线状障碍物的可视最短路径Voronoi图生成

对偶生成法和直接修正法是构造可视最短路径Ｖｏｒｏｎｏｉ图的两种基本途径。本文提出了分段部分、整体部分和统一剖分的修理思路。放宽了以往修正法中障碍物端点必为生长点的限制,并提出了能有效处理公共连的分簇算法和最适搜索算法,实现了在有限制的线状障碍物下对普通Ｖｏｒｏｎｏｉ图的有效修正,以生成可视最短路径Ｖｏｒｏｎｏｉ图。     

脉冲耦合神经网络支持下的网络Voronoi图构建

针对网络Voronoi图中点与点之间通过实际路径距离而非传统欧式距离相连,在实际应用中较平面Voronoi图更加合理,该文提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络的网络Voronoi图构建算法。借助模型的自动波发放及并行处理特性,较好地实现了基于路网的网络空间剖分,顾及了道路网及其点群自身属性对其服务范围的影响。实验表明,该算法实现了点群网络Voronoi图的构建,最短路径思想的引入使得构建的网络Voronoi图符合Voronoi图基本特征,可以用来表示点群的服务范围,不仅如此,算法的并行特性保证了算法的高效率。     

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.     

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)。     

基于加权Voronoi图的湖南省城市影响范围分析

城市影响范围是中心城市对于周围地区社会、经济、环境等因素共同作用所及的最大地域范围,是相邻的中心城市空间竞争的结果.Voronoi图按照最邻近原则划分平面,常用于空间剖分,加权Voronoi图用于各发牛元权重有较明显差别情况下的空间剖分.选取与城市影响范围有关的8个指标,利用专家打分法得到湖南省14个地级市综合规模强度,以此作为Voronoi图中各发生元的权重构建加权Voronoi图,计算湖南省14个地级城市基于综合规模城市影响范围,分析表明该方法对城市经济区划有指导作用.     

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。     

基于投影加权Voronoi图的GIS空间竞争分析模型研究

提出加权Voronoi图的一种新形式--投影加权Voronoi图,由此形成平面剖分中的空隙(竞争三角形)可用于GIS空间竞争分析模型.进而分析不同的剖分模型以及竞争三角形的特性和分布.最后提出这种空间分析方法的应用领域.     

一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法

针对现有Voronoi图算法很多将被划分区域理想化为匀质空间，忽略了所依赖的传导方式及空间差异性的问题，该文提出了一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法。首先根据目标中心强度确定每个目标的影响权重，根据空间传导能力确定每个栅格的传导权重，然后进行十字交叉光栅扫描，在距离变换中按栅格对距离进行分解，将目标影响权重和栅格传导权重纳入变换公式，最后连通每个栅格到最近目标点的最短路径。该算法兼顾了目标中心强度、几何形状以及空间差异性，实现了异质空间下任意形状目标加权Voronoi图的生成。实验证明，该算法时间复杂度不受目标数量、分布和形状的影响，比普通Voronoi图算法更适合复杂空间下的城市影响范围划分。     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

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。     

空间数据的零初始化与障碍空间下的最小生成树实现方法

介绍了障碍空间下的最小生成树实现方法。首先采用零初始化的思想,初始化"位"数据;然后在构建障碍空间下实体点的Voronoi图的基础上,通过障碍空间下的回溯算法得到实体点间的最近连通图,也即障碍空间下实体点之间的Delaunay图;最后根据连通图,采用贪婪策略来得到最小生成树。     

基于曲边Voronoi图的城市吸引范围挖掘方法

在分析城市吸引范围特点的基础上，指出了忽视实体属性的普通Voronoi图不能有效地表达城市吸引区空间网络。根据城市引力模型导出了城市吸引范围的边界曲线方程，探讨了曲边Voronoi多边形的自动生成方法。以MapInfo为平台，通过MapBasic编程计算并绘制了济南市的吸引范围。理论和实践表明，位置—属性一体化的曲边Voronoi图可以更好地刻划城市的空间吸引特征。     

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。     

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。     

基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述研究(一)

空间方向关系形式化描述模型是空间方向关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现。首先提出了影响空间方向关系的两个因素目标：一是两目标群凸壳的直径；二是目标的可视性。论述了运用平面目标Voronoi科作为两目标指向线的“替身”来描述方向关系在理论上的可行性。本文的结论是：Voronoi图是描述空间方向关系的良好工具。     

基于Voronoi图的GIS空间分析研究

从GIS应用需求的角度 ,总结与分析了Voronoi图的基本性质 ,着重介绍了基于Voronoi图的空间分析方法与模型 ,包括地形分析、设施布局分析、数据概括和空间推理 ,并指出了进一步的研究与发展方向。     

基于线性四叉树结构的Voronoi图反向膨胀生成方法

提出一种基于线性四叉树结构并顾及矢量与栅格计算性质的Voronoi图生成方法,其核心思想是利用线性四又树结构以减小空间剖分所产生的空间复杂度,改变膨胀模拟操作的计算方向以减小时间复杂度。讨论了基于数学形态学的反向膨胀计算模型及推理出基于该计算模型的几个优化计算性质。实验验证,这种方法能够有效地平衡时空复杂度,并且易于求取邻元,其时间复杂度小于均匀格网结构与常规四叉树结构。一般情况下,空间复杂度小于均匀格网结构。     

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。