《城市居住區識別的Voronoi鄰域方法與初步實踐》是依託昆明理工大學，由李佳田擔任項目負責人的地區科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：城市居住區識別的Voronoi鄰域方法與初步實踐
- 項目類別：地區科學基金項目
- 項目負責人：李佳田
- 依託單位：昆明理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
地理空間認知是影響行為的主要動因，被認為是拓展新型GIS套用的關鍵所在，因此，開展實踐性計算研究勢在必行。居住區是地理實體群經圍合所形成的相對獨立區域，空間上約占城市面積的50%。課題以城市居住區為切入點，探索二維數字地圖環境下的居住區識別計算方法，結合刑事犯罪統計數據，初步實踐驗證居住區空間形態特徵與行為存在的定量關係。依據空間實體輸入、範圍確定、結構表達及識別求解順序，以Voronoi鄰域為核心支撐結構，主要研究內容包括：(1)地理實體多特徵分類方法；(2)居住區Voronoi k階鄰域捕獲模型；(3)居住區層次Voronoi圖表達數據結構；(4)居住區識別計算；(5)原型軟體研製與初步實踐。以居住區識別為背景，闡明居住區形態變數的描述、計算與分析過程，從居住區空間形態角度初步實踐盜竊犯罪行為的誘因，課題研究成果對發展地理空間認知計算、GIS Voronoi理論與方法具有重要價值。
結題摘要
居住區是城市的主要組成部分，課題以Voronoi鄰域為基本工具，探索實現城市居住區的表達與識別方法。主要工作內容：(1) 顧及地形要素提出梯度Voronoi圖，其在描述鄰近與鄰域方面具有更佳的性質，並實現梯度Voronoi圖的構建算法；(2) 以地標作為參照進行居住區表達，從可視區域與幾何形狀出發，提出一種複合Voronoi幾何特徵的地標提取方法；(3) 以居住區道路為描述骨架，設計基於化簡分割的示意性道路地圖生成方法；(4) 通過航空圖像提取居住區構築物，在圖像光流場、相對定向以及航空圖像復原3個方向進行了深入研究。主要結論：(1) 地形表面特徵可疊加反映至Voronoi圖中，並由Voronoi圖勢力範圍表達，所提出的梯度Voronoi圖建立了場與對象之間的映射關係，其可進一步用於豐富GIS空間分析功能；(2) 附加地標與建築物的示意性道路地圖是城市居住區表達的一種有效方式，在居住區提取與可視化兩個方面表現出優勢；(3) 航空影像及無人機視頻可用於提取城市居住區構築物且具有較高精度，與此同時，觀測區已有航片可有效地改善由於抖動等因素造成的影像模糊。課題取得成果：(1) 在《測繪學報》、《武漢大學學報(信息科科學版)》發表EI檢索論文8篇，錄用2篇；(2) 培養7名碩士研究生，其中1人獲2018年度雲南省優秀碩士學位論文。
