高 婷，黄 颖，郭明强

(1.中国地质调查局西安地质调查中心，陕西 西安 710054；2.武汉中地数码科技有限公司，湖北 武汉 430074；3.中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院，湖北 武汉 430074)

近年来，随着移动智能设备和GIS技术的发展，关于GPS道路提取的相关研究也受到了学者们的关注[1]。通过GPS轨迹数据提取路网数据是一个非常复杂的问题，需要对数据进行预处理，但是也不能完全除去数据的误差，目前还没有很实用的一套基于单向步行数据的路网提取方法，但是很多研究者还是取得了一定的研究进展和成果。

文献[2-11]提出多种道路提取方法，无论通过聚类算法提取道路还是改进B样条曲线算法提取或者图像处理等方法，大多都是基于大量的密集GPS点来提取道路的，并不能适用于野外地质工作者的GPS道路轨迹数据，因为其轨迹数据的特点仅仅走过一趟小路获取的轨迹数据(本文中称此类数据为单向GPS轨迹数据)。本研究提出用野外地质工作者的步行GPS轨迹数据作为数据源，从中提取有用信息，加以处理和利用，识别出电子地图中没有的野外小路。但是，现有方法大多都是基于一条道路多次行走产生大量密集的GPS点来提取道路的，并不能适用于野外地质工作者的GPS道路轨迹数据，因为其轨迹数据的特点往往是单向数据，本文将会针对数据集的这个特点，提出一种新的道路提取方法。

1 面向野外地质调查工作的道路提取方法

本文提出的方法分为2步，第1步是将轨迹点数据分段分割，第2步是将分割的轨迹点数据通过BP神经网络算法进行拟合。……