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1、Gis系统的设计和实现水域生物量测量系统的设计指导老师：梁元学号：201007080202姓名：彭侣水域生物量测量系统的设计摘要 湖区经济的发展和水域环境的污染是对矛盾，近年来,伴随受污染湖泊的治理得到普遍重视,对水域生态系统的生物成分进行定量的监测能为治理提供科学的数据支持，根据泰森多边形的原理和算法实现,可以在计算水域任一等深面平均生物量中的应用，泰森多边形是一种有效的由点到面的内插方法,在基于抽样观测的资源与环境研究中有其独特的作用。关键词 泰森多边形 内插 生物量 等深面在地理信息系统（GIS)中,由于人力和物力等种种限制,其源数据不可能包罗万象,面面俱到。所以,由已知观测点数据经内插
2、得到未知点数据是一种常用的方法。由离散高程点内插数字高程模型比较常见,而由离散观测点数据(大多是非几何数据)内插泰森多边形也可以有更广泛的应用，如环境监测，气象观测，城市公共设施规划等。一 泰森多边形原理Voronoi结构的概念是由俄国数学家M.G.Voronoi于1908年发现并以他的名字命名的。它实质是一种在自然界中宏观和微观实体以距离相互作用的普遍结构，具有广泛的应用范围。荷兰气候学家AHThiessen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
3、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。确定一个由采样点组成的X,Y坐标数组,未知点的最佳值由最邻近的采样点决定。这种概念对使用环境或气象数据的人们来说特别容易理解,当缺少当地环境监测或气象观测数据时,就用最邻近布设的观测点数据来代替。从Voronoi结构所脱胎的计算几何来看，V图是对平面n个离散点而言的，它把平面分为几个区，每一个区包括一个点，该点所在的区是到该点距离最近点的集合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。而建立三角网的内插算法则是极为关键的一步基于散点建立数字地面模型，常采用在
4、d维的欧几里得空间Ed中构造Delaunay三角形网的通用算法逐点插入算法，具体算法过程如下：1、遍历所有散点，求出点集的包容盒，得到作为点集凸壳的初始三角形并放入三角形链表。2、将点集中的散点依次插入，在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形（称为该点的影响三角形），删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。3、根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化（如互换对角线等）。将形成的三角形放入Delaunay三角形链表。4、循环执行上述第2步，直到所有散点插入完毕。上述基于散点的构网算法理论严密、唯一性好，网格满足空圆
5、特性，较为理想。由其逐点插入的构网过程可知，在完成构网后，增加新点时，无需对所有的点进行重新构网，只需对新点的影响三角形范围进行局部联网，且局部联网的方法简单易行。同样，点的删除、移动也可快速动态地进行。但在实际应用当中，这种构网算法不易引入地面的地性线和特征线，当点集较大时构网速度也较慢，如果点集范围是非凸区域或者存在内环，则会产生非法三角形。为了克服基于散点构网算法的上述缺点，特别是为了提高算法效率，可以对网格中三角形的空圆特性稍加放松，亦即采用基于边的构网方法，其算法简述如下：1、根据已有的地性线和特征线，形成控制边链表。2、以控制边链表中一线段为基边，从点集中找出同该基边两端点距离和最
6、小的点，以该点为顶点，以该基边为边，向外扩展一个三角形（仅满足空椭圆特性）并放入三角形链表。3、按照上述第2步，对控制边链表所有的线段进行循环，分别向外扩展。4、依次将新形成的三角形的边作为基边，形成新的控制边链表，按照上述第2步，对控制边链表所有的线段进行循环，再次向外扩展，直到所有三角形不能再向外扩展为止。三角网插值器是一种严密的插值器，它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样：所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的，由三角形拼接起来的网。每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网
7、结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形，所以你的数据是很受到尊重的。自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例.实际上,在这些多边形中,有一些多边形的尺寸将缩小,并且没有一个多边形的大小会增加。同时,自然邻
8、点插值法在数据点凸起的位置并不外推等值线(如泰森多边形的轮廓线)。最近邻点插值法(NearestNeighbor)又称泰森多边形方法,泰森多边形(Thiesen,又叫Dirichlet或Voronoi多边形)分析法是荷兰气象学家A.H.Thiessen提出的一种分析方法。最初用于从离散分布气象站的降雨量数据中计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速的赋值。实际上,最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一个网格节点的最邻点值作为待的节点值.当数据已经是均匀间隔分布,要先将数据转换为SURFER的网格文件,可以应
9、用最近邻点插值法;或者在一个文件中,数据紧密完整,只有少数点没有取值,可用最近邻点插值法来填充无值的数据点。有时需要排除网格文件中的无值数据的区域,在搜索椭圆(SearchEllipse)设置一个值,对无数据区域赋予该网格文件里的空白值。设置的搜索半径的大小要小于该网格文件数据值之间的距离,所有的无数据网格节点都被赋予空白值。在使用最近邻点插值网格化法,将一个规则间隔的XYZ数据转换为一个网格文件时,可设置网格间隔和XYZ数据的数据点之间的间距相等。最近邻点插值网格化法没有选项,它是均质且无变化的,对均匀间隔的数据进行插值很有用,同时,它对填充无值数据的区域很有效。二 算法实现泰森多边形皆是以
10、其“核心”值为准的等值面（如图）。从形状上看,泰森多边形完全按数据点的分布结构确定其区域的划分。如果数据点的结构为规则的正方形,则泰森多边形就是与格网等大的正方形;如果数据点的分布是不规则的,则形成不规则的多边形网。内插泰森多边形的前提条件是:所有的采样观测点必须能代表其邻近的区域。如在以点O为“核心”的泰森多边形中,任意点(如点A)的值为:V(A)=V(O)*f(d)其中:V(O)O点的某一属性值如生物量;V(A)为A点与O点相一致的属性值;f(d)为OA之间距离的函数,一般情况下,令f(d)=1,即:V(A)=V(O)。也就是说,认为泰森多边形皆是以其核心值为准的等值面以某采样点为核心的泰
11、森多边形是它的核心与邻域点做垂直平分线,然后,垂直平分线依次求交点组合而成的.邻域点是指位于一定距离范围内的点,这可以通过设置距离阈值(即半径阈值)而实现。内插泰森多边形的算法：(1)将所有采样观测点读入一结构数组,结构的两分量分别是x和y坐标。(2)给定一距离阈值E,如果d(O,O)E,则认为O为O的邻域点。(3)从第一点开始,找出位于其E半径内的邻域点,分别与这些点做垂直平分线。垂直平分线或图的边界依次求交点,将这些直线分割成线段再组成多边形。(4)做下一点对应的泰森多边形时,如果该点与上一点之间的垂直平分线已求出,就不用再求。(5)按以上方法,逐个求出每一点对应的泰森多边形。三 需求分析
12、1数据采集需求分析数据采集系统的要求要考虑到:生物量的测量需要对观测数据进行处理，所以需要一个数据采集系统提供有代表性的数据。对于较大的湖泊，必须选定若干个观测站，每个观测站必须布设若干组仪器，每组仪器安在水面同一位置的不同等深面上，称之为观测点，每个观测点有1台数采仪和传感器相连，每台传感器根据设计目标，观测一组变量。这样，就可以将观测网络中的数据按照观测站，观测点，数采仪，传感器，观测变量5个层次进行描述。观测网包括多个观测站，每个观测站包括多个观测点，每个观测点有1台数采仪，数采仪连接1个传感器，每个传感器获取一组变量的观测值。数据采集系统2数据采集数据库分析数据库中需要记录观测站位置，
13、仪器观测类型，观测到的变量以及观测值。这样，数据库中就要存储组网是已经确定的静态数据和观测过程中产生的动态数据：就是既要存储观测站，观测点，数采仪和传感器的基本信息，也要存储观测值。数据库实体类图3生物量的计算模型假设生物在水域中的分布是连续的，在不同等深面的分布也是连续的，那一定水域的生物量就是生物密度在这个区域的三次积分：Q=d也等于等深面上生物量的面密度在深度上的积累:Q=d=h1h2D(x,y)dxdy而对于等深面上的生物量计算，可以用数据采集系统中每个等深面观测点构建泰森多边形，通过有效点到面的内插泰森多边形来计算:某等深面平均生物量=泰森多边形面积*泰森多边形平均生物量等深面面积四
14、总体设计1设计目标计算等深面的生物量，我们需要将水域的等深线图和泰森多边形图叠加，按照一定算法，在数据处理模块中计算出生物量。要获得水域等深线和泰森多边形，就需要图层管理模块，借助arcgis工具实现等深线的自动绘制,采用反距离差值法得到水底的dem，再结合水底地形图绘制不同深度的等深线。再将ArcCatalog中的个人空间地理数据库中的观测点数据导入到arcmap中，借助ThiessenPolygons工具绘制出多边形处理提取的数据来自数据库，还需要access来设计基础数据库。2功能模块系统根据不同的数据类型需求，划分为两大数据模块：多边形生成和等深线绘制，两个模块互不影响，系统可以对其进
15、行独立的数据操作，最后将两模块的结果结合进一步分析和处理，因此系统的功能模块设计如图:功能模块设计2.1制作泰森多边形操作流程：1打开ArcCatalog在任意目录下创建一个PersonalGeodatabase.mdb。2右击PersonalGeodatabase.mdbNEW一个FeatureDataset,起个名字,并Import任意一个图层的坐标系,如Adm_Area_all图。3在FeatureDataset中导入需要画网络的图层,如:basic_station和画网格的比较范围图层,如Adm_Area_all。4单点FeatureDataset中new一个Topology拓扑,并添
16、加Adm_Area_all与:basic_station图层。5 AddRule添加一个规则,用来清除多余的点,在Rule下拉列表中选择MustBeProperlyInside。6 将生成的Topology拓扑,拖到ArcMap中,将范围外的点删除,并SavaEdits保存.将清楚范围外的点。7 单点TOOL工具,选择CreateThiessenPolygons工具,添加点图层basic_station输出字段选择所有,单击Environment,将GeneralSettings下的参考范围(Extent)选择Adm_Area_all图层,并开始执行。8 将生成的网格basic_station_CreateThiesse
