群组目标空间方向关系计算：基于扩展的Voronoi图模型

"基于方向Voronoi图模型的群组目标空间方向关系计算 (2013年)" 本文探讨了群组目标间空间方向关系的计算方法，特别关注于利用方向Voronoi图模型进行扩展以适应群组目标的特性。群组目标，如控制点群、道路网和居民地群，经常在地图上以集合形式出现，其方向关系的描述具有挑战性，因为它们的复杂性和多样性。 传统空间方向关系模型，如矩形模型、2D-String模型、锥形模型、方向关系矩阵模型和方向Voronoi图模型，主要是为单个目标设计的，不适用于群组目标。方向Voronoi图模型因其在描述目标间方向关系方面的精确性而被选中作为基础，该模型通过构建一个多边形网络来捕捉相邻目标之间的相对位置和方向信息。 作者王中辉和闰浩文提出，群组目标间空间方向关系有两个主要特点：整体性和复杂性。整体性意味着群组目标的关系可以由它们各自的边界轮廓（即轮廓多边形）来表示，形成整体对整体的方向关系。复杂性则体现在群组目标间的方向关系不仅涉及单一的方位，还涵盖了空间的多个维度，这使得计算变得更为复杂。 为了克服这些困难，研究者对方向Voronoi图模型进行了扩展，以适应群组目标的需求。他们可能的方法包括但不限于：调整Voronoi图的构造算法以考虑整个群组的边界，而不是单个目标；引入新的度量标准来评估群组间的相对方向；以及开发处理群组内目标相互作用的规则。 实验结果证明了这个扩展的模型在各种复杂场景下都能有效地描述群组目标间的方向关系。这一成果对于地理信息系统（GIS）、地图制图、路径规划等领域具有重要意义，因为它提供了一种更准确地处理群组目标空间信息的方法，从而提高分析和决策的精度。 这项工作为群组目标的空间分析提供了一个新的工具，有助于深化我们对复杂空间环境的理解，并可能催生更多在空间数据处理和应用中的创新。通过将方向Voronoi图模型与群组目标的整体性和复杂性相结合，研究人员开辟了新的可能性，使我们能够更好地理解和处理现实世界中的复杂空间关系。