基于Voronoi图的公共服务设施布局优化方法

公共服务设施的布局优化中一般要考虑两类因子:几何因子与社会经济因子,但现有的方法大多侧重于某一类因子或者其中的部分信息。本文使用Voronoi图为主要的分析手段,给出了基于人口导向、面积导向以及人口-面积综合导向的三种不同的布局优化方法,对现有的设施点进行保留、删除或在此基础上新增服务设施点。通过反复分析,最终实现多类设施空间布局的优化。     

一种矢量线状要素数据零水印算法

提出一种针对矢量线状要素数据的零水印算法。首先,利用Arnold技术置乱原始水印图像;然后,采用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量线状要素数据的特征点;最后,将置乱后的水印图像与由相邻特征点所构成直线的斜率调制所得的二值矩阵进行异或运算,从而构造出零水印图像。实验结果表明,该算法能够抵抗常见的平移、旋转、缩放等几何攻击,并且对Douglas-Peucker压缩和裁剪攻击具有较好的鲁棒性。     

兰州新区土地利用分形特征

为了分析土地利用空间结构的复杂性、稳定性以及动态变化性,该文利用兰州新区1993、2000、2010、2012及2013年5期土地利用数据,以GIS技术为支持,应用分形理论并通过叠加分析统计,计算出了5个时间段各主要地类动态度。结果表明:1除水域之外,研究区域主要的土地利用类型均具有空间分形特征。2近20年来,耕地和草地分维值最大,形状复杂度最高;构筑物和林地分维值略小,形状复杂程度次之;房屋建筑和园地分维值最小,形状复杂度最低。3各土地利用类型的平均结构稳定性指数中人工设施的结构稳定度显著高于自然植被的结构稳定度。41993—2013年,兰州新区城镇化趋势显著,且满足退耕还林政策,下一步的城市建设需要特别注意对水系的规划。     

传播力约束下的微地图用户关联规则挖掘算法

针对微地图在自媒体时代的传播特性,以传播力指数作为关联规则挖掘的衡量标准,设计出了一种符合微地图用户行为的关联规则挖掘算法.首先,分析微地图传播力的影响因子,构建微地图传播力评估体系,并利用加权平均的方法对微地图传播力指数进行量化.然后,结合经典的关联规则FP-growth算法,提出了一种传播力约束下的行为关联规则算法...     

多尺度等高线簇拓扑关系定量表达方法研究

等高线拓扑关系定量表达对空间认知、地形特征挖掘、地图综合等至关重要。然而,已有研究多针对等高线树的生成及综合算法,缺乏等高线拓扑关系及其与尺度变化关系的定量表达,不同地貌类型其变化规律是否一致仍未知。为此,通过分带与投影转换、非闭合等高线拓扑检查与闭合及有向等高线树的构建等,发展了一种等高线拓扑关系定量表达方法。采用高山、中山、平原地貌60组多尺度等高线数据集,探究不同地貌类型的多尺度等高线拓扑指标及其随尺度变化规律的一致性。试验结果表明,相邻尺度等高线拓扑指标变化规律符合空间认知与推理,不同地貌类型多尺度等高线拓扑指标与尺度变化间关系可用同一个幂函数定量表达,该结论为基于多尺度空间相似关系等高线全自动综合的实现提供了理论支撑。     

基于模糊聚类分析法的BDS长基线模糊度解算

为探求BDS长基线模糊度解算的最优组合观测量,基于模糊聚类分析法分别选取2个BDS最优超宽巷组合和1个最优窄巷组合共同构建TCAR模型,分别采用GF_TCAR、GB_TCAR和GIF_TCAR模型对实测BDS长基线进行模糊度解算。实验表明,3种模型解算超宽巷组合模糊度的结果基本一致; GF_TCAR模型解算模糊聚类分析法所得最优窄巷组合(3,0,-2)的相邻历元组合模糊度差值优于常用的(4,2,-5)组合;GB_TCAR模型解算IGSO卫星时,窄巷组合(3,0,-2)的结果优于(4,2,-5)组合,而解算GEO、MEO卫星时2种窄巷组合结果一致;GIF_TCAR模型解算窄巷组合(3,0,-2)的结果略逊于(4,2,-5)组合。     

地理信息科学中的尺度分析

尺度是对地理现象观察、度量的标准之一,是空间数据采集、建模、分析的重要依据,是空间数据的重要特征。在探讨空间尺度与人类认知空间的关系基础上,分析地理信息科学(G ISc)中空间尺度在不同应用对象和不同应用环境中的内涵:针对地图表达的比例尺;地理现象的内在尺度和分析建模时的分析尺度。并以地图表达为例重点论述尺度变化对空间模式的影响。     

多边形主骨架线提取算法的设计与实现

在Delaunay三角网的基础上对骨架线节点进行了分类,通过确定主骨架线的两个端点,运用回溯法提取了多边形的主骨架线,同时给出了详细的算法步骤,并在Visual C++2003环境下实现了该算法。较之其他算法,该算法思路简捷,易于编程,生成的主骨架线形态优良,较好地反映了多边形的主体形状特征和主延伸方向。     

两个简单多边形求交的算法

采用了双向链表这种数据结构,对两简单多边形的顶点及交点进行存储,在对交点进行插入时,可直接插入链表中,避免了利用单向链表或数组进行存储时对点的重复查找。通过遍历两个顶点、交点混合表,可得到两多边形的交及多边形的顶点,从而得到两多边形的交集。相对其他类似的算法,该算法具有较快的计算速度和较高的效率。     

空间点群目标相似度计算

顾及到视觉认知的Gestalt原则,提出了一种综合考虑到点群的空间关系、空间分布和几何特征,注重空间点群的整体描述的相似度计算模型。实验结果表明,相似度计算结果与直观认知比较一致。