空间分布分析ppt

一．分布密度 二．分布中心 三．分布离散度
一、分布密度
➢ 基本原理 ➢ 分布式密度估计
1、基本原理
分布密度表示单位分布区域中空间对象的数量，表示为： 对象数量（频数、长度、面积）/分布区域的面积或长度 针对点、线、面在线或面上的离散分布
➢对比率分子的计算： 点状要素以频数计算 线状要素以长度计算 面状要素以面积计算 对分布对象其他非几何属性的计算（权重）
石羊河机井空间分布
石羊河机井密度－计算结果
2）、线密度估计
➢ LINEDENSITY(<lines>, {item}, {cellsize}, <SIMPLE | KERNEL>, {unit_scale_factor}, {radius})
➢ {item} = {item_name | RAND_INT | RAND_FLOAT | NONE}
水系网密度
二、分布中心
➢ 针对沿面域分布的离散点，分 布中心可以表示出分布总体特 征。分布中心往往具有一定的 地理意义（发源地）。
➢ 使用以下指标来表示： 1. 算术平均中心 2. 加权平均中心 3. 中位中心 4. 极值中心
1、算术平均中心
➢ 算术平均中心(重心)：简单计算X、Y坐标的平均值（但 不能使用经纬度）
6
33
2008-5-12 15:34
1
67 四川汶川县
103.5
31
5
10
2008-5-12 15:40
1
72 四川都江堰市
103.6
31
4.7
10
2008-5-12 16:10
1
103 四川汶川县
103.4
31.2
4.8
9
2008-5-12 16:21
1
114 四川绵竹县
104.1
31.3
5.2
33
{unit_scale_factor}, {neighborhood})
➢ POINTDENSITY(<points>, {item}, {cellsize}, KERNEL,
{unit_scale_factor}, {radius})
➢ {item} = {item_name | RAND_INT | RAND_FLOAT | NONE}
➢ {neighborhood} =
{CIRCLE,
{radius} |
RECTANGLE, {width}, {height}, {angle}
|
ELLIPSE, {axis1}, {axis2}, {axis1_angle} |
RINGS, {radius1}, {radius2}, ... |
WEDGES,
{radius1}, <from_angle1>, <to_angle1>,
{radius2}, {from_angle2}, {to_angle2}, ... |
POLYGON,
<vertex_file> }
ArcMap 下的点密度计算（Simple)
ArcMap 下的点密度计算（kernel)
2008-5-12 16:26
1
118 四川什邡县
103.8
31.5
4.3
10
2008-5-12 16:35
1
127 四川汶川县
103.5
31.4
4.6
10
数据预处理——添加事件专题
数据预处理——添加事件专题
数据预处理——转换为shape文件
“5.12”汶川地震余震空间分布
第一节、空间分布参数
2008-5-12
7
16:26:1
2008-5-12
3
16:35:0
2008-5-12
3
日期——时间
日序 分钟序
号
号 发生地点
经度
纬度
（
（
°）
°） 震级（ms） 深度（km）
2008-5-12 14:28
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
0 四川汶川县
103.4
31
8
14
2008-5-12 14:43
1
15 四川汶川县
103.5
31
➢ 只考虑位置，而不考虑其属性值，认为所有的点都是等 同的。
X N X i
i1 N
Y N Y i
i1 N
2、加权平均中心
➢ 每个点一个权重值，权重值分别和X、Y坐标相乘后计算 加权平均中心。
➢ 与面相联系的点可以使用面的属性信息，比如人口分布 中心
X N W i X i
i1 N
Y N W iY i
第十一章 空间分布分析
第一节、空间分布参数 第二节、点格局分析 第三节、空间自相关分析
汶川地震余震原始数据
日期
时间
14:28:0
2008-5-12
4
14:43:1
2008-5-12
5
15:34:4
2008-5-12
8
15:40:0
2008-5-12
6
16:10:5
2008-5-12
7
16:21:4
i1 N
余震加权（震级）中心
3、中位中心
➢ 计算公式：
➢ 中位中心到其它所有点的距离和最小 ➢ 确定中位中心多采用迭代算法 ➢ 地理意义：考虑所有点的整体利益，使中位中心到所
有点的距离和为最小？
4、极值中心
➢该点到点群中最远Y
点的距离比任何点
到点群中最远点的
距离都小，该点就
是极值中心（xe,ye) 。
1）、点密度分析
➢ 简单点密度计算：计算每个栅格单元中点的数目，并除以单元格面积; ➢ 核（kernal）密度计算：利用核函数，以圆为邻域，围绕每个栅格点产生一个
平滑曲面，对每个估算点位，该点的贡献最大，核密度的值很高，向外围减 少，在圆的边界为0
点密度估计的ArcGis命令
➢ POINTDENSITY(<points>, {item}, {cellsize}, SIMPLE,
➢实质是点群最小外
接圆圆心。
X
M (( x a x i) x 2 e ( y y i) 2e Min
➢ 地理意义；如果在一个点群中设置一个点位，这 个点到点群中每个点的距离都不致过远。
小结
1. 针对沿面域分布的离散点； 2. 算术平均中心、中位中心、极值中心不考虑点的属性情况
，只有加权平均中心考虑点的属性情况； 3. 中位中心和极值中心相比较，前者照顾所有点的总体“利
➢对比率分母的计算： 线状分布区域以长度计算 面状分布区域以面积计算
分布密度实例
➢ 某地区加油站密度＝加油站数/地区总公路里程 ➢ 某河流沿岸防护堤修筑比率＝防护堤总长度/河流总长度 ➢ 某地区交通网密度＝交通网总长度/地区总面积 ➢ 某地区森林覆盖率＝森林面积/地区总面积
2、分布式密度计算
从点矢量或线矢量产生栅格，表示点或线的密度分布情况 1. 点的密度计算 2. 线的密度计算
益”，而后者考虑最远点的距离，即更注重个体。