基于加权Voronoi图的林木竞争指数

以福寿山林场25年生的杉木生态公益林为研究对象,通过分析林木竞争指数与胸径生长因子的相关关系,得出二者为负相关,从而确定加权Voronoi图的权重为胸径倒数(W),借助Arcgis软件里的加权Voronoi图工具,通过加权Voronoi图的方法来确定竞争单元,提出基于加权Voronoi图的W_V_Hegyi竞争指数,最后将W_V_Hegyi竞争指数与Hegyi、V_Hegyi竞争指数进行对比分析,结果表明:1)3种竞争指数与胸径相关性强弱排序为:W_V_Hegyi>V_Hegyi>Hegyi;2)3种竞争指数与胸径服从幂函数关系,曲线拟合度排序为:W_V_Hegyi>V_Hegyi>Hegyi;3)样地竞争指数平均值排序均为:V_Hegyi>W_V_Hegyi>Hegyi。通过以上比较分析证明,W_V_Hegyi竞争指数比Hegyi、V_Hegyi竞争指数能更准确地反映林木间的竞争关系。

兴安落叶松天然林林木竞争研究

【目的】兴安落叶松是我国寒温带的优势树种,基于不同竞争指数对其开展竞争研究,为天然林的可持续经营提供依据。【方法】采用四邻体法和泰森多边形法(即Voronoi图)确定每株对象木周围与其最邻近的竞争木,计算Hegyi简单竞争指数和建立在简单竞争指数基础之上的综合竞争指数,采用Kendall、Spearman相关性分析和曲线拟合的方法对简单竞争指数和包含多项林木因子的综合竞争指数的优劣性进行比较分析,并探讨泰森多边形法在兴安落叶松天然林中的适用性。【结果】1)竞争指数在与3种林木因子(胸径、树高和冠幅)的拟合中,简单竞争指数和综合竞争指数的拟合都呈极显著负相关关系(P <0.01);2)在确定竞争单元方法相同的前提下,简单竞争指数与各林木基本因子的拟合度都低于综合竞争指数的拟合度;3)泰森多边形法构建的综合竞争指数、简单竞争指数与林木基本因子的拟合度分别优于传统四邻体法构建的综合竞争指数和简单竞争指数。【结论】对比4种竞争指数,基于泰森多边形法的综合竞争指数最优,此竞争指数与各林木因子的拟合度最好,更适合该天然林林木竞争的研究。当林木个体胸径达到20 cm,树高和冠幅分别达到20 m和6 m前可以实施一些必要的抚育、管理措施。研究结果可为今后兴安落叶松林的合理经营与保护措施的制定提供参考依据。

森林空间结构分析中基于Voronoi图的样地边缘校正

【目的】提出一种新的样地边缘校正方法——Voronoi图结点距离判定,为森林空间结构分析和调控提供技术支撑。【方法】为评估Voronoi图结点距离判定的性能,引入量化评估指标RMSE,采用角尺度、聚集指数和大小比数等空间结构指数构造RMSE,并通过设置不同场景的模拟样地和调查样地,将Voronoi图结点距离判定与其他校正方法进行比较和分析。【结果】缓冲区法、最近邻体校正、Voronoi图结点距离判定虽同属减少样本类校正方法,但各校正方法的性能及效果受到林木样本量、林木空间格局、空间结构指数、样地情况等因素影响,差异很大。缓冲区法虽简单易行,但样本浪费严重,且同时存在漏判和误判2种误差,其校正样地的RMSE曲线通常维持在较高水平。Voronoi图结点距离判定可视为缓冲距离随边界林木实际分布自适应变化的校正方法,具备更强的校正能力,能最大限度地排除样地外林木的边缘干扰,在角尺度、大小比数以及样本量充足的聚集指数计算中均优于其他校正方法,但也存在误判及样本利用率偏低等不足。最近邻体校正的性能介于缓冲区法和Voronoi图结点距离判定之间,其RMSE曲线的整体水平要高于Voronoi图结点距离判定。【结论】林木样本量与样地边缘校正密切相关,对于样地大小和林分密度的任何改变最终都体现在林木样本量的增减上,维持充足的林木样本对于样地校正尤为重要。林木空间分布是影响样地边缘校正的另一重要因素,当林木呈随机分布或均匀分布时,样地边缘校正的重要作用能得到更好体现。此外,样地经过校正后,各类空间结构指数的计算精度均能获得显著提高,且聚集指数的计算需要样地提供充足的林木样本量。

基于Voronoi图的组最近邻查询

组最近邻查询由于涉及多个查询点,因此比传统的最近邻查询更为复杂.充分考虑查询点的分布特征以及它们构成的几何图形的性质和特点,给出组最近邻所应满足的条件及判断组最近邻的理论方法.提出基于Voronoi图的组最近邻查询的VGNN算法,可以精确求解查询点集的最近邻.对于查询点不共线的情况,该算法的查询方式是以一点为中心、向外扩张式的;对于查询点共线的情况,该算法给出搜索范围,限定了参与计算的数据点的个数.给出基于Voronoi图的VTree索引.实验结果表明,基于VTree索引的VGNN算法具有较好的性能,并且当查询点不共线时,其性能具有较高的稳定性.

基于Voronoi图的林分空间模型及分布格局研究

以南洞庭湖龙虎山次生林为研究对象,建立林分Voronoi图模型,通过该模型表示林分空间结构特征,提取林木空间量化信息。在此基础上,引入变异系数量化Voronoi多边形面积的变化率,将林木空间格局分析转化为计算Voronoi图变异系数,并将计算结果与角尺度作相关性比较。结果表明:林分Voronoi图模型能准确表达林木邻接关系、相邻木距离及角度、空间密度等重要空间信息;大尺度取样时(76m以上),变异系数趋于稳定,林分整体空间格局呈接近随机分布的轻度聚集;Voronoi图变异系数和角尺度存在显著的正相关关系,进一步说明本研究格局分析方法的可行性和有效性;受多种因素影响,乔木层主要树种在不同发育阶段的空间格局表现出强烈的时间和空间动态特性,且小径木多为聚集分布,大径木呈轻度聚集或随机分布。基于Voronoi图的林分空间模型及格局分析方法,从空间上表征林木的生长繁育特性、种内种间关系、资源及环境分布特征,为计算几何方法应用于林分空间经营提供了新的思路。

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叉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图的方向区域查询方法

针对空间中方向区域查询效率不高的问题,通过引入Voronoi图,利用其特性对数据空间进行划分,提出了基于Voronoi图的方向区域查询方法。该方法在基于Delaunay三角网生成的Voronoi图索引结构基础上,将首结点与查询对象连线形成有向线段,利用Voronoi图可以通过邻接生成点延展的特点确定查询对象的位置,通过判断空间对象与查询区域的位置关系,将相应关联数据点加入候选集,并判定该数据点是否为正确结果,从而得到查询结果集。理论研究和实验结果表明,该方法在确定查询点位置的过程中有效减少了非必要数据的访问,在过滤阶段大大减少了候选集中点的数量,从而提高了空间数据的方向区域查询效率。

基于Voronoi图的明代长城军事防御聚落空间分布

基于明代长城军事防御聚落生成Voronoi图,采用变异系数、最邻近点指数以及GIS的密度制图和地理统计分析等方法,从宏观和微观层面,分析军事防御聚落的空间分布特征,证实其存在明确和复杂的层次结构,并进一步分析地理环境和战略地位对空间布局的影响.

空间数据库中基于Voronoi图的组反k最近邻查询

为了改进现有的组反k最近邻查询算法的查询速度与准确度,提出了一种基于Voronoi图的组反k最近邻查询方法(group reverse k nearest neighbor guery method based on Voronoi diagram,V_GRk NN)。该方法获得的结果集是将这组查询点中任意一点作为kN N的数据点集合,在实际应用中可以用来评估一组查询对象的影响力。该方法的特点是首先对查询点集Q进行优化处理,降低查询点数量对查询效率的负面影响;接着对数据点集P进行约减,缩小查询搜索范围;然后根据基于Voronoi图的剪枝策略对候选集进行过滤;最后经过精炼获得GRk NN查询的结果集。该方法在数据集处理阶段很大程度上提高了查询速度,在过滤、精炼阶段利用Voronoi图的特性提高了查询的准确性。理论研究和实验表明,所提方法的效率明显优于可选的已有方法。

基于Voronoi图的空间Co-Location核模式挖掘

飞速发展的物联网技术不断催生海量带有时间和空间属性的数据集.这些数据集掀起了以空间co-location模式挖掘为代表的空间数据挖掘研究的高潮.传统空间co-location模式挖掘研究主要发现空间中频繁并置出现的特征的子集.特征在模式内部是无序的,特征之间的地位是平等的.例如,co-location模式{看守所,刑警中队,武警中队}表示看守所附近往往存在刑警中队和武警中队,反之亦然.然而,由于空间分布密度差异显著存在,现实中存在特征地位不平等的模式,这些模式中的某些特征(核特征)附近频繁地出现其它特征(非核特征)的实例,而这些非核特征附近不一定频繁地出现核特征的实例.例如,某些肿瘤疾病与某些污染源的关系.在传统模型中,用户为了发现感兴趣的模式不得不将频繁性阈值设置得很低,以至于忽略了模式中特征的主从关系.本文聚焦于前述现象,研究在空间数据集中挖掘核特征与非核特征组成的有趣模式.首先,基于核邻居定义空间co-location核频繁模式(简称核模式)的概念.核邻居与最近邻息息相关,它不仅遵从地理学第一定律而且能排除无关实例的干扰.其次,提出核模式的有趣性度量理论,分析核模式具有的性质,如基于核参与率反单调性的先验原理等.再次,提出基于Voronoi图的核邻居计算思想,避免了传统co-location模式挖掘中为计算邻近关系需要用户预先设定距离阈值等问题.同时,扩展传统的对称的空间邻近关系到不对称的核邻居关系,使其与特征的不平等地位相适应.此外,针对点、线、面等不同几何形状的空间实例,提出基于凹包理论的经典Voronoi图的扩展方法.最后,在合成数据与真实数据上对比验证了Core Pattern Mining(CPM)算法的效果与效率.实验高效地发现了有别于经典co-location模式的有趣模式,它们具有可理解性.

基于Voronoi图的金洞林场闽楠人工林林木种内、种间竞争的研究

基于金洞林场闽楠人工林3块样地的数据,采用Voronoi图确定林木的空间结构单元,利用Pearson相关分析法和曲线拟合比较分析Hegyi简单竞争指数、综合竞争指数(含胸径、树高、冠幅及林木间距离因子)、剔除该模型中比对象木矮的竞争木后的Hegyi简单竞争指数和综合竞争指数,比较分析4种竞争指数的优劣,筛选出更适于描述闽楠人工林竞争机制的竞争指数。结果表明:(1)修订前与修订后的简单竞争指数和综合竞争指数都与林木胸径呈极显著负相关(P<0.01)。(2)修订后的竞争指数与胸径的Pearson相关分析法和曲线拟合均高于修订前的,即H_(m)>H、C_(m)>C;修订后的竞争指数的平均值均小于修订前的,即H平均值>H_(m)平均值、C平均值>C_(m)平均值;选取的4种林木竞争指数中,剔除该模型中比对象木矮的竞争木后的综合竞争指数是最优的。(3)利用修订后的综合竞争指数计算得出3块样地中闽楠的种内平均竞争指数分别为0.53、0.54和0.81,种间平均竞争指数分别为0.53、0.83、0.99,种内平均竞争指数比种间平均竞争指数小,闽楠的竞争压力主要来自于种间竞争。研究结果可为金洞林场闽楠人工林的合理经营与抚育间伐等措施的制定提供理论参考依据。

基于Voronoi图的奥林匹克森林公园风景游憩林空间结构分析

探究林匹克森林公园的林木竞争指数的空间格局,为合理经营森林提供依据。利用GIS的Voronoi图空间分析功能,确定空间结构单元;运用地统计学分析了林木竞争指数分布的空间变异特征,计算了竞争指数的变异函数,并用Kriging方法对竞争指数进行了插值。结果表明:在试验区内,林分存在7种空间结构单元,其中以1株对象木和5株最近邻木的空间结构单元最为常见;竞争指数的半方差函数可拟合成线性模型,呈随机分布;竞争指数的空间异质性较大。建议采取间伐和补植措施,以优化林分空间结构。

基于Voronoi图的北京公园常见林分空间结构分析

探究北京平原人工林的林分空间结构，为合理经营森林提供依据。采用混交度、大小比数和聚集指数3个指数，基于Voronoi图空间结构单元分析北京平原常见林分的空间结构特征。林分中存在8种空间结构单元，以1株对象木和5株最近邻木的空间结构为主；除了阅叶纯林外，其余各林分平均混交度处于0．352～0．838，树种间隔离程度有弱度混交、中度混交和强度混交；各林分平均胸径大小比数处于0．441～0．675，表明林分水平异质性不高，林分处于中等竞争状态；林分聚集指数处于0．894～2．037，除了9号和12号样地呈聚集分布，其余各林分均呈均匀分布。林分空间结构基本合理。建议在采取经营措施前，对林分空间结构做出诊断。

Voronoi图在城镇地价指数监测中的应用探讨

城市地价指数是地价动态监测的重要手段。针对我国城市地价指数测算公式发表了自己的见解,并提出采用Voronoi图计算地价监测点的影响范围,作为监测样点的权重用于计算地价指数的方法,以广东省某市的地价指数测算为例证明了该方法的可行性。

利用加权Voronoi图对无人机飞行规划的问题研究

利用加权Voronoi图原理对无人机飞行规划及其路径显示进行了分析研究。针对不同地形区域的威胁能力指标以及不同偏好要求生成图形匹配的能力权值,并以杀伤半径和区域探测复杂度为例,将生成的能力覆盖边界态势图进行比较和分析,寻找无人机飞行最优配置。将Voronoi图的能力可视化、边界的包络显示等特点融入无人机飞行路径分析图的模型构建,为无人机作战规划路径的图形构建提供了一种新的分析思路。

基于Voronoi图的落叶松人工林空间结构研究

文章选取金沟岭林场6块落叶松人工林选调查样地,利用基于Voronoi图确定的空间结构单元计算林分和林木的空间结构因子:聚集指数(R)、混交度(M)、大小比数(U)、开敞度(K)和竞争指数(CI),构造空间结构综合指数(P)模型;采用灰色关联法,分析5个结构因子与空间结构综合指数的关联系数和关联度。结果:①空间结构单位多以1株对象木和5~7株最近邻木构成。②样地以聚集分布为主,混交度较低,林木之间的分化不明显,平均竞争指数基本趋势为林龄越大,竞争越小。③落叶松树种的混交度低,生长空间较为不足,竞争指数相对偏小,在林分中处在较为优势的地位。④空间结构因子对林分空间结构综合指数的关联度大小为M> K> U> R> CI。结论:落叶松人工林空间结构综合指数偏低,树种混交度不高、树木生长空间不足,林木之间存在较大的竞争。

GIS支持下山区县域农村居民点分布特征研究——以栖霞市为例

运用GIS空间分析技术、景观指数法和Voronoi图Cv值相结合的分析方法,研究了胶东山区栖霞市农村居民点的空间均匀性特征,并探讨了农村居民点在地形梯度上的分布特征。结果表明：全市农村居民点分布的Cv值为58.84%,空间分布表现为随机分布;唐家泊镇、松山镇、臧家庄镇和翠屏街道4个乡镇的农村居民点呈集群分布,其他乡镇为随机分布;农村居民点分布的优势区间在1~3地形位,随着地形位的增大农村居民点的优势度降低;农村居民点的面积、斑块数目和平均斑块面积随地形位的增大而减少,平均斑块形状指数和平均斑块分维数随地形位的增大而增大;同时,公路是影响山区农村居民点空间布局的重要因素。研究反映了栖霞市农村居民居住习惯的差异,为农村居民点的整治和规划提供了依据。

克服双重约束的面目标位置聚类方法

面目标的聚集模式识别是空间聚类研究的重要方向之一,但因多边形几何信息和空间障碍阻隔的双重约束,目标的位置相似性难以快速而准确地计算。扩展点目标多尺度聚类方法,通过构建面目标的强度函数计算目标与邻近目标的位置聚集程度,提出了有效作用于双重约束下的面目标位置聚类法,并以判断相邻尺度下同一面目标类的强度函数阈值相等作为算法的收敛条件。经试验分析与比较发现,算法无须自定义参数,能够识别密度不均、任意形状分布,以及"桥"链接的面目标集群,同时能够准确判断障碍约束对面目标簇的阻隔和划分。

喀斯特地区不同岩性上农村居民点分布特征——以平果市为例

以典型喀斯特地区广西平果市的农村居民点为研究对象,运用GIS空间分析方法、Voronoi图和景观格局指数分析方法,揭示平果市喀斯特地区不同岩性上农村居民点的空间分布特征。结果表明:(1)平果市农村居民点总面积为4 825.15 hm~2,喀斯特地区与非喀斯特地区的农村居民面积比值约为2.8∶1;(2)平果市的农村居民点属于聚集型,形态复杂且不规则,非喀斯特地区农村居民点的聚集度相较喀斯特地区表现更为突出,二者变异系数(CV值)比值约为1.2,喀斯特地区崎岖不平的地表使得农村居民点形态更加复杂;(3)同一岩性上的农村居民点在不同乡镇呈现出相似的分布特征,岩石主要从硬度、含水性等方面影响地基的稳定性,不同岩石的性质影响农村居民点的选址。

基于空间结构优化的采伐木确定方法研究

以吉林省汪清林业局金沟岭林场天然云冷杉林标准地内147株树木为研究对象,选用最近邻木取4的传统方法和Voronoi图来确定每株树木的最近邻木株数和树号,对2种方法计算出的混交度、大小比数和角尺度进行比较,在调整角尺度的基础上调整混交度和大小比数并结合临界距离确定采伐木,并且对Voronoi图的适用性进行评价。结果表明,根据2种确定最近邻木的方法计算出的混交度和大小比数较为一致,同为有效数据,但是最近邻木取4计算出的混交度和大小比数偏小;基于Voronoi图确定最近邻木计算的角尺度与最近邻木取4计算出的角尺度相差较大。根据Voronoi图计算的角尺度、混交度和大小比数选择采伐木并结合临界距离确定采伐木,基于Voronoi图计算的采伐后的角尺度增大,林木聚集程度增大,其他指标均改善,按照最近邻木取4计算的空间结构参数均改善。因此,根据Voronoi图计算混交度和大小比数是比较合理的,但是计算角尺度时误差较大,必须结合应用较为普遍的指标进行验证。