【摘 要】
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针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制问题，提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(An adaptive Voronoi diagrams Algorithm for matching multi-scale areal Residential Areas，AVARA)。它首先利用居民地多边形的
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针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制问题，提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(An adaptive Voronoi diagrams Algorithm for matching multi-scale areal Residential Areas，AVARA)。它首先利用居民地多边形的质心构成的Delaunay三角网计算出居民地邻居对；其次根据邻居对之间的最小距离与他们的最小面积外包矩形
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