USAGE OF VARIANCE IN DETERMINATION OF SINUOSITY INTERVALS FOR ROAD MATCHING


Creative Commons License

Hacar M. , Gökgöz T.

Selcuk University Journal of Engineering ,Science and Technology, cilt.6, ss.779-786, 2018 (Hakemli Üniversite Dergisi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 6
  • Basım Tarihi: 2018
  • Doi Numarası: 10.15317/scitech.2018.167
  • Dergi Adı: Selcuk University Journal of Engineering ,Science and Technology
  • Sayfa Sayıları: ss.779-786

Özet

Coğrafi obje eşleşmesi, obje veri kümelerini, obje veri kümelerindeki maksimum benzerliklerine göre tanımlayan, sınıflandıran ve eşleştiren bir süreçtir. Eşleme işlemi, yol ağlarının güncellenmesini, hizalanmasını, optimize edilmesini, entegre edilmesini ve / veya kalitesinin ölçülmesini sağlamak için kullanılır. Eşleme algoritmalarında; Hausdorff mesafesi, doğrultu, bağlanma derecesi, kıvrımlılık vb. gibi kullanılan çeşitli metrikler vardır. Kıvrımlılık, aynı yolun başlangıç ve bitiş noktaları arasında bir yolun gerçek uzunluğunun düz uzunluğa oranıdır. Kıvrımlılık, bir yolun ne kadar eğri olduğunu tanımlar. Bir eşleme işleminde, öncelikle kıvrımlılık eşiklerini veya aralıklarını belirlemek gerekir. Kıvrımlılık aralıkları; eşit aralık, kuantil, doğal kırılma ve geometrik aralık gibi çeşitli veri sınıflandırma yöntemleri ile belirlenebilir. Ayrıca, İrlanda Ulaştırma Ajansı tarafından belirlenen aralıklar bu amaca paralel olarak kullanılabilir. Bu çalışmada, varyansın, kıvrımlılık aralıklarının belirlenmesi için kullanımı araştırılmıştır. Yukarıda belirtilen tüm yöntemleri karşılaştırmak için bir deney yapıldı. Yol eşlemesinde elde edilen sonuçlara göre, yöntemlerle belirlenen kıvrımlılık aralıklarının verimi %37.4'ten %49.4'e kadar değişmekte olup, varyansın belirlediği aralıkların en verimli olduğu görülmektedir.

Geo-object matching is a process that identifies, classifies and matches the object pairs with regards to their maximum similarity in whole datasets. The matching process is used to handle updating, aligning, optimizing, integrating and/or quality measuring of road networks. There are several metrics used in matching algorithms such as Hausdorff distance, orientation, valence, sinuosity etc. Sinuosity is a ratio of actual length of a road to the straight length among start and end points of the same road. Sinuosity defines how curve a road is. In a matching process, it is necessary to determine the sinuosity thresholds or intervals firstly. Sinuosity intervals can be determined by several data classification methods such as equal interval, quantile, natural breaks and geometrical interval. Furthermore, the intervals determined by Ireland Transportation Agency can be used in parallel with this purpose. In this study, it was aimed to find out if the variance can be used in determination of sinuosity intervals as well. An experiment was conducted to compare all of the methods mentioned above. According to the results in road matching, the efficiency of the sinuosity intervals determined by the methods differs from 37.4% to 49.4%, and it seems that the intervals determined by the variance are the most efficient ones.