基于k阶Voronoi多边形划分的k阶数据场拟合

讨论了k阶Voronoi图的离散点集的生成算法,挖掘了k阶Voronoi图的性质并加以证明;参照k阶Voronoi图的定义提出了k阶空间数据场的定义,并结合参考点利用其影响因子给出了低阶空间数据场的拟合函数通式;利用k阶Voronoi图对平面空间的平面区域最近邻近划分实现了对空间数据场的分割,从而将大量参考点集数据场化解为多个单元数据场的低阶拟合,有效地降低了数据场拟合的难度;提出了合并拟合和叠加拟合策略,实现了将单元数据场综合为完整的空间数据场。

基于k阶数据场的城镇土地定级模型

通过与现有方法进行对比,提出了一种新的基于k阶数据场的城镇土地定级模型。在要素分层上,模型提供了更灵活的分层策略,解决了不同类要素之间空间分布关联关系的表达,并且提供了灵活的权重归一化处理机制;在作用域的分割上,以k阶Voronoi多边形"最近邻近"划分构建了k元影响环境作用域;在评估点作用分的演算方面,提出了与k元影响环境相适应的多要素分值演算策略,其中主要以三种情形的拟合来说明作用分的演算,模型中还可以采用其他更多形式的多要素演算规则。