自动生成带有名称注记的示意化网络地图

蓝 天

1. 西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川 成都 611756； 2. 香港理工大学土地测量与地理资讯学系，香港 999077

示意化网络地图是对线状网络进行简化表达的方式。在示意化地图中，线状网络的真实几何被扭曲，而拓扑关系被保留。Harry Beck在20世纪30年代设计的伦敦地铁图是最著名的示意化地图之一，该地图具有三大特征：拥挤区域被扩大；线条被归化至水平、垂直和斜对角线方向；拓扑关系被保留。这些设计提升了原始网络的清晰度和可读性，使得人们可以快速、准确地进行路线规划和定位任务。示意化地图已经被广泛用于各种空间网络(如地铁网络和地下管线网络)与非空间网络(如项目计划网络)的可视化表达中。

目前，示意化地图主要由计算机辅助的方式生成。利用这种方式生成示意化地图不仅需要丰富经验的制图人员，也需要花费不少时间。在过去的20年间，一些研究人员致力于发展自动生成示意化地图的方法。然而，该研究还存在两大问题：①尽管多种限制条件被用在自动示意化中，自动生成的示意化网络布局仍不能和计算机辅助生成的结果相媲美；②示意化地图的名称注记自动摆放没能很好地实现。尽管一些研究尝试去解决这个问题，但这些研究中所使用的注记摆放规则太简单，不能够满足示意化地图的需求。

论文旨在处理以上两大问题。为了解决第1个问题，论文提出了以下策略：首先把“示意化的一般性原则”建模为限制条件(比如，把“保留主体结构”建模为“尽可能使网络的主要线路变直”)，然后把这些限制条件融入混合整数规划模型中进行示意化。为了评价这种方法(简称“GP-MP方法”)的可用性，以现有方法生成的北京地铁和全国高铁网络布局为基准进行了试验。试验结果显示，GP-MP方法生成的网络布局不仅在“分形维数”这一复杂度指标上表现得更好，而且在心理学测试中的平均得分也更高。表明GP-MP方法能够生成更具美感和更高清晰度的示意化网络布局。

为了解决第2个问题，提出了以下策略：首先从现有示意化地图中获取摆放规则(包括注记的潜在位置和这些位置的顺序)，然后把这些规则融入优化算法中进行名称注记摆放。注记的潜在位置通过站点周边线路的连接情况来确定，而位置的顺序则通过“描述性统计量”来确定。以香港和天津地铁官方示意化地图中的注记为基准进行了试验。结果显示，基于DS方法的注记在“注记间的拥挤程度”和“寻找注记对应站点的难易程度”上与官方地图的注记基本相同。这表明DS方法能够自动摆放与官方示意化地图相媲美的名称注记。

DS方法有一个缺点：如果某些站点所在的情形没能被建模到规则的获取中，那么DS方法将不能合适地摆放这些站点的注记。人工神经网络(ANN)具有推断未知数据间关系的能力。基于此，论文提出了一种基于ANN的注记摆放方法。在每个样本中，输入连接关系、注记长度、线路方向和站点坐标这4个属性，输出注记的位置与方向这两个属性。试验结果表明，相比于DS方法，ANN方法在心理学测试中表现得更好。此外，还发现ANN方法能够把未知情景下的站点名称正确地摆放。这些结果意味着基于ANN的方法不仅能够有效地摆放示意化地图的名称注记，也具有推断未知情形下名称注记的能力。

综上所述，论文发展了多种自动示意化网络布局的方法和摆放名称注记的方法。为了实现示意化地图的完全自动化生成，自动生成示意化地图的其他要素也应该被考虑。