第1章 绪论 1
1.1 GIS-T概述 1
1.2 GIS-T研究范畴 2
1.2.1 GIS-T的理论体系 2
1.2.2 GIS-T的关键技术 4
1.2.3 GIS-T的典型应用 6
1.3 本书内容读者对象 8
参考文献 8
第2章 交通数据采集 10
2.1 道路基础数据采集 10
2.1.1 道路基础数据传统采集方法 10
2.1.2 车载移动测量技术 11
2.1.3 车载近景摄影测量 12
2.1.4 车载激光三维扫描 18
2.1.5 车载路面检测与测量 22
2.2 动态交通信息获取 24
2.2.1 动态交通信息传统获取方法 24
2.2.2 基于浮动车的交通信息获取 25
2.2.3 基于低空平台的动态交通信息获取 28
2.3 动态交通信息获取技术展望 31
2.3.1 移动通信 31
2.3.2 无线射频识别（RFID） 31
2.3.3 平流层飞艇 32
2.4 小结 32
参考文献 32
第3章 交通数据处理 35
3.1 道路交通基础信息提取 35
3.1.1 交通标线检测 35
3.1.2 交通标志的检测与识别 39
3.2 基于浮动车数据的交通信息提取 42
3.2.1 地图匹配 42
3.2.2 动态交通信息提取 48
3.2.3 浮动车数据和固定检测器交通数据的融合分析 55
3.3 基于低空遥感平台的多模态交通信息提取 61
3.3.1 静态交通信息的提取 61
3.3.2 动态交通信息的提取 63
3.4 路面破损检测与裂缝识别 68
3.4.1 路面裂缝的成像特点 68
3.4.2 路面裂缝的全局最优检测 69
3.4.3 利用空间分布特征进行裂缝类型识别 74
3.5 小结 77
参考文献 77
第4章 GIS-T数据模型 80
4.1 GIS-T数据分类及特征 80
4.1.1 GIS-T数据的分类 80
4.1.2 GIS-T数据的特征 81
4.2 节点-弧段模型 82
4.2.1 交通网络的节点-弧段表达 83
4.2.2 节点-弧段模型的缺点 85
4.2.3 非平面数据模型 88
4.3 线性数据模型 89
4.3.1 线性参照系统 89
4.3.2 动态分段数据模型 91
4.4 导航数据模型 95
4.4.1 导航数据模型的基本功能组成 95
4.4.2 基于车道的数据模型 96
4.4.3 导航数据标准与格式 99
4.5 GIS-T时空数据模型 101
4.5.1 动态多维位置参照数据模型 101
4.5.2 移动对象数据模型 105
4.6 动态交通信息建模组织 108
4.6.1 动态交通信息的建模 108
4.6.2 动态交通信息的数据库组织 114
4.7 小结 115
参考文献 115
第5章 移动对象时空分析 118
5.1 时空GIS 118
5.1.1 时间地理理论 118
5.1.2 个体时空数据集的活动时空模式分析 120
5.1.3 现代通信技术条件人类交互时空模式分析 122
5.1.4 基于时空GIS的人类交互时空模式分析 125
5.2 时空行程规划 128
5.2.1 时空行程规划概念 128
5.2.2 动态网络时空棱镜 129
5.2.3 基于多目标优化的时空行程规划 133
5.3 个体行为时空分析 141
5.3.1 基于活动日记数据的时空行为模式分析 141
5.3.2 基于GPS轨迹数据的个体行为分析 146
5.4 移动对象群体轨迹分析 151
5.4.1 基于出租车轨迹的城市热点区域分析 151
5.4.2 基于出租车轨迹的空间引力模型参数校正 158
5.5 小结 162
参考文献 163
第6章 路径分析 166
6.1 最短路径分析 166
6.1.1 最短路径问题 166
6.1.2 标号最短路径算法 166
6.1.3 启发式最短路径算法 170
6.1.4 动态最短路径算法 175
6.2 基于出租车经验的路径分析 181
6.2.1 经验层级路网构建 181
6.2.2 经验层级路网路径分析 191
6.3 行人路径分析 193
6.3.1 行人导航关键技术 193
6.3.2 基于Landmark的行人路径分析 195
6.4 小结 202
参考文献 202
第7章 路网结构分析 206
7.1 路网数据的表达与结构分析 206
7.1.1 多尺度空间数据库 207
7.1.2 路网数据的多尺度表达（LOD）与结构分析 208
7.2 路网结构模式的自动识别方法 209
7.2.1 路网结构模式的分类 209
7.2.2 路网结构模式的识别方法 213
7.3 城市路网的自动分级方法 219
7.3.1 中心性测度理论 219
7.3.2 城市道路网自动分级 220
7.3.3 实验结果与分析 220
7.4 路网数据的多尺度压缩方法 221
7.4.1 基于坐标增量的路网压缩方法 221
7.4.2 路网多尺度压缩试验分析 224
7.5 小结 226
参考文献 227
第8章 交通信息时空分析 230
8.1 交通状态时空相关性分析 230
8.1.1 交通状态的时序性 230
8.1.2 基于路网结构的交通数据时空分析模型 232
8.1.3 基于Kriging方法的交通数据插补 239
8.2 路网结构和城市交通状态的交互影响 243
8.2.1 路网结构指标 243
8.2.2 利用真实数据构建路网结构和交通状态的交互模型 244
8.2.3 实例分析 245
8.3 基于时空相关性的短期交通预测 248
8.3.1 短期交通预测方法 248
8.3.2 基于时空相关性的短期交通预测及模型选择 250
8.3.3 实例分析 253
8.4 交通可达性分析 257
8.4.1 兴趣点动态可达问题 259
8.4.2 兴趣点动态可达计算 260
8.4.3 可达性表达方法 261
8.4.4 可达性分析实验 265
8.5 小结 267
参考文献 267
第9章 智能导航与服务 271
9.1 导航电子地图管理 271
9.1.1 多尺度导航数据库 271
9.1.2 导航数据物理存储 273
9.1.3 导航数据增量更新 275
9.2 认知导航 279
9.2.1 认知导航的相关概念 280
9.2.2 面向自适应路径引导的本体模型 282
9.2.3 基于自然语言的自适应路径引导 287
9.3 网络导航 291
9.3.1 实时交通信息管理 292
9.3.2 导航电子地图更新 296
9.3.3 网络导航系统架构 302
9.4 小结 306
参考文献 306
第10章 交通地理信息系统的发展与未来展望 310
10.1 交通地理信息系统的发展 310
10.2 交通地理信息系统面对的挑战 313
10.3 交通地理信息系统未来展望——由静态的过去到动态的未来 315
参考文献 317