一种平面散乱点集的自适应空间划分算法

针对平面散乱点集空间划分问题,提出了一种基于栅格统计的自适应空间划分算法。以栅格场为辅助手段为散乱点集建立空间索引,即判断各点与栅格的归属关系;统计各个栅格内包含点的数量;以栅格为基本统计单元对空间进行划分。划分过程中借助了二叉树结构,同时引入迭代次数作为划分终止的参数。该方法可灵活地将点集划分为数据量相对均衡的若干组,且各组的空间范围较合理。实验与分析表明,该算法具有较高的计算效率,也不需占用太多额外的存储空间。     

Delaunay三角形构网的分治扫描线算法

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。     

栅格数据生成等值线的一种实用方法

本文介绍了一种简单实用的基于规则格网数据绘制高质量等值线图形的方法。在该方法的关键过程(等值线追踪过程)中,提出栅格右关联标志的概念,并据此确定初始追踪段;追踪过程中依据邻域栅格值的组合特征确定后续点的走向,设计了避免等值线交叉的处理措施;为获得高质量的等值线图形,采用线性插值方法,得到准确定位和视觉效果较好的等值线图形。文中还介绍了编程实现的方法和技巧,关键算法的程序代码非常简洁,易于实现。     

2005-2014年安徽省区域经济时空差异特征分析

采用多指标对安徽省2005—2014年的区域经济差异进行评价,并用变异系数、基尼系数对安徽省区域经济差异进行测度,分析10年来区域经济差异的演变;将位序-规模法则应用于县域经济的发展变化分析,运用空间自相关方法分析区域经济差异的空间格局,并从政策导向、地理区位等方面分析其原因。研究结果表明：10年来安徽省区域经济差异略有起伏,但总体相对稳定,近年来有逐渐缩小的趋势,区域之间有明显的集聚效应。     

平面点集凸包Graham算法的改进

本文提出了一种计算平面点集最小凸包的快速算法。该算法首先对平面点集进行扫描,查找到最左、最右、最上、最下4个方向上的极值点,以此构造出一个初始凸包,并删除初始凸包内部的所有点;然后把剩余点集分组,每组运用格雷厄姆(Graham)算法生成一个新的凸包;最后将所有子集凸包的顶点看作一个新的点集,再次运用Graham算法生成最终凸包。测试结果表明,改进后的算法可较大幅度地提高执行效率。     

公交模式对公共服务设施可达性的影响

利用python程序语言开发了基于百度地图导航服务的批量路径时间查询平台,并结合最邻近设施时间和累积机会成本方法度量了居住单元与中心商业区（CBD）、与行政服务中心、与大型医院、与火车站、与飞机场的可达性;然后,着重对比分析了2种公交模式（有/无地铁）下公共服务设施可达性的差异。实验结果表明：① 与基于ArcGIS网络分析法等传统方法相比,基于“门到门”互联网路径规划服务API方法计算的出行时间成本能够较为精确、便捷地用于度量公共服务设施的可达性,避免了人工构建复杂路网数据集的工作量,而且更具时效性;② 融入地铁网络的公交模式不同程度上提升了居住单元至公共服务设施的可达性,尤其是地铁沿线“廊道”以及重要交通设施（如地铁站点）邻近区域最为显著;③ 居住单元至邻近CBD的可达性变化显著集中于0~30 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.7倍和2.2倍;④ 居住单元至邻近火车站的可达性变化显著集中于0~30 min以及30~60 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的8.9倍和3.0倍,60 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.5倍和1.9倍;⑤ 居住单元至邻近飞机场的可达性变化显著集中于60~90 min以及90~120 min,90 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的12.6倍和6.6倍,120 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的2.0倍和3.6倍;⑥ 居住单元至所属行政中心、至邻近大型医院的可达性在各个时间间隔及阈值范围内亦有相应幅度的改善。此外,运用本文的技术方法还可获得更完整、真实的其他交通模式（如汽车、电动车、自行车、步行等）接入城市公共服务设施的情形,为进一步研究非汽车模式下城市公共服务设施的可达性提供参考,促进城市公共交通可持续性的发展。     

浮动车轨迹点地图匹配及插值算法

针对带有定位误差和异常值的浮动车轨迹点数据,该文设计并实现了滑动窗口最优路径地图匹配算法,在综合考虑轨迹点的空间几何关系和路网拓扑关系基础上,为轨迹点匹配最优道路并纠正轨迹点误差。其次,针对稀疏且时间间隔不稳定的匹配后轨迹点,设计改进的Hermite插值法拟合车辆运动状态,并对稀疏轨迹点进行时序插值。利用南京市出租车轨迹点数据进行匹配算法与插值算法的验证,实验结果表明匹配算法具有较高准确性,插值算法能有效还原车辆行驶状态。     

一种基于小波分解和模糊推理神经网络的潮位预测方法

潮位预测严重影响沿海区域，尤其是近海浅水沿岸地区居民的生产生活和涉海活动。谐波分析是长周期潮位预测的传统方法，但无法预测非周期性气象过程发生时的水位变化。与数据处理方法相结合，人工智能的方法通过拟合输入与输出数据的历史数值关系，能够有效预测高度非线性和非平稳的流模式，因而在时间序列数据预测领域得到了广泛的应用。本文结合自适应模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）和小波分解方法，利用水位异常和风切变分量作为输入数据，实现了一种综合的多时效潮位预测方法。文中测试了多种输入变量组合和小波-ANFIS（WANFIS）模型，并与人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）、小波-ANN（WANN）和ANFIS模型进行了预测结果对比。通过不同指数的误差分析来看，相比ANN模型，ANFIS模型能够更准确的预测潮位变化，小波分解对ANFIS预测精度有一定的提高，且模型中水位异常和风切变分量数据的加入比单一的潮位数据输入能取得更好的预测结果。     

并行空间分析算法研究进展及评述

作为GIS的核心功能之一,空间分析逐步向处理数据海量化及分析过程复杂化方向发展,以往的串行算法渐渐不能满足人们对空间分析在计算效率、性能等方面的需求,并行空间分析算法作为解决目前问题的有效途径受到越来越多的关注。该文在简要介绍空间分析方法和并行计算技术的基础上,着重从矢量算法与栅格算法两方面阐述了目前并行空间分析算法的研究进展,评述了在空间数据自身特殊性的影响下并行空间分析算法的发展方向及存在的问题,探讨了在计算机软硬件技术高速发展的新背景下并行空间分析算法设计面临的机遇与挑战。     

一种Voronoi图的扫描地图矢量化方法

提出了一种基于Voronoi图的扫描地图矢量化方法。该方法首先对需要矢量化的图层所对应的图像进行二值化,采用二值栅格边界追踪技术提取边界像元;再以这些边界像元的中心点为基础建立Voronoi图,依据拟定的骨架线判定规则,提取满足条件的Voronoi边形成骨架线,获得矢量化要素数据。实验结果表明,该方法能处理较为复杂的扫描地图,具有较好的识别效果和处理速度。