基于Voronoi图和距离衰减效应的模糊实例空间并置模式挖掘算法

空间并置模式挖掘用于发现一组空间特征,它们的实例在空间中频繁地相互邻近。传统的空间并置模式挖掘过程中,将空间实例抽象成点对象,每个实例对应一个确定位置。然而,规模较大的空间实例有多个重要位置点(如医院、公园入口),其空间位置因对其入口的认知不同而存在差异,具有模糊性。对于这些模糊实例,本文考虑其重要位置点对该实例规模的贡献,重新定义实例间的邻近度。此外,传统的并置模式挖掘方法忽略了特征实例的空间分布密度以及邻近实例间的邻近程度,采用静态的距离阈值来识别邻近实例。本文考虑特征的分布密度,用Voronoi图自适应提取不同特征的邻近实例,结合邻近实例的距离衰减函数,更加科学地描述实例间的邻近度。提出一种同时考虑模糊实例规模和距离衰减效应的空间并置模式挖掘方法,为实现快速挖掘,设计了极大团和哈希表搜索参与实例的挖掘框架。在真实数据集和合成数据集上进行实验,验证本文的算法可以发现传统空间并置模式挖掘方法所忽略的有意义模式。

基于动态Voronoi图的距离倒数加权法的改进研究

针对距离倒数加权法的不足 ,采用动态Voronoi图选取待插值点的邻近点 ,对每个已知数据点增加反映该点梯度的增量 ,并建立已知数据点的ε邻域避免计算误差 ,以改进距离倒数加权法 ,为距离倒数加权法的广泛应用创造条件。通过交叉检验与实际应用 ,证实利用改进后的距离倒数加权法进行空间数据插值精度更高 。

面条目标Voronoi图生成的动态距离变换策略

利用 Vector- based方法生成的矢量 Voronoi图用于 GIS有局限性 ,那么自然而然就会想到能否在栅格空间中生成栅格 Voronoi图 ,与之对应的生成算法被称作 Raster- based方法。本文首先介绍了与 Raster- based方法有关的研究工作 ,在此基础上提出用传统的距离变换建立栅格 Voronoi图 ,而后又指出这种方法建立 Voronoi图引起的误差与距离成线性正比关系 ,为减小误差 ,作者提出建立在数学形态学基本操作基础上的动态距离变换方法 ,使误差始终保持在一个像素左右 。

基于马氏距离的多高斯Voronoi图生成方法

Voronoi图作为一种重要的几何结构,不仅是计算几何研究的重要内容,还是地理空间分析的有力工具,在科学与工程领域应用广泛。针对传统欧氏距离条件下Voronoi图生长元权值大小等同、生长元与Voronoi图数据结构一对一关系的局限性,该文以高斯分布的统计距离为切入点,利用马氏距离作为Voronoi图生成距离测度,提出一种新的Voronoi图,即多高斯Voronoi图(MGVD)。MGVD不但囊括了欧氏距离作用下产生的普通Voronoi图与加权Voronoi图,而且将生长元与Voronoi图数据结构的一对一关系拓展为空间的一对多关系,表现出单个空间生长元的多个Voronoi图存在。最后,通过模拟实验验证了该方法的可行性。

一种顾及多特征约束的Voronoi图点群选取方法

点群的自动选取是制图综合的重要内容。在Voronoi图点群选取的基础上,提出一种顾及多特征约束的Voronoi图点群选取方法。该方法顾及了描述点群要素重要性的空间分布特征、拓扑和密度特征、专题属性特征以及与其他要素的关联特征,构建了基于综合特征重要性的度量模型,并作为约束条件应用于Voronoi图点群要素的选取。实验结果表明,该方法不仅可以综合考虑点群要素的多种重要性特征,而且能够较好地保持点群综合前后空间特征的一致性,符合传统制图综合规律,具有一定的普适性。

一种基于最小距离和稀疏图正则约束的非负矩阵解混算法

针对非负矩阵解混模型存在容易陷入局部极小值、受噪声影响较大以及混合像元中存在“异物同谱”端元的情况下解混精度较低等问题,为此,本文提出了一种基于最小距离和稀疏图正则约束的非负矩阵分解算法(DLGNMF)。该算法将空间信息与光谱信息相结合,在目标函数中引入单形体距离最小化约束作为端元的约束条件,弥补解混过程中高光谱数据空间几何特性的缺失,将稀疏约束和图正则化约束作为丰度的约束条件,保证了高光谱图像中端元分布的全局稀疏性与局部相似性,更好的改善了非负矩阵模型存在的问题,提高了解混的精度。

基于网络加权Voronoi图分析的南京市商业中心辐射域研究

道路网络在城市社会和经济活动中发挥重要作用,它是联系商业中心与需求间的桥梁,道路系统的更新与变化必然会对它们的关联产生影响。Voronoi图是划分势力空间的有效工具,基于道路网络分析构建的加权Voronoi图可以模拟城市商业中心功能辐射的实际情形。本文给出了基于道路网络分析的Voronoi图和加权Voronoi图构建方法,通过对各种Voronoi图的比较分析,认为基于网络路径时间分析构建的加权Voronoi面域图在商业中心辐射域模拟中最为有效。将空间相互作用和断裂点理论与网络加权Voronoi面域图相结合,模拟不同交通条件下南京市商业中心辐射域空间格局及其需求覆盖变化,并提取了辐射域的覆盖面积、覆盖人口、最远辐射路径距离和平均辐射路径距离等信息。对商业中心的地铁邻近度与其辐射域的扩张面积进行相关分析,采用域邻接矩阵描述空间划分平衡与不平衡之间的相互转变过程,可分析道路系统变更后商业中心之间空间竞争的变化趋势。分析结果表明商业中心的地铁邻近度与辐射域的扩张具有较大的相关性,快速轨道交通在商业中心空间竞争中发挥关键作用。

二维约束Voronoi网格构造及其尺寸、质量控制

给出二维约束Voronoi网格的有关概念,分析了约束线段在二维Voronoi网格存在的条件,提出了一种二维约束Voronoi网格构造算法;并对二维约束Voronoi网格的尺寸和质量控制进行了研究;最后给出了实例以说明算法的有效性.该算法计算快速,适应性广,在诸多领域具有广泛的应用前景.

图形部件Voronoi图生成算法与应用研究

讨论了部件Voronoi图生成的栅格途径,实现了理论上严密,运算简洁、高效、精密且实用化的部件Voronoi图生成算法。统一并拓广了多边形“中轴”及Bimedial骨架概念,揭示了实体的部件Voronoi图与其图形形态、地理意义的内在联系,并讨论了部件Voronoi图的应用领域。

一种基于栅格的加权Voronoi图构建普适方法

Voronoi图是空间分析的一个重要工具。该文将Voronoi区域视为流域,将栅格加权距离视为高程,提出一种顾及非空间属性的能够与ArcGIS无缝集成的Voronoi图生成方法。首先,根据Voronoi图的原始定义直接计算栅格的最小生成元加权距离,并仿D8算法思想,确定每个栅格的流向。然后,提取所有只有流出没有流入的栅格,并对栅格边界进行去噪处理和矢量化,得到Voronoi区域公共边,并生成附生成元属性的加权Voronoi图。最后,基于ArcEngine实现了任意生成元的带有非空间属性的加权Voronoi图。通过对比实验表明,该文所提出的方法能够高精度构建包含任意生成元的加权Voronoi图。

基于Voronoi图的有障碍物空间聚类

Voronoi图具有侧向临近特性,可以方便表达空间临近关系。根据这一性质,解决在空间数据聚类分析中的有实体障碍物所面临的问题。通过生成考虑实体障碍物的Voronoi图,建立Voronoi图的距离度量方法,提出采用循障碍物求距离法,可以方便地完成有障碍物的空间聚类分析。该方法使得有实体障碍物情况下空间聚类更加准确,并通过实验进行验证。

三维约束Voronoi剖分

分析了约束面(点、线段、凸多边形)在三维Voronoi网格存在的条件,提出一种构造三维约束Voronoi剖分的算法.该算法的基本思想是在限定线的球覆盖基础上,借助限定面的约束Regular三角化生成关于限定面对称分布的生长点.理论上,对任意的分段线性复合形约束,该算法可以生成满足此约束的Voronoi网格.最后,给出了实例验证以说明文中算法的有效性.

基于ArcGIS距离制图和空间数据层次组织的统筹城乡居民点布局研究——以陕西志丹县旦八镇为例

研究目的:为统筹城乡一体化发展和促进土地资源合理利用,从空间布局角度考虑提出科学定量的统筹城乡居民点布局研究。研究方法:通过ArcGIS距离制图进行居民点撤留判断,借鉴空间数据层次组织方法建立居民点空间等级体系,并结合两项成果进行城乡居民点布局优化。研究结果:以旦八镇为例进行方法实现,结果与现有规划具有较好的兼容性,并兼顾了成本效益、空间关系和管理幅度等重要因素,更有利于统筹城乡一体化的实现和土地资源的合理利用。研究结论:将ArcGIS距离制图和空间层次组织等方法应用于统筹城乡居民点布局研究,发展了空间布局定量研究方法,有利于统筹城乡居民点布局方案的科学制定。

障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法

为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化,提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明:静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO_RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率.

基于加权Voronoi图的三明市绿地避难责任区划分

通过运用ARCGIS9.3分析城市安全空间,筛选城市绿地避难场所,根据避难场所的规模确定其服务半径从而计算出加权半径和加权距离。通过运用OVD和WVD方法分别得出避难场所的责任区。结果表明,相比于传统的OVD方法确定的避难场所责任区间的空间关系,使用WVD方法划分的避难场所责任区的覆盖范围更直观,划分的结果也更为合理。

GIS和Voronoi图在哈尔滨城市公园绿地布局中的应用

将哈尔滨市2009年GIS图和实地调研相结合,运用距离衰减和Voronoi图分析方法估计了哈尔滨城市公园绿地的服务总人数、面积及单位面积服务的人数,并对哈尔滨城市公园绿地布局进行了分析评价。结果表明:湿地公园、丁香公园、体育公园每公顷服务人数均小于300人,公园绿地发展良好;开发区景观广场、乐松广场、长青公园、建国公园、清滨公园、太平公园,尚志公园每公顷面积服务人数均已超过40 000人,无法满足周围游人的需要。根据研究结果提出了3点建议:局部地段建立新的公园绿地;加强对公园基础服务设施的建设和养护资金的投入;在郊区建立新的公园。

基于改进Voronoi图研究高速铁路对区域中心城市辐射域影响的方法

在考虑交通特性的基础上,给出能够反映旅客采用不同交通方式出行所需旅行时间的广义距离表达式,并结合最小行政区因素以及中心城市的社会经济规模对其城市辐射域划分的影响,对既有的Voronoi图方法进行改进,得到基于广义距离的离散加权Voronoi图方法。运用该方法分析高速铁路开通后上海、南京、杭州和合肥等4个中心城市的辐射域。结果显示:高速铁路开通后上海市的辐射域面积增加了40%,辐射人口增加了25.6%,新增辐射域主要位于京沪高速铁路和甬台温高速铁路沿线,且高速铁路对中心城市辐射域的影响程度与高速铁路的走向和车站位置相关;徐州和宿州与京沪高速铁路车站临近的地区以及甬台温高速铁路沿线的温州、台州等被纳入了上海市辐射域,这说明受高速铁路的影响,社会经济规模更大的中心城市不但对周边地区表现出更大的吸引力,还对其他中心城市的辐射域形成挤压态势,甚至形成跨地域的辐射域。

基于Voronoi图的线段最近对查询

最近对查询是空间数据库中的重要查询之一。已有的关于最近对查询的研究基本集中在点对象上,对空间对象无法抽象为点的对象则研究较少。提出基于平面线段的最近对查询,即找出两个平面线段集中距离最近的线段对。提出基于Voronoi图的线段最近对查询算法,该方法构造两个线段集的Voronoi图,利用Voronoi图的最近邻近特性和局域动态特性找到互为最近邻的线段对,从中找到结果,以缩减大量的计算代价。对线段集中增加线段和删除线段的情况做了相应的处理。实验证明,该算法具有较高的查询效率。

自然图形二阶Voronoi图生成的地图代数方法

分析了2阶V图生成原理.基于欧氏空间中离散点集的2阶V图距离变换原理,论述了栅格形式下离散点集和一般点集图形的2阶V图生成的方法,确定了它的时间复杂性为O((2+k)n),适用于欧氏及非欧度量空间的自然图形2阶V图构造.构建了简洁、实用的算法和实验模块,并给出若干算例图.

障碍Voronoi图的结晶生成及其应用

用结晶方法来生成障碍Voronoi图。该方法的思想框架是:以生成元为生长点进行4-模板或8-模板的结晶生长,遇到障碍则将障碍边界加入生成元点集继续选择这两个模板结晶,最后得到不同结晶区域的交线图即为障碍Voronoi图。该方法可得到城区距离、棋盘距离下的两种Voronoi图,所用数据结构简单,已用VC++编程实现。并给出具体应用实例。