表现为彩色图像，当R、G、B分量值相同时，表现为灰度图像，该值就是我们所要求的。如果选取单一的波段作为灰度图像，就会丢失其他波段的信息，而这些信息很可能就是所需要的信息。根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。彩色位图与灰度位图的像素点的R、G、B 分量之间有如对下对应关系^[4]：

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