मेरे पास लाखों पॉलीगॉन के साथ एक वेक्टर परत है जो निरंतर कवरेज बना रही है। मुझे उनके आकार के अनुसार उन्हें वर्गीकृत करने की आवश्यकता है। मैं पहले से ही परिदृश्य पारिस्थितिकी (जैसे कि कॉम्पैक्टनेस ( 4piA / P ^ 2 ), माध्य चौड़ाई ( 2A / P ), आकार संख्या ( P / sqrt (A) ) से कई आकार अनुक्रमणिकाओं का उपयोग कर रहा हूं, मैंने यह उत्तर भी गणना के दौर (कॉम्पैक्टनेस) की गणना के लिए देखा है बहुभुज?
मेरी समस्या यह है कि ये सभी मैट्रिक्स केवल क्षेत्र और परिधि के कुछ अनुपात का उपयोग कर रहे हैं। यहां तक कि फ्रैक्टल आयाम सूचकांक केवल क्षेत्र और परिधि ( 2ln (0.25P) / ln (A) ) का उपयोग कर रहा है। लेकिन मैं एक ही क्षेत्र और परिधि के साथ दो बहुभुजों को कैसे अलग कर सकता हूं लेकिन बिल्कुल अलग आकार? इस तरह की बहुभुज A:
जो मैंने एक ही क्षेत्र और परिधि के साथ घुमावदार पट्टी बी के साथ खींचने की कोशिश की, मेरे सभी ज्ञात सूचकांक उनके लिए समान होंगे। लेकिन मेरे लिए जटिल शाखाओं वाले आकृतियों से सरल स्ट्रिप्स (घुमावदार जैसे कि नए चाँद सहित) को अंतर करना बहुत महत्वपूर्ण है।
मैं जानबूझकर बहुभुज बी को एक घुमावदार पट्टी के रूप में दिखाता हूं और एक सीधी पट्टी नहीं क्योंकि मैं संबंधित सर्कुर्केल सूचकांक के बारे में जानता हूं जो सीधे लम्बी आकृतियों का पता लगाता है, लेकिन मेरे पॉलीगनों में भी एक ही खतना हो सकता है। यहां तक कि अगर मैं उत्तल पतवार का निर्माण करता हूं और Apolygon / Aconvex क्षेत्रों के अनुपात की गणना करता हूं , तो यह यहां बहुत समान हो सकता है।
तो, मैं वेक्टर डेटा में बहुभुज बी से शाखित बहुभुज A को स्पष्ट रूप से कैसे अलग कर सकता हूं ? (उन्हें रेखापुंज में बदलने के लिए अत्यंत छोटे सेल आकार, विशाल डेटासेट और मेमोरी की कमी की आवश्यकता होगी, इसलिए यह संभव नहीं है)। क्या अन्य आकार सूचकांक हैं जिनमें अन्य पैरामीटर शामिल हैं? आदर्श रूप से, विधि न केवल स्पष्ट रूप से बहुभुज बल्कि सी और डी भी भेद करेगी:
मेरा एकमात्र विचार उत्तल पतवार का निर्माण करना है फिर बहुभुज को मिटा दें यह उत्तल पतवार है और इसे (बड़े) टुकड़ों की संख्या की गणना करें (बहुभुज द्वारा बहुभुज को मिटाने और पूरी परत को नहीं)। यह सीमा जटिलता दिखा सकता है।
मैं गणितीय समाधान / एल्गोरिदम का स्वागत करता हूं, जिसे मैं बाद में पायथन में लागू करूंगा।
