基于GIS的公路智能选线

点赞:17840 浏览:81628 近期更新时间:2024-03-14 作者:网友分享原创网站原创

摘 要:本文探讨了利用GIS将直接因素转化为格栅数据,把公路智能化选线归结为基于此栅格数据的最短路径的确定.

关 键 词:智能化选线;最短路径;地理信息系统;综合成本距离模型

1基于GIS的公路选线概述

1.1GIS的功用地理信息系统(GIS,GeographicInformationSystem)是一门综合性学科,结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学,已经广泛地应用在不同的领域,是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统.传统的公路选线的纸上定线工作需要反复比选,效率较低.GIS作为一种基于计算机的工具,可以把地形图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库查询、统计分析等操作集成在一起,根据公路选线的控制因素,高效地确定满足设定条件的最短或最优路径.

1.2建立GIS路线模型影响公路路线走向的因素有地形、水文地质、地貌地物、政治经济、生态环境和工程造价等,在公路选线过程中,需对以上各影响因素综合考虑,充分权衡每个因素对路线的影响权重,构建符合要求的多因素综合模型.本文采用层次分析法确定各因素权重,采用专家咨询法对权重值进行修正,最终将各影响因素的属性特征用定量的方式表示出来并加以联系.GIS有着强大的数据叠加分析功能,可以把各影响因素形成的专题地图按各其权重叠加分析,综合考虑工程造价因素并加权叠加后形成综合费用模型,在该模型中分析确定最佳路线方案.

1.3栅格数据叠加分析方法栅格数据叠加分析是GIS空间分析方法中十分重要的一种.在公路选线过程中,利用GIS软件的空间分析(SpatialAnalyst)模块中的格栅计算器(RasterCalculator)功能,将地形地貌、水文地质等各因素的格栅图层通过权重叠加的运算方式,形成专题数据图层和各类影响因素相结合的专题地图.本文的综合费用模型为:C等于SiWi(1)

C―综合考虑各影响因素的工程费用;Si―仅考虑单个因素的过程费用;Wi―影响因素的权重值.

2基于GIS的智能化选线具体流程与验证

2.1实验样区本次试验选取北京某地形较为复杂的丘陵地带,样本范围约16平方千米,区域内高程范围为55.2~295.7米.项目区内地质情况较好,村落较多,无大型池塘等水域,以一般耕地和经济林为主.为了改善区域交通条件,拟修建一条约5公里的四级公路与过境干线道路相接.根据项目功能和建设条件确定路线的起点(BP)终点(EP)及中间控制性段落.根据层次分析法,确定本项目选线的影响因素:地形、地质、地物和地类,其中地形因素主要考虑高程和坡度.

2.2实验技术流程本文智能选线的样本实验全部采用ArcGIS运行,首先建立地形、地物等影响因素的属性数据库,以录入项目区域的相关信息,然后对矢量格栅进行数据的转换,以提取影响因素(地形、地物等)模型,最后将各图层进行叠置分析,得到公路选线的综合费用模型,以选取最佳路线方案.

2.3选线因素分析车辆对公路纵坡大小和长度要求严格,选择良好的地形是公路选线的关键,同时地上物如民居、水域和各类经济林也是制约本项目的重要因素,由于篇幅有限,本文只列出在ArcGIS中对地形因素的高程和坡度两个因子的分析.

2.3.1高程分析项目区域的高程数据,利用ArcGIS生成项目区内不规则三角网TIN,再将TIN转化为栅格的DEM图层.根据路线起终点和中间控制性段落的高程,确定最适合路线布设的高程范围,即60~75米.在此高程区间范围外的路线方案会增加较多的填挖方、甚至桥涵构造物.对高程数据进行分类,并确定在各级高程区间在路线综合费用模型中的权值.共分为6级:55~85、86~115、116~145、146~200、200~250、250~295,对应权值为:1、2、4、8、16、32.


2.3.2坡度公路选线一般应避免较大的坡度起伏,以减少填挖结合等特殊路基段落,保持路基的整体稳定性.运行ArcGIS的空间分析(SpatialAnalyst)模块的表面分析功能,生成项目区域坡度格栅图层slope.对该层的坡度数据进行分级,共分9级:0~3°、3~6°、6~9°、9~12°、12~15°、15~20°、20~30°、30~45、45~60°、对应的权值为:1、2、4、8、16、32、64、96、128.

基于GIS的公路智能选线参考属性评定
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2.4分析最优路径

2.4.1选线因子权重确定通过分析,本项目主要工程造价为路基路面和征地拆迁,影响项目造价的主要因素是地形,其次是地上物,地质条件影响最小,据此确定各因素的影响权值,地形:地物:地质等于5:3:2.

2.4.2生成费用模型地图利用ArcGIS对DEM、slope等图层按权重进行叠置,得到本项目的综合费用模型,从模型中可以反映出不同路线方案的费用.图2是本项目选线模型的综合费用专题地图,图中地形平缓及远离民居、水域和陡坡区域内权值较小,体现了以地理单元的空间属性来区分地理单元对公路布线适宜性的目的.

2.4.3最优路径分析与验证根据本项目的费用权值,运行ArcGIS空间分析模块的成本距离加权函数(Cost-WeightedDistance),生成项目区域的方向格栅图.运行最小成本路径函数(ShortestPath),计算项目区域内各单元的累计费用最小值,以确定各研究单元对路线方案的适宜度,并最终得到受地形、地物、地质等多因素影响的最优路线方案.在运用GIS按照影响因素自动确定最优路径的同时,由路线专家对该公路进行了选线,经过对比发现两个路线方案的符合度比较高.通过本文研究方法确定的最优路径充分考虑了高程和坡度的影响,避绕了山顶及陡坡区,公路主体建设费用得到合理控制;且充分考虑了民居、经济林等地上物的影响,进行了合理避让以减少工程拆改费用.经上述分析验证,本文研究的GIS智能选线方法和模型是基本可行的,可以为公路智能化选线的进一步研究提供参考.

3结论

公路工程是涉及区域广、受控因素多的带状工程,选线工作需要融合地质、汽车运行等技术知识,也需要综合政治、经济因素,处理信息量巨大.本文利用GIS技术验证了公路智能化选线的可行性,由于对影响因素的层次划分较为简单,使得选线模型容易处理.未来对公路智能选线的研究应细化影响因素的划分,建立符合实际的选线模型,而且需要结合路线线形技术指标,更加科学、高效地进行公路选线.