基于新的测绘技术实现当代城市交通的精细化管理

2022-03-21版权声明我要投稿

  1引言

  在新时代背景下,随着现代城市的快速发展,城市人口和建筑密度迅速增长,城市环境问题对城市居民的健康和舒适度产生了很大影响。如何改善城市环境是城市研究的重要内容[1-2]。目前,随着城市化和世界人口的增长,城市变得越来越拥挤,智慧城市服务显得尤为重要。所谓“智慧城市”是指利用信息和通信技术对运营城市核心系统中的关键信息进行感知、分析和整合,可以对日常生活、环境保护、公共安全、城市设施和工商活动等各种需求进行智能响应[3]。近年来,随着测绘技术的迅速发展,一些新型的测绘技术已被广泛应用于社会防灾、防洪、突发事件以及土地资源、环境资源和矿产资源调查等方面,并为城市管理提供丰富的信息和数据[4]。一个高效流动的交通系统不仅有助于货物运输和交通工具的通畅流动,而且还能减少碳排放[5],可进一步推动地方、国家和区域经济一体化,促进可持续发展。将测绘技术用于构建智慧交通管理系统是一个很具挑战和前景的主题,本文依托现有的测绘先进技术对构建智慧城市发挥的作用进行分析。

  2新型测绘技术实现城市道路精细化管理的总体思路

  智慧城市交通管理系统的目的是将信息、通信等技术集成并应用于交通领域,构建人、路、车的综合地图管理系统,这是一个庞大、功能齐全、实时、准确、高效的运输管理系统框架。“测绘+精细化管理”这一理念在智慧城市交通管理系统中体现的是“高精度地预测下一个可能的城市道路状态”,这些信息有助于防止城市拥堵事件。随着信息测绘时代的到来,基础测绘产品方案将在生产类型、生产过程、承载内容、表现形式、服务方式、空间运用等方面发生更深刻的变化,也将在城市管理中发挥越来越重要的作用。大比例尺地图在智慧城市交通管理系统中扮演的角色是道路的总体获取,大比例尺道路交通地图是进行城市交通智能化、精细化管控的基础。在城市总体规划和城市详细规划的实施中,需要列入已有道路的交通地形图、在建道路工程的地形图,以实现对城市道路规划动态管理的监督。一旦城市道路遭到破坏,详细的大比例尺地形图可以及时显示道路路线,控制现场,地图中的交通信息也为医院和警察局提供了必要的技术支持,方便决策者迅速做出决策。利用大比例尺地形图可以有效控制城市道路和交通管理中的突发情况,减少不必要的损失。将遥感数据直接应用于交通管理过程中存在一定的挑战性,例如数据的可用性、成本、许可权、图像处理算法、客户端的用户管理、相关的技术培训、道路图像的实时存储以及数据库管理维护等问题。但是,这些问题正在一步步解决。目前来看,遥感技术应用于构建智慧城市交通管理系统是可行的。高分辨遥感技术从空间角度为智慧城市交通管理系统提供了广域覆盖、天气数据实时获取、快速部署和灵活机动的可能。城市交通管理部门使用遥感技术可以实现全天的天气预测和分析,也可以更好地了解土地利用和土地覆盖的变化。与大比例尺地图不同的是,天气因素严重影响着交通管理的精细化程度,而高分辨遥感技术为天气预测提供了数据基础。高空间分辨率影像可以提供一个清晰的“交通—环境”的影像模型。各种案例研究也认为使用遥感技术可以解决交通拥堵问题。例如,上海把北斗卫星系统用于交通规划和管理,成功解决了主要干道上的交通拥堵。我国的北斗定位技术已经成为基于遥感的位移测量标准工具,其原理是从一系列复杂的遥感图像中获取和处理相移信息,并对每幅图像中的每个像素元素进行处理,根据信号相位响应和卫星高度建立高程信息。在国际上,高分辨率卫星图像也被成功用于监测路面建设和评估管理(如意大利和西班牙)。使用高分辨率遥感光学图像可以有效地观察监测路面情况,广泛应用于交通控制、道路验证、视觉监控、交通安全等领域,且具有良好效果。

  3基于高分辨遥感技术的智慧城市交通管理新方法

  基于高分辨遥感技术的智慧城市交通管理新方法即智慧城市交通区域矩阵模型,是指在智慧城市任意区域,从流量预测的角度找出这些区域之间的关系。该方法主要用于建立智慧城市交通流量预测中时空相关性的模型,从宏观和微观角度为智慧城市交通管理提供新思路。通过应用高分辨遥感技术收集不同时间不同地点高峰时段交通拥堵的航拍照片,预估道路交叉口的交通延误情况。在高速公路上,可通过航拍照片确定车辆密度。此方法考虑了不同类别的车辆(小型轿车、卡车、牵引拖车和公共汽车等),应用小型轿车等有效因素来确定测量每车道每公里的小型轿车密度所产生的密度值与确定好的车流阀值共同决定高速公路的服务水平。需要强调的是,在智慧城市交通区域矩阵模型中,只有移动的传感器才能用作数据源,来自固定位置传感器的数据不包含空间相关信息,不能揭示区域之间的关系。例如,除了车流密度外,车辆速度也是交通规划部门和决策者的参数之一。在某个时间段,从空中捕获图像,结合地面布置的传感器预估单个车辆速度(配备GPS的汽车),从而确定整段道路上车辆的流量与车速。智慧城市交通区域矩阵模型的主要思路是基于网格的分割,使用网格简单地分割地图。具体地说,首先将路网按高等级道路划分为若干区域,然后对每个区域递归地进行划分。为了避免算法只处理和分割道路网络区域,可以使用基于形态学的地图分割,其中的层次分割使用形态学算子如交集、并、包含或补等进行了扩展,将城市路网有效地分割为一个个独立区域,从而更有利于智慧城市交通系统总体管理。

  4结论

  综上所述,本文从智能城市精细化管理中交通拥堵的问题出发,基于大比例尺地图和高分辨率遥感技术,描述了新型测绘技术实现城市道路精细化管理的总体思路,提出了一种适用于智慧城市交通区域矩阵模型,为城市道路交通精细化管理提供了空间数据基础。该研究可以促进城市的可持续发展,为进一步提高智能城市精细化管理水平提供新的思路。

  参考文献:

  [1]孙博.测绘新技术在城市道路交通网络规划测量中的应用[J].居业,2020(9):7-8.

  [2]李长发.测绘工程在城市规划中的作用[J].地矿测绘,2019:2(2).

  [3]王庆国,罗晶,张♘仑,何海琦,刘晨林.泛在测绘及其在城市交通领域的典型化应用[J].测绘通报,2018(3):76-79+88.

  [4]丁煜朔.北斗卫星导航系统在智慧城市中的应用[J].中国新技术新产品,2015(10):22-23.

  [5]张添兵,宿勇军.测绘新技术在城市道路交通网络规划测量中的应用[C].中国测绘地理信息学会工程测量分会、中国测绘地理信息学会矿山测量专业委员会、江苏省测绘地理信息局、江苏省测绘地理信息学会:《测绘通报》编辑部,2014:4.

作者:姚春霞 单位:山西省测绘地理信息院

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