基于深度学习的肯尼亚历史路网提取：高精度分类与时空演变分析

本研究针对肯尼亚历史道路数据缺失问题，采用深度学习技术从533幅1950s-1980s地形图中提取路网信息。通过ResNet34 CNN模型实现20种道路符号的自动分类，构建了包含56,000 km道路的时空数据集（平均F1=0.84）。该成果为分析道路发展对生态环境（如deforestation）、社会经济（如livelihoods）的长期影响提供了关键数据支撑，方法学可推广至其他区域历史地理特征提取。

　　

在撒哈拉以南非洲地区，道路网络如同血管般连接着城市与乡村，既是经济发展的命脉，又暗藏生态危机的种子。肯尼亚的公路发展史尤其独特，从殖民时期的骡马小道到独立后的沥青公路，每条道路都镌刻着权力更迭与社会变迁的印记。然而令人惊讶的是，这个东非国家竟缺乏系统的历史道路数据——就像试图解读一部没有目录的史书，学者们难以追溯道路扩张如何影响土地覆被变化、生物多样性丧失等关键问题。更棘手的是，现存1960年代非洲路网数据集（如Princeton University基于1:4,000,000比例尺地图的成果）精度不足，无法支撑大尺度分析。这种数据鸿沟严重制约着对基础设施-环境-社会复杂关系的长期研究。

面对这一挑战，德国科隆大学地理研究所GIS与遥感团队联合肯尼亚本土学者，开展了一项跨越时空的"数字考古"工作。研究人员从英国和肯尼亚的档案馆中"抢救"出533幅尘封的地形图（1950s-1980s），这些1:50,000和1:100,000比例尺的珍贵史料，既有英国海外调查局(DOS)的航测成果，也包含肯尼亚测绘局(Survey of Kenya)的官方地图。通过深度学习技术，团队成功提取出覆盖全国的历史路网数据集，相关成果发表在《Scientific Data》期刊，为理解殖民遗产与当代发展的关联提供了新视角。

研究团队采用多阶段技术路线：首先对扫描地图进行地理配准（UTM投影，Arc 1960基准面），针对20种道路符号分别建立训练数据集（512×512像素切片，20m缓冲区）。核心算法采用ArcGIS Pro的Multi-Task Road Extractor工具，基于ResNet34架构的U-Net模型进行语义分割，通过mIoU>0.992的模型性能验证。后处理阶段运用多边形简化、中心线转换等技术优化拓扑结构，最终生成包含Main Road、Secondary Road、Dry Weather Road三类属性的矢量数据集。精度验证采用7幅代表性地图的人工数字化结果作为ground truth，计算Precision、Recall等指标。

【数据记录】章节显示，研究共提取56,238 km历史道路，其中8.6%为硬化路面主干道（Main Road with Bound Surface），34.8%为碎石次级路（Secondary Road with Loose Surface），56.6%属于季节性土路（Dry Weather Road）。空间分布呈现显著南北差异，南部路网密度显著高于北部边疆区（Northern Frontier District），这与殖民时期的资源分配政策高度吻合。图6直观展示了这一空间格局，道路如同毛细血管般在国土南部密集交织，而在北部荒漠地带稀疏分布。

【技术验证】部分揭示，模型整体分类精度达99.2%，F1-score均值0.84（最高达0.95）。但不同比例尺地图的空间精度差异显著：1:50,000地图的RMSE为17.8m（符合USGS标准），而1:100,000地图RMSE达245.1m，反映北部地区原始地图存在较高制图综合误差。图7的混淆矩阵显示，复杂地形区域（如sheet 134-4）和城市密集区（sheet 148-4）的分类精度相对较低。

【历史背景】分析指出，肯尼亚路网发展深受殖民历史影响：1920年代首条硬化路面出现在内罗毕，1950年代镇压茅茅起义期间军事需求加速道路建设。独立后道路成为"发展礼物"，但分配过程存在政治偏袒—— Burgess等学者研究发现，1970-1990年代政府优先在政治盟友选区修路，导致北部边疆区长期被忽视。这种空间不平等通过提取的路网数据得到量化印证。

这项研究开创性地构建了肯尼亚最完整的历史道路数据库，其意义远超地理信息科学范畴。对生态学者而言，56,000 km道路数据为分析道路诱导的deforestation、human-wildlife conflicts提供了时空基准；社会学家可借此验证道路建设与ethnic politics的关联；历史学者则能追溯"现代化"话语下的基础设施权力博弈。方法论上，研究证明深度学习能有效释放历史地图的"沉睡价值"，为全球南方国家解决历史地理数据短缺问题提供了可复制的技术框架（CRC/TRR228项目已开源代码）。当然，数据集存在5.4%的空白区覆盖缺口，且时间跨度带来的路网状态不确定性仍需通过多时相对比研究来完善。但无论如何，这项成果如同打开了一扇时空之窗，让学者们得以窥见道路如何塑造着非洲大地的过去、现在与未来。