基于Alpha Shapes三维重建原理的机器人工作空间求解方法 被引量：9

1

作者 范启忠 陈是扦 +2 位作者 刁燕 罗华 王强 《机械传动》 CSCD 北大核心 2014年第9期27-29,59,共4页

工作空间是机器人的一个重要运动学指标,对工作空间进行分析是手术机器人结构优化和手术规划的重要环节。首先应用蒙特卡罗法求解得到了工作空间点云;采用按角度划分法对工作空间点云进行了边界提取;基于所提取的边界点,运用Alpha Shape... 工作空间是机器人的一个重要运动学指标,对工作空间进行分析是手术机器人结构优化和手术规划的重要环节。首先应用蒙特卡罗法求解得到了工作空间点云;采用按角度划分法对工作空间点云进行了边界提取;基于所提取的边界点,运用Alpha Shapes算法对工作空间进行了三维重建。相比传统工作空间曲面求解方法,该算法可以通过调整参数来适应不同类型的工作空间,具有很好的精度和通用性。最后运用数值积分方法求解出了工作空间体积,为机器人实施手术奠定了基础。 展开更多

关键词 手术机器人 工作空间 蒙特卡罗法 alpha shapes 三维重建

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一种基岩海(岛)岸线自动提取新方法 被引量：5

2

作者 沈蔚 王家为 +4 位作者 王林振 朱瑞芳 朱卫东 栾奎峰 杨龙 《上海海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期975-981,共7页

利用遥感手段快速准确地提取海岸线,是目前海洋科学研究、地形图测绘、海道测量、海岸带与海岛调查等工作的重要内容。本文以基岩海(岛)岸线为研究对象,在对机载LiDAR点云数据的存储格式、处理流程进行了分析后,基于平均大潮高潮面和激... 利用遥感手段快速准确地提取海岸线,是目前海洋科学研究、地形图测绘、海道测量、海岸带与海岛调查等工作的重要内容。本文以基岩海(岛)岸线为研究对象,在对机载LiDAR点云数据的存储格式、处理流程进行了分析后,基于平均大潮高潮面和激光反射强度,利用TerraSolid软件过滤LAS格式的LiDAR数据,初步获得海岛点云,随后引入Alpha Shapes模型算法自动提取海岛岸线并同步实现了噪音点的剔除。经与高分辨率卫星影像叠加对比分析,本文方法提取的海岛岸线平面精度较高,且具有良好的自适应性、速度快、稳定性高等特点,非常适合基岩海(岛)岸线提取与绘制。 展开更多

关键词 机载激光雷达 alpha shapes 海(岛)岸线 提取算法

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基于阿尔法形态的三维色域体积快速算法 被引量：5

3

作者 孙婧 徐岩 李桂苓 《电视技术》 北大核心 2014年第21期29-31,35,共4页

随着各种宽色域显示设备的出现,越来越需要高效准确的色域比较评价方法。三维色域由于包含了亮度信息,与二维色域相比,能够更全面地展示、比较色域差异。但由于其形状不规则,三维色域的计算较困难,高计算复杂度限制了三维色域评价在实... 随着各种宽色域显示设备的出现,越来越需要高效准确的色域比较评价方法。三维色域由于包含了亮度信息,与二维色域相比,能够更全面地展示、比较色域差异。但由于其形状不规则,三维色域的计算较困难,高计算复杂度限制了三维色域评价在实时性要求较高的工程领域的应用。实现了基于阿尔法形态的三维色域体积计算方法。实验结果表明,通过仔细选择半径参数,能够以较低计算复杂度准确计算不规则三维色域体积。与基于准蒙特卡洛的体积计算方法相比,基于阿尔法形态的方法更适合实时应用。 展开更多

关键词 三维色域 体积计算 阿尔法形态

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机载激光点云单一屋顶边缘自动提取算法研究 被引量：2

4

作者 张奕戈 陈长海 《测绘地理信息》 2018年第6期99-101,共3页

提出了一种改进的α-shapes边缘检测算法。该方法先使用主成分分析变换将屋顶面点云变换到主平面,再采用格网法提取出屋顶概略边缘,在此基础上,使用改进的α-shapes算法进行精化。算法参数选取不依赖于输入的数据,能实现无人工干预的边... 提出了一种改进的α-shapes边缘检测算法。该方法先使用主成分分析变换将屋顶面点云变换到主平面,再采用格网法提取出屋顶概略边缘,在此基础上,使用改进的α-shapes算法进行精化。算法参数选取不依赖于输入的数据,能实现无人工干预的边缘提取,效果优于传统的α-shapes算法和基于三角网边缘提取算法。 展开更多

关键词 机载激光点云 边缘提取 主成分分析 α-shapes 不规则三角网

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AMOLED不良MAP自动缺陷定位方法研究

5

作者 曾建风 肖琨 《智能计算机与应用》 2022年第1期183-187,共5页

AMOLED生产工艺复杂,在生产过程中容易受环境、化学气体、液体洁净度及设备工艺参数的影响,在玻璃面板上形成大小不均的点状不良。当面板上出现大量不良点聚集时,会导致该面板直接报废,影响产品的最终良率。本文方法结合机器学习与图像... AMOLED生产工艺复杂,在生产过程中容易受环境、化学气体、液体洁净度及设备工艺参数的影响,在玻璃面板上形成大小不均的点状不良。当面板上出现大量不良点聚集时,会导致该面板直接报废,影响产品的最终良率。本文方法结合机器学习与图像处理技术,可实现不良坐标点MAP图的在线智能分析。采用层次聚类算法对不良坐标点进行聚集分类,对每类离散点簇采用Alpha Shapes算法提取其外轮廓点;通过图像区域拟合算法,拟合出每类点簇的最小包围图形区域,并计算图形的Hu几何矩,推导出各区域的区域特征(区域点密度、面积、区域的质心、区域方向、区域长宽比等),并利用区域特征对图形区域进行筛选,最终定位出不良点的目标聚集区域。实验证明,本文方法可实现MAP图智能在线分析,自动定位不良点聚集区,可替代当前人工目检的方式,保证检测质量,降低工厂成本。 展开更多

关键词 映射图 alpha shapes 层次聚类 HU矩 特征提取

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α-Shape算法双机器人协作工作空间研究 被引量：1

6

作者 朱良麒 丁力平 +1 位作者 陈文亮 周志光 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第10期267-271,278,共6页

机器人协作工作空间是机器人领域的研究热点,但同时也是技术难点。首先以集合形式给出了协作工作空间的定义,基于蒙特卡洛法分别得到主、从机器人工作空间的点云模型;分析了求交集法提取协作空间点的不足,并给出一种通过计算点与点距离... 机器人协作工作空间是机器人领域的研究热点,但同时也是技术难点。首先以集合形式给出了协作工作空间的定义,基于蒙特卡洛法分别得到主、从机器人工作空间的点云模型;分析了求交集法提取协作空间点的不足,并给出一种通过计算点与点距离并加入一定阈值的判断方法,有效的提取到了协作空间内的点云;运用α-Shape算法分别处理单机器人工作空间与协作工作空间点云数据,对工作空间进行了三维重建,同时给出了基于体积值的参数α的确定方法,并基于此获得了较好的重建效果。最后以六自由度转动关节机器人为例进行了计算和分析,验证了方法的有效性,为指导机器人协作相关技术奠定了重要的理论基础。 展开更多

关键词 机器人 协作工作空间 蒙特卡罗法 α-shape 三维重建

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双阈值Alpha Shapes算法提取点云建筑物轮廓研究 被引量：25

7

作者 李云帆 谭德宝 +1 位作者 高广 刘瑞 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1-4,共4页

针对单一阈值的Alpha Shapes算法在提取点云建筑物轮廓时存在的轮廓精度和完整性难以兼顾的问题,提出一种双阈值的Alpha Shapes算法,利用简单环的概念设计轮廓搜索算法,获得既有较好完整性又有较高几何精度的建筑物轮廓线;然后,利用一... 针对单一阈值的Alpha Shapes算法在提取点云建筑物轮廓时存在的轮廓精度和完整性难以兼顾的问题,提出一种双阈值的Alpha Shapes算法,利用简单环的概念设计轮廓搜索算法,获得既有较好完整性又有较高几何精度的建筑物轮廓线;然后,利用一种最小二乘的轮廓线化简算法对提取出的初始轮廓进行化简,与经典的Douglas Peucker算法相比,在存在噪声的情况下,该方法化简后的轮廓线更接近实际的轮廓线。 展开更多

关键词 LIDAR 建筑物轮廓提取 RANSAC alpha shapes算法

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可变半径Alpha Shapes提取机载LiDAR点云建筑物轮廓 被引量：13

8

作者 伍阳 王丽妍 +1 位作者 胡春霞 程亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期910-923,共14页

目的机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够快速获取建筑物表面的3维点云,为提取建筑物轮廓提供重要的数据支撑,但由于激光脚点的随机性和点云自身的离散性,常规固定半径Alpha Shapes(A-Shapes)算法难以兼顾轮廓提取的... 目的机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够快速获取建筑物表面的3维点云,为提取建筑物轮廓提供重要的数据支撑,但由于激光脚点的随机性和点云自身的离散性,常规固定半径Alpha Shapes(A-Shapes)算法难以兼顾轮廓提取的精细度和完整度,且在点数量较大情况下计算效率较低。因此,提出一种基于网格的可变半径Alpha Shapes方法用于提取机载LiDAR点云建筑物轮廓。方法对3维点云进行投影降维,对投影后2维离散点的范围构建规则格网,接着根据网格内点云填充情况筛选出边界网格,计算边界网格的平滑度并加权不同的滚动圆半径,再以边界网格为中心生成3×3邻域网格检测窗口,利用滚动圆原理提取窗口内点集的边界点,迭代检测直到所有边界网格遍历完成,最后获取点云的完整轮廓。结果在精度评价实验中,与固定半径A-Shapes方法和可变半径Alpha Shapes(variable radius Alpha Shapes, VA-Shapes)方法相比,若建筑物以直线特征为主且边缘点云参差不齐,则本文方法的提取效果不理想;若建筑物含有较多拐角特征,则本文方法的提取效果较好。在效率评价实验中,与A-Shapes方法、VA-Shapse方法以及包裹圆方法相比,若点云数据量较小,则4种方法的耗时差距不大;若数据量较大,则本文方法和包裹圆方法的耗时远小于固定半径A-Shapes方法。实验结果表明,本文提出的轮廓提取方法适用于多种形状的建筑物点云。从轮廓完整性、几何精度以及计算效率等几方面综合考虑,本文方法提取建筑物点云轮廓效果较好。结论本文提出的基于网格的可变半径Alpha Shapes建筑物点云轮廓提取方法结合了网格划分和滚动圆检测的优点,能够有效提取机载LiDAR建筑物点云顶部轮廓,具有较高的提取效率和良好的鲁棒性,提取的轮廓精度较高。 展开更多

关键词 机载激光雷达(LiDAR) 点云 建筑物轮廓 alpha shapes算法 网格

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利用Alpha Shapes算法提取离散点轮廓线 被引量：12

9

作者 周飞 《湖北广播电视大学学报》 2010年第2期155-156,共2页

本文介绍了Alpha Shapes算法的原理和具体的实现方法,并将其应用到LiDAR离散点云数据的轮廓线提取,取得良好效果。

关键词 alpha shapes算法 轮廓线 LIDAR点云

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基于Alpha Shapes算法的LIDAR数据建筑物轮廓线提取 被引量：7

10

作者 王秋燕 陈犀力 《智能建筑与智慧城市》 2019年第2期23-25,共3页

机载LIDAR点云数据分布呈现离散化,扫描的目标点云没有明确的轮廓,而建筑物形状呈现复杂化和多样化,这给提取机载LIDAR数据中建筑物轮廓线带来了困难。Alpha Shapes算法的优点在于无需知道点云中各点处的法向量及其他先验知识就能进行处... 机载LIDAR点云数据分布呈现离散化,扫描的目标点云没有明确的轮廓,而建筑物形状呈现复杂化和多样化,这给提取机载LIDAR数据中建筑物轮廓线带来了困难。Alpha Shapes算法的优点在于无需知道点云中各点处的法向量及其他先验知识就能进行处理,避免了插值算法带来的误差影响,对于少量点云缺失及数据冗余的情况,算法仍具有良好的稳定性和适应性。AlphaShapes方法可以得到较为精细的建筑物边缘,且该算法适用于各种多边形建筑物轮廓线的提取。 展开更多

关键词 alpha shapes算法 机载LIDAR 建筑物轮廓线

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基于改进Alpha Shapes算法的农机作业面积测量 被引量：6

11

作者 孙艺哲 李季 +2 位作者 刘斌 谢煜 宫鹤 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第8期144-148,共5页

农田作业面积测量方法层出不穷,但在对小块田地与不规则田地进行面积测量时会出现较大的误差,为此设计基于改进后的Alpha Shapes算法农机作业面积测量方法。利用改进后的Alpha Shapes算法对农机作业定位点集进行处理,实现对小块农田和... 农田作业面积测量方法层出不穷,但在对小块田地与不规则田地进行面积测量时会出现较大的误差,为此设计基于改进后的Alpha Shapes算法农机作业面积测量方法。利用改进后的Alpha Shapes算法对农机作业定位点集进行处理,实现对小块农田和不规则农田作业轮廓的精准提取,采用Delaunay三角剖分算法计算出农田作业面积。试验结果表明:基于改进后的Alpha Shapes算法的小块农田和不规则农田进行面积测量时误差率分别为1.5%和3.5%,其他测量方法对小块农田和不规则农田进行面积测量误差率普遍维持在3.5%和5%以上。结果表明采用改进Alpha Shapes算法的农机作业面积测量方法在对小块农田和不规则田地进行面积测量时,精度较高,满足试验设计要求。 展开更多

关键词 面积测量 alpha shapes算法 小块农田 不规则农田

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复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法设计

12

作者 于淮 张燕 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期91-95,共5页

为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割... 为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割方法提取目标点云区域。通过基于改进Alpha Shapes算法的立面测绘轮廓提取方法,以边界网格筛选的方式,去除目标点云区域冗余点云数据后,使用滚动圆半径自适应调节方法提取轮廓数据。试验结果表明,所提取轮廓匹配度高达95.08%,具有良好的精度和可行性。该方法可在有效平滑点云数据、分割获取目标点云区域的同时,高精度提取复杂异型建筑立面测绘轮廓。 展开更多

关键词 复杂异形建筑 立面测绘 轮廓提取 局部点云密度 点云数据平滑 改进alpha shapes算法

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改进Alpha Shapes和快速凸壳算法的SVM故障诊断

13

作者 宋仁旺 杨磊 +2 位作者 余百千 石慧 董增寿 《机床与液压》 北大核心 2023年第13期212-217,共6页

现有的基于凸壳的支持向量机(SVM)算法处理机械装备产生的大规模原始数据时间太长。针对这一问题,通过结合轮廓提取算法(Alpha Shapes)和快速凸壳算法,提出一种结合改进快速凸壳算法的SVM用于故障诊断研究。该融合算法利用改进简化的Alp... 现有的基于凸壳的支持向量机(SVM)算法处理机械装备产生的大规模原始数据时间太长。针对这一问题,通过结合轮廓提取算法(Alpha Shapes)和快速凸壳算法,提出一种结合改进快速凸壳算法的SVM用于故障诊断研究。该融合算法利用改进简化的Alpha Shapes算法提取点集的边界数据点,作为改进的快速凸壳算法的对象,减少凸壳算法递归的工作量。实验结果表明:该算法平均只提取了数据集0.26%的数据点,且计算的时间也相应降低。最后实验同样表明该算法的性能优于单一的SVM算法。 展开更多

关键词 大规模数据 支持向量机 凸壳超平面 alpha shapes 故障诊断

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基于alpha shapes算法的相邻航带点云重叠区提取

14

作者 张凡 奚冰柔 +1 位作者 申键 池典赐 《科学技术创新》 2023年第27期89-92,共4页

相邻航带点云重叠区提取是实现点云配准工作的前提,本文利用alpha shapes算法原理,并结合K-D树快速查找的优势完成航带点云的轮廓边界提取,最后根据PCL中多边形滤波器提取点云边界包含区域,完成相邻航带点云重叠区提取工作。本文试验首... 相邻航带点云重叠区提取是实现点云配准工作的前提,本文利用alpha shapes算法原理,并结合K-D树快速查找的优势完成航带点云的轮廓边界提取,最后根据PCL中多边形滤波器提取点云边界包含区域,完成相邻航带点云重叠区提取工作。本文试验首先根据简易点云完成初步试验,总结参数的设置情况,最后根据实际作业情况采用两组不同区域相邻航带点云进一步完成对该算法有效性进行验证,结果表明该方法原理简单,设置参数少,对数据边界提取有较强的鲁棒性,且重叠区输出结果可靠。 展开更多

关键词 点云配准 alpha shapes算法 点云轮廓 重叠区点云

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基于点云数据的建筑物屋顶面点集轮廓线提取

15

作者 王道芸 袁晨鑫 《北京测绘》 2023年第6期861-866,共6页

针对利用点云数据提取建筑物轮廓线不完整、缺失的问题,提出一种基于点云数据提取建筑物轮廓线方法。该方法首先对原始点云数据进行预处理,获取建筑物点云数据集;其次,采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)进行点集聚类,得到单个... 针对利用点云数据提取建筑物轮廓线不完整、缺失的问题,提出一种基于点云数据提取建筑物轮廓线方法。该方法首先对原始点云数据进行预处理,获取建筑物点云数据集;其次,采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)进行点集聚类,得到单个建筑物点云数据集;再次,采用Alpha Shapes算法进行建筑物轮廓线粗提取,然后采用管子算法进行建筑物特征关键点提取;最后采用强制正交的方法进行轮廓线规则化,获取最终的建筑物轮廓线。实验证明,本文方法可以很好地提取建筑物轮廓线,适用性和时效性比较好。 展开更多

关键词 点云数据 具有噪声的基于密度的聚类方法 alpha shapes算法 管子算法 强制正交规则化

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自适应α-shapes平面点云边界提取方法 被引量：16

16

作者 廖中平 陈立 +1 位作者 白慧鹏 丁美青 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期15-21,共7页

针对基于微切面的点云边界提取方法在LiDAR点云边界提取中效率低,难以保证边界提取的精细度和完整性问题,提出了一种可调节滚动圆半径的α-shapes平面点云边界提取算法.该算法首先将点云数据栅格化,排除非边界点,并通过计算P点的K个邻... 针对基于微切面的点云边界提取方法在LiDAR点云边界提取中效率低,难以保证边界提取的精细度和完整性问题,提出了一种可调节滚动圆半径的α-shapes平面点云边界提取算法.该算法首先将点云数据栅格化,排除非边界点,并通过计算P点的K个邻近点平均距离和增设调节因子,设置滚动圆半径α,最后采用α-shapes算法提取点云边界.对近邻K值、点云形状和点云密度等分析,证明近邻K值与调节因子ω之间具有函数关系,及调节因子与点云密度和点云形状无关的结论.结果证明:该算法在准确提取点云边界情况下,能够快速提取完整点云边界,提高后续点云重建速度与效率,该算法具有良好的稳健性. 展开更多

关键词 点云重建 边界提取 α-shapes 自适应 邻近点

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自适应步长的Alpha?shape表面重建算法 被引量：7

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作者 李世林 李红军 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期491-499,共9页

三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步... 三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步长的Alpha-shape算法。通过kd-tree和k近邻平均距离来动态更新α值,使得算法在处理点集密度较大的区域时也能以较少的遍历次数进行表面重建,从而改善了重建效果并提高了算法运行效率。大量随机数据和现实三维采样数据的实验结果表明,本文提出的改进算法与原始算法相比,能大幅度地提高运行效率。 展开更多

关键词 表面重建 alpha形状 k近邻平均距离 alpha-shape算法

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机载LiDAR建筑物点云渐进提取算法 被引量：9

18

作者 高智梅 王竞雪 沈昭宇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第8期7-13,36,共8页

针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法(Otsu)对非地面点云进行阈值... 针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法(Otsu)对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割(DBSCAN),剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。 展开更多

关键词 机载LIDAR 建筑物点云提取 最大类间方差法 密度聚类 alpha shape

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基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

19

作者 王万发 《经纬天地》 2024年第3期29-32,62,共5页

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云... 根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。 展开更多

关键词 机载LiDAR点云数据 建筑物三维模型重建 布料模拟滤波算法 最大类间方差法 alpha shape

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乡村聚落边界形态求取的量化方法探析 被引量：4

20

作者 浦欣成 王颖佳 黄倩 《建筑与文化》 2020年第12期189-191,共3页

乡村聚落的边界形态是其整体形态的一部分,由处于聚落边缘建筑部分的实体边界和建筑之间空隙部分的虚拟边界共同构成。文章归纳了两种均可以经由Matlab工具来实现的聚落边界量化求取方法,分别是基于约束Delaunay三角网的聚落边界计算方... 乡村聚落的边界形态是其整体形态的一部分,由处于聚落边缘建筑部分的实体边界和建筑之间空隙部分的虚拟边界共同构成。文章归纳了两种均可以经由Matlab工具来实现的聚落边界量化求取方法,分别是基于约束Delaunay三角网的聚落边界计算方法和基于Alpha Shape的聚落边界计算方法。实践证明两种方法都可以有效地进行聚落边界求取,前者的优势在于结合平均距离,可以根据聚落疏密状态进行动态调节,而后者优势在于操作过程相对简洁,且可调节性更强。 展开更多

关键词 乡村聚落 边界形态 量化方法 DELAUNAY三角网 alpha shape

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