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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
基于Voronoi图的人口普查区的划分技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
人口普查区的划分是进行人口普查的先期工作。本文探讨了利用Voronoi图的良好空间拓扑属性进行人口普查区划分的方法。文章从多边形数据出发,利用间接法实现Voronoi图的生成,然后根据普查区划分的人口阀值,通过相邻Voronoi图之间的操作,最终实现人口普查区的划分。可为人口普查提供有效的服务,并间接地为人口空间化提供了一种有效的表现形式。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
Voronoi图生成的栅格算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
介绍了Voronoi图的矢量算法,从用于GIS的角度分的了该方法存在在的问题和不足,提出Voronoi图生成的栅格方法,分析了利用传统的距离变换生成栅格Voronoi图的误差情况,对各种栅格算法从精度方面进行了分析,并给出空间实体Voronoi图的生成过程。  相似文献   

6.
基于Voronoi图的GIS空间分析研究   总被引:15,自引:5,他引:15  
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。  相似文献   

7.
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。本文提出了分段剖分、整体剖分和统一剖分的修正思路;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边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。  相似文献   

8.
基于Voronoi图的空间邻近定义与查询   总被引:5,自引:1,他引:5  
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。  相似文献   

9.
利用二十面体施奈德等积多面体投影构建了球面多分辨率六边形层次网格;通过边界四元组将六边形单元分解到四元三角形及其子单元中处理;利用改进的四元三角网编码方案建立了网格的数字空间、单元层次编码模型和不同实体在球面上的表达方法.在此基础上,提出了球面Voronoi图的生成算法.实验结果表明该算法与现有算法相比具有更高精度.  相似文献   

10.
利用二十面体施奈德等积多面体投影构建了球面多分辨率六边形层次网格;通过边界四元组将六边形单元分解到四元三角形及其子单元中处理;利用改进的四元三角网编码方案建立了网格的数字空间、单元层次编码模型和不同实体在球面上的表达方法。在此基础上,提出了球面Voronoi图的生成算法。实验结果表明该算法与现有算法相比具有更高精度。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
一种基于Voronoi图的人防警报器空间选址算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先通过声学传播原理研究了警报器覆盖范嗣模型。结合Voronoi图影像范围、最大空心圆策略和平面完全刮分等特性,提出了基于Voronoi图的警报器空间选址算法。文章详细阐述了算法基本思想和流程,最后进行了算法组件设计和系统开发实践。实践表明采用该算法能满足城市警报器合理选址和适当重叠覆盖的要求,并具有其优越性。  相似文献   

13.
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)。  相似文献   

14.
地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克(3D DouglasPeucker,3D DP)算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。  相似文献   

15.
涂伟  李清泉  方志祥 《测绘学报》2014,43(10):1075-1082
由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明:本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。  相似文献   

16.
以生长速度为视角,普通Voronoi图及权重Voronoi图是理想欧氏平面上的生长元匀速生长结果。然而,以Voronoi图为基础的实际分析与建模情况不尽如此,通常表现为非理想平面的非匀速生长过程。本文以权重距离函数描述各向异性的非理想平面,以其时间消耗导数一致性形式化生长速度,定义一种新的Voronoi图——梯度Voronoi图。通过以高程变化诱发的梯度生长为例,借助栅格空间中形态学膨胀操作,给出梯度Voronoi图的典型构建算法。算例与分析表明,在等距离边界、势力范围与邻近关系表达方面,梯度Voronoi图更具优势。  相似文献   

17.
Voronoi图是地学计算中的一个基本结构,但是在地形曲面上,它还缺乏能与平面Voronoi图媲美的精度和成熟的算法。在离散地形曲面的不规则三角网格网上引入计算几何的测地距离场,从格网边上的距离场奇点逐步生长代表平分线的双曲线,由双曲线的排列得到离散曲面的精确划分,再将划分的面片聚类,生成精确的测地Voronoi图(geodesic Voronoi diagram,GVD)。然后,从定量与定性两方面对精确Voronoi图进行了检验,证明GVD可以给地形曲面空间分析带来基础性改进。基于奇点生长和双曲线排列的直接算法避免了现有算法对格网面片的过度细分与预处理,整体上直观易行,为数字地形分析发展严密的Voronoi图分析提供了有益探索。  相似文献   

18.
分析现有球面VORONOI图生成算法的不足,介绍球面不同集合V图的定义,在此基础上提出球面偏置曲线的概念并总结了它的性质,具体分析不同集合在球面上的偏置结果及处理方法,提出基于球面偏置的多集合V图生成算法,通过实验检验算法的正确性与效率,最后得出结论和进一步的研究方向。  相似文献   

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