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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本发明公开了一种复杂地形对山区居民交通出行限制性的评价方法，包括以下步骤：首先，计算山区不同居民点之间的距离，并生成每一个居民点与其邻近居民点间的空间连线；其次，将空间连线与数字高程模型进行叠加，提取不同空间连线经过区域的高程数值，形成高程序列；第三，计算每一条高程序列的数值特征，包括平均值、标准差、最大值和最小值；第四，计算每一条高程序列对应的属性空间高程变异比和地理空间高程变异比，并进一步计算限制性指数；第五，对同一居民点对应所有高程序列的限制性指数求均值，作为当前居民点的交通限制性评价值。本发明聚焦于地形复杂的山区村落居民点之间的交通出行，借助于高精度数字高程模型，实现了山区复杂地形对村落之间交通出行的限制性的测度与评价。实证表明，该方法基于不同村落之间的空间连线提取出的高程序列，可以实现复杂地形对交通限制性的定量测度与评价。本发明可为山区乡村发展交通可达性、物流配送、新农村建设、城乡统筹和区域交通规划等方面提供了一种较为直观、准确的地形对山区居民交通出行限制性的评价方法。

主权项：1.一种复杂地形对山区居民交通出行限制性的评价方法，包括居民点间距离计算与空间连线生成、空间连线叠加与高程序列提取、高程序列数值特征计算、地形限制性指数计算、交通出行限制性评价得分计算五部分：居民点间距离计算与空间连线生成，该部分步骤如下：S1：计算居民点与区域内其他所有居民点之间的距离；S2：筛选距离最小的前若干个居民点为邻近居民点，生成居民点到邻近居民点的不同空间连线；S3：计算不同空间连线在投影坐标系下的欧式距离长度；空间连线叠加与高程序列提取，该部分步骤如下：S4：将空间连线数据与数字高程模型数据进行空间叠加；S5：在空间连线上，以数字高程模型的像元大小为间隔，生成等距离间隔排列的空间点要素；S6：提取每一个空间点上数字高程模型数据的数值，提取高程序列；高程序列数值特征计算，该部分步骤如下：S7：计算高程序列中所有高程数值的平均值、标准差、最大值和最小值；地形限制性指数计算，该部分步骤如下：S8：计算高程序列最大值和最小值之间的差值，并进一步计算差值与高程序列对应居民点间距离的比值，称为地理空间的高程变异比；S9：计算高程序列的标准差与平均值之间的比值，称为属性空间的高程变异比；S10：计算地理空间高程变异比与属性空间高程变异比之间的乘积，作为当前高程序列的限制性指数；交通出行限制性评价得分计算，该部分步骤如下：S11：汇总居民点与邻近居民点间的所有高程序列的限制性指数，计算多个限制性指数的平均值，作为居民点交通出行限制性的评价得分。

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百度查询： 兰州交通大学 一种复杂地形对山区居民交通出行限制性的评价方法