Данные, используемые для создания сети, имеют особые соображения при очистке, поскольку незначительные пространственные ошибки могут привести к серьезным ошибкам в соединении.
Какие методы можно считать лучшей практикой для очистки пространственных сетевых данных перед построением сетевой модели?
Чтобы заставить мяч двигаться, вот что я могу придумать
Убедитесь, что ваша ГИС не скрывает ошибки топологии (как это может сделать ArcMap) или что, если это происходит, процесс построения сети предназначен для учета этого (как это делает Arc Network Analyst). Понять, как и почему это происходит.
Используйте функции топологии вашей ГИС - например, Топология дуги, Autocad Drawing Cleanup. Обнаружьте все полилинии, которые находятся в пределах допуска друг друга, или касаются или пересекаются, не будучи отмеченными узлом (то есть, которые не сломаны в точке пересечения). Перестрелки и недолеты попадают в эту категорию. Проверьте их на наличие ошибок (в зависимости от вашего представления они могут представлять мосты / туннели, а могут и нет). Используйте автоматический ремонт, если все они выглядят как ошибки, а ручной ремонт невозможен.
Также проверьте конечные точки ссылки, которые находятся в пределах определенного допуска, но не совпадают. Используйте автоматический ремонт, если все они выглядят как ошибки, а ручной ремонт невозможен.
Постепенно увеличивайте допуск в двух вышеперечисленных шагах, пока не убедитесь, что все обнаруженные функции являются преднамеренными.
Постройте сеть, вычислите связность для каждого соединения (количество ссылок, которые присоединяются к нему). Проверьте (в идеале) все из них или (возможно) случайную выборку, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим ожиданиям.
Сортируйте все полилинии в вашей модели по длине и, начиная с наименьшей длины, проверьте их вручную (возможно, с помощью вычисленных данных о связности). Очень короткие сетевые соединения обычно являются ошибками и могут испортить углы поворота и т. Д.
Что-то я там пропустил? Не стесняйтесь либо описывать, либо ссылаться на хорошие внешние ресурсы.