gis密度分析和核密度分析区别,gis核密度分析搜索半径
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形容
核函数用于根据点或折线特征计算单位面积的值，以将每个点或折线拟合成光滑的圆锥表面。计算核密度时，可以用障碍物改变元素的影响。
插图outras=内核密度(inpts，无，30)
搜索半径(Python中的search_radius)的参数值越大，密度栅格就越平滑、越概化。该值越小，生成的栅格显示的信息越详细。
计算密度时，仅考虑邻域内的点或线段。如果没有点或线段落在特定像元的邻域内，则为该像元分配NoData。
如果人口字段(Python中的population_field)中的值过大或过小，结果看起来就不直观。如果人口字段的平均值远大于1(例如，城市人口)，则默认搜索半径可能会非常小，从而在输入点周围形成一个小圆环。如果人口字段的平均值远小于1，则计算出的搜索半径可能看起来非常大。在这些情况下，您可以输入自己的搜索半径。
输出像元大小可以由数值定义，也可以从现有栅格数据集中获取。如果没有将像元大小明确指定为参数值，将从像元大小环境中获取相应的值(前提是已经指定了环境)。如果未指定参数像元大小和环境像元大小，但设置了捕捉栅格环境，则将使用捕捉栅格的像元大小。如果未指定任何内容，则通过将范围的宽度或高度中较小的一个除以250来计算像元大小，其中范围采用环境中指定的输出坐标系。
如果使用数值指定像元大小，工具将直接将其用于输出栅格。
如果栅格数据集用于指定像元大小，此参数将显示栅格数据集的路径，而不是像元大小的值。如果数据集的空间参考与输出空间参考相同，则栅格数据集的像元大小将直接用于分析。如果数据集的空间参考不同于输出空间参考，将根据所选的像元大小投影方法对其进行投影。
默认搜索半径是根据空间配置和输入点的数量计算的。这种方法可以修正空间离群点(远离其他输入点的点)，使搜索半径不会太大。
如果面积单位比例因子的单位相对于要素(点之间的距离或线段长度，具体取决于要素类型)较小，则输出值可能较小。要获得更大的值，请选择具有更大单位的面积单位比例因子(例如，平方公里和平方米)。
输出像元值(Python中的out_cell_values)参数可以指定输出栅格值所代表的内容。如果选择密度值，这些值将代表每个细胞单位面积的细胞核密度值。如果选择预期计数，这些值将代表每个细胞面积的核密度。根据密度值计算计数的公式为：计数=密度面积。
如果要在投影精确保持正确距离和面积的局部比例上执行分析，可以使用方法(Python中的方法)的参数中的平面选项(Python中的平面)。如果要在区域或大范围内执行分析(例如，使用Web墨卡托或任何地理坐标系)，可以使用测地线(Python中的测地线)选项。该方法考虑了椭球体的曲率，能够正确处理极点和国际国际日期变更线附近的数据。
有关适用于此工具的地理处理环境的详细信息，请参阅分析环境和Spatial Analyst。
语法核密度的参数(in _ features，population _ field，{cell _ size}，{search _ radius}，{area _ unit _ scale _ factor}，{out _ cell _ values}，{method}，{in _ barriers})描述了数据类型。
In_features要计算其密度的输入要素(点或线)。要素图层
Population_field是表示每个要素的总体值的字段。“人口”字段指示用于创建连续表面的遍布整个景观的计数或数量。
人口字段的值可以是整数或浮点。
下面列出了该字段的选项和默认属性。如果不使用任何项目或特殊值，请选择“无”，这样每个要素只计算一次。
如果输入要素包含Z，则可以使用Shape字段。
否则，默认字段为人口。以下条件也适用：如果没有人口字段，但有人口xxxx字段，则默认使用该字段。Xxxx可以是任何有效字符，如POPULATION6、POPULATION1974和POPULATIONROADTYPE。
如果没有POPULATION字段或POPULATIONxxxx字段，但有POP字段，则默认使用此字段。
如果没有POPULATION字段、POPULATIONxxxx字段或POP字段，但有POPxxxx字段，则默认使用该字段。
如果没有POPULATION字段、POPULATIONxxxx字段、POP字段或POPxxxx字段，默认情况下不使用任何字段。田
单元格_大小
(可选)将要创建的输出栅格的像元大小。
此参数可由数值定义或从现有栅格数据集中获取。如果像元大小未明确指定为参数值，将使用环境像元大小值(如果指定)；否则，将使用其他规则根据其他输出计算像元大小。更多信息，请参考用法部分。分析单元格大小
搜索半径
(可选)计算密度的搜索半径。基于输出空间参考投影的线性单位。
例如，如果单位是米，如果要包括一英里邻域内的所有要素，可以将搜索半径设置为1609.344(1英里=1609.344米)。
Silverman经验法则(Silverman，1986年版)的空间变量用于计算输入数据集的默认搜索半径。这个变量非常强大，足以避免空间异常值(离其余点太远的点)。关于此算法的描述，请参考使用提示。两倍
面积_单位_比例_系数
(可选)输出密度值的面积单位。
基于输出空间参考的线性单位选择默认单位。要转换密度输出，您可以将此单位更改为适当的单位。线性密度值转换长度和面积单位。
未指定输出空间参考时，输出空间参考与输入要素类相同。默认输出密度单位由输出空间参考的线性单位决定，如下所示。如果输出线性单位为米，则输出面密度单位将设置为平方公里、输出平方公里(点要素)或每平方公里公里(折线要素)。如果输出线性单位为英尺，则输出面密度单位将设置为平方英里。
如果输出单位不是英尺和米，则输出区域密度单位将设置为平方地图单位。也就是说，输出密度单位是输出空间参考的线性单位的平方。例如，如果输出线性单位是厘米，则输出面密度单位将是平方地图单位，即平方厘米。如果输出线性单位为千米，则输出面密度单位将为平方地图单位，即平方千米。
可用选项和相应的输出密度单位如下：
SQUARE _ MAP _ UNITS用于输出空间参考的线性单位的平方。
平方英里—英里(美国)。
平方公里——公里。
英亩—英亩(美国)。
公顷。
平方码—代码(美国)。
平方英尺—英尺(美国)。
平方英寸—英寸(美国)。
平方米—米。
平方厘米。
平方毫米—毫米字符串
输出单元格值
(可选)指定输出栅格中值的含义。
密度-输出值表示为每个像元计算的单位面积密度值。这是默认设置。
EXPECTED _ COUNTS输出值表示单位面积的计算密度值。
由于像元值与指定的像元大小相关联，因此无法将生成的栅格重采样为不同的像元大小。线
方法
(可选)指定将使用地平线(平面)方法还是椭球面上的最短路径(测地线)方法。
平面-将使用特征之间的平面距离。这是默认设置。
测地线-将使用要素之间的测地线距离。
测地线方法仅支持点作为输入要素。线
栅栏内
(可选)定义障碍的数据集。
障碍可以是折线或面要素的要素图层。
仅当“方法”参数设置为“平面”时，才支持此参数。要素图层
返回值名称指示数据类型。
Out_raster输出核密度栅格。
总为浮点栅格光栅
代码示例核密度（内核密度)示例1(Python窗口)
本示例根据点格式来计算平滑的密度栅格。
从阿尔派导入环境
从arcpy.sa导入*
环境。workspace= C:/sapy示例/数据
outk dens=内核密度( rec _ sites。shp ， ，45，1200，平方_千米，
,测地线)
outk dens。save( C:/sapyexamples/output/KD _ out。TIF’)核密度（内核密度)示例2(独立脚本)
本示例根据点格式来计算平滑的密度栅格。
# Name: KernelDensity_Ex_02.py
#描述：计算臭氧浓度模式除以
#加利福尼亚州的内华达山脉
#基于点样本使用核函数来
#拟合平滑的锥形表面。
#要求：空间分析师扩展
#导入系统模块
导入阿尔派
从阿尔派导入环境
从arcpy.sa导入*
#设置环境设置
环境。workspace= C:/sapy示例/数据
#设置局部变量
在加州的臭氧。嘘
人口场=臭氧
单元格大小=60
搜索半径=2500
inBarriers=SierraNevada.shp
#执行内核密度
outKernelDensity=KernelDensity(在要素中，人口字段，像元大小，搜索半径，
平方公里,密度,平面，栅栏)
#保存输出
outkerneldensity。保存( C:/sapy examples/output/KD _ ozone _ California。TIF’)
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