CN110083669B - 一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法及*** - Google Patents

一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种OpenStreetMap(OSM)城市建筑数据的完整区域提取方法及***，包括：根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；对于提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；删除面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；将保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。与现有技术相比，本发明能提取OSM城市建筑数据的完整区域且面积更大，从而帮助用户免费获取更多的OSM城市建筑数据。

Description

一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法及 ***
技术领域
本发明属于地理信息科学领域，涉及一种OpenStreetMap(OSM)城市建筑数据的完整区域提取方法及***，具体涉及一种基于缓冲区分析提取OSM城市建筑数据的完整区域。
背景技术
开放地图数据OSM是一个由全球志愿者提供与编辑的在线地图。它具有免费获取、全球覆盖和现势性高等优点；同时，由于志愿者的不同背景(如年龄、专业和学历等)，OSM数据的质量具有明显的异质性特点，即不同地区的OSM数据质量可能不同。完整性，即衡量一个地区地理空间数据质量的完备程度，是评价OSM数据质量的重要指标。如何从OSM数据中提取出完整区域是本发明拟解决的技术问题。
现有方法主要通过引入参考数据(如源自权威部门或商业地图公司)评价OSM数据质量。例如，Goetz和Zipf(2012)、Hecht等(2013)对比了德国地区OSM与测绘机构的建筑数据来评价OSM建筑数据的质量，该方法还被应用于评价英国(Fram et al.2015)、法国(Girres and Touya2010)、美国(Zielstra et al.2013)等地区的OSM数据质量；由于参考数据因收费或保密限制的原因可能无法获取，也有学者提出参考数据未知时评价OSM数据质量的方法。例如，
Figure BDA0002006139350000011
et al.(2014)分析了各个国家或地区OSM历史数据的增长率，且当该值小于3％时，反映相应地区的OSM数据接近完整；然而，该方法仅适用于宏观分析大范围区域内的OSM数据质量。Zhou(2018)则提出通过计算OSM建筑密度定量估计OSM建筑数据完整性的方法。虽然该方法适用于微观分析城市区域(如1×1公里格网)内OSM建筑数据的完整性，但是由于格网大小的限制，该方法能提取的完整区域的面积较小，导致用户能免费获取的OSM建筑数据较少。
因此，本发明提出一种OSM城市建筑数据的完整区域提取方法，该方法应不依赖于参考数据，即当参考数据未知时，亦能提取OSM建筑数据的完整区域(且面积更大)，从而帮助用户免费获取更多的OSM建筑数据。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对上述目前的提取方法能够提取的完整区域的面积较小、用户能免费获取的OSM建筑数据较少的技术问题，提供一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法及***解决上述技术缺陷。
一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法，包括：
步骤S1、根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；
步骤S2、对于步骤S1中提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；
步骤S3、将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；
步骤S4、删除步骤S3中面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
步骤S5、提取步骤S4中保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
进一步的，所述步骤S2中缓冲区半径R设置区间为20-30米。
进一步的，所述步骤S4中的预设阈值A设置为0.2平方公里。
一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取***，包括：
提取模块：用于根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；
建立模块：用于对提取模块提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；
合并模块：用于将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；
删选模块：用于删除面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
提取模块：用于提取保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
进一步的，所述建立模块中缓冲区半径R设置区间为20-30米。
进一步的，所述删选模块中的预设阈值A设置为0.2平方公里。
与现有技术相比，本发明优势在于：本发明提出一种OSM城市建筑数据的完整区域提取方法及***，本方法能提取OSM城市建筑数据的完整区域且面积更大，从而帮助用户免费获取更多的OSM城市建筑数据。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法流程图；
图2是参考建筑数据的分布示意图；
图3是OSM建筑数据的分布示意图；
图4是建筑数据建立缓冲区的示意图；
图5是OSM城市建筑数据建立缓冲区的示意图；
图6是OSM城市建筑数据的缓冲区合并后的示意图；
图7是OSM城市建筑数据的完整区域示意图；
图8是北京市OSM建筑数据和城市建成区数据；
图9是本发明方法提取的OSM城市建筑数据的完整区域，具体参数：R＝20米；A＝0.2平方公里；
图10是本发明方法提取的OSM城市建筑数据的完整区域，具体参数：R＝30米；A＝0.2平方公里；
图11是传统方法提取的OSM城市建筑数据的完整区域；
图12是本发明方法和传统方法提取的完整区域的完整性比较。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
一般而言，城市地区的建筑密度较农村地区更高；且在城市建成区范围内，为了维持一定的建筑密度，相邻建筑之间的距离通常较小(如小于60米)。因此，假设当某个区域内相邻OSM建筑数据之间的距离过大时，可能是由于该区域内缺失其它建筑数据所致。反之，当某个区域内相邻OSM建筑数据之间的距离均小于某个阈值时，说明该区域内的OSM建筑数据可能接近完整。
基于上述假设，本发明提出了一种OSM城市建筑数据的完整区域提取方法，如图1所示，包括：
步骤S1、针对已获取的OSM建筑数据和城市建成区数据，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据。
步骤S2、对于步骤S1中提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径(R)建立缓冲区，缓冲区可理解为建筑数据经过“膨胀”或“扩大”后的区域。
缓冲区半径R以设置为20～30米之间适宜，R的两倍即代表城市建成区内相邻建筑之间的距离。若R值设置过大(如大于30米)，缓冲区内OSM城市建筑数据的完整性可能显著降低；若R值设置过小(如小于20米)，相邻的OSM城市建筑数据可能因无法合并，导致提取的完整区域的面积显著偏小。
步骤S3、将存在重叠区域的缓冲区进行合并，并形成更大范围的缓冲区，直至合并后的缓冲区不再相互重叠为止；然后，计算合并后每个缓冲区的面积。
步骤S4、删除步骤S3中面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
步骤S5、提取S4中保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
阈值A以0.2平方公里为宜。若该阈值设置过小(如小于0.2平方公里)，则合并后的缓冲区内的OSM城市建筑数据的完整性可能显著降低；若该阈值设置过大(如大于0.2平方公里)，则所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的面积可能显著偏小。
还提出了一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取***，包括：
提取模块：用于根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；
建立模块：用于对提取模块提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；
合并模块：用于将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；
删选模块：用于删除面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
提取模块：用于提取保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
具体实施步骤如下：
图2为某区域内包括从字母a到字母k的11个参考建筑数据和城市建成区范围。图3为相应区域内的OSM建筑数据(编号为：a',b',f',g',h',i',j'和k'，共八个)。
步骤S1、针对已获取的OSM建筑数据和城市建成区数据，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据，即图3中的OSM城市建筑数据(编号为：a',b',f',j'和k'，共五个)。
步骤S2、对于步骤S1中提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径(R)建立缓冲区。缓冲区可理解为建筑数据经过“膨胀”或“扩大”后的区域(图4)，图5为将图3中OSM城市建筑数据(编号为：a',b',f',j'和k')建立缓冲区后的效果。
步骤S3、将存在重叠区域的缓冲区进行合并，并形成更大范围的缓冲区。直至合并后的缓冲区不再相互重叠为止；然后，计算合并后每个缓冲区的面积。将图5中的OSM城市建筑数据的缓冲区合并后，最终得到三个合并后的缓冲区(即图6中编号为X、Y和Z的区域)。
步骤S4、删除步骤S3中面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；假设图6中编号为Y的合并后的缓冲区面积小于阈值A且编号为X和Z的合并后的缓冲区面积大于阈值A，则删除合并后的缓冲区Y；保留合并后的缓冲区X和Z。
步骤S5、提取S4中保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。图7中的X'和Z'为所保留的合并后的缓冲区与城市建成区范围的相交部分，将该区域视为OSM城市建筑数据的完整区域。
为了验证本发明的有效性，以北京市四环内的区域为实验区域进行验证。图8为实验区域内的OSM建筑数据和城市建成区数据。其中，OSM建筑数据从网站(下载地址：http://download.geofabrik.de/index.html)免费获取；城市建成区数据从网站(http://globallandcover.com，全球30米分辨率土地覆盖图)免费获取，并将所获取的“人造表面”类别视为城市建成区范围。
首先，采用本发明的方法提取实验区域内OSM城市建筑数据的完整区域，并采用两组参数(组1：阈值R＝20米；阈值A＝0.2平方公里；组2：阈值R＝30米；阈值A＝0.2平方公里)分别进行实验，提取的OSM城市建筑数据的完整区域分别如图9和图10所示。
然后，采用传统方法提取实验区域内OSM城市建筑数据的完整区域(图11)。具体步骤包括：1.以城市建成区范围叠加1×1公里的规则格网；2.分别计算各个格网内的OSM建筑数据密度(D)；3.提取OSM建筑密度大于25％的格网(根据现有研究结论(Zhou2018)：1×1公里格网内的OSM城市建筑数据的完整性近似该格网内OSM城市建筑数据密度的3.4～4倍)；4.将所提取的格网且落入城市建成区范围内的部分视为OSM城市建筑数据的完整区域。
表1为采用不同方法时，所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的面积值。由表1可以看出：使用本发明方法所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的面积(60.8和131.9平方公里)远远大于传统方法的结果(11.6平方公里)，表明本发明方法所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的面积更大。
表1两种方法提取的OSM城市建筑数据的完整区域的面积比较
Figure BDA0002006139350000061
图12为采用本发明方法和传统方法所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的完整性比较。由图12可以看出，本发明方法所提取的OSM城市建筑数据的完整区域的完整性值(97.1％和81.0％)高于传统方法的结果(74.1％)，表明本发明提取的OSM城市建筑数据的完整性更高。
综上所述，本发明方法所提取的OSM城市建筑数据的完整区域，不仅面积更大，而且完整性更高，从而验证了本发明方法的有效性。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (6)

1.一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法，其特征在于，包括：
步骤S1、根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；
步骤S2、对于步骤S1中提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；
步骤S3、将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；
步骤S4、删除步骤S3中面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
步骤S5、提取步骤S4中保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
2.根据权利要求1所述的一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法，其特征在于，所述步骤S2中缓冲区半径R设置区间为20-30米。
3.根据权利要求1所述的一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取方法，其特征在于，所述步骤S4中的预设阈值A设置为0.2平方公里。
4.一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取***，其特征在于，包括：
提取模块：用于根据城市建成区范围，提取落入城市建成区范围内的OSM城市建筑数据；
建立模块：用于对提取模块提取的每个OSM城市建筑数据，以大小相同的半径R建立缓冲区；
合并模块：用于将相互重叠的缓冲区进行合并，直到合并后的缓冲区不再重叠为止，并计算合并后每个缓冲区的面积；
删选模块：用于删除面积小于预设阈值A的合并后的缓冲区；
提取模块：用于提取保留的合并后的缓冲区且落入城市建成区范围内的部分，视为OSM城市建筑数据的完整区域。
5.根据权利要求4所述的一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取***，其特征在于，所述建立模块中缓冲区半径R设置区间为20-30米。
6.根据权利要求4所述的一种OpenStreetMap城市建筑数据的完整区域提取***，其特征在于，所述删选模块中的预设阈值A设置为0.2平方公里。
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