道路网是关系经济发展、城乡建设和人们日常活动的基础设施。随着经济的飞速发展,我国道路网更新迅速,道路交通状况日新月异。获取现势性强的道路网数据是数字城市、智慧城市建设的基础。基于传统测绘的道路网更新方法需要专业的设备采集和制作,不仅价格昂贵,且更新速度较慢。运用遥感技术更新道路网的方法发展迅速,但由于遥感技术成本较高,且遥感影像中,存在其他地物遮挡道路网的情况,导致提取道路网难度较大。而基于众源GPS轨迹数据更新道路网的技术,近年来倍受关注。一方面,众源GPS轨迹数据获取成本较低且覆盖面广,城市中出租车大都装有GPS,可以获取大量的轨迹数据。另外,数据更新快,现势性强,可以快速从中获取道路网的变更信息。本文提出了一种新的道路变化增量更新方法,该方法先对历史道路网和轨迹数据建立面拓扑结构,生成由道路网组成的最小闭合面域(道路网眼)。以道路网眼为基本控制单元,综合利用最短距离判别及隐马尔可夫模型,提取失配轨迹点和失配轨迹段。随后提出了两种新增道路骨架线的生成方法:①对每个失配轨迹段生成缓冲区,利用缓冲区找出轨迹段之间的相似部分,随后对相似部分建立具有权值的Delaunay三角网,按照权值提取三角网的中线实现相似部分的融合,随后将轨迹的剩余部分拼接起来,将所有的轨迹段处理完后得到新增道路的骨架线;②对每个失配轨迹段进行缓冲区生成及空间叠加分析,生成失配段缓冲区的空间密度分布图,该密度值标识了新增道路的位置概率,代表轨迹穿越该区域的概率,密度值越高,则新增道路的可能性越大,通过提取缓冲区密度骨架线,即得到新增道路的骨架线。对两种方法进行对比,后者在数据量较大时处理效率较优。随后对骨架线进行道格拉斯-普克压缩,创建新增道路,按照延长端线及节点匹配的方法,将新增道路更新至历史道路网中。实验结果表明,通过道路网眼为控制单元,利用最短距离和隐马尔可夫模型捕获失配轨迹点,可提高失配轨迹点提取效率,改善道路网更新效果,可用于大规模路网的增量式更新。