面向雷利法则的加权Voronoi图生成方法

Voronoi图及其生成是计算几何的重要内容。针对传统栅格加权Voronoi图的权重界定局限性,以及栅格数据下Voronoi图生成的计算效率问题,本文研究了基于雷利法则的生长元规模权重和栅格欧氏距离变换权重作为综合权重条件下,规避单图幅背景栅格与每一生长元之间的距离计算,根据生长元各自距离变换图幅构建栅格加权Voronoi图,即雷利Voronoi图（Reilly Voronoi diagram,RVD）的地图代数生成方法。经试验验证,该方法生成的Voronoi图不仅完善了传统的权重因素,而且避免了因背景栅格与生长元的距离运算、判断而产生的大量计算,证明了该方法的切实可行性。     

圆形剖分再生长的扩展Voronoi图构建方法

针对传统Vonoroi图生成过程中存在的局限性,根据各种Voronoi图生成算法的原理和特点,该文融合Delaunay算法和模拟生长算法的思想,提出了一种基于圆形剖分再生长的扩展Voronoi图生成方法.根据任务要求自定义生长函数,实现初始圆的扩展生长,达到成熟条件时停止生长;计算相邻圆之间的交点并作交线,通过一定处理后得到对应生成元的Voronoi图边界,遍历所有生长圆即可得到全域Voronoi图.通过仿真验证了该方法的可行性,易于拓展到加权Voronoi图的构建,为Voronoi图的构建提供了一种技术手段,且该方法更简洁直观.     

状态扩展元胞自动机模型在时空数据挖掘中的应用

引入状态扩展元胞自动机模型对时空数据进行挖掘,其核心是引入可以量化的属性和不可量化的状态对元胞状态进行扩展,解决时空数据挖掘中数据稀疏性和属性数据交互性问题,采用遗传算法寻找元胞自动机模型的最优规则.实验结果表明,对于复杂的非线性和数据稀疏性问题,利用该方法能得到比传统方法更好的结果.     

基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法

随着格网层次的增大,基于全球离散格网的球面Voronoi图生成算法的格网数据量与Voronoi图生成时间都呈指数增长,在高层次时容易出现算法效率较低,甚至内存溢出无法执行等情况。利用球面四元三角格网的层次性,提出了一个基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法。首先用全球低层次QTM格网生成Voronoi图,然后对Voronoi边界格网进行再次剖分,得到下一层次的Voronoi图,重复进行,直至达到目标层次。实验结果表明,相对于单一层次的确定归属算法和扩张算法,该算法能够生成更高层次的Voronoi图,且效率较前两者分别提高了22倍和25倍(第9层)。     

基于最大发展潜力值的元胞自动机城市扩张模型

在城镇化发展水平及土地开发评价的基础上,评价待扩张区域土地转变潜力分值,基于最大转变潜力分值,提出一种有别于传统元胞自动机模拟城市扩张的新方法。该方法与传统元胞自动机模拟城市扩张相比在迭代方式上存在不同,它克服了传统元胞自动机因阈值设置不同而导致结果不确定的难题。分别将该方法与传统元胞自动机模型应用于武汉主城区,模拟了其2003年到2013年的城市扩张情况,最后,将模拟结果与实际土地利用现状图进行对比发现改进后的新方法在模拟精度上大大提高。     

栅格法构建沃罗诺伊图的扫雷算法

沃罗诺伊(Voronoi)图在很多领域都具有广泛应用,因此构建Voronoi图具有重要的现实意义。本文基于栅格法提出了一种新的Voronoi图构建算法——扫雷算法。该算法不需要欧氏距离计算,能减少计算耗时,并可通过改变相关参数实现对生成的Voronoi图的精度控制,同时可用于广义Voronoi图的构建。经过实验和精度评定得出,扫雷算法能很好地构建生长元为点、线、面的Voronoi图,并具有较高的生成精度。     

改进的加权Voronoi图ArcGIS矢量生成算法

加权Voronoi图是根据生成元权重划分空间的方法,广泛应用于地学领域。针对传统加权Voronoi图ArcGIS矢量生成算法不能处理重叠点、复杂多边形及更新操作等问题,该文提出了一种改进算法,结合C#和ArcEngine,利用增量法思想,通过重叠点处理、区域分割合并、加权区域重分类、加权区域重划分等方法实现,可嵌入ArcGIS应用软件使用或独立运行,具有良好的可用性,精度高,便于数据库存储管理,扩展了加权Voronoi图在地学领域的应用。     

地籍学

CH20041388基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型=Urban Expansion Model Based on Cellular Automata of Decision-Making with Grey Situation/刘耀林,刘艳芳(武汉大学资源与环境科学学院),明冬萍∥武汉大学学报(信息科学版).-2004,29(1).-7-13对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合,构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型,并以海南省琼海市为例进行了验证。图4表2参15     

基于遗传神经网络获取元胞自动机的转换规则

采用面向对象建模思路,综合遗传神经网络和元胞自动机,构建了一个基于Matlab平台的遗传神经网络-元胞自动机模型,并以长江口北岸为例,构建了其土地利用变化模型,进行土地利用演化模拟与预测,为土地利用规划提供理论依据。结果表明:GANN-CA模型有较好的仿真效果,充分利用了人工神经网络获取模型大量空间变量参数的优势,简化了土地利用转化规则的定义。该模型更全面地考虑了土地利用演化的空间影响因子,并采用遗传算法优化神经网络的连接权值和阈值,是对人工神经网络-元胞自动机模型的改进和拓展。     

一种面向对象的模糊Voronoi图动态生成方法

在对空间关系计算目标对象化的基础上,根据Voronoi图的几何特性,引入模糊思想,对基于活动像素主动生长技术生成的Voronoi图进行模糊处理,提出了一种面向对象的模糊Voronoi图动态生成方法,为复杂的空间关系计算提供理论基础和现实依据。     

一种多规则可逆元胞自动机的栅格地图加密算法

针对单规则元胞自动机图像加密易受明文攻击的问题,分析了其密钥空间的局限性,提出了一种高阶可逆元胞自动机加密算法。通过分析可逆元胞自动机的特点,结合栅格地图的四叉树分解结果,构造了多规则高阶可逆元胞自动机,取代传统方法中对所有像素进行多次循环迭代加密的方式,在不增加元胞自动机结构复杂性的前提下,实现栅格地图加密。实验结果表明,该方法密钥空间较大,加密效率较高,在保证地图数据完整性的基础上,能够有效抵抗差分攻击和明文攻击,适用于实时图像加密。     

利用元胞自动机和模糊C均值进行图像分割

提出了一种基于元胞自动机和模糊C均值思想的图像分割方法。该方法以模糊C均值算法为基础定义目标函数,以灰度级为对象,应用一维元胞自动机自迭代求取最小目标函数,实现对图像的初步分割;在此基础上,以二维空间邻域信息对原分割结果进行净化。该方法不仅可以用于普通灰度图像的分割,也可用于遥感影像图的分割。     

增/删点后的Voronoi图构造法研究

论述了在原Voronoi图的基础上增加点和删去点后生成新Voronoi图的算法.在增点过程中,针对新增加点后不满足Delaunay三角网特性的情况,利用最大最小角规则进行局部优化,根据优化后的三角网生成新Voronoi图;在删点过程中,针对删点的不同位置情况,修改相应Voronoi域,生成新Voronoi图.     

基于面向对象的Voronoi图生成算法

面向对象方法是当前较为流行的程序设计方法。针对目前一些生成Voronoi图的算法中所存在的不足，探讨面向对象技术在Voronoi图的生成中的应用。     

Voronoi图增点构造算法研究

论述了一种由计算机自动生成Voronoi图的增点构造法。该方法以一个原始的Delaunay三角网和相应的Voronoi图为基础,针对构造过程中出现的不满足Delaunay三角形空圆特性的数据点,利用最大最小角度法则对三角网进行局部优化,根据优化后的三角网生成最终的Voronoi图。     

基于结点逼近提取的平面点集Voronoi图构建算法

提出一种基于结点空间逼近、精确提取以及面向拓扑关系生成的2维平面点集的构建方法。主要给出了搜索矩形域及其剖分概念、Voronoi图的基本性质、矩形域与Voronoi图结点关系的定理及其证明、基于链队的矩形域剖分和结点逼近机制及结点提取策略、基于条带有序表的最近邻近发生元快速检索算法、矢量Voronoi图的拓扑关系建立算法等。经过算法分析和程序试验验证本文算法的时间复杂度为0（n log2 n）,本方法可以扩展到平面任意发生元Voronoi图的构建,具有简洁、高精度、鲁棒性、高效、适合于海量数据等特点,并且具有较好的实用价值和应用前景。     

集成距离变换和区域邻接图生成Delaunay三角网的方法研究

基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。     

基于CA的时空过程模拟建模方法

对现有GIS数据模型的局限性、时空过程模拟模型与GIS的结合进行了分析。介绍了元胞自动机的特点及连续型元胞自动机模型 ,并结合地震动模拟对二维连续型元胞自动机进行了实例分析     

基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型

对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展，探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合。构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型，并以海南省琼海市为例进行了验证。     

基于SDOG-ESSG的地球系统元胞自动机框架及其应用试验

元胞自动机结构简单且具备模拟复杂系统的能力,已被广泛应用于大气、流体力学、地球物理等领域。然而,现有元胞自动机以欧氏空间为约束进行地球系统过程模拟,忽略了地球重力等天然约束,导致计算过程中元胞状态的传递方向与真实运动的趋势方向不相符,一定程度上扭曲了最终的模拟结果。本文提出了地球系统元胞自动机这一概念,并从元胞表达及构建、邻居模型等方面设计了基于SDOG-ESSG格网的地球系统元胞自动机框架。由于演化规则取决于不同的应用,因此本文进一步以地壳的热传递为例,通过对热力学方程离散化设计了相应的演化规则。最后,借助公开的数据源开展了地壳热传递元胞自动机模拟的初步试验,并与一定区域下的数值模拟结果展开了比对。试验表明,与数值模拟方法相比,本文方法的模拟结果相对误差控制在27%以内,具备一定程度的可行性,可作为地球系统过程模拟的一种新思路。