【摘 要】
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本文基于空间认知原理，将层次图划分方法应用到GIS 领域，针对面状居民地数据的特点，提出了一个基于层次图划分的面状居民地数据聚类算法。基于Voronoi 图和Delaunay 三角网
【机 构】
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北京大学 遥感与地理信息系统研究所,北京 100871
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
本文基于空间认知原理，将层次图划分方法应用到GIS 领域，针对面状居民地数据的特点，提出了一个基于层次图划分的面状居民地数据聚类算法。基于Voronoi 图和Delaunay 三角网的特性定义了距离、方位、大小、形状等多个参数来度量居民地(集合)和居民地(集合)间的相似度或差异度，并使用基于HEM 的改进算法对图进行粗化，直到得到一个足够小的图。在优化阶段，将初始划分后的粗化的图映射回原图，并在原图上使用边缘KL/FM 算法对已形成的划分进行优化。实验结果表明，得到的聚类结果具有较高的凝聚度和较低的分离度。
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