本技术公开了一种加权联合熵支持下山区道路分布复杂性的测度方法,包括以下步骤:首先,基于山地区域范围进行空间单元的划分,并通过空间相交得到每个单元内的道路分布数据;其次,计算不同单元内每个路段的长度信息,以及定义方向测度规则完成每个路段方向信息的计算;第三,计算每个单元内的道路密度,并对所有单元道路密度数值进行整体归一化得到密度权重;第四,基于每个空间单元内所有路段对应的长度序列和方向序列数据,计算道路的联合熵;第五,基于每个网格单元内的密度权重和联合熵,计算加权联合熵实现对道路分布复杂性的测度。本发明面向山区交通发展的需求,利用密度和联合熵分别实现道路规模和道路结构的表征,引入了加权联合熵的概念与方法,提出密度加权的“长度‑方向”联合熵实现山地区域道路分布复杂性的测度。实证表明,该方法能够充分结合道路分布的规模信息和结构信息,并计算加权联合熵实现山地道路空间分布复杂性的测度。本发明可为山地交通布局与规划、山区经济发展以及山地交通脆弱性评估等方面提供一种较为直观和准确的道路分布复杂性测度方法。
背景技术
山地是地球上最为常见的地貌类型,例如在中国山地区域占据了国土面积的60%以上。此外,山地区域也居住着大量人口,山地交通对于山地人口的交通出行具有非常重要的作用,因而提升与优化山地交通路网的空间布局,对于改善山地区域人口出行和促进山地区域经济发展具有非常重要的意义。其中,山区道路分布复杂性测度是厘清山区交通现状的重要方面,能够充分支撑山区交通路网的空间合理布局与优化。
当前开源地理信息技术的广泛使用,能够提供完备且准确的交通路网空间分布数据,为大尺度下山区交通路网空间结构的研究提供数据支撑。同时,地理信息空间分析技术,例如空间相交、空间统计等,能够有效实现交通路网数据的空间分布特征的提取。在此基础上,结合计算机科学、数学等学科的数据分析技术,例如信息熵,能够有效实现交通路网空间分布特征的深入探测与分析。已有方法主要是从道路的单一方面,进行道路分布复杂性的测度,例如长度信息或者方向信息,缺少一种方法能够同时利用道路分布的多个方面的信息,进行道路分布复杂性的测度与分析。基于此,本研究采用联合熵的思路,构建了一种山区道路空间分布特征提取与复杂性测度的方法体系。
实现思路