网络分析与网络数据集—原始数据

网络分析的功能主要依赖于网络数据集的质量，归根结底是路网的质 量。路网的数据质量包含两个方面，道路的形状、道路的属性。道路的形状必须符合实际的交通状况，实地采集或者从遥感影像上采集都必须遵循严格的要求；道路 的属性同样是路网数据质量的重要组成部分，包括影响道路通行能力的属性，比如道路里程、限高、限重、车型限制等；以及描述性的属性，比如道路材质、车道 数、道路名称等。当然，事实上道路属性的采集与道路形状的采集一样，同样必须遵循严格的规范。导航数据领域的国际规范标准是 GDF （Geographical Data File ），它为获取道路网络相关的数 据、特征、属性和关系的扩展分类提供了详细的规则， ISO 也将 GDF 作为 智能交通系统（ Intelligent Transport System ， ITS ）的数据标准。全球著名的地图厂商 NAVTEQ 和 Tele Atlas 都使用遵循 GDF 格式，不同的地图厂商都会存在自有的地图规范，但是并不会有本质的 区别。 ESRI 对GDF 也有很好的支持，在创建网络数据集的时候你会发现，有些属性会自动 的生成，这个是 ESRI 内 建了支持 GDF 路网属性字段的结果，这是后话，后面的章节会提到。

 

GDF 是个挺复杂的规范，其实在我看来，所有的规范都挺复杂来着，但是这 些复杂的规范一旦我们严格遵守了之后，后面的工作会越来越轻松。 GDF 并不是我的目标，仅跟大家分享下我的经验，在数据阶段要重视的内容。

 

道路形状

 

GIS 里面有空间数据和属性数据之分，空间数据用来表示空间实体的位置、 形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。我们并不仅仅是关心道路在一定坐标参考下的实际形状，更重要是他们之间的连接关系。

 

要实现网络分析，那么路网首先必须连通，路网中的任意两个点之间必 定会存在一条可以连接两点的路径；其次路网的层次性必须符合实际情况，立体相交的道路在采集的数据中必须正确的反映。

 

结合创建网络数据集的一些策略，建议采集道路形状的时候遵循如下的 原则：

l   平面相 交的道路，在路口打断

l   立体相 交的道路，不在路口打断

相连的道路端点必须要捕捉，这样的 规则应该不需要赘述了。另外道路是单线数字化还是双线数字化，这个在数据生产的时候也应该是有严格要求的，一般具有物理隔离带或者是双黄线隔离的情况下双 线数字化，每一条都是单向行驶；单线数字化的道路可能是双向通行也可能是单向通行，遵循实际情况。

 

要制作一份符合路径分析的路网数据 （也可称为导航数据），不只是这几条原则就能完成的，当然幸好这不是我们应用的人应该关心的事，不过如果数据的采集和应用都是你来做，那么在做数据之前， 我建议你花比较多的时间好好的确定一个可行完整的规范，毕竟采集数据是很费精力和财力的，谁也不希望花了很多钱结果推倒重来一遍。

 

道路属性

 

道路属性字段的定义是件很讲究的事 情，每家数据提供商也都会有自己的一套规范，并且大多是严格保密的。还好 GDF 的规范在 Google 上总可以找到的，我把 GDF 里面道路的属性字段都截图放到文 档里，可以指导我们建立自己的数据采集规范。

 

红色标出的是几个比较重要的属性，道路名称、行驶速度（时间）、道路功能等级、道路里程，这几个属性可以说是构建实用的网络数据集必备 的几个属性。在你要求不高，精力财力有限的情况下，有这么几个属性勉强可以了。但是如果对分析结果的要求越精确，那么需要采集的道路属性会越多，比如道路 车型限制、车重限制、车高限制、转向限制等等，每增加一个属性，你就要付出更多。购买数据也会类似，有些公司也会针对属性收钱，那么你可以根据自己的需求 选择，有些属性在目前来说，只是锦上添花，并未真正能够影响计算结果。