基于遥感采集技术的区域交通压力评价研究

李美玲， 张 筱， 时柏营

(山东建筑大学 山东省道路与交通工程高校重点实验室， 济南 250101)



基于遥感采集技术的区域交通压力评价研究

李美玲， 张 筱， 时柏营

(山东建筑大学 山东省道路与交通工程高校重点实验室， 济南 250101)

区域交通供给和需求是否平衡直接影响城市区域交通拥堵治理措施的制定，而目前对区域交通压力的判断方法需要采集大面积的数据，本文引入遥感采集技术，将遥感影像在GIS中进行分析、处理，得到评价所需的基础数据，并与人工实际采集数据进行验证、校核，证明遥感采集数据的适用性. 研究基于遥感采集技术的区域交通压力评价方法，提出以宏观路网交通压力评价总体供给和需求是否平衡的方法，再辅以微观路段交通压力寻找局部宜堵点. 本文设计了基于遥感采集技术的区域交通压力评价流程，并以实际案例进行了方法验证，证明该评价方法和流程的可行性与可操作性. 同时发现因为遥感图像采集技术的不成熟，还存在基础数据采集有偏差的现象，需要辅以小规模的补充调查.

交通管理； 交通压力； 遥感数据采集； 交通供给； 交通需求

0 引言

交通拥堵是困扰很多大中城市的交通问题，而且随着城市交通的日趋饱和，拥堵已经由单纯的单点拥堵发展成为区域的交通拥堵，这给交通管理部门和交通工程师带来了新的挑战. 而针对目前的交通流趋向于饱和状态的特点，对于区域交通拥堵的治理，其交通压力的判别将有助于供给与需求平衡的判断，进而直接影响交通治理措施的制定.

区域交通压力的判别工作首先要进行大面积的数据采集，根据我国国情和特点，区域内的各种基础数据缺乏，同时城市建设速度很快，即使有数据也缺乏及时更新. 目前适用的数据采集方法主要有人工采集和自动采集2种[1]. 传统人工调查方法效率低、工作环境差、数据准确性差；便携式交通量数据采集系统也会耗费大量的人力、物力[2]，而且长时间的机械计数，也容易产生误差. 自动采集法包括机械计数法、视频法和收费站法，虽然可以节省大量人力，但是仅能采集到交通量、速度等数据，不能采集区域的地块设施的数据，目前的拥有量和使用率都很低. 如何快速、高效地采集到各种基础设施的数据是亟待解决的问题.

遥感技术的发展为这个问题提供了新的思路，本文尝试引入遥感采集技术，将所研究区域遥感图像进行矢量化处理，得到各种基础数据，省去大面积数据采集的人力和物力. 并研究遥感采集技术得到基础数据以后的区域交通压力评价方法和流程.

1 遥感采集技术

随着遥感图像空间分辨率的提高，城市道路交通设施包括各道路路段的等级、路网结构信息、道路路面几何尺寸等信息清晰可辨，采集方便[3]. 同时，在高分辨率卫星影像上，地物的线性形状特征信息丰富，运用滤波等技术，结合影像的纹理特征，突出地物的边界特征，通过边缘检测与跟踪处理，最后可得到描述地物线性特征的矢量图层，随着高分辨率数据应用研究的深入，线性特征检测与识别的自动化程度将越来越高，将为提取道路网结构信息、几何尺寸等工作带来方便[4].

对采集数据进行处理是一项重要的工作. 通常初始采集的原始空间数据并不能满足系统数据质量的要求，必须进行加工处理，使用遥感图像分析技术将得到的图像进行矢量化处理，使其成为可用的图像数据模型，以便于进一步应用于操作，得到可用的信息. 遥感图像作为交通信息的数据来源具有观察范围广、易更新、周期短等优势. 利用遥感图像为交通信息源可以更好地满足交通信息服务的范围广、准确、实时的要求，缩短更新时间[5].

本文利用研究区域的高清遥感图像，借助ARCGIS软件进行矢量化，得到区域的路网、路宽、地块、用地性质等信息，并通过实地调查，与遥感图像提取的信息进行比对，验证此方法的误差是否在可接受范围内.

2 区域交通压力评价方法与流程

2.1 交通压力的涵义

“交通压力”一词在目前研究中并没有明确的概念，直观上讲，交通压力就是道路在正常运行状态下对交通所带来压力的承受状态. 通常所说的交通压力一般都反映了该区域或该路段的负荷度，本文选择负荷度作为交通压力评价的指标.

目前，大多数的道路拥堵状态评价方法都是针对单个路段所处的运行状态进行评价，缺少从微观路段到宏观路网的分层次路网交通拥堵状态的评价方法[6]. 本文选择从宏观路网和微观路段区域交通压力进行评价. 宏观交通压力以区域总体的负荷度作为评价指标，具体计算为交通需求和交通供给的比值；微观交通压力由每条道路的负荷度来反映.

2.2 交通压力的评价方法

宏观交通压力的评定，需要对区域整体进行分析，得到总的交通供给与需求总量，再进行对比. 区域的交通供给和需求是否平衡将直接影响区域交通的正常运行，供给大于需求时，区域内路网的整体交通压力较小，经过科学的交通管理与控制，区域路网能达到较为顺畅的状态；而当供给小于需求时，区域交通压力太大，道路网交通呈现饱和状态，需进行适当的交通需求管理. 将遥感技术得到的区域的路网、路宽、地块、用地性质等信息在GIS中通过空间计算功能，可以进行该区域交通供给和需求总量的判别，即宏观交通压力的判别.

对于微观交通压力评定，由实际产生流量和道路通行能力之比计算得到V/C[7]. 实际通过能力(V)是指在实际道路交通条件下，道路在单位时间内能通过的最大交通量. 理论通行能力(C)又称可能通行能力，是指在道路交通理想条件下，道路在单位时间内能够通过的最大交通量.[8]当负荷度较大时，行车密度较大，车辆行驶速度缓慢，此时道路交通处于拥堵状态，道路交通压力较大；当负荷度较小时，车辆可以顺畅通行，道路交通压力较小. 负荷度指标可以对微观交通压力做出一个较为直观展示，当这一比值超过0.8时，我们判定该路段交通压力较大[9]. 把遥感图像处理以后得到的区域路网图和各种特征参数值导入到transcad软件，进行交通分配，可计算得到各路段的负荷度(V/C)，即可进行微观交通压力的判别.

2.3 区域交通压力评价的流程

1)综合采用遥感技术和地理信息技术，对遥感图像进行分析，利用Arc GIS 软件对图像进行矢量化处理，得到需要的地块要素，包括路网、路宽、地块面积、用地性质等.

图1 流程图

2)通过理论计算算出所研究区域各个地块的人口数量，然后得到各个地块的交通生成量和吸引量. 结合路网信息，在GIS中利用空间计算功能计算得到区域内总的交通供给和需求，计算总的负荷度，判断区域宏观交通压力.

图4 属性表

3)将GIS中得到的路网和地块等信息导入transcad软件，进行交通量分配，得出路段负荷度. 在软件中将负荷度大于0.8的路段用亮色线条标示出来，以直观展现交通压力较大的路段，得到区域微观交通压力评价结果.

3 应用案例

选择济南市高新技术开发区作为应用案例，该区域在早晚高峰期拥堵频发，遥感图像由支撑课题资助获得，按照文章设计的方法和流程分步进行，以验证该方法的适用性和存在的问题. 其中遥感图像处理过程较为复杂，本文侧重于基于遥感采集数据以后的交通压力评定问题，遥感采集到的数据是前提，亦是假设条件，因此本文不重点描述遥感图像如何处理，仅介绍必要的结果和存在的问题.

3.1 遥感图像处理

获取所研究区域的遥感图像(见图2)，利用ARCGIS软件将图像矢量化处理，得到需要的地块要素，包括路网、路宽、地块面积、用地性质等. 确定各地块的用地性质分类，并用不同的颜色将它们分别标示出来(见图3)，具体的数据汇总到属性表中(见图4)，

图2 研究区域航拍实图

图3 研究区域地块分类

在进行矢量化的过程中，分别尝试了人工和自动2种方法，人工法非常费时费力，且主观性比较大，自动法需要在ARCGIS中编程二次开发实现，只要技术得当，效果不错，因此只要技术条件允许，建议使用自动法进行矢量化.

为了验证矢量化的结果与实际是否相符，还进行了实际调查，通过与实际调查的数据比对，发现遥感图像分析过程中，存在以下几个问题：

1) 在通过图像本身及软件分析确定用地性质方面有一定的局限性，精确度受限于目前遥感技术的发展状态；

2) 遥感技术对于建筑物高度的判断也有一定的误差；

3) 根据遥感图像得到的道路宽度等这些数值小一些的数据，有一定的误差，这与图像的质量有很大关系.

这些问题随着遥感技术的不断发展、完善，以及遥感图像精确度的不断提高，应该是可以解决的. 因此本次研究，假设通过遥感技术可以得到精度符合要求的数据，以下计算是经过修正达到精度要求以后进行的.

3.2 宏观交通压力评定

基于GIS的城市路网通行能力分析系统，能较为准确地计算出局部区域内道路网络的实时通行能力并对路网的空间结构进行评价[10]. 在ARCGIS中，利用空间分析功能，计算区域的交通需求总量和路网供给容量，判断二者之间的平衡关系得到区域宏观交通压力评价.

国内外关于交通容量测算方法的研究较多，应用较为广泛的主要有时空消耗法与OD加载法2种. 其中时空消耗法包括一维模型和二维模型2种算法. 由于一维模型计算必须通过复杂的调查方法去获得机动车在单位时间内平均出行时间，而二维模型修正详细、计算简单、结果精确[11]，所以本文选用时空消耗法的二维模型计算片区路网容量. 各参数选择按照文献[12]的方法确定，并将其输入到ARCGIS中不同道路的属性数据库，以计算区域道路路网容量.

交通生成量采用原单位法，通过济南市相关居住、商业、教育的实际调查，参考《建设项目交通影响评价技术标准》(CJJ/T 141—2010)中的范围，确定各地块高峰小时的生成率如表1所示，在ARCGIS中把各地块的属性值中加入此参数，可计算出高峰小时的交通生成量.

表1 不同用地性质的高峰小时生成率

在本实例中，宏观交通负荷度即总需求与供给比值<1，故在本实例研究区域，供给大于需求，该地区交通未饱和，交通拥堵问题可以通过科学的交通组织进行缓解.

3.3 微观交通压力评定

将路网信息导入transcad软件(见图5)，结合道路参数，进行交通量分配，得出路段饱和度. 在软件中将负荷度大于0.8的路段用不同颜色线条标示出来(见图6)，以直观展现交通压力较大的路段，得到区域微观交通压力评价. 这样可以在结果中清晰地看到区域内交通压力较大路段的具体分布情况.

图5 区域路网导入

图6 微观交通压力

3.4 与实际情况分析对比

通过实地调查，对比本次分析结果，该区域内实际拥堵的路段和微观交通压力评定结果是一致的，而且经过调查发现，在高峰期除了这些路段拥堵严重外，有很多道路流量很小，可见该区域可以通过对空间、时间的调控来缓解目前的交通拥堵问题. 本实例很好地证明了本文提出方法的可行性和可操作性.

4 结论

借助遥感技术，将航拍图使用GIS软件进行分析处理直接得到所研究地区的地块、路网数据，能节省统计时间和调查的人力、物力、财力. 在遥感采集技术的前提下，本文研究提供了一种实用、有效的交通压力评定方法，宏观交通压力能判断区域整体交通供给与需求的平衡关系，微观路段交通压力能辅助找到交通压力较大的路段. 可以非常直观地为交通管理部门提供交通压力分析结果，为区域交通管理措施的制定提供依据. 同时，该方法提出的交通压力评定方法也可以为城市规划部门在规划阶段提供分析方法，提前判断地块布局是否合理，避免因城市规划阶段出现问题给未来交通带来隐患. 同时，该实例也反应目前的遥感采集技术存在着一些问题，例如分析确定用地性质方面、对于建筑物高度的判断等有较大的误差，自动矢量化需要编写程序等，这些向广大遥感研究人员提出了技术上的挑战，是遥感技术在其他领域扩展的重要研究方向.

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[2] 陈城, 杜豫川, 孙立军. 基于PDA的便携式交通量数据采集系统研究[J]. 交通与计算机, 2006(4): 127-129.

[3] 郭杜杜, 梁艳平, 王兵, 等. 高分辨率遥感图像在交通流信息采集中的研究综述[A]. 中国智能交通协会. 第七届中国智能交通年会论文集[C], 2012: 5.

[4] 戚浩平, 王炜, 田庆久. 高空间分辨率卫星遥感数据在城市交通规划中的应用研究[J]. 公路交通科技, 2004(6): 109-112, 120.

[5] 张远. 基于GIS的交通网络处理系统应用研究[D]. 南京: 东南大学, 2005.

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[10] 苏凯. 基于GIS的城市路网通行能力问题的研究[D]. 武汉: 湖北大学, 2012.

[11] 陈春妹, 任福田, 荣建. 路网容量研究综述[J]. 公路交通科技, 2002(6): 97-101.

[12] 曹栓明, 赵英. 对时空消耗概念下路网广义容量计算方法的修正[J]. 城市规划汇刊, 1994(3): 41-46.

An Evaluation Method of Regional Traffic Loads Based on Remote Sensing

LI Mei-ling, ZHANG Xiao, SHI Bai-ying

(Shandong Provincial Key Laboratory of Road and Traffic Engineering in Colleges and Universities ,Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China)

Whether regional transportation supply and demand balance directly affect urban traffic management measures. Now the assessment of regional traffic needs massive data whichis extremely difficult to collect. The paper tries to put remote sensing acquisition technology into data surveying through remote sensing image analysis and processing in GIS to obtain the basic data for evaluation. Compared with artificial actual data in an example, the paper validated effectiveness and applicability of the remote sensing data. Furthermore, the paper put forward an evaluation method of regional traffic loads based on remote sensing. The method proposed that the macro network traffic loads evaluation could show the total regional supply and demand balance, and the micro road traffic loads could help find the localcongestion point. In addition, the paper designed the regional traffic evaluation process, along with a case of an actual method validation which proved the feasibility and operability of the evaluation method and process. Meanwhile during the assessment it is found that there are some deviations in basic data acquisition due to drawbacks of the remote sensing image acquisition technology which need to supplement data by small-scale surveying.

traffic management; traffic loads; remote sensing data acquisition; traffic supply; traffic demand

10.13986/j.cnki.jote.2015.02.006

2014- 11- 02.

“十二五”国家科技支撑计划(2012BAJ15B05).

李美玲(1979—)，女，副教授，研究方向为交通管理与规划. E-mail： limeilinglml@163.com.

U 12

A

1008-2522(2015)02-28-05