ArcGIS Pro实践二：基于核密度构建时空体素Step1：核密度分析Step2：构建镶嵌数据集Step3：多维处理Step4：可视化Step5：剖切分析 非GIS专业，仅用作自己实操的记录。欢迎大佬批评指正，交流更好的方法~ 相关知识：1. 什么是体素图层？ArcGIS Pro 文档2. 时态GIS数据模型（麻辣GIS）3. 通过多维栅格图层创建时空立方体 (时空模式挖掘) ArcGIS
1. 概述之前没接触过ArcGIS的密度分析工具，有一次想，怎么处理影响范围的图件，我第一反应是用缓冲区来解决。后来才知道还有密度分析这个工具,所以今天研究一下密度分析。ArcGIS密度分析工具有核密度、点密度、线密度三个工具。其中，点密度和线密度分析属于简单密度分析，两者工作原理相同，如下：两者都是以栅格像元为中心，以一定的搜索半径画圆，落在搜寻区域内的点、线具有同样的 权重，先对该搜索区域内的
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2024-05-09 22:31:04
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密度分析密度分析是根据输入要素数据计算整个区域的数据聚集状况。密度分析是通过离散点数据或者线数据进行内插的过程，根据插值原理不同，主要是分为核密度分析和普通的点\线密度分析。核密度分心中，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。在普通的点\线密度分析中，落在搜索区域内的点或线有相同的权重，先对其求和，再除以搜索区域的大小，从而得
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2024-02-02 11:09:11
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ArcGIS密度分析工具有核密度、点密度、线密度三个工具。作用言简意赅：求密度。体现出分析目标在空间上的聚集情况前提：简单介绍 有限元法基本思想有限元法的基本思想，即“拆整为零，集零为整”。 实例：早期数学上求解圆面积的近似方法。首先将连续的圆分割成一些三角形，求出每个三角形的面积，再将每个小三角形面积相加，即可得到圆面积的近似值。前面是“分”的过程，后面是“合”的过程。之所以要分，是因为三角形面
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2023-08-30 09:23:21
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本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.g
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2023-07-28 15:50:26
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在geotrellis环境下成功运行了helloworld之后，我第一个尝试的核密度计算~整个过程还是挺艰难的。。。因为对scala非常地不熟，基本属于边写边学的状态T^T嗯。。首先 核密度分析是什么？？？官方文档里对核密度分析有一段这样的介绍： Kernel density is one way to convert a set of poin
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2024-06-12 14:18:34
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1、地图四要素：图名、图例、比例尺、指北针 2、【栅格计算器】、【加权叠加】和【加权总和】的不同【栅格计算器】的结果是浮点型小数【加权叠加】工具，输入栅格必须为整型。若成本栅格涉及重分类，最好用【加权叠加】，权重和必须为100【加权总和】工具，权重和为1，输入栅格可以为整型或浮点型。 3、密度分析【点密度分析】，分析点落到每个单元【核密度分析】，根据点拟合为光滑锥面（或线）【线
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2023-07-27 21:57:28
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核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知参数。
# 作者: Gael Varoquaux# 许可证: BSD 3-Clause or CC-0import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringfrom sklearn.metrics import pairwise_distancesnp.rand
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2024-06-11 03:30:17
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写在前面给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法：1.参数估计方法简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与真实分布的模型；2.非参数估计和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更
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2024-07-26 17:19:11
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1. ArcToolbox → Spatial Analyst工具 → 密度分析 → 核密度分析2.3. 4.完成
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2023-07-05 13:11:20
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核密度分析：使用核函数根据点或折线 (polyline) 要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线 (polyline) 拟合为光滑锥状表面。核密度分析所用到的参数：输入点或折线要素要计算密度的输入要素（点或线）。Population 字段表示各要素的 population 值的字段。Population 字段表示遍布于用来创建连续表面的景观内的计数或数量。population 字段的值可以是整型
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2023-12-20 15:51:07
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arcgis密度分析工具有核密度、点密度、线密度三个工具。其中，点密度和线密度分析属于简单密度分析，两者工作原理相同，如下：两者都是以栅格像元为中心，以一定的搜索半径画圆，落在搜寻区域内的点、线具有同样的 权重，先对该搜索区域内的点或线求和，再除以搜索区域的大小，从而得到密度值。以点密度为例，点密度分析工具用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。从概念上 讲，每个栅格像元中心的周围都定义了一个
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2024-08-07 15:51:48
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装 >>>pip install seaborn 安装完Seaborn包后，我们就
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2023-08-22 15:34:20
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# 核密度分析在Java中的实现
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。它广泛应用于数据分析，并且可以帮助我们发现数据的分布特征。本文将介绍如何在Java中实现核密度分析，适合刚入行的开发者。
## 流程概述
在实现核密度分析时，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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在介绍核密度评估Kernel Density Estimation(KDE)之前，先介绍下密度估计的问题。由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的
多数研究时，会对研究数据的分布情况进行查看，比如类别数据性别，可通过频数分析画饼图查看，定量连续数据时，可通过直方图查看正态性情况，或者使用PP/QQ图查看正态性，与此同时，还可使用核密度图直观查看数据分布情况，也可以使用小提琴图或者箱线图等查看数据的分布情况。下述列出几类常用的数据分布特征图形：图形说明饼图/圆环图/柱形图/条形图等查看定类数据的分布情况，通常查看百分比占比分布直方图/PP图/Q
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2023-10-06 18:11:19
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直方图一般用来观察数据的分布形态，横坐标代表数值的均匀分段，纵坐标代表每个段内的观测数量（频数）。一般直方图都会与核密度图搭配使用，目的是更加清晰地掌握数据的分布特征，下面将详细介绍该类型图形的绘制。1．matplotlib模块matplotlib模块中的hist函数就是用来绘制直方图的。关于该函数的语法及参数含义如下：plt.hist(x, bins=10, range=None, normed
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2023-10-05 23:22:16
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线要素的核密度分析核密度分析还可用于计算每个输出栅格像元的邻域内的线状要素的密度。概念上，每条线上方均覆盖着一个平滑曲面。其值在线所在位置处最大，随着与线的距离的增大此值逐渐减小，在与线的距离等于指定的搜索半径的位置处此值为零。由于定义了曲面，因此曲面与下方的平面所围成的空间的体积等于线长度与 Population 字段值的乘积。每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所
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2023-11-27 23:03:04
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ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了大量的可编程组件，从细粒度的对象（例如，单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器，包括
桌面GIS（ArcGIS D
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2024-06-07 09:53:43
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