1. 概述
之前沒接觸過ArcGIS的密度分析工具，有一次想，怎麼處理影響範圍的圖件，我第一反應是用緩衝區來解決。後來才知道還有密度分析這個工具,所以今天研究一下密度分析。
ArcGIS密度分析工具有核密度、點密度、線密度三個工具。
其中，點密度和線密度分析屬於簡單密度分析，兩者工作原理相同，如下：
兩者都是以柵格像元爲中心，以一定的搜索半徑畫圓，落在搜尋區域內的點、線具有同樣的 權重，先對該搜索區域內的點或線求和，再除以搜索區域的大小，從而得到密度值。
密度分析
以點密度爲例，點密度分析工具用於計算每個輸出柵格像元周圍的點要素的密度。從概念上 講，每個柵格像元中心的周圍都定義了一個鄰域，將鄰域內點的數量相加，然後除以鄰域面 積，即得到點要素的密度。
2. 密度分析工具作用
密度表面可以顯示出點要素或線要素較爲集中的地方。例如，前一篇所做的例子，每個省會城市都有一個人口總數，表示該省的人口總數，但是我想更多地瞭解人口隨地區的分佈情況。由於每個省並非所有人都住在省會城市上，通過計算密度，您可以創建出一個顯示整個地表上人口的預測分佈狀況的表面。
密度分析
點密度分析：用於計算每個輸出柵格像元周圍的點要素的密度。從概念上講，每個柵格像元中心的周圍都定義了一個鄰域，將鄰域內點的數量相加，然後除以鄰域面積，即得到點要素的密度。
密度分析的步驟
線密度分析：於計算每個輸出柵格像元鄰域內的線狀要素的密度。密度的計量單位爲長度單位/面積單位。
理解一下，給定了點和線，gis在分析過程中，會自動創建柵格，在分析的窗口中，會定義一個"鄰域"，意即分析的區域。在這個區域中，是中心點可以影響到的範圍，超過了這個範圍，就不會被中心點影響到。這個"鄰域"的範圍是可以自己根據經驗定義、修改的。
定義鄰域之後還需要定義柵格。這裏的類似有限元的思想。將一個區域剖分成有限多個單元，然後分別計算中心點的population對每個小單元格的影響值，再除以面積，就得到了密度。
至於核密度分析，可以做到的和點密度、線密度分析一樣。在覈密度分析的對話框中，完全可以選擇點和線要素。二者的區別在於，從名字來看，核有核心之意。核密度分析可以計算點或線在其周圍的密度，並賦予權重，按照距離遠近，越遠越小。
3. 數據準備
因爲想用到一些數據，今天第一部分是把數據給矢量化。
第一個知識是要用到座標系和投影的知識，第二個要用到ArcGIS裏面的地理配準工具條。
柵格圖像
因爲我有一部分數據，還有一張柵格圖像，導入到gis後需要進行地理配準。選擇地理配準工具條，分別將四個角的座標輸入即可。需要注意的是，在地質行業裏，X、Y座標與ArcGIS裏面是相反的。所以，如果不注意的話，會出現下面的結果。
X、Y座標與ArcGIS裏面是相反
而正確的應該是x6或8位，y爲7位。x爲8位時前兩位爲代號。
配準正確後
地理配準工具條
結果
使用了水位高程計算出來結果之後突然反應過來水位數據不應該用核密度分析來分析。適用於密度分析的應該是人口、距離等數據，水位應該用插值分析工具更好。
4. 人口密度分析
所以，找了全國各省2018年人口數據重新開始各步驟。
2018年人口數據
首先插入全國的各省行政區地圖和省會城市的位置，一會要給省會城市賦值（核密度分析只支持點和線，不支持面要素，所以就用省會城市的位置代替一個省）。
將收集到的統計數據輸入到屬性表中保存
密度分析工具
用到了分析工具，密度分析，核密度分析這個工具。
輸出設置
跳出來的窗口可以看到第一個輸入要素只支持點線，然後population字段是一會分析的字段，ArcGIS根據賦值的大小決定權重。輸出像元大小和搜索半徑是輸出要素，可以默認，也可以適當修改。
分析結果
分析結果
分析結果
上面三張圖是輸出要素不同時，效果也不同，但是權重是相同的，也就是說，人口數不變，更省市的圈圈深淺、大小的相對性是不變的。
5. 衛星圖密度分析
做練習的時候，選擇了最近的一個項目地的衛星圖嘗試了一下。
南京市某地的衛星圖
這個地方是南京市某地的衛星圖，這個地方屬於棚戶區，路面較窄，練習的目的是相對比一下線密度分析和核密度分析的不同。所以需要以下幾步。
1下載衛星圖
2目視解譯道路
3測量道路寬度
4分別使用線密度分析和核密度分析來分析，對比二者不同，最終得到結果如下。
線密度分析
核密度分析
可以看到，線密度分析和核密度分析都可以對線要素進行密度分析，結果都可以表徵出道路寬度的權重，道路越寬顏色越深。核密度分析在邊界上是漸變的，線密度分析是突變的。
6. 結語
在技術日益發達的今天，GIS的成功應用需要規劃師，GIS專業人才，政府等各方面的大力協作，爲規劃提供更多適用的規範化的專業應用模塊，儘快解決困擾GIS應用的組織問題。同時，數據共享已成爲GIS應用中不可阻擋的趨勢和解決數據獲取問題的最佳方法，在政府的大力支持下建立標準化的統一的共享的城市綜合信息數據庫或城市知識系統成爲未來的必然。
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