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Voronoi图是地理空间设施分布特征提取的重要几何模型,基于不同的空间距离概念可建立不同的Voronoi图。本研究顾及城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非传统的欧式距离的事实,针对网络空间Voronoi图模型,建立一种网络空间Voronoi图生成的栅格扩展算法。首先对图结构的边目标剖分为细小的线性单元,称作网络空间的栅格化,引入水流扩展思想,将事件点发生源视为“水源”,以栅格单元长度为扩展步长,让水流方向沿着网络上的可通行路径同时向外蔓延,直至与其他水流相遇或者到达边的尽头。该算法可方便地加入网络图结构中的多种约束,如街道边的单向行驶、结点的限制性连接等实际空间限制条件。通过大规模实际数据的“数字城市”POI点服务范围的试验表明该算法的效率高。 相似文献
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基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法 总被引：3，自引：3，他引：0
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
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提出了一个基于加权Voronoi图的地图点群综合算法。为点群中包含的统计、专题、拓扑和度量信息分别选定量化描述因子,并把这些因子运用到点群综合过程中,来保证对应类型信息的正确传输;点群综合的过程借助于反复构造点群的加权Voronoi图来实现。 相似文献
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提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。 相似文献
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基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。 相似文献
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针对现有Voronoi图算法很多将被划分区域理想化为匀质空间，忽略了所依赖的传导方式及空间差异性的问题，该文提出了一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法。首先根据目标中心强度确定每个目标的影响权重，根据空间传导能力确定每个栅格的传导权重，然后进行十字交叉光栅扫描，在距离变换中按栅格对距离进行分解，将目标影响权重和栅格传导权重纳入变换公式，最后连通每个栅格到最近目标点的最短路径。该算法兼顾了目标中心强度、几何形状以及空间差异性，实现了异质空间下任意形状目标加权Voronoi图的生成。实验证明，该算法时间复杂度不受目标数量、分布和形状的影响，比普通Voronoi图算法更适合复杂空间下的城市影响范围划分。 相似文献
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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
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针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制的问题,提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(adap-tive Voronoi diagrams algorithm for matching multi-scale area... 相似文献
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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
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Voronoi图是计算几何学中一个重要数据结构,在诸多领域具有广泛的应用。栅格扫描算法符合计算机离散特征,优化了欧氏距离算法,是最优的栅格Voronoi图生成算法之一。但是,由于栅格单元距离与欧氏距离的差异,在扫描过程中部分单元的归属不可避免地产生一定的误差,使栅格Voronoi图的应用受到一定限制。本文针对传统扫描算法存在的误差缺陷,提出了一种基于横-纵扫描的栅格Voronoi图改进生成算法。首先,深入分析了传统扫描算法产生误差缺陷的原因和区域分布特征;然后,以3×3邻域为模板,在一个正常周期的水平(横向)扫描后,增加一个周期竖直(纵向)扫描,即通过横-纵两个周期扫描实现Voronoi图的准确生成;最后,应用不同的栅格数据进行了试验对比,结果表明:改进后的算法既具备扫描算法效率上的优势,同时解决了原算法扫描的误差缺陷,在高效生成的同时把误差限制在一个格网以内。 相似文献
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Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。 相似文献
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Maytham Safar 《Journal of Geographical Systems》2008,10(4):407-416
This paper addresses the problem of Group K-Nearest Neighbors (GKNN) queries in spatial network databases, and suggests a novel approach based on real network distances.
This approach essentially uses network Voronoi diagram properties together with a progressive incremental network expansion
for determining the inner network distances that are needed to obtain GKNN queries.
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基于O-QTM的球面VORONOI图的生成算法 总被引：8，自引：3，他引：8
提出了基于“Q－QTM”（Octahedral Quaternary Triangular Mesh）剖分的球面Voronoi图的格网生成算法；首先介绍了球面的QTM格网划发和编码方法，并根据地址码进行邻近球面三角形的探索；然后，参照数学形态学原理，重新定义了球面三角网的膨胀操作和膨胀算子，利用球面实体的递归膨胀来生成球面Voronoi图。应用VC^ 语言在OpenGL3维平台上开发了相应的实验程序，实验结果表明：利用此算法可生成球面上任意实体的Voronoi图，且生成点、弧和曲面Voronoi图的时间复杂度是一样的；而其误差受球面距离的影响较小，主要与球面实体的位置有关。最后给出了本文研究的结论及进一步的工作。 相似文献
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针对以欧氏距离作为放大因子对电子地图进行放大裁剪引起的信息失衡问题,提出了采用地理多要素Voronoi图相邻关系的地图放大裁剪方法,可有效避免以欧氏距离作为地图放大因子的地图信息失衡问题。将电子地图中的地理要素分为点、线、面,对于点要素,构建它的Voronoi图;对于非点要素,即线和面要素,构建它们的近似Voronoi图,当用户对电子地图中感兴趣地理要素目标放大时,只需要提取该目标的多要素Voronoi图相邻要素的近似Voronoi图,并计算它们的最小外包矩形,将最小外包矩形区域用于最终的地图放大裁剪区域,则可较好地顾及用户感兴趣地理要素目标周围的地理要素信息,可提高地图的易读性。采用本文方法对某区域电子地图进行了试验,结果表明,地理多要素Voronoi图相邻关系的地图放大裁剪方法能够较好地顾及目标周边地理要素信息,避免了以欧氏距离为放大因子的地图信息失衡。 相似文献