交通地理信息系統(tǒng)技術與前沿進展

叢書出版說明
序一
序二
前言
第1章 緒論
1.1 GIS-T概述
1.2 GIS-T研究范疇
1.2.1 GIS-T的理論體系
1.2.2 GIS-T的關鍵技術
1.2.3 GIS-T的典型應用
1.3 本書內容讀者對象
參考文獻
第2章 交通數(shù)據采集
2.1 道路基礎數(shù)據采集
2.1.1 道路基礎數(shù)據傳統(tǒng)采集方法
2.1.2 車載移動測量技術
2.1.3 車載近景攝影測量
2.1.4 車載激光三維掃描
2.1.5 車載路面檢測與測量
2.2 動態(tài)交通信息獲取
2.2.1 動態(tài)交通信息傳統(tǒng)獲取方法
2.2.2 基于浮動車的交通信息獲取
2.2.3 基于低空平臺的動態(tài)交通信息獲取
2.3 動態(tài)交通信息獲取技術展望
2.3.1 移動通信
2.3.2 無線射頻識別（RFID）
2.3.3 平流層飛艇
2.4 小結
參考文獻
第3章 交通數(shù)據處理
3.1 道路交通基礎信息提取
3.1.1 交通標線檢測
3.1.2 交通標志的檢測與識別
3.2 基于浮動車數(shù)據的交通信息提取
3.2.1 地圖匹配
3.2.2 動態(tài)交通信息提取
3.2.3 浮動車數(shù)據和固定檢測器交通數(shù)據的融合分析
3.3 基于低空遙感平臺的多模態(tài)交通信息提取
3.3.1 靜態(tài)交通信息的提取
3.3.2 動態(tài)交通信息的提取
3.4 路面破損檢測與裂縫識別
3.4.1 路面裂縫的成像特點
3.4.2 路面裂縫的全局最優(yōu)檢測
3.4.3 利用空間分布特征進行裂縫類型識別
3.5 小結
參考文獻
第4章 GIS-T數(shù)據模型
4.1 GIS-T數(shù)據分類及特征
4.1.1 GIS-T數(shù)據的分類
4.1.2 GIS-T數(shù)據的特征
4.2 節(jié)點-弧段模型
4.2.1 交通網絡的節(jié)點-弧段表達
4.2.2 節(jié)點-弧段模型的缺點
4.2.3 非平面數(shù)據模型
4.3 線性數(shù)據模型
4.3.1 線性參照系統(tǒng)
4.3.2 動態(tài)分段數(shù)據模型
4.4 導航數(shù)據模型
4.4.1 導航數(shù)據模型的基本功能組成
4.4.2 基于車道的數(shù)據模型
4.4.3 導航數(shù)據標準與格式
4.5 GIS-T時空數(shù)據模型
4.5.1 動態(tài)多維位置參照數(shù)據模型
4.5.2 移動對象數(shù)據模型
4.6 動態(tài)交通信息建模組織
4.6.1 動態(tài)交通信息的建模
4.6.2 動態(tài)交通信息的數(shù)據庫組織
4.7 小結
參考文獻
第5章 移動對象時空分析
5.1 時空GIS
5.1.1 時間地理理論
5.1.2 個體時空數(shù)據集的活動時空模式分析
5.1.3 現(xiàn)代通信技術條件人類交互時空模式分析
5.1.4 基于時空GIS的人類交互時空模式分析
5.2 時空行程規(guī)劃
5.2.1 時空行程規(guī)劃概念
5.2.2 動態(tài)網絡時空棱鏡
5.2.3 基于多目標優(yōu)化的時空行程規(guī)劃
5.3 個體行為時空分析
5.3.1 基于活動日記數(shù)據的時空行為模式分析
5.3.2 基于GPS軌跡數(shù)據的個體行為分析
5.4 移動對象群體軌跡分析
5.4.1 基于出租車軌跡的城市熱點區(qū)域分析
5.4.2 基于出租車軌跡的空間引力模型參數(shù)校正
5.5 小結
參考文獻
第6章 路徑分析
6.1 最短路徑分析
6.1.1 最短路徑問題
6.1.2 標號最短路徑算法
6.1.3 啟發(fā)式最短路徑算法
6.1.4 動態(tài)最短路徑算法
6.2 基于出租車經驗的路徑分析
6.2.1 經驗層級路網構建
6.2.2 經驗層級路網路徑分析
6.3 行人路徑分析
6.3.1 行人導航關鍵技術
6.3.2 基于Landmark的行人路徑分析
6.4 小結
參考文獻
第7章 路網結構分析
7.1 路網數(shù)據的表達與結構分析
7.1.1 多尺度空間數(shù)據庫
7.1.2 路網數(shù)據的多尺度表達（LOD）與結構分析
7.2 路網結構模式的自動識別方法
7.2.1 路網結構模式的分類
7.2.2 路網結構模式的識別方法
7.3 城市路網的自動分級方法
7.3.1 中心性測度理論
7.3.2 城市道路網自動仆紐
7.3.3 實驗結果與分析
7.4 路網數(shù)據的多尺度壓縮方法
7.4.1 基于坐標增量的路網壓縮方法
7.4.2 路網多尺度壓縮試驗分析
7.5 小結
參考文獻
第8章 交通信息時空分析
8.1 交通狀態(tài)時空相關性分析
8.1.1 交通狀態(tài)的時序性
8.1.2 基于路網結構的交通數(shù)據時空分析模型
8.1.3 基于Kriging方法的交通數(shù)據插補
8.2 路網結構和城市交通狀態(tài)的交互影響
8.2.1 路網結構指標
8.2.2 利用真實數(shù)據構建路網結構和交通狀態(tài)的交互模型
8.2.3 實例分析
8.3 基于時空相關性的短期交通預測
8.3.1 短期交通預測方法
8.3.2 基于時空相關性的短期交通預測及模型選擇
8.3.3 實例分析
8.4 交通可達性分析
8.4.1 興趣點動態(tài)可達問題
8.4.2 興趣點動態(tài)可達計算
8.4.3 可達性表達方法
8.4.4 可達性分析實驗
8.5 小結
參考文獻
第9章 智能導航與服務
9.1 導航電子地圖管理
9.1.1 多尺度導航數(shù)據庫
9.1.2 導航數(shù)據物理存儲
9.1.3 導航數(shù)據增量更新
9.2 認知導航
9.2.1 認知導航的相關概念
9.2.2 面向自適應路徑引導的本體模型
9.2.3 基于自然語言的自適應路徑引導
9.3 網絡導航
9.3.1 實時交通信息管理
9.3.2 導航電子地圖更新
9.3.3 網絡導航系統(tǒng)架構
9.4 小結
參考文獻
第10章 交通地理信息系統(tǒng)的發(fā)展與未來展望
10.1 交通地理信息系統(tǒng)的發(fā)展
10.2 交通地理信息系統(tǒng)面對的挑戰(zhàn)
10.3 交通地理信息系統(tǒng)未來展望--由靜態(tài)的過去到動態(tài)的未來
參考文獻
彩圖