可视化工具做核密度分析（影响核密度估计可视化效果的参数）
时间：2022年11月08日 07:11:20本文目录一览：
Arcgis如何正确计算核密度
看来你用的是大地坐标系。想以米为单位的话首先要把大地坐标系转换成投影坐标系，选用工具箱里的数据管理工具—投影和变换可以实现。另外，核密度分析结果是栅格数据，像元大小可以看做是栅格的大小。主要是通过分析对象的分布特征和总体的分布范围确定的。如果不能找到能够自圆其说的值建议使用默认值。默认值的算法在帮助文档里有。搜索半径对结果影响是很大的，建议在实施核密度分析之前先进行增量空间自相关分析，这样可以更好的确定在哪个距离上聚类程度更高，把这个距离作为搜索半径算会比较好。
热力图原理及ArcGIS Pro *** 热力图
热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。
(Heat Map):一般是基于离散点、线或面的分析与表达，或者基于连续表面的密度分析得到的热力图或热度图。强调空间位置和基本的空间分布特征。
MH370 location probability heat map
这里主要以ArcGIS中点要素 核密度分析说明
核密度分析工具用于计算要素在其周围邻域中的密度，通过离散点数据进行内插，落入搜索区的点具有不同的权重，靠近搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，反之，权重较小，它的计算结果分布较平滑。
点要素核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。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更高，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。
每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。核函数以 Silverman 的著作（1986 年版，第 76 页，equation 4.5）中描述的四次核函数为基础。
ArcGIS默认搜索半径（带宽）算法
1. 计算输入点的平均中心。如果所选的 Population 字段使用的值不是 None，则此计算以下所有计算都将通过该字段中的值进行加权。
2. 计算与所有点的（加权）平均中心之间的距离。
3. 计算这些距离的（加权）中值 Dm。
4. 计算（加权）标准距离 SD。
5. 使用以下公式计算带宽：
其中：
• SD 是标准距离
• Dm 是中值距离
• 如果未使用 population 字段，则 n 是点数；反之，n 则是 population 字段值的总和
注:
请注意，方程的 min 部分表示将使用两选项中计算得出值较小者。
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参考资料
1.Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis.New York:Chapman and Hall, 1986.
2.Perrot, A.; Bourqui, R.; Hanusse, N.; Lalanne, F.; Auber, D (2015). "Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure". IEEE 5th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), 2015: 99–106. doi:10.1109/LDAV.2015.7348077. ISBN 978-1-4673-8517-6.
3.
请问arcgis软件中核密度分析为什么会输出一片方块？如图
剪裁一下就可以了，比如你的那幅图，用 地理处理 里面的 剪裁 工具 ，输入栅格为核密度（就黄色正方形那个），然后处理范围选中国，然后剪裁，就可以得到中国范围内的核密度图了。