提高面状居民地匹配的Voronoi图自适应算法研究

本文介绍了一种面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法，探讨了Voronoi图在空间分析中的重要应用，并分析了现有Voronoi图构建算法的局限性。 Voronoi图，又称狄利克雷图，是一种将空间无间隙分割的方法，其每个区域都包含一个种子点，该区域内所有点到对应种子点的距离都比到其他种子点更近。这种图在空间邻近性分析、最近邻查找、空间影响范围确定等方面有广泛应用。在居民地匹配、设施选址、物流配送等领域，Voronoi图能有效地建立空间对应关系，缩小匹配候选集，减少错误匹配的可能性。然而，Voronoi图的边界精度对匹配结果有直接影响，因此需要优化算法以提高匹配质量和效率。 现有的Voronoi图构建算法主要分为矢量法和栅格法。矢量法包括直接法（如半平面法、增量构造法等）和间接法（通过Delaunay三角网生成）。尽管这些方法在处理平面点集时表现良好，但在面对面状居民地时却面临挑战。例如，王新生等人提出的基于ArcGIS的逼近方法虽能生成普通Voronoi图，但自动化程度低；张辉等人的算法涉及复杂的发生元离散化和多边形合并，而李佳田等人的方法虽然考虑了最近特征点，但在离散间距设置和复杂面状实体处理上仍有优化空间。 为解决这些问题，一种面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法应运而生。这种算法需要考虑如何选择合适的顶点离散间隔距离，以平衡边界位置精度和计算资源消耗。它可能包含了自动化的离散化过程，能够适应不同尺度和形状的居民地区域，同时减少不必要的计算开销，提高匹配的准确性和效率。此外，算法可能还关注如何减少多余的Voronoi边和顶点，以优化Voronoi图的结构。 这个自适应算法旨在提供一个高效、精确且易实施的方案，以满足多尺度面状居民地匹配的需求。通过改进现有方法的不足，它有望在地理信息系统和相关领域中发挥重要作用，促进空间数据处理和分析的精度和速度。