在ArcGIS中利用泰森多边形法分析流域降雨量一、泰森多边形介绍：荷兰气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法，即将所有相邻气象站连成三角形，作这些三角形各边的垂直平分线，于是每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度，并称这个多边形为泰森多边形。特点：1、每个泰
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2023-08-02 23:17:03
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1.添加站点坐标（为计算最后生成的泰森多边形的面积，这里的坐标格式只能是XY坐标，只可选择投影坐标系统）2.将点图层导出为Shp文件（右键点图层 Data\Export data）利用Analysis Tools\Proximity\Create Thiessen Polygonss划分泰森多边形（注意将Environment Settings\General Settings\Extent设为流
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2023-07-04 20:16:16
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本实验专栏参考自汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书实验平台：ArcGIS 10.6实验数据：请访问实验1（传送门）空间分析篇--实验90 创建点、线、面要素混合的Voronoi目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤（1）提取线要素和面要素的折点（2）合并点、线、面要素的折点（3）对折点进行空间分配（4）选择线要素的空间分配结果（5）生成线要素的空间分配结果（6）生成最终的空间分配
一、实验概述二、实验步骤2.1 打开并查看数据信息2.2 创建常规泰森多边形2.3 加权泰森多边形2.3.1 反距离加权法获取成本栅格2.3.2 地图代数取倒数2.3.3 成本分配三、总结 一、实验概述数据描述：某地区所有商业热点要素，以点要素的形式提供，每一个点要素含有影响度的属性值。问题描述：泰森多边形是常用的邻域问题建模方法。除了常规的泰森多边形外，还可以实现加权泰森多边形。加权泰森多边形
关于泰森多边形插值泰森多边形插值又叫做最近邻点插值法(NearestNeighbor)GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速赋值，其中一个隐含的假设是任何地点的未知数据均使用距它最近的采样点数据。实际上，除非有足够多的采样点，否则该假设是不恰当的，比如降水、气压、温度等现象是连续变化的，用泰森多边形插值方法得到的结果变化只发生在边界上，即产生的结果在边界上是突变的，在边界内部都是均质的和无变
百度百科 泰森多边形又叫冯洛诺伊图（Voronoi diagram），得名于Georgy Voronoi，是由一组由连接两邻点线段的垂直平分线组成的连续多边形组成。泰森多边形是对空间平面的一种剖分，其特点是多边形内的任何位置离该多边形的样点（如居民点）的距离最近，离相邻多边形内样点的距离远，且每个多边形内含且仅包含一个样点。由于泰森多边形在空间剖分上的等分性特征，因此可用于解决最近点、最
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2023-09-03 10:08:50
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概述本文讲述如何在geotools中生成泰森多边形，并shp输出。泰森多边形1、定义泰森多边形又叫冯洛诺伊图（Voronoi diagram），得名于Georgy Voronoi，是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。2、建立步骤建立泰森多边形算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网，即构建Delaunay三角网。建立泰森多边形的步骤为：1）离散点自动构建三角网，即构建Dela
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2023-09-04 09:56:33
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3dmax不仅应用于室内设计、建筑设计、影视动画和游戏，在科研绘图方面，也被较为广泛的使用。本教程讲解演示的就是3dmax在科研绘图中的应用——泰森多边形的建模。【小知识】泰森多边形（Voronoi diagram）又叫冯洛诺伊图，得名于Georgy Voronoi，是一组由连接两邻点线段的垂直平分线组成的连续多边形。一个泰森多边形内的任一点到构成该多边形的控制点的距离小于到其他多边形控制点的距离
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2023-08-30 20:10:23
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1 插件启动方式 首先启动Abaqus界面，单击菜单栏AbqVoronoi，点击子菜单中的选项可启动不同的晶体模型生成模块，包括：Voronoi2D模块(生成二维Voronoi模型)、Voronoi3D模块(生成三维Voronoi模型)、VoronoiEG模块(生成网格型Voronoi模型)和VoronoiTool(其他辅助工具)，如图所示：图1
## 实现“泰森多边形 Python”教程
### 整个流程
下面是实现“泰森多边形 Python”这个任务的整个流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取输入的点集 |
| 2 | 构建 Delaunay 三角网 |
| 3 | 找到泰森多边形的边界 |
| 4 | 绘制泰森多边形 |
### 步骤详解
#### 步骤1: 读取输入的点集
在
绘制手机基站泰森多边形及建立邻接矩阵excel数据转为点要素数据根据点元素数据建立泰森多边形建立邻接矩阵 最近拿到了手机信令(CDR)数据，准备用于做一些科研研究，记录一下怎么用ArcGIS绘制泰森多边形，并建立邻接矩阵。 excel数据转为点要素数据我们拿到的数据往往是文本数据或者csv数据，以excel数据为例。如果需要在ArcGIS中使用上述数据，首先需要将其转化为shp格式的数据。在A
使用到的数据文件，内容如图：代码：clc;
clear;
close all;
% 导入需要的坐标数据成矩阵
a = load('test.txt');
x = a(:,1);
y = a(:,2);
x = x';%获取坐标的横坐标
y = y';%获取坐标的纵坐标
%根据点 绘制泰森多边形
voronoi(x,y);
%设定x轴的边界
xlim([103.65 103.9]);
%设定y轴的边
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2023-05-26 16:51:57
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# Python泰森多边形
## 什么是泰森多边形？
泰森多边形（Tessellation）是一种将平面划分成若干个封闭区域的方法。这些区域通常是多边形，且相邻区域共享一条边。泰森多边形的划分可以根据一组点来进行，它将这些点作为多边形的顶点并以尽可能均匀地方式划分平面。
泰森多边形在很多领域中得到广泛应用，比如计算机图形学、地理信息系统和模式识别等。在本文中，我们将介绍如何使用Python来
原创
2023-08-24 09:38:26
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# 泰森多边形
## 简介
泰森多边形（Voronoi Diagram）是计算几何学中的一个经典问题，是由多个点集合所构成的平面分割，使得每个点都能够被与其最近的点所构成的区域包围。泰森多边形在很多领域有着广泛的应用，比如计算机图形学、机器视觉、地理信息系统等。
在本文中，我们将使用Java语言实现一个简单的泰森多边形算法，并对其进行科普介绍。
## 实现原理
泰森多边形的实现可以采用多
# 泰森多边形与Python应用
## 引言
泰森多边形（Voronoi Diagram）是一种将平面分割成多个区域的方法，每个区域对应平面上的一个给定点集。这些区域的特点是平面内的任意一点都更接近某个特定的种子点。这种数学结构广泛应用于多个领域，例如地理信息系统（GIS）、天文学、生态学等。
本文将通过 Python 代码示例，深入探讨泰森多边形的生成及其用途，并结合可视化效果增强理解。
# Java 泰森多边形（Voronoi Diagram）解析
泰森多边形（Voronoi Diagram）是一种分割平面的方法，它将平面划分为若干个区域，使得平面上任意一点都能被划分到其最近邻点的区域中。这个方法广泛应用于地理信息系统（GIS）、图形学、模式识别等领域。
## 1. 泰森多边形的基本概念
泰森多边形的基本概念可以通过以下几点总结：
- **点集**：泰森多边形的构建依赖于
概念Voronoi图，又叫泰森多边形、沃罗诺伊图或Dirichlet图，是一个关于空间划分的基础数据结构。 它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。 N个在平面上有区别的点，按照最邻近原则划分平面；每个点与它的最近邻区域相关联。Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形。Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的Voronoi
泰森多边形又叫冯洛诺伊图（Voronoi diagram），得名于Georgy Voronoi，是一组由连接两邻点线段的垂直平分线组成的连续多边形组成。一个泰森多边形内的任一点到构成该多边形的控制点的距离小于到其他多边形控制点的距离。（百度百科）使用 python 的 scipy.spatial.Voronoi 函数可以得到泰森多边形，具体代码如下：https://docs.scipy
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2023-08-26 16:43:00
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1、创建点群的最小边界几何：要素工具——最小边界几何；可以设置最下圆形、面积最小矩形图案等 2、聚集点空间特征分析（分析聚集点的空间分布特征，如聚集点中心位置，标准差等） 3、查找点集中最近最远点： 使用点距离工具输入两个相同的图层即可得出一个输出属性表，在输出的属性表里面的distance字段使用升序或者降序排列即可得出最近和最远点。 4、查找面到直线的最近点位置： 先利用折点转点工具把面要素的
