發(fā)布時間：2018-04-01 18:27

  本文選題：點模式　切入點：Voronoi鄰近關系　出處：《測繪學報》2017年05期

【摘要】：點模式及其趨同研究是揭示地學現(xiàn)象的產(chǎn)生、發(fā)展與演變,量化空間相似性分布、詮釋空間分布成因的重要方式。目前,點模式研究側(cè)重于已知頻率與隨機分布的一元獨立性檢驗、距離測度下單觀測值的二元相關性分析,而針對集聚過程相關性,空間拓撲與非拓撲鄰近、綜合多觀測值的點模式趨同量化研究顧及不足。據(jù)此,以空間鄰近性聚類、局部相關的多指標評價為切入點,本文提出了一種Voronoi鄰近關系支持下的點模式趨同提取方法。首先,以Voronoi鄰近相關表集聚算法剖分出空間獨立性點模式;其次,依據(jù)Voronoi鄰近關系指數(shù)測度、樣本分布均值與分布方差的趨同假設,使用拉普拉斯平滑算子評價趨同度;最后,依據(jù)λ截矩陣,提取出Voronoi鄰近、非Voronoi鄰近關系支持下的強趨同點模式。試驗以云南省騰沖市居民點數(shù)據(jù)為算例,經(jīng)與點模式構(gòu)建的聚類方法對比、趨同度計算與強趨同提取,驗證了該方法的可行性與有效性。
[Abstract]:The study of point pattern and its convergence is an important way to reveal the origin, development and evolution of geoscience phenomena, quantify spatial similarity distribution and explain the causes of spatial distribution. The point model research focuses on the univariate independence test of known frequency and random distribution, the binary correlation analysis of the distance measure order observations, and the spatial topology and non-topological proximity to the correlation of the agglomeration process. The quantitative research of point pattern convergence based on multiple observations takes into account the deficiency. Based on spatial proximity clustering and local correlation multiple index evaluation, a method of point pattern convergence extraction supported by Voronoi proximity relationship is proposed in this paper. Secondly, according to the Voronoi neighbor relation index measure, the convergence hypothesis of sample distribution mean and distribution variance, Laplacian smoothing operator is used to evaluate the convergence degree. Based on 位 truncation matrix, the strong convergence point model supported by Voronoi proximity and non-#en1# proximity relationship is extracted. Taking the residential data of Tengchong City, Yunnan Province as an example, the convergence degree calculation and strong convergence extraction are compared with the clustering method constructed by the point model. The feasibility and effectiveness of the method are verified.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院;昆明理工大學國土資源工程學院;國家基礎地理信息中心;
【基金】：國家自然科學基金(41561082;41161061)~~
【分類號】：P208

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本文編號：1696736