基于Voronoi图的空间邻近定义与查询

首先在点Voronoi图的基础上,引进了空间目标的Voronoi图的定义,进而论述了空间目标Voronoi图在GIS中定义空间邻近及其邻近查询中的作用。最后给出了部分实验结果。     

基于Voronoi图的空间邻近定义与查询

首先在点Ｖｏｒｏｎｏｉ图的基础上,引进了空间目标的Ｖｏｒｏｎｏｉ图的定义,进行论述了了空间目标Ｖｏｒｏｎｏｉ图在ＧＩＳ中定义空间邻近其邻近查询中的作用。最后给出了部分实验结果。     

基于Voronoi图的农村居民点空间分布特征研究

采用GIS查询统计和Voronoi图的cv值及熵值相结合的分析方法,研究了乐安县农村居民点的分布特征及其影响因素。结果表明,全县大部分居民点呈集群分布,少数乡镇呈均匀分布,选择空间特征趋向的农村居民点占有较大比例。     

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:两目标群点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。     

Voronoi图的首最邻近递归收敛特性及其应用

讨论了Voronoi图的首最邻近递归收敛特性,即从任一伪最邻近对象开始,递归查找其首最邻近对象,最后必然收敛于最邻近对象。利用该特性,初步实现了移动目标直接邻近对象的连续查询。     

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。     

基于Voronoi图的空间关联规则挖掘方法研究

提出了利用Voronoi图作为辅助工具实现连续空间离散化的方法,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库(spatial transaction database,STD)的算法。在此基础上,采用经典的Apriori算法来例证如何从STD中挖掘空间关联规则。实际算例验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于Voronoi图的空间事务数据库构建方法研究

将空间数据库转换成空间事务数据库是空间关联规则挖掘过程的关键步骤。本文首先讨论了空间事务数据库的一些基本概念,然后提出了利用Voronoi图作为辅助工具将连续空间分割成若干个空间事务域,进而构建空间事务数据库,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库的算法。最后,通过一个实际算例验证了本文所提方法的可行性和有效性。     

《基于Voronoi图的GIS空间关系计算》出版

《基于voronoi图的GIS空间关系计算》一书近日由测绘出版社出版。该书系统地评述了国内外空间关系计算的研究现状，重点介绍利用集合代数与voronoi方法进行空间关系计算的基本原理与方法。主要内容包括：国内外空间关系计算的研究现状，Voronoi图的生成算法，空间关系计算的集合代数方法框架，拓扑关系计算、方向关系计算、邻近关系计算，空间关系计算工具VTKit以及应用等。     

保持空间分布特征的群点化简方法

群点目标隐含的空间结构化信息是空间分布分析、地图综合感兴趣的内容。对群点目标分布的信息内容区分为存在性、度量结构与拓扑结构，在Delaunay三角网及其对偶Voronoi图模型上对工量结构定义4个在量；分布范围、分布密度、分布中心及分布轴线，顾及视觉识别Gestalt邻近原则，运用三角形“剥皮”法，确立了非凸多边形所表达的群点分布范围，运用图像灰度表达群点分布密度并通过图像处理方法提取分布中心。建立了Voronoi图动态重建进行群点化简的方法，该方法通过边界点和内部点的分开处理，较好地保持了4个空间分布特征。     

点状实体k阶Voronoi多边形的存在性判定

挖掘了点集的k阶Voronoi多边形的性质以及判断存在性的方法。在k阶Voronoi多边形的存在性方面,主要通过大量实验归纳与性质分析,提出了距离概率判断法、递归归纳判断法、最近邻近判断法、作用域阻隔判断法等多种方法,论述了分辨率与存在性的关系问题。     

利用Voronoi图的城乡居民点布局优化研究

本文综合考虑居民点现状布局及相邻居民点间相互影响,以山西省晋城市为例,应用Voronoi图理论,依据熵值、聚类指数、标准差3个测度组合,将晋城市居民点划分为4种整理类型并绘制城乡用地布局等级图,结合2020年晋城市居民点用地规模预测值,进行晋城市居民点布局优化。结果显示,考虑居民点布局现状,利用Voronoi图理论及其聚合形态测度检验,为城乡居民点布局优化方案的提出提供了空间理论依据,是布局优化的直观方法。     

利用层次Voronoi图进行点群综合

通过距离权重描述点的重要程度,采用改进的k-means算法得到点群的聚类中心,进而以聚类中心为基础,构建了层次加权Voronoi图与Voronoi层次树结构.以点群的分布范围、排列方式与密度为度量,给出了基于Voronoi层次树结构的点群综合方法,确保了点群综合前后在空间形态分布上的一致性.结合地理统计学计算,对综合方法作了进一步的量化评估与优化.经验证,本文方法是可行、有效的.     

基于k阶数据场的城镇土地定级模型

通过与现有方法进行对比,提出了一种新的基于k阶数据场的城镇土地定级模型。在要素分层上,模型提供了更灵活的分层策略,解决了不同类要素之间空间分布关联关系的表达,并且提供了灵活的权重归一化处理机制;在作用域的分割上,以k阶Voronoi多边形“最近邻近”划分构建了k元影响环境作用域;在评估点作用分的演算方面,提出了与k元影响环境相适应的多要素分值演算策略,其中主要以三种情形的拟合来说明作用分的演算,模型中还可以采用其他更多形式的多要素演算规则。     

GIS中几何对象之间的空间关系

几何对象之间的空间关系是GIS研究的重要理论问题之一，在分析ArcInfo和OpenGIS对空间关系描述的基础上，运用基于维数扩展的9交模型，得到在实际应用中基本的空间关系分类，并对空间关系的进一步研究提出了展望。     

三维Voronoi图在三维方向关系计算中的应用

提出一种基于三维Voronoi图的三维方向关系计算方法。在分析二维方向关系的基础上,提出一种三维空间中的\     

地图图形目标之间基本空间关系抽象的规律

以地图自动综合为目的,定义了空间目标的几种基本空间关系。总结了道路、水系、居民地等要素之间存在的典型空间关系,着重讨论了它们之间空间关系抽象的规则,为地图自动综合中有效保持空间关系的一致性提供必要的理论基础。     

地图可视化中符号智能配置研究

本文在符号库设计的基础上,利用现有的符号库对地图要素进行符号化配置,探讨了符号智能配置过程中常用的绘制算法,研究了符号配置知识库,并针对符号配置中可能出现的冲突问题,进行分析和归纳,利用空间关系和Voronoi图对冲突进行研究,并对其提出了解决方案。     

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。