电子地图在物流配送中的数据结构探讨_电子地图论文

物流配送中电子地图数据结构的探讨,本文主要内容关键词为:数据结构论文,电子地图论文,物流配送论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

随着地理信息系统(GIS)的发展和全球移动通讯系统(GSM)的成熟及全球定位系统(GPS)的完善,这些技术被逐渐地应用到物流配送中,使得物流产业迅速向智能化和信息化方向发展。其中,物流配送路线的优化问题是智能化研究的热点,而电子地图作为GIS、GPS、GSM技术在物流产业中应用的载体发挥着举足轻重的作用。因此引发了众多学者对电子地图的核心部分——地图数据尤其是道路数据的研究,文献[1]中提出了一种应用于物流配送车电子地图的数据结构,主要侧重地图中道路的拓扑和几何结构,对于地图数据间的空间描述、属性描述和道路空间综合描述的逻辑关系探讨则并不多。

虽然近几年电子地图技术越来越成熟,并且越来越专业化,但是适宜于在物流配送中应用的电子地图还不够完善,也没有统一的标准。为了满足空间数据共享,便于对数据库中各层次数据的查询、检索与交换,迫切需要建立一个规范化的信息标准。本文就物流配送的特点结合一般的电子地图的性能,探讨如何设计适用于物流配送中的电子地图的数据组织和结构,并对这些数据进行相关的逻辑描述和层次表达,以利于采集物流配送中电子地图数据的相关标准的建立。

1 物流配送中的电子地图的功能要求

物流配送中的电子地图除了要具备通常意义上的电子地图的基本功能外,还要结合物流配送本身的特点增加一些特殊的功能,并具有自身的特点。因此适用于物流配送中的电子地图要实现如下的功能:

(1)图形操作功能:实现地图的全图显示、居中显示,既可分层、分级显示又可叠加显示,具有缩小、放大、平移、漫游、鹰眼等功能;具有地图标注、窗口定位、单一图层或多个图层集合的打开、关闭操作功能。

(2)查询功能:此项功能在物流配送中至关重要,也是电子地图应用于物流配送的意义所在。对于物流配送中客户和商家最关心的就是如何使配送成本最低,因此配送车辆的路线选择是关键,所以应用于物流配送中的电子地图必须要具有最短路径查询功能、最通畅路线查询功能及最佳路径查询功能。

(3)道路相关信息:在物流配送中寻求最短路径和最佳路径问题,涉及到路网问题,因此要求电子地图带有较多的静态道路信息和动态的道路信息,如道路几何特性,包括道路名称、道路长度、道路的起点、终点名称及变化的交通流。

(4)搜索功能:可搜索配送中心及相关的货物需求点的所在位置。

(5)地物属性显示功能:通过鼠标单击某个具体的配送中心、货物需求或者标志性的建筑,可查询和显示其各方面的性能参数。

(6)良好的支持性能:因为电子地图本身就是一个可输入输出的平台,因此要求它既可以与GPS系统配合使用,又可与相关的地理信息软件兼容,并能和路线优化算法配合使用,可以显示车辆在电子地图上的运行轨迹。

2 物流配送中地图数据组织与结构

2.1 地图数据组成

电子地图数据一般分为矢量空间数据结构和栅格空间数据结构。矢量格式相对于栅格格式具有存储空间小、信息量丰富、数据操纵方便、具有较快地访问速度,并便于计算、更新、邻域搜索及推理和地图显示等优点。物流配送中使用的电子地图主要用于物流配送中,即要求必须包括相应的道路信息,地图的显示刷新速度要高,空间位置精确度相对要高,地图信息查询要方便等特点,因而选用矢量型电子地图。

地图数据是电子地图的核心部分,而应用于物流配送中的电子地图与其它类别的电子地图的区别就是通过所采用的电子地图数据体现出来的。电子地图的数据结构描述了地图目标在计算机中的逻辑组织和物理存储方式,其中空间数据结构是电子地图数据库的核心,属性数据依附于空间数据而存在,其结构如图1所示。空间数据是以记录坐标的形式,通过点、线、面等矢量数据模型表示,如物流中心、配送中心、分销点的空间位置;属性数据则与空间数据一一对应,记录了空间数据的描述性信息,与实体空间位置无关,如配送中心的代码、名称、物流需求量等,两者是通过空间对象的序号建立起索引关系。

图1 地图数据分类

物流配送的功能决定了道路数据是电子地图的核心数据,因此在物流配送中的电子地图数据将包括空间数据中的点、线两种基本空间数据和属性数据,而明确这些地图数据组织和数据结构设计将有利于物流配送的电子地图相关标准的建立。

在物流配送中,道路数据不仅用于表达道路图形和内容的划分,并且还要进行深层次的计算和分析,如道路网络分析、空间数据查询、最优路径查询及计算、路径指导和信息叠置等多项功能,所以要对数据进行相关的逻辑描述,即在道路数据库中通过不同的实体之间、实体与属性之间以及属性与属性之间的关系来恰当地描述现实道路。

2.2 物流配送中的空间数据描述

点状要素:物流配送中心、货物需求点、高速公路出入口、收费站、交通灯、交叉路口、车辆动态位置、加油服务站等,通常以每一个定点位置来组织数据。

线状要素:各级公路、城市道路、各级铁路、航线等,通常以一串X、Y坐标表达它们的几何位置。对于这样的空间几何数据一般采用不定长记录的形式,这样可以减少数据的冗余。

2.3 物流配送中的属性数据描述

道路网络是整个电子地图的基础,需要为最短路径、最优路径、地图匹配等许多算法提供依据,因此需要相关的道路、配送中心、货物需求点和客户的属性信息。面向物流配送的电子地图数据库所需的道路或路段属性及配送点和货物需求点的属性数据如表1和表2所示。在该属性表当中,有些属性项只取一个数值,而有些属性项是对一些实体的分类,就可用分类代码来表示,具体分类代码的设定和取值可参考相关的标准而设定。

表1 道路路段属性数据

表2 其它重要属性数据

编号配送点信息编号货物需求点信息

1

配送点名称 6 需求点名称

2

配送点ID

7 需求点ID

3

代号8 代号

4

所属路段名 9 所属路段名

5

所属道路名 10 所属道路名

3 电子地图矢量化

3.1 电子地图矢量化基本流程

基于地理信息系统软件MapInfo的物流配送中的电子地图的矢量化流程如图2所示:

图2

在进行电子地图矢量化之前,依据地图对象的类型和专题变量的类型,选择所要制作的地图的专题变量以及它们之间的组织关系。

3.2 底图要素和专题要素的确定

根据物流配送的特点和所需的功能,并根据地图的主题、用途、比例尺和区域的地理特点,需要对所收集的空间数据和属性数据进行详细的处理,并进行必要的聚合分析和聚类分析,选择所要提取的数据要素。

3.3 栅格图像的获取

底图要素确定后,可以有3种方式生成栅格图像。(1)从MapInfo或其他销售商那里购买;(2)利用扫描仪创建栅格图像或由数码相机提供的图像直接调入;(3)通过图形软件包将图像保存或转存为栅格文件格式,例如TIFF文件(标记图像文件格式),这样就可以在图形软件包中创建一个TIFF文件并在MapInfo中显示它。基于利用扫描仪创建栅格图像具有使用方便、成本低的特点及实验条件的限制,通过扫描仪输入1:10000道路网络图形成栅格图像。

3.4 配准栅格图像

在MapInfo中矢量地图是依附栅格图像而产生的,所以在矢量化之前必须配准栅格图以使MapInfo能准确的定位并完成地理计算。打开扫描后的JPG文件,MapInfo自动显示图像配准对话框,然后通过投影按钮和增加控制点 (Control Point)对话框设定地图投影及增加、修改、删除控制点。为了确保配准结果精确,每幅图像应输入5~6个控制点。基于栅格图像的性质,在整幅图形中心设置了16个控制点,并在四周均匀分布。

3.5 建立新表和图层

3.5.1 图形数据分层

配准好栅格图像之后,开始创建用于地图矢量化的表和图层。在MapInfo中采用层次结构对空间图形数据进行组织,即根据不同的专题将地图分层。对应用于物流配送的电子地图中可以将地理实体分为六个图层:城市背景层、道路图层、路口图层、客户点层、车辆轨迹层及装饰层。各层的分布和性质如图 3和表3所示。

图3 地图图层分布

表3 各图层性质

3.5.2 属性数据库的结构

应用于物流配送中的电子地图的属性数据库包括可地图化的和不可地图化的两类属性表。可地图化的属性表是对应的地图实体,用于存放这些地图实体的属性;不可地图化的属性表不包含地理信息,同常规的数据库文件基本一致,主要用于客户信息管理。根据物流配送中的分层方案,对于可地图化的属性表,建立客户点层属性表、道路层属性表、路口层属性表;对于不可地图化属性表,建立了客户信息属性表、车辆信息属性表及交通量属性表。

3.6 逐层矢量化

分层和建立新表之后,以城市背景层为底图,分别在道路图层、道路路口图层、客户点层及车辆轨迹层上创建矢量对象。即在每一图层中使用“图层控制”,使图层可编辑,使用折线工具完成线及区域的绘制。

3.7 逐层输入属性数据

图层上的地图对象应该和数据表相关联,因此在逐层矢量化之后,需要对每一图层进行属性数据的录入。对于车辆轨迹层,选定车辆对象,使用“信息”工具按钮显示车辆的信息对话框,填入其坐标、最大载重量、长度、宽度、高度等信息,完成信息对话框。其它图层对象的数据输入和车辆轨迹层的方法基本一致。至此完成了物流配送中电子地图的矢量化。

4 结束语

随着GIS、GPS和RS技术的发展,电子地图将是物流配送问题研究的热点之一。本文主要探讨了应用于物流配送中电子地图中的空间数据和道路属性数据,并对这些空间数据和属性数据进行了相关的逻辑描述,并且本文所进行的道路空间数据的分析是在考虑了国际的相关标准和我国道路交通信息的特点的基础之上进行的,可以帮助制作应用于物流配送中的电子地图数据的采集。当然,具体应用于物流配送中的电子地图数据库需要各种数据字典、元数据和质量描述等来完善,还需要进一步研究。

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