GIS空间分析之密度分析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GIS空间分析之密度分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

密度分析结果可以显示出点要素或线要素较为集中的地方。例如,每个城镇都可能有一个点值,这个点值表示该镇的人口总数,但是您想更多地了解人口随地区的分布情况。由于每个城镇内并非所有人都住在聚居点上,通过计算密度,您可以创建出一个显示整个地表上人口的预测分布状况的表面。

下图给出了一个密度分析的示例。所有像元值的和×像元面积等于原始点图层人口的总和。

GIS空间分析之密度分析

密度分析工具有三种,点密度、线密度和核密度。

点密度

点密度的计算原理是每个栅格像元中心的周围都定义了一个邻域,将邻域内点的数量相加,然后除以邻域面积,即得到点要素的密度。

下图中,邻域的大小是3×3的矩形,像元大小是1,灰色栅格值的计算方法是(9+9)/9=2。定义中说是邻域内点的数据相加,那么为什么不是1+1?这里1个点代表的数值是9,这个9就是该点的权重值,英文是Population。

GIS空间分析之密度分析

再来看下工具界面,还有几个参数。

1)像元大小

像元值越小,结果越平滑。

GIS空间分析之密度分析

2)邻域类型

除了圆形,还有以下三种。

GIS空间分析之密度分析

3)邻域半径

更大的半径创建更分散的模式,而更小的半径创建集中于输入的模式。

GIS空间分析之密度分析

线密度

GIS空间分析之密度分析

根据落入每个单元一定半径范围内的折线要素计算每单位面积的量级。原理如下:

核密度

核密度的工作原理是:每个点上方均覆盖着一个平滑曲面。在点所在位置处表面值最高,随着与点的距离的增大表面值逐渐减小,在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。仅允许使用圆形邻域。曲面与下方的平面所围成的空间的体积等于此点的权重字段值,如果将此字段值指定为NONE 则体积为 1。

GIS空间分析之密度分析

同一个点,搜索半径越小,表面的曲率越大,越能突出不同区域之间的变化,揭露更多的细节情况。搜索半径越大,表面曲率越小,生成的结果越平滑,结果更加抽象。

核密度的公式如下:

GIS空间分析之密度分析

核密度工具的参数也有像元大小和搜索半径。对比图如下:

GIS空间分析之密度分析

GIS空间分析之密度分析

三者之间的区别

点密度工具和线密度工具的区别在于前者适用于点状要素,而后者适用于线状要素。这两种工具均可先计算出已识别邻域内的数量(由 Population 字段指定),然后再将该数量除以邻域的面积。

这两种工具的输出与核密度工具的输出的区别在于,对于点密度和线密度,需要指定一个邻域以便计算出各输出像元周围像元的密度。而核密度则可将各点的已知总体数量从点位置开始向四周分散。在核密度中,在各点周围生成表面所依据的二次公式可为表面中心(点位置)赋予最高值,并在搜索半径距离范围内减少到零。对于各输出像元,将计算各分散表面的累计交汇点总数。

使用

在空间分析工具箱,密度分析工具集中就可以找到这三个工具了。

GIS空间分析之密度分析

以上!

树谷资料库资源大全(2月9日更新)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451861.html

到了这里,关于GIS空间分析之密度分析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【mars3d】Vue3项目集成mard3d实现gis空间地理系统

    最近公司的业务逻辑需要使用到gis空间地理系统,最开始使用的是Cesium.js.涉及东西很多,对新手不是太友好,传送门: https://cesium.com/platform/cesiumjs/ . 业务要使用到很多特效,刚接触到Cesium,很多效果实现起来很鸡肋,mars3d则很适合新手.文档与示例也很全,现在记录一下vue3项目如何集

    2024年02月13日
    浏览(35)
  • 基于GIS的生态安全网络格局构建之主成分分析

    来源:GIS前沿 一、数据来源介绍 (一)数字高程数据、归一化植被指数数据 本文所用到的松原市宁江区数字高程数据采用30 m分辨率的GDEMV 3数字高程数据、归一化植被指数数据采用250m分辨率的MYD13Q1植被指数16天合成产品,这些数据均来源于中国科学院计算机网络信息中心地

    2023年04月20日
    浏览(35)
  • 聚类分析 | MATLAB实现基于DBSCAD密度聚类算法可视化

    效果一览 基本介绍 基于DBSCAD密度聚类算法可视化,MATLAB程序。 使用带有KD树加速的dbscan_with_kdtree函数进行密度聚类。然后,我们根据每个簇的编号使用hsv色彩映射为每个簇分配不同的颜色,并用散点图进行可视化展示。同时,我们用黑色的\\\"x\\\"标记表示噪声点。请注意,DBSC

    2024年02月11日
    浏览(30)
  • MATLAB | 频谱分析算法 | Welch功率谱密度估计 | 附数据和出图代码 | 直接上手

    有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~ Welch功率谱密度估计是一种基于信号分段平均的频谱估计方法,它可以对时域信号进行频谱分析,得到信号在不同频率上的能量分布。Welch功率谱密度估计在信号处理、通信、声学等领域得到广泛应用,相比于传统的频谱估计方法

    2024年04月16日
    浏览(30)
  • Unity之透明度混合与ps的透明度混合计算结果不一致(gamma矫正和线性空间)

    前段时间学习shader时发现了一个问题,一张纯红色透明度为128的图片叠加在一张纯绿色的图片上在unity中得出的结果与ps中的结果不一致。网上查找了ps中的透明混合的公式为  color = A.rgb*A.alpha + B.rgb*(1-A.alpha)。自己计算了一下结果总是不对。  红色透明度128的图           

    2024年02月05日
    浏览(36)
  • PCA分析(主成分分析)--结果解读

    主成分分析( PCA )是一个很好的工具,可以用来降低特征空间的维数。 PCA 的显著优点是它能产生不相关的特征,并能提高模型的性能。 PCA 用于减少用于训练模型的特征维度数量,它通过从多个特征构造所谓的主成分( PC )来实现这一点。 PC 的构造方式使得 PC1 方向在最大

    2024年02月03日
    浏览(31)
  • Portalgraph VR空间投影仪:可以将VR空间投射到任意平面上的新型VR投影技术

    通过一项创新的科技突破,Portalgraph VR空间投影仪成功地在现实与虚拟空间之间搭建起了一座神奇的“时空传送门”。这投影一技术不仅打破了传统虚拟现实设备的局限,更让人们无需佩戴任何头戴显示器,仅凭裸眼就能在任何平面上看到虚拟现实空间的内容。这种突破性的

    2024年01月16日
    浏览(36)
  • GSEA富集分析结果详解

    1. GSEA富集分析原理图 2. GSEA富集分析过程 1. 计算富集分数(ES) 富集分数:S 反应基因集(比如某个通路内的基因集)成员 s 在排序基因集 L(比如根据 logFC 排序的差异基因集,默认降序,所以上调基因在顶端)的两端富集的程度。富集得分 ES 最后定义为最大的peak值。正值

    2024年02月13日
    浏览(29)
  • 【多元统计分析】主成分分析——SPSS上机实验【过程+结果分析】

    题目来自何晓群《多元统计分析》(第五版)例题5-3 试利用主成分综合评价全国各地区水泥制造业规模以上企业的经济效益,原始数据来 源于2014 年《中国水泥统计年鉴》,如表5一5所示。 掌握主成分分析的使用方法,提取主成分,计算主成分得分及综合得分。 一、标准化

    2024年02月05日
    浏览(42)
  • 2.(1)将两个递增的有序链表合并为一个递增的有序链表。要求结果链表仍使用原来的两个链表的存储空间,不另外占用其他的存储空间。表中不允许有重复的数据

    代码实现的思路: 因为要将两个有序单链表合并为一个递增的有序单链表,所以我们建立了三个单链表La,Lb,Lc,但是要求结果链表仍然使用原来两个链表的存储空间,所以我们用La的头结点作为Lc的头结点,这样直接操作单链表后,输出La单链表和Lc单链表结果是一样的。然

    2024年02月06日
    浏览(31)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包