点密度图生成步骤
熊猫分布密度制图
ArcGig第八章实验报告
一、实验名称：熊猫分布密度制图
二、实验目的：
通过练习，熟悉ArcGis密度制图函数的原理及差异性，掌握如何根据实际采样数据特点，结合ArcGis提供的密度制图功能和其他空间分析，制作符合要求的密度图。
三、实验原理：
首先利用栅格数据空间分析模块提供的区域分配功能提取熊猫的槽域范围，然后用理论槽域最大面积除以所提取的熊猫实际槽域面积，作为采样点的加权值，生成熊猫密度分布图。
四、实验要求：
1）熊猫活动具有一定的槽域范围，一个槽域范围只有一个或一对熊猫，在此练习中，假设熊猫槽域半径为5公里。
2）虽然一个采样点代表一个熊猫，但由于熊猫的生存具有确定槽域特征，不同的采样点具有不同的空间控制面积。
假定熊猫活动范围分布满足以采样点为中心的泰森多边形，如何将这一信息加入密度分布图是本练习的重点。
3）在野外实采的熊猫活动足迹数据的基础上，以每个熊猫槽域范围为权重，运用ArcGIS中的区域分配功能制作该地区熊猫分布密度图。
五、实验步骤：。
改进核密度估计的空间点密度算法
点密度是一定范围内点数量的统计值，是地理空间分析的重要任务[1-2]，而核密度分析是点密度分析常用的重要方法，它是根据核密度估计函数（Kernel Density Estimator）将平面的二维离散点生成连续的三维表面，计算事件点在设定的周围邻近空间的密度的过程，直观地反映点群的聚集或离散分布特征[1]。
相比较于其他空间分析方法，核密度分析需要参数较少，受主观因素影响较小，因而成为了地理空间分析中应用最广泛的方法之一[2]，被广泛应用至地物空间分布[3-4]、空间区域格局分析[5]、疫情监测与分析[6]、地质灾害与自然资源环境监测[7-8]、路径优化与分析[9]等诸多领域，从空间上获取事件的宏观分布特征。
研究者相继开发出适应R、Python、ArcGIS等多种编程语言和软件环境下的算法。
Kern-Smooth是R语言环境下用于计算核密度的功能包，按照核函数的不同可分为bkde、bkde2D、bkfe等函数，其中kde2d是R语言环境下应用最为广泛的密度函数[10-11]，该改进核密度估计的空间点密度算法饶加旺1，2，马荣华21.江苏省测绘工程院空间信息技术研究中心，南京2100132.中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京210008摘要：针对常用的核密度估计在计算离散点密度上存在的诸多局限，提出了空间点密度算法。
该算法在保持点离散属性与初始空间位置的基础上，设定分箱规则，获取离散点最近的格网点坐标；通过遍历，统计并计算每个搜索邻域内点的数量，以离散点初始坐标与点密度值为输出结果。
以USGS的美国大陆地下水资源数据集展开实验研究，采用可视化输出与时间复杂度为验证指标，与核密度估计算法进行对比验证。
实验结果表明，该算法提高了点密度的识别性，获取了离散点真实的密度值，可视化效果与精度方面均优于ArcGIS10.4.1与kde2d核密度分析的结果、运算效率优于kde2d算法。
关键词：地理空间；点密度；离散点；哈希表；数据挖掘文献标志码：A中图分类号：TP301.6；TP302.7doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0172Improved Kernel Density Estimator Based Spatial Point Density AlgorithmRAO Jiawang1，2,MA Ronghua21.Spatial Information Technology Research Center,Jiangsu Province Surveying&Mapping Engineering Institute,Nanjing 210013,China2.Nanjing Institute of Geography and Limnology,Chinese Academy of Sciences,Nanjing210008,ChinaAbstract：Due to the negative effects of commonly used kernel density estimator has many limitations on computing discrete point density,a point density algorithm based on projection and Hash-based data structure is purposed,which can quickly compute the true density of discrete points,by keeping the original location and discreteness of points.Coordinate of points in the nearest neighborhood grid are obtained by the rule of binning,then it calculates the number of points in each search neighborhood,density value and initial coordinate with discrete points for the output results.Groundwater resources of the continental United States extracted by USGS are used as experiment dataset,visualization output and the time complexity are used for validation indexes when compared with algorithm based on the kernel density.Results show that the algorithm improves the identification of density,obtains the true density value of discrete points,visual effect and the precision analysis are better than that of ArcGIS10.4.1kernel density and kde2d kernel density algorithm,the compu-tation efficiency is better than common kde2d algorithm.Key words：geographic spatial;point density;discrete points;Hash table;data mining基金项目：国家自然科学基金（41771366）。
ArcGIS基础学习篇详细步骤
本科生实验报告课程名称土地信息系统实验名称实验一ArcMap入门学生姓名陈土英学生学号201311315105所在专业土地资源管理所在班级国土1131广东海洋大学大学农学院一、实验准备实验名称：ArcMap入门实验时间：2016年4月1日1、实验目的：（1）熟悉ArcMap软件的简单入门操作；（2）掌握ArcMap地图显示和简单查询的方法；（3）熟悉地图符号，注记的初步试用；（4）掌握属性表的使用。
2、实验材料及相关设备：计算机一台（装有ArcGIS10.1软件）、《地理信息系统实习教程》一本。
二、实验内容、步骤和结果第一步：地图显示、简单查询1.1 ArcMap操作界面、地图显示1.1.1 ArcGIS for Desktop的语言环境设置和练习数据（1）依次点击：开始〉ArcGIS〉ArcGIS Administrator,；（2）在出现的对话框右下侧，点击“Advanced(或“高级”)按钮，选择“中文（简体）（中华人民共和国）”，再按“save”键设置为中文界面。
（如图1-1）图1-11.1.2 打开地图文档（1）依次点击“开始>所有程序>ArcGIS>ArcMap”（2）在出现的ArcMap启动对话框右下侧，点击取消，进入默认地图文档窗口（如图1-2）（3）在主菜单中选择“文档>打开”，根据对话框提示打开\gis_ex10\ex01路径下的ex01.mxd文档，此时当前打开的文档会自动关闭。
图1-2（空白地图文档窗口）1.1.3基本操作界面（1）在左侧内容列表中有3个数据框：Data frame1、Data frame2、和Data frame3。
当Data frame1为粗体字时，表示该数据被激活，处于可操作状态。
（2）点击Data frame1左边的加号“+”，变成减号“-”时，就展开并显示出Data frame1的内容。
（如图1-3）（3）点击图层名称前的“+”或“-”，可调整为展开或关闭。
GIS作业_栅格、缓冲、密度、网络分析
GIS空间分析一、矢量数据的缓冲区分析缓冲区分析属于矢量数据的空间分析的一种，除此之外，在ArcGIS中，矢量数据的空间分析方法还包括数据提取、统计分析和叠加分析。
缓冲区(buffer analysis)是围绕地理要素一定宽度的区域，这个宽度成为缓冲距离。
地理要素通常抽象为点、线、面，因此，缓冲区分析主要基于点、线、面进行。
缓冲区的建立有两种方法：一是利用缓冲区向导建立；二是利用缓冲区工具建立，点/线/面的缓冲区建立过程基本一致。
缓冲区分析应用非常广泛，常用于分析某种矢量实体的某种属性对周围的影响。
例如，城市中工厂排放的废水废气所影响的空间范围，交通噪音污染影响的空间范围，湖泊对周围耕地的影响等（牟乃夏等，2012）。
实例：缓冲区和叠加分析的综合应用(ArcGIS 10.2.2中文版)以大型商场选址为例介绍缓冲区和叠加分析的综合应用。
1、背景：开发商为获取最大经济效益，需要多方面考虑商场选址，大型商场一般选择在一个交通便利、停车方便、人员密集的商业地段。
2、数据实例数据来源于随书(牟乃夏等，2012)光盘（chap10/Ex1）：（1）城市地区主要交通道路图（mainstreet）（2）城市主要居民区（residential）（3）城市停车场分布图（stops）（4）城市主要商场分布图（othermarkets）3、要求待寻找的区位条件为：（1）离城市交通50m以内，以保证商场交通的通达性。
（2）保证在居民区100m范围内，便于居民步行到达商场。
（3）距停车场100m以内，便于顾客停车。
（4）距已经存在的商场500m范围之外，减少竞争压力。
4、操作步骤（1）打开city.mxd文档（2）建立城市主要交通线路影响范围:ArcToolbox→分析工具→邻域分析→缓冲区→输入要素→mainstreet.shp→距离[值或字段]：线性单位，50米→侧类型：LEFT→末端类型→ROUND→融合类型：ALL→确定，完成缓冲区（图1）。
非常好的pymol教程
非常好的pymol教程Pymol是一款强大的分子可视化工具，它能够帮助生物学家、化学家和结构生物学家分析和可视化蛋白质、小分子和复杂化合物的结构。
本教程将向你展示Pymol的基本功能和操作步骤，以便你能够更好地理解和使用这个工具。
1. 安装Pymol：2.打开和导入分子结构：打开Pymol软件后，你将看到一个主界面。
你可以通过点击菜单栏上的“File”选项或使用快捷键Ctrl+O来打开分子结构文件。
Pymol支持多种主流的分子结构文件格式，如PDB、CIF和XYZ等。
选择你想要导入的分子结构文件，然后点击“Open”按钮。
3.调整视图和颜色：一旦成功导入分子结构，你可以通过使用鼠标右键和滚动调整视图。
拖动鼠标右键可以旋转分子，滚动滚轮可以缩放分子。
此外，你还可以在菜单栏的“Display”选项下调整分子的颜色、图形和材质。
4.选择和操作分子的部分结构：要选择和操作分子的部分结构，你可以使用菜单栏上的“Select”选项或使用快捷键Ctrl+Shift+A。
在打开的“Selection”对话框中，你可以输入选择命令来选择具体的分子结构，比如选择指定的氨基酸残基或原子。
选择完成后，你可以对所选结构进行操作，如旋转、平移、放大等。
5.显示分子间的非共价相互作用：Pymol能够计算并显示分子间的非共价相互作用，比如氢键、离子键和范德华力等。
你可以在菜单栏的“Display”选项下选择“Nonbonded”来显示非共价相互作用。
这将帮助你更好地理解和分析分子的结构和性质。
7.绘制分子的电子密度图：Pymol允许你绘制分子的电子密度图，以更好地理解其结构和性质。
你可以在菜单栏的“Display”选项下选择“Map”来打开“Maps”功能。
然后选择你想要的地图类型和参数，点击“Apply”按钮来生成电子密度图。
你可以使用鼠标右键和滚动调整绘制的电子密度图。
通过以上步骤，你已经了解了Pymol的基本功能和操作。
手把手教你用MapInfo工具制作专题地图和渲染图
Mapinfo在日常规划中的应用（1.0）目录一、Mapinfo简介 (3)二、专题地图 (5)三、图层叠加查询 (18)四、总结 (31)一、MapInfo简介MapInfo是美国MapInfo公司的桌面地理信息系统软件，是一种数据可视化、信息地图化的桌面解决方案。
它依据地图及其应用的概念、采用办公自动化的操作、集成多种数据库数据、融合计算机地图方法、使用地理数据库技术、加入了地理信息系统分析功能，形成了极具实用价值的、可以为各行各业所用的大众化小型软件系统。
MapInfo 含义是“Mapping + Information（地图+信息）”即：地图对象+属性数据。
对于无线网络规划和优化来说，使用MapInfo可以体现具体站点和周边地理信息的关系。
同时，相对于更加直观的Google Earth，MapInfo 的优势在于能够结合具体的小区属性（如载频数、话务量、拥塞情况等），采用不同的颜色来进行表现；或针对某一区域，用栅格渲染的方式体现出单位面积内的载频密度、话务密度等信息。
从而让网络规划、优化人员能够直观地看出某个区域内，网络的问题在哪里，或者具体小区的主要问题是什么。
从而进行更有针对性的分析，制定有效的解决方案。
这就是我们下文中将会重点介绍的“专题地图”功能。
同时，通过对MapInfo图层相互叠加、查询，可以方便地批量确定新建基站的地理属性，如所属行政区、是否二环内等。
这就避免了对每一个基站的人工查询，提高了工作效率。
这就是我们下文将会提到的另外一个主要功能：选择查询。
二、专题地图专题地图是MapInfo 在规划工作中最为常用的功能之一。
顾名思义，“专题”地图就是利用已有的地图图层中的某一个“专题”字段——如小区的载频数、话务量、用塞率等，通过不同的颜色、形状，在地图上直观地进行体现。
因此，在生成专题地图前，我们必须先建立一个可用的、包含我们所关心的信息的图层，如smartcheck 工具生成的CellDB，或者自行手动绘制的站点图。
关于CASTEP
关于CASTEP关于CASTEPCASTEP是特别为固体材料学⽽设计的⼀个现代的量⼦⼒学基本程序，其使⽤了密度泛函(DFT）平⾯波赝势⽅法，进⾏第⼀原理量⼦⼒学计算，以探索如半导体，陶瓷，⾦属，矿物和沸⽯等材料的晶体和表⾯性质。
典型的应⽤包括表⾯化学，键结构，态密度和光学性质等研究， CASTEP也可⽤于研究体系的电荷密度和波函数的3D形式。
此外， CASTEP可⽤于有效研究点缺陷（空位，间隙和置换杂质）和扩展缺陷（如晶界和位错）的性质。
Material Studio使⽤组件对话框中的CASTEP选项允许准备，启动，分析和监测CASTEP 服役⼯作。
计算：允许选择计算选项（如基集，交换关联势和收敛判据），作业控制和⽂档控制。
分析：允许处理和演⽰CASTEP计算结果。
这⼀⼯具提供加速整体直观化以及键结构图，态密度图形和光学性质图形。
CASTEP的任务CASTEP计算是要进⾏的三个任务中的⼀个，即单个点的能量计算，⼏何优化或分⼦动⼒学。
可提供这些计算中的每⼀个以便产⽣特定的物理性能。
性质为⼀种附加的任务，允许重新开始已完成的计算以便产⽣最初没有提出的额外性能。
在CASTEP计算中有很多运⾏步骤，可分为如下⼏组：* 结构定义：必须规定包含所感兴趣结构的周期性的3D模型⽂件，有⼤量⽅法规定⼀种结构：可使⽤构建晶体（Build Crystal)或构建真空板(Build Vacuum Stab)来构建，也可从已经存在的的结构⽂档中引⼊，还可修正已存在的结构。
注意： CASTEP仅能在3D周期模型⽂件基础上进⾏计算，必须构建超单胞，以便研究分⼦体系。
提⽰： CASTEP计算所需时间随原⼦数平⽅的增加⽽增加。
因此，建议是⽤最⼩的初晶胞来描述体系，可使⽤Build\Symmetry\Primitive Cell菜单选项来转换成初晶胞。
* 计算设置：合适的3D模型⽂件⼀旦确定，必须选择计算类型和相关参数，例如，对于动⼒学计算必须确定系综和参数，包括温度，时间步长和步数。
《地理信息系统》专题地图制作实验报告
《地理信息系统》专题地图制作实验报告目录一、课程设计目的 (2)二、课程设计任务 (2)三、课程设计方案 (2)四、设计过程和成果 (2)(一)、设计思路 (5)(二)、准备工作 (5)(三)、实验步骤 (5)五、课程设计总结 (11)(一)、课程设计中出现的问题 (11)(二)、心得体会 (11)六、附件附件一:数据资料附件二:专题地图- 1 -专题地图制作实验报告一、课程设计目的在学习过《地理信息系统》这门专业课程之后，我们初步学习了一些GIS的理论知识和操作方法，为了进一步巩固和深化在课堂上所学的知识，并深入学习和掌握GIS软件的功能和使用方法了解如何运用GIS技术解决实际问题，培养我们独立分析问题和解决实际问题的能力，所以利用本学期末一周的时间进行GIS课程设计。
通过本次课程设计，我们应掌握以下几点:1) 通过对GIS软件的操作，加深对GIS基本原理的理解和领会，能够熟练运用GIS软件进行空间数据的处理与分析;2) 掌握地图的基本操作方法;3) 掌握GIS空间数据的获取和处理的基本方法;4) 掌握属性数据的编辑方法;5) 掌握地理信息可视化的基本方法与专题图的制作;6) 掌握制作专题地图的一般步骤;7) 基于我国各省人口的数量和面积，制作人口密度的专题图，以反应面积与人口数量的关系;8) 基于我国各省中国有经济、集体经济、个体经济和其他经济，制作各省经济类型的专题图，反应各省中各个经济所占的比例;二、课程设计任务a. 总体设计:明确制图目标，搜集专题图制作相关资料与数据，制定专题图技术路线与流程，要求技术路线完整，实施性强;b. 详细设计:1)专题图制作所需数据的收集与整理，要求数据的现势性好，精度高;2)地理地图的制作，要求符合国家基本比例尺地形图的要求，内容完整、符合制图规范;3)专题属性信息的整理与编辑，要求信息丰富，现势性好，数据完整准确;4)专题地图的设计与制作，要求制图设计方案合理，颜色协调、符号分级明确;5)专题图的布局与整饰，要求布局合理，要素完善，配置协调。
ArcGIS基础学习篇详细步骤
本科生实验报告课程名称土地信息系统实验名称实验一 ArcMap入门学生姓名陈土英学生学号202111315105所在专业土地资源管理所在班级国土 1131广东海洋大学大学农学院一、实验准备实验名称： ArcMap入门实验时间： 2021 年 4 月 1 日1、实验目的：（1 〕熟悉 ArcMap 软件的简单入门操作；（2 〕掌握 ArcMap 地图显示和简单盘问的方法；（3 〕熟悉地图符号，注记的初步试用；（4 〕掌握属性表的使用。
2、实验资料及有关设备：计算机一台〔装有软件〕、?地理信息系统实习教程?一本。
二、实验内容、步骤和结果第一步：地图显示、简单盘问1.1 ArcMap操作界面、地图显示1.1.1 ArcGIS for Desktop的语言环境设置和练习数据〔 1〕依次点击：开始〉ArcGIS 〉 ArcGIS Administrator,；〔2 〕在出现的对话框右下侧，点击“ Advanced(或“高级〞 )按钮，选择“中文〔简体〕〔中华人民共和国〕〞，再按“save 〞键设置为中文界面。
〔如图1-1〕图1-1翻开地图文档（1〕依次点击“开始 > 所有程序 >ArcGIS>ArcMap 〞（2〕在出现的 ArcMap 启动对话框右下侧，点击取消，进入默认地图文档窗口〔如图1-2 〕（3〕在主菜单中选择“文档 > 翻开〞，依照对话框提示翻开 \gis_ex10\ex01 路径下的 ex01.mxd 文档，此时当前翻开的文档会自动关闭。
图 1-2 〔空白地图文档窗口〕1.1.3 根本操作界面〔 1 〕在左侧内容列表中有 3 个数据框： Data frame1、Data frame2、和Data frame3。
当Data frame1为粗体字时，表示该数据被激活，处于可操作状态。
〔 2 〕点击 Data frame1左侧的加号“+〞，变成减号“ -〞时，就张开并显示出Data frame1的内容。
栅格数据实验报告
栅格数据实验报告栅格数据处理实验报告一、实验任务：练习使用arcgis软件并熟练掌握软件的应用，重点掌握栅格数据的处理方法，主要包括栅格数据的生成显示、距离计算、栅格叠合。
并能将这些方法熟练应用于实际工程中。
二、实验方法：1、首先安装好要使用的栅格实验数据。
2、打开软件加载数据。
3、根据地理信息系统实习教程的实验过程进行数据处理。
三、实验步骤：（1）栅格数据的生成显示1 栅格型数字高程模型的生成打开地图文档\gis_ex09\ex07\ex07.mxd，激活data frame1，可见到二个图层：线状图层“边界”和点状图层“高程点”（见图7-1），高程点为地形高程的样本点，打开要素属性表“Attribute of 高程点”，该表有HEIGHT字段存储样本点的高程值，关闭属性表。
选用主菜单Tools / Extensions…，勾选Spatial Analyst，按Close键结束，栅格分析模块Spatial Analyst被加载，在主菜单View / Toolbars下勾选Spatial Analyst，窗口中增加了一个栅格分析工具条。
选用菜单Spatial Analyst / Options…，设置Spatial Analyst的初始化选项，确定上述空间插值参数后按OK 键，ArcMap 按距离倒数权重法作空间插值处理，产生一个新的栅格图层surface1，用默认的方式显示，在目录表中用鼠标右键点击该图层名，打开Layer Properties对话框，选择Symbology标签，左上角Show定义区中选Classified，在Classification定义区点击Classfy…按钮，调出分类定义对话框：Method: Equal Interval 下拉选择，等距分类法Classes: 7 下拉选择或键盘输入，分为7类自动生成并加载等高线图层cntour。
本练习使用了典型的距离倒数权重法。
2 高程栅格转换成坡度确定插值参数后，系统产生一个新的栅格图层slope1，用默认方式显示，选择栅格图层slope1，打开Layer Properties对话框，激活Symbology 标签，在Classification定义区点击Classfy，返回Symbology对话框，在Color Ramp 项，下拉选择一种单色渐变色系，在Label项，输入对坡度的中文解释：“平坡，缓坡，中坡，陡坡”，按“应用”键后，可以观察到显示效果，按“确定”键后，还可调整显示顺序，等高线图层放在最上，坡度放在下面，并扩大坡度图和等高线图之间的颜色对比差异，可以观察到等高线密的地方坡度大，等高线疏的地方坡度小。
MATLAB实例：散点密度图
MATLAB实例：散点密度图MATLAB实例：散点密度图MATLAB绘制⽤颜⾊表⽰数据密度的散点图数据来源：，将数据保存为gauss.txt1. demo.m% ⽤颜⾊表⽰数据密度的散点图data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt');X=data_load(:,1:2);scatplot(X(:,1),X(:,2),'circles', sqrt((range(X(:, 1))/30)^2 + (range(X(:,2))/30)^2), 100, 5, 1, 8);% colormap jetprint(gcf,'-dpng','散点密度图.png');2. scatplot.mfunction out = scatplot(x,y,method,radius,N,n,po,ms)% Scatter plot with color indicating data density% https:///matlabcentral/fileexchange/8577-scatplot% USAGE:% out = scatplot(x,y,method,radius,N,n,po,ms)% out = scatplot(x,y,dd)%% DESCRIPTION:% Draws a scatter plot with a colorscale% representing the data density computed% using three methods%% INPUT VARIABLES:% x,y - are the data points% method - is the method used to calculate data densities:% 'circles' - uses circles with a determined area% centered at each data point% 'squares' - uses squares with a determined area% centered at each data point% 'voronoi' - uses voronoi cells to determin data densities% default method is 'voronoi'% radius - is the radius used for the circles or squares% used to calculate the data densities if% (Note: only used in methods 'circles' and 'squares'% default radius is sqrt((range(x)/30)^2 + (range(y)/30)^2)% N - is the size of the square mesh (N x N) used to% filter and calculate contours% default is 100% n - is the number of coeficients used in the 2-D% running mean filter% default is 5% (Note: if n is length(2), n(2) is tjhe number of% of times the filter is applied)% po - plot options:% 0 - No plot% 1 - plots only colored data points (filtered)% 2 - plots colored data points and contours (filtered)% 3 - plots only colored data points (unfiltered)% 4 - plots colored data points and contours (unfiltered)% default is 1% ms - uses this marker size for filled circles% default is 4%% OUTPUT VARIABLE:% out - structure array that contains the following fields:% dd - unfiltered data densities at (x,y)% ddf - filtered data densities at (x,y)% radius - area used in 'circles' and 'squares'% methods to calculate densities% xi - x coordenates for zi matrix% yi - y coordenates for zi matrix% zi - unfiltered data densities at (xi,yi)% zif - filtered data densities at (xi,yi)% [c,h] = contour matrix C as described in% CONTOURC and a handle H to a contourgroup object% hs = scatter points handles%%Copy-Left, Alejandro Sanchez-Barba, 2005endif nargin<3 | isempty(method)method = 'vo';endif isnumeric(method)gsp(x,y,method,2)returnelsemethod = method(1:2);endif nargin<4 | isempty(n)n = 5; %number of filter coefficientsendif nargin<5 | isempty(radius)radius = sqrt((range(x)/30)^2 + (range(y)/30)^2); endif nargin<6 | isempty(po)po = 1; %plot optionendif nargin<7 | isempty(ms)ms = 7; %markersizeendif nargin<8 | isempty(N)N = 100; %length of gridend%Correct data if necessaryx = x(:);y = y(:);%Asuming x and y matchidat = isfinite(x);x = x(idat);y = y(idat);holdstate = ishold;if holdstate==0claendhold on%--------- Caclulate data density ---------dd = datadensity(x,y,method,radius);%------------- Gridding -------------------xi = repmat(linspace(min(x),max(x),N),N,1);yi = repmat(linspace(min(y),max(y),N)',1,N);zi = griddata(x,y,dd,xi,yi);%----- Bidimensional running mean filter -----zi(isnan(zi)) = 0;coef = ones(n(1),1)/n(1);zif = conv2(coef,coef,zi,'same');if length(n)>1for k=1:n(2)zif = conv2(coef,coef,zif,'same');endend%-------- New Filtered data densities --------ddf = griddata(xi,yi,zif,x,y);%----------- Plotting --------------------switch pocase {1,2}if po==2[c,h] = contour(xi,yi,zif);out.c = c;out.h = h;end %ifhs = gsp(x,y,ddf,ms);out.hs = hs;colorbarcase {3,4}if po>3[c,h] = contour(xi,yi,zi);out.c = c;end %ifhs = gsp(x,y,dd,ms);out.hs = hs;colorbarend %switch%------Relocate variables and place NaN's ----------dd(idat) = dd;dd(~idat) = NaN;ddf(idat) = ddf;ddf(~idat) = NaN;%--------- Collect variables ----------------out.dd = dd;out.yi = yi;out.zi = zi;out.zif = zif;if ~holdstatehold offendreturn%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~function scatplotdemopo = 2;method = 'squares';radius = [];N = [];n = [];ms = 5;x = randn(1000,1);y = randn(1000,1);out = scatplot(x,y,method,radius,N,n,po,ms)return%~~~~~~~~~~ Data Density ~~~~~~~~~~~~~~function dd = datadensity(x,y,method,r)%Computes the data density (points/area) of scattered points%Striped Down version%% USAGE:% dd = datadensity(x,y,method,radius)%% INPUT:% (x,y) - coordinates of points% method - either 'squares','circles', or 'voronoi'% default = 'voronoi'% radius - Equal to the circle radius or half the square widthLd = length(x);dd = zeros(Ld,1);switch method %Calculate Data Densitycase 'sq' %---- Using squares ----for k=1:Lddd(k) = sum( x>(x(k)-r) & x<(x(k)+r) & y>(y(k)-r) & y<(y(k)+r) ); end %forarea = (2*r)^2;dd = dd/area;case 'ci'for k=1:Lddd(k) = sum( sqrt((x-x(k)).^2 + (y-y(k)).^2) < r );endarea = pi*r^2;dd = dd/area;case 'vo' %----- Using voronoi cells ------[v,c] = voronoin([x,y]);for k=1:length(c)%If at least one of the indices is 1,%then it is an open region, its area%is infinity and the data density is 0if all(c{k}>1)a = polyarea(v(c{k},1),v(c{k},2));dd(k) = 1/a;end %ifend %forend %switchreturn%~~~~~~~~~~ Graf Scatter Plot ~~~~~~~~~~~function varargout = gsp(x,y,c,ms)%Graphs scattered poitsmap = colormap;ind = fix((c-min(c))/(max(c)-min(c))*(size(map,1)-1))+1;h = [];%much more efficient than matlab's scatter plotfor k=1:size(map,1)if any(ind==k)h(end+1) = line('Xdata',x(ind==k),'Ydata',y(ind==k), ...'LineStyle','none','Color',map(k,:), ...'Marker','.','MarkerSize',ms);endendif nargout==1varargout{1} = h;endreturn3. 结果。
节理等密图的自动绘制
端 的基 圆外 （ Ｙ ） 图 ９ 。 ｚ ， （ ）
区域 内部 ， ０时 ， 示空 白区域 外部 。 为 表 主名称 ： 白对象 的标 识 ， 空 为可选 项 。 根据前 面 的介 绍可 知 ， 白文件 的 区域 为基 圆 ， 空 圆心 在原 点 ， 径 为 Ｒ。设 圆周上某 点 的坐标 为 （ 半 ｚ，
第 １组产状 ６ 。 ９ 。第 ２组 产 状 １ ０ ９ 。两 组 ０ Ｏ ， ２。 ０；
节理 构成 “ ” Ｘ 共轭 节理 系 。
Ｊ— ｓ昙ｉ ｆＲ ｉ ｓ ｚ ｎ 呻， ｌＲ ｉ ． ｎ 。 昙
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（ ］ ）
Ｌ
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由上述 分 析可 知 ， 节理 等 密 图可 以直 观地 表达 出节理 的全部特 征 ， 工绘 制时 比较麻烦 ， 手 工作 量很 大 ， 极 易 出错 ， 且 因此 研究 自动绘 制节理 等 密图 的方 法有 很好 的实 际应用 价值 。
某一 节理倾 向后 ， 转 动 透 明纸 至东 西 向或 南北 向 再 直径 上 ， 其倾 角 定 点 ， 点称 极 点 ， 依 该 即代 表 这条 节
理 的产状 。为避 免 投 点 时转 动 透 明 纸 ， 用 与施 密 可 特 网投影原 理相 同的极 等 面 积 网（ 称 赖 特 网） 如 也 ，
过 程分解 为 ３ 步骤 ： 个 坐标 转换 、 点统 计和 等值线 极
图的绘制 ， ２步通 过 ＶＢ 编 程求 解 ， ３步 通 过 前 Ａ 第 Ｓｒｒ ｕ ｛ 软件实 现 。 ｅ
２ １ 施密特 网 中产 状与 直角坐 标的 相互转 换 ． 图 ７为节 理 在 半 径 为 Ｒ 的 投 影 球 中 的 投 影 示
图 １右 图 。赖 特 网 中放 射 线 表 示 倾 向 （ 。 ３ ０） ０ ～ ６ 。，
点密度专题图随机点生成算法研究
１ 所示 。
科学、 地理学 、 环境科学 、 空间科学、 信息科学和管理 科 学为 一体 的学 科 。ＧＳ以计 算 机 为 手 段 解 决 分 布 Ｉ 与定位 有关 的问题 ， 与生 活 休戚 相 关 ， 用 范 围涉 及 应 商 业行 销 、 备管 理 、 设 医疗 卫生 、 游 、 交 、 旅 公 电信 、 房 地产 、 城市 规划及 管理 等领域 。 Ｇ Ｓ利用 专题 图来 图形 化 地 显 示 地 图 基 本 信 息 Ｉ 某方 面 的特征 。专题 图根 据在 地 图上显 示 的数 据对 地 图进 行 渲染 ， 示 现 象 的 现状 和 分 布 规 律 及 其 联 表 系 ， 且能 够指 出这 些 现象 的 动态 变 化 及 发展 规 律 ， 并
点 密度 图是 专 题 图 的一 种 ， 点 （ ） 表 现 与 用 数 来
数 据值对 应 的边 界 或域 对象 。一个 域 对 象 中点 的总 个 数代 表 了域 对应 的数据 值 。
生成 剩余的随机点 Ｉ
结 束
制作点密度专题图是地图制作的主要内容之一 ， 点密 度 图用来表 现 的边 界或域对 象 一般都 是多 边形 。 针对 这个 问题 ， 文提 出基 于 多 边形 栅 格 化 ， 多 边 本 在
图 １ 算法总流程图
收 稿 日期 ：００ ５０ ２ １－ － ０ ４ 作者简 介 ： 海文 （ ９８ ） 男 ， 西 晋 中人 ， 京 邮 电大 学 自动 化 学 院 硕 士研 究 生 ， 究方 向： 理 信 息 系 统 ； 良平 张 １８ 一 ， 山 北 研 地 时
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉ ｗ ｏ ｅ ｃ ｎ ｉ ｏ ｈ ｔ ｏ ｅ ｓｔ ｐ ｉ ｆ ｑ ｅ ｔ ｓ ｄ ｆｒｒ ｎ ｅ ｉｇ ａ ｍａ Ｉ ｎ ｅｄ ｔｍ ｅ ａｉ ｇｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｖｅ ｆｔ ｏ ｄ ｔ ｎｔ ａ ｔｄ ｎ ｉ ｍａ ｓ ｒ ｕ ｎ ｌ ｕ ｅ ｅ ｄ ｒ ｐ ｉ Ｇ Ｓ ａ ｄ ｔ ａｕ ｒ ｌｔ ｏｔ ｎ ｈ ｉ ｄ ｙ ｅ ｙ ｏ ｎ ｎ ｈ ｎ ｈ
houdini scatter通过密度生产点原理
houdini scatter通过密度生产点原理Houdini Scatter 通过密度生产点原理 - 深度解析作为电影特效和动画制作领域中的一颗明星，Houdini（豪迪尼）以其强大的工具和灵活的工作流程而闻名。
在Houdini中，Scatter（散布）工具被广泛使用，它能够根据特定的密度在3D空间中创建点，为场景增加细节和真实感。
本文将深入探讨Houdini Scatter通过密度生产点的原理，并分享我个人对这个概念的理解。
1. 了解散布工具的基本概念在Houdini中，Scatter工具的作用是在3D空间中创建点，这些点可以代表任何我们在场景中想要散布的事物，比如草地上的花朵、星空中的恒星或城市的高楼大厦。
Scatter可以根据我们预先定义的密度值，根据需要随机生成点。
通过控制点的密度和位置，我们可以为场景增添细节，使其看起来更加真实和生动。
2. 密度生产点的原理在Houdini中，Scatter通过计算所谓的密度图来生产点。
密度图类似于一个灰度图像，其中颜色的亮暗程度表示了在该位置创建点的可能性。
黑色表示不创建点的区域，而白色则表示最大的点密度。
根据密度图的灰度值，Scatter会在3D空间中创建点。
3. 如何根据密度图创建点为了使用Scatter创建点，我们首先需要准备一张密度图。
这可以是我们自己绘制的，也可以是从其他来源获取的，比如高度图或纹理图。
我们可以使用Houdini的绘图工具或其他软件创建密度图，并将其导入到Houdini中。
一旦我们有了密度图，我们就可以在Houdini中创建一个Scatter节点，并将密度图作为其输入。
在Scatter节点中，我们可以调整密度图的影响范围、点的最小和最大尺寸以及其他参数，以便控制点的生成方式和效果。
4. 随机性与控制的平衡在使用Scatter创建点时，我们通常希望在一定程度上保持随机性和控制性的平衡。
过多的随机性可能导致点过于密集或分散，而过多的控制性可能使场景看起来不够真实或生动。