19、地理空间映射中的视觉点聚类质量度量与海上风力涡轮机视觉影响评估

地理空间映射中的视觉点聚类质量度量与海上风力涡轮机视觉影响评估

1. 地理空间映射中视觉点聚类问题概述

在地理空间映射里，可视化地理点数据以消除杂乱是一个重要问题。传统聚类技术主要用于为数据实例分配类别，并非作为可视化工具。因此，需要引入新的标准来评估由聚类产生的圆形表示。这些新的质量度量涵盖了重要属性，并且发现现有的方法并不完全适用于此类问题，还揭示了现有方法的一些弱点。

2. 海上风力涡轮机视觉影响评估背景

海洋可再生能源对能源生产有重大贡献，但海上风力涡轮机的发展带来了经济挑战、海洋管理新方法以及公众对环境影响的担忧。其中，海上风电场的视觉影响是导致社会反对的主要原因之一，所以对风电场视觉影响的评估至关重要。

3. 海上风力涡轮机视觉影响评估方法

• 方法概述 ：该方法基于一系列可量化指标得出计算视觉影响算子，考虑了风电场覆盖的表面、布局以及从海岸对其的感知等参数，还考虑了涡轮机的可感知性和美观因素，并在地理信息系统（GIS）环境中实现。
• 具体指标计算
  • 地平线占用（HO）
    • 把风电场视为一个整体，其风力涡轮机的空间分布看作凸多边形。
    • 地平线表面占用面积是该多边形在距观察者一米的垂直视向平面上的投影面积。
    • 涡轮机的视高由实际轮毂高度减去因地球曲线而隐藏的部分得到（当涡轮机位于地平线距离之上时）。
    • 风电场在地平线上占用的表面由连接多边形可见边缘上涡轮机轮毂的凸曲线所界定的面积定义。
    • 计算公式：HO为凸包下方的表面面积。
  • 可区分涡轮机（TI）
    • 不看到涡轮机的原因主要有两个：一是在给定距离下涡轮机尺寸太小无法感知；二是根据观察者的视角和视线方向，并排涡轮机难以区分。
    • 考虑人类视觉的角分辨率，正常视力的人能识别的最小物体尺寸为1角分。如果涡轮机之间的间隙小于区分它们所需的最小距离，则最远的涡轮机不被考虑。
    • 计算公式：TI = 可区分涡轮机数量 / 涡轮机总数。
  • 美学指标（AI）
    • 美学指标用于描述海上风电场的连续性和分形维度，主要考虑能清晰区分的涡轮机排列数量。
    • 人类通常更偏好涡轮机呈规则分布的风电场，而非混乱分布的。
    • 美学参数（AI）定义为实际可区分的涡轮机排列数量与理论上可观察到的最大排列数量之比。
    • 最大排列数量根据观察者的视角而定，可能是列数、行数或对角线数。
    • AI值线性缩放到0.5 - 1.5之间，最优美学排列（规则和谐）的AI值为0.5，混乱分布的AI值为1.5。
    • 计算公式：AI = 可见排列数 / 总排列数。
  • 视觉影响算子
    • 视觉影响通过将上述三个指标相乘得到。
    • 计算公式：视觉影响 = HO × TI × AI。

4. 实验结果与分析

• 实验设置 ：以法国西北部圣纳泽尔的海上风电场项目为例，对位于农场周围和海岸的12个观察点进行视觉影响评估。
• 实验结果
  | 观察点 | HO (cm²) | 可区分涡轮机 (/80) | 美学因子 (Al) |
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | 1 | 0 | 5 | / |
  | 2 | 9.2 | 77 | 1.3 |
  | 3 | 2.9 | 53 | 1.1 |
  | 4 | 3.4 | 65 | 0.5 |
  | 5 | 28.7 | 76 | 0.83 |
  | 6 | 73.9 | 80 | 0.97 |
  | 7 | 44.4 | 78 | 1.06 |
  | 8 | 22.5 | 76 | 0.94 |
  | 9 | 6.3 | 72 | 0.94 |
  | 10 | 3.7 | 55 | 1 |
  | 11 | 1.4 | 31 | 1.5 |
  | 12 | 2.9 | 44 | 1.5 |

从结果可以看出，风电场到观察点的距离是视觉评估的重要因素，但也呈现出不同的美学趋势。例如，仅根据地平线占用指标，观察点3的视觉影响小于观察点4。

美学指标计算细节如下：
| 观察点 | 可见排列数 | 受影响排列 | 总排列数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2 | 4 | diag1 (1, 2, 3, 4) | 20 |
| 3 | 8 | diag1 (11 to 18) | 20 |
| 4 | 15 | C (1 to 15) | 15 |
| 5 | 10 + 2 | C diag2 (6 to 15, 1, 2) | 15 |
| 6 | 5 + 3 | C diag2 (11 to 15, 1, 2, 3) | 15 |
| 7 | 7 | diag2 (1 to 7) | 16 |
| 8 | 9 | diag2 (1 to 9) | 16 |
| 9 | 9 | diag2 (3, 4, 5; 11 to 16) | 16 |
| 10 | 8 | diag2 (4 to 8; 14 to 16) | 16 |

5. 未来展望

• 地理空间映射中视觉点聚类 ：可以使用进化算法结合质量度量生成最优视觉聚类。通过多目标优化或将质量度量组合成单标准适应度函数（如线性组合），可以定义全序并使用单目标优化找到最佳解决方案。还可以利用偏好学习技术和用户研究来找到加权组合，并评估度量的全面性。
• 海上风力涡轮机视觉影响评估 ：目前的工作是初步的，需要扩展以包括更多参数，如与观察点密切相关的实际人口密度和土地用途。可以将海岸分割成不同的观察区域，并使用多标准分析聚合不同变量，以更好地匹配决策过程，并在决策的最后阶段引入适当的主观性。

以下是海上风力涡轮机视觉影响评估的流程 mermaid 图：

graph LR
    A[确定风电场布局和观察点] --> B[计算地平线占用（HO）]
    A --> C[计算可区分涡轮机（TI）]
    A --> D[计算美学指标（AI）]
    B --> E[计算视觉影响（HO × TI × AI）]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[分析结果并用于决策]

这个流程展示了从确定风电场布局和观察点开始，依次计算各个指标，最后得出视觉影响并用于决策的过程。通过这样的方法，可以更科学地评估海上风力涡轮机的视觉影响，为海洋可再生能源项目的规划提供决策支持。同时，地理空间映射中的视觉点聚类质量度量研究也为地理数据的可视化提供了新的思路和方法。

地理空间映射中的视觉点聚类质量度量与海上风力涡轮机视觉影响评估

6. 地理空间映射中视觉点聚类技术分析

在地理空间映射领域，传统聚类技术在处理地理点数据可视化时存在局限性。为了更好地解决地理点数据可视化消除杂乱的问题，我们引入了新的质量度量标准来评估由聚类产生的圆形表示。这些新度量涵盖了重要属性，如对不同缩放一致性的考量。

从实验结果来看，不同的参数化设置会导致质量值有很大差异，从较差到几乎完美的结果都有。这表明新的方法在一定程度上具有灵活性，允许用户根据不同的需求进行舒适的使用。但同时也揭示了现有方法在某些情况下并不完全适用于此类问题，存在一些弱点。

在未来的优化方向上，我们可以采用以下具体操作步骤：
1. 使用进化算法生成最优视觉聚类 ：
- 首先，选择合适的进化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
- 然后，将我们定义的质量度量作为算法的适应度函数。
- 通过不断迭代进化算法，寻找使适应度函数最优的聚类方案。
2. 多目标优化与单标准适应度函数结合 ：
- 对于多目标优化，我们可以同时考虑多个质量度量指标，如缩放一致性、聚类的紧凑性等。
- 将这些多目标通过合适的方法组合成单标准适应度函数，例如线性组合。
- 利用单目标优化算法，如模拟退火算法、梯度下降算法等，找到使单标准适应度函数最优的单一最佳解决方案。
3. 利用偏好学习和用户研究 ：
- 运用偏好学习技术，如基于用户反馈的偏好模型构建。
- 设计并开展用户研究，收集用户对不同聚类结果的偏好数据。
- 根据用户研究结果，调整质量度量的加权组合，以更好地满足用户需求，并评估度量的全面性。

7. 海上风力涡轮机视觉影响评估的深入探讨

7.1 现有评估方法的优势与不足

现有海上风力涡轮机视觉影响评估方法的优势在于其基于可量化指标，具有一定的客观性。通过计算地平线占用、可区分涡轮机和美学指标，并将它们组合成视觉影响算子，能够较为系统地评估风电场的视觉影响。同时，该方法在地理信息系统（GIS）环境中实现，利用了GIS强大的数据管理和操作功能。

然而，该方法也存在一些不足。目前的评估主要基于理想条件，假设观察者位于海岸线且无障碍物影响视线，这与实际情况可能存在差异。此外，美学指标的计算虽然考虑了涡轮机的排列，但对于美学的定义和量化仍然具有一定的主观性，需要进一步的研究和验证。

7.2 未来扩展方向

为了使评估方法更加完善，我们可以从以下几个方面进行扩展：
1. 考虑更多参数 ：
- 引入实际人口密度参数，了解不同观察点周围的人口分布情况，因为人口密度可能会影响公众对风电场视觉影响的接受程度。
- 考虑土地用途，如农业用地、旅游区等，不同的土地用途对风电场视觉影响的敏感度不同。
2. 海岸区域分割与聚合分析 ：
- 将海岸线分割成不同的观察区域，根据区域的特点和功能进行分类。
- 利用多标准分析方法，如层次分析法（AHP）、数据包络分析（DEA）等，对不同观察区域的各个变量进行聚合分析。
- 通过聚合分析，综合考虑多个因素，使评估结果更能反映实际情况，并在决策过程中引入适当的主观性。

8. 综合应用与决策支持

将地理空间映射中视觉点聚类技术和海上风力涡轮机视觉影响评估方法综合应用，可以为海洋可再生能源项目的规划提供更全面的决策支持。

在项目规划的早期阶段，利用视觉点聚类技术对地理数据进行可视化处理，帮助决策者更好地理解数据分布和潜在的聚类模式。同时，通过海上风力涡轮机视觉影响评估方法，对不同风电场项目的视觉影响进行量化评估，比较各个项目的优劣。

以下是综合应用的流程 mermaid 图：

graph LR
    A[地理点数据收集] --> B[视觉点聚类处理]
    B --> C[生成可视化结果]
    D[风电场项目规划信息] --> E[海上风力涡轮机视觉影响评估]
    E --> F[量化视觉影响结果]
    C --> G[综合分析与决策支持]
    F --> G
    G --> H[项目规划决策]

这个流程展示了从地理点数据收集和处理，到风电场项目视觉影响评估，最后进行综合分析和决策的过程。通过这样的综合应用，可以使海洋可再生能源项目的规划更加科学、合理，充分考虑地理数据的可视化和公众对风电场视觉影响的接受程度。

9. 总结

地理空间映射中的视觉点聚类质量度量研究为地理数据的可视化提供了新的思路和方法，通过引入新的质量度量标准，揭示了现有方法的不足，并为未来的优化提供了方向。海上风力涡轮机视觉影响评估方法则为海洋可再生能源项目的规划提供了一种客观的量化评估手段，虽然目前存在一些局限性，但通过进一步的扩展和完善，可以更好地服务于决策过程。

综合应用这两项技术，能够在海洋可再生能源项目规划中发挥重要作用，帮助决策者在地理数据可视化和公众接受度之间找到平衡，实现项目的可持续发展。在未来的研究中，我们需要不断探索和改进这些方法，以适应不断变化的实际需求。