空间句法理论优势
Space Syntax: Structure-Driven Approach
空间句法理论由Hillier和Hanson开创，通过构建拓扑网络，对可达性、整合度等指标进行数学量化，可揭示路网的结构规律。其核心优势在于：分析主要基于路网的形态结构，即使在外部语义信息不完整时亦能开展工作。
拓扑量化
Topological Quantification
- 整合度：全局可达性度量
- 选择度：通行潜力评估
- 连接度：局部连通特征
Stroke模型
Visual Continuity
- 良好连续性原则
- 离散路段聚合为认知单元
- 维持视觉连续性
方法融合
Integration Strategy
- 句法提供全局结构框架
- Stroke提供连续性表达
- 优势互补、取长补短
方法框架与技术流程
1
数据预处理
- 提取OSM道路中心线
- 拓扑规范化处理
- 自动化轴线图构建
- 转换为线段地图
2
特征提取
- 空间句法拓扑特征
- Stroke几何拓扑特征
- 生成复合指标SNAIN
- 生成复合指标SNACH
3
综合赋权
- 熵权法（EW）客观赋权
- 层次分析法（AHP）主观赋权
- EW-AHP集成策略（3:7）
- 道路重要性排序与选取
核心创新指标体系
六项核心指标
SL：Stroke长度
几何尺度
Sn：包含路段数量
几何尺度
C：连接度
局部拓扑
SAC：角度连接度之和
局部拓扑
SNAIN：标准化角度整合度
全局可达性
SNACH：标准化角度选择度
全局可达性
复合指标创新点
- SNAIN：将线段级标准化整合度聚合到Stroke层级，反映道路在全局网络中的可达性
- SNACH：通过聚合角度选择度衡量Stroke在潜在通行路径中的重要性
- 二者结合同时兼顾几何连续性与全局拓扑关系
空间句法自动建模流程
传统轴线地图建模依赖人工绘制，效率低下且主观性强。本文提出"单线-轴线-线段"三级转换的自动化流程，结合几何化简算法（Douglas-Peucker）与拓扑修正，实现从道路中心线数据自动生成可用于句法计算的线段模型。
① 中心线提取
对OSM双线数据进行拓扑检查，删除冗余线段与节点，提取道路中心线
② 轴线图建立
遵循"最长且最少"原则，采用DP算法几何化简（阈值15m），延长修复断裂（上限35m）
③ 伪节点处理
在折点处打断生成独立线段，延长形成交叉，第二轮DP化简消除伪节点
④ 线段图生成
在交叉处打断生成最小可视单元，剔除过短出头线段，构建符合句法分析规范的线段模型