空间方向关系形式化描述模型研究

空间方向关系形式化描述模型是空间关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现，因此进行其模型的研究意义重大。首先论述运用平面目标Voronoi图描述方向关系在理论上的可行性；然后详细阐述基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型建立；为了验证模型的正确性，给出几个典型的算例；最后指出模型的优、缺点。     

用Voronoi图描述空间方向关系的理论依据

基于可视点，可视链，可视区域等概念，分析了影响空间方向判断的两个因子：两目标群凸壳的直径与可视区域，证明了用Voronoi图描述空间方向关系的可行性。     

面状群(组)目标空间方向关系的形式化描述与计算

通过对各种空间方向关系形式化描述模型进行分析阐述,针对面状群(组)目标间方向关系的特点,本文提出了利用方向Voronoi图模型来计算面状群(组)目标之间的空间方向关系.该模型通过计算获得各个主方向上Voronoi边的长度值与方向Voronoi边法线总长度值的百分比,得到群(组)目标之间方向关系的定量表达;借助矩阵形式化描述获得源目标群相对于参考目标群方向关系的定性描述.实验表明,该模型方案具有可行性,能够对面状群(组)目标间的方向关系进行精确的描述.     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述研究(二)

详细阐述了基于 Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型的建立 ,给出了模型的逻辑结构和空间方向的计算过程。为了应证模型的正确性 ,文章给出了应用该模型计算空间方向的几个例子 ,并在最后总结了模型的优缺点     

基于方向Voronoi图模型的群组目标空间方向关系计算

根据群组目标间方向关系的特点,对方向Voronoi图模型进行了扩展,并在其基础上实现了群组目标间方向关系的计算。实验表明,该模型能够在各种复杂情况下,对群组目标间的方向关系进行精确的描述。     

空间目标方向关系的定性扩展描述

由于空间问题固有复杂性不确定性，空间关系的描述和推理普遍采用定性方法以符合人们的空间认知行为，方向关系是一类重要的空间关系，用以确写目标的方位，以往的方向关系描述模型通常将空间目标作为一个抽象点，或者用目标的最小外接矩形表示目标，这两种方法都丰在明为不足，为了更细致，准确的描述方向方法，文章提出一种方面关系描述的分层多处理方法,在以点，线，面为参照目标的空间目标间建立方向关系描述的3层模式结构，每层模式又由基本方向关系描述，推理模型和方向关系描述，推理化模型组成，从而扩展了方向关系的描述。     

群组目标空间方向关系形式化描述模型

针对目前群组目标空间方向关系模型在描述方向关系方面存在的不精确及复杂性等问题,该文提出一种形式化描述模型。该模型采用"剥皮"法计算得到源目标群的边界多边形,较好地顾及了空间形状及分布范围对方向关系的影响;并通过方向关系矩阵模型计算源目标群的边界多边形与各方向区域之间的交,借助矩阵形式化描述源目标群相对于参考目标群的空间方向关系。实验结果表明,该模型较好地克服了现有方法中存在的缺陷,能够准确判断地理空间中两个群组目标之间的空间方向关系。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型

运用认知心理学信息加工的观点，建立了基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型，并详细阐述了模型的逻辑结构、数据结构和空间方向的计算过程。为了验证模型的正确性，列举了该模型计算空间方向的几个例子，并总结了模型的优、缺点。     

矢量GIS空间方向关系的演算模型

空间方向关系是描述空间目标间位置分布的一类基本空间约束，在GIS中是由形式化模型描述的。但现有模型由于简化假设过多，其描述分辨率较低。以点／点空间方向关系的计算量为基础，在综合考虑空间目标的几何构成和分布关系后，提出了定量化演算空间方向关系的一种新模型。利用该模型的结果，根据定量表达与定性描述之间的转换函数，可以得到相应的定性描述结果。理论分析和算例表明，新模型对目标间距离和目标本身的形状等影响方向关系的参数更为敏感，因而比现有模型有更高的描述分辨率。     

利用Voronoi图形式化描述和判断GIS中的方向关系

方向关系在 GIS中占据着十分重要的地位 ,由于它的模糊性和依赖空间实体形状的特殊性 ,使得它的形式化描述和判断比较困难。文中在 CDR方法的基础上 ,利用 MBR四边的 Voronoi多边形及其边界 ,形式化描述了方向关系 ,进而将方向关系分为主方向关系和次方向关系 ,并分别给出了两者利用 MBR四边 Voronoi多边形及其边界判断的算法。     

邻接凸多边形方向关系计算及其推理

在对拓拟邻接凸多边形方向关系计算特殊性分析的基础上，提出了一个邻接凸多边形方向关系计算法和二维空间方向关系推理方法。与Voronoi图所表达的邻近拓扑关系相结合，该算法可以用于计算离散二维空间目标之间的方向关系。     

点状地名信息的加权泰森多边形检索法

鉴于地名库中多数地名仅以中心点坐标形式记录其空间位置信息,缺乏其空间范围的具体描述,造成地名检索中的片面性和局限性,本文在深入分析地名及其空间属性、空间关系的基础上,考虑同类型地名的不同性质在检索中的重要作用,利用泰森多边形在地名边界近似中的优势,提出了针对点状地名信息的加权泰森多边形检索法,依据同类型地名的面积属性作为权重指标构建泰森多边形,以近似表达地名的空间范围,进而描述地名间的各类空间关系;并从拓扑关系、方位关系与距离关系3个方面给出了具体公式以计算地名间的空间相似性;最后以行政区划边界近似与检索为例验证该方法。试验结果表明,该方法可较好地近似表达地名空间范围及空间关系,增强了检索词与地理信息资源在空间位置上的相似性度量,检索结果优于传统方法。     

基于V9I的空间关系映射与操作

利用V9I模型中目标的边界、内部和Voronoi区域均可量测及易于操作的特点 ,研究建立底层数据结构与空间关系语义层之间的V9I映射机制 ,在Voronoi的动态栅格生成算法的基础上 ,构建空间关系的基本操作。最后 ,以VC 为开发工具并采用面向对象的技术 ,设计了基于V9I的空间关系操作工具原型VTKit ,并给出部分操作实例     

模糊空间对象拓扑关系的Rough描述

利用Rough Set理论,在四交差模型的基础上,提出适合于描述确定和模糊区域或两个模糊区域目标间拓扑空间关系的扩展模型(4-4ID模型),并且详细讨论模糊对象之间的拓扑关系。     

GIS空间方向关系形式化描述模型分析

空间方向关系是空间关系的重要内容,是地理信息系统(GIS)的基础理论问题之一,在GIS空间查询、空间分析、空间推理、制图综合等过程中起着重要作用。空间方向关系的理论研究相对于拓扑关系和度量关系的研究相对滞后。本文给出了空间方向关系形式化描述方法的分类,阐述了空间方向关系的形式化描述模型与表达方法,分析比较了各自的优缺点,并探讨了目前存在的问题和今后的发展方向。     

数字海图点群状特征的识别、量测与综合

空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量：分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。