核密度分析 (Spatial Analyst)

需要 Spatial Analyst 许可。

描述

使用核函数根据点或折线要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线拟合为光滑锥状表面。在计算核密度时,可以使用障碍来改变要素的影响。

了解有关核密度工作原理的详细信息

插图

核密度图示
OutRas = KernelDensity(InPts, None, 30)

使用方法

  • 搜索半径(Python 中的 search_radius)参数值越大,生成的密度栅格越平滑且概化程度越高。值越小,生成的栅格所显示的信息越详细。

  • 计算密度时,仅考虑落入邻域范围内的点或线段。如果没有点或线段落入特定像元的邻域范围内,则为该像元分配 NoData。

  • Population 字段(Python 中的 population_field)中的值过大或过小都会使结果看起来并不直观。如果 population 字段的平均值远大于 1(例如,城市人口),则默认搜索半径可能会非常小,导致在输入点周围生成很小的环。如果 population 字段的平均值远小于 1,则计算的搜索半径看起来可能会非常大。在这些情况下,您可输入自己的搜索半径。

  • 输出像元大小可以通过数值进行定义,也可以从现有栅格数据集获取。如果没有将像元大小明确指定为参数值,则将从像元大小环境获取相应值(前提是已指定环境)。如果未指定参数像元大小和环境像元大小,但已设置捕捉栅格环境,则将使用捕捉栅格的像元大小。如果未指定任何内容,则像元大小会通过使用范围的宽度或高度中的较小值除以 250 来计算,其中范围位于在环境中指定的输出坐标系内。

  • 如果使用数值指定像元大小,则工具会直接将其用于输出栅格。

    如果使用栅格数据集指定像元大小,则该参数将显示栅格数据集的路径而不是像元大小的值。如果数据集的空间参考与输出空间参考相同,则栅格数据集的像元大小将直接用于分析。如果数据集的空间参考与输出空间参考不同,则将基于所选的像元大小投影方法进行投影。

  • 默认搜索半径是基于空间配置和输入点数计算的。此方法可更正空间异常值(距离其他输入点非常远的点),这样将不会导致搜索半径过大。

  • 如果相对于要素(点间距离或线段长度,取决于要素类型)来说,面积单位比例因子的单位较小,则输出值可能会很小。要获取较大的值,请选择单位较大的面积单位比例因子(例如,平方千米与平方米)。

  • 输出像元值(Python 中的 out_cell_values)参数可指定输出栅格值表示的内容。如果选择密度值,则这些值将表示每个像元每单位面积的核密度值。如果选择预期计数,则这些值将表示每像元面积的核密度。根据密度值计算计数的公式为:计数 = 密度 × 面积。

  • 如果要在投影准确保留了正确距离和面积的局部比例上执行分析,则可使用方法(Python 中的 method)参数中的平面选项(Python 中的 PLANAR)。如果要以区域或大比例执行分析(例如,使用 Web Mercator 或任何地理坐标系),则可使用测地线(Python 中的 GEODESIC)选项。这种方法考虑到椭球体的曲率,并可以正确处理两极和国际日期变更线附近的数据。

  • 有关适用于此工具的地理处理环境的详细信息,请参阅分析环境和 Spatial Analyst

语法

KernelDensity(in_features, population_field, {cell_size}, {search_radius}, {area_unit_scale_factor}, {out_cell_values}, {method}, {in_barriers})
参数说明数据类型
in_features

要计算密度的输入要素(点或线)。

Feature Layer
population_field

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或浮点型。

以下列出的是该字段的选项和默认特性。

  • 如果不使用任何项目或特殊值,则选择 None,这样每一要素就只计数一次。

  • 如果输入要素包含 Z,则可使用 Shape 字段。

  • 否则,默认字段为 POPULATION。以下条件同样适用:

    • 如果没有 POPULATION 字段,但是存在 POPULATIONxxxx 字段,则默认使用此字段。xxxx 可以是任何有效字符,例如 POPULATION6POPULATION1974POPULATIONROADTYPE
    • 如果没有 POPULATION 字段或 POPULATIONxxxx 字段,但是存在 POP 字段,则默认使用该字段。
    • 如果没有 POPULATION 字段、POPULATIONxxxx 字段或 POP 字段,但是存在 POPxxxx 字段,则默认使用此字段。
    • 如果没有 POPULATION 字段、POPULATIONxxxx 字段、POP 字段或 POPxxxx 字段,则默认使用 NONE
Field
cell_size
(可选)

将创建的输出栅格的像元大小。

此参数可以通过数值进行定义,也可以从现有栅格数据集获取。如果未将像元大小明确指定为参数值,则将使用环境像元大小值(如果已指定);否则,将使用其他规则通过其他输出计算像元大小。有关详细信息,请参阅用法部分。

Analysis Cell Size
search_radius
(可选)

在其范围内计算密度的搜索半径。单位基于输出空间参考投影的线性单位。

例如,如果单位为米,若要包含一英里邻域内的所有要素,可将搜索半径设置为 1609.344(1 英里 = 1609.344 米)。

使用“Silverman 经验规则”(Silverman,1986 年版)的空间变量专为输入数据集计算默认搜索半径,该变量足够强大,可避免空间异常值(距离其余点太远的点)。有关该算法的描述,请参阅使用提示。

Double
area_unit_scale_factor
(可选)

输出密度值的面积单位。

基于输出空间参考的线性单位选择默认单位。若要转换密度输出,可将此单位更改为合适的单位。线密度值同时转换长度和面积单位。

未指定输出空间参考的情况下,输出空间参考与输入要素类相同。默认输出密度单位通过输出空间参考的线性单位确定,如下所示。如果输出线性单位是米,输出面积密度单位将设置为平方千米,输出平方千米(点要素)或千米每平方千米(折线要素)。如果输出线性单位是英尺,输出面积密度单位将设置为平方英里

如果输出单位不是英尺和米,输出面积密度单位将设置为平方地图单位。即,输出密度单位为输出空间参考的线性单位的平方。例如,如果输出线性单位是厘米,输出面积密度单位将是平方地图单位,即平方厘米。如果输出线性单位是千米,输出面积密度单位将是平方地图单位,即平方千米。

可用选项及相应的输出密度单位如下:

  • SQUARE_MAP_UNITS用于输出空间参考的线性单位的平方。
  • SQUARE_MILES英里(美国)。
  • SQUARE_KILOMETERS千米。
  • ACRES英亩(美国)。
  • HECTARES公顷。
  • SQUARE_YARDS码(美国)。
  • SQUARE_FEET英尺(美国)。
  • SQUARE_INCHES英寸(美国)。
  • SQUARE_METERS米。
  • SQUARE_CENTIMETERS厘米。
  • SQUARE_MILLIMETERS毫米。
String
out_cell_values
(可选)

指定输出栅格中的值的含义。

  • DENSITIES输出值表示为每个像元计算的每单位面积的密度值。这是默认设置。
  • EXPECTED_COUNTS输出值表示所计算的每单位面积的密度值。

由于像元值链接到指定像元大小,因此无法将生成的栅格重新采样为不同像元大小。

String
method
(可选)

指定将使用地平(平面)方法还是椭球体上的最短路径(测地线)方法。

  • PLANAR将使用要素之间的平面距离。这是默认设置。
  • GEODESIC将使用要素之间的测地线距离。

测地线方法仅支持作为输入要素的点。

String
in_barriers
(可选)

定义障碍的数据集。

障碍可以是折线或面要素的要素图层。

此参数仅在 method 参数设置为 PLANAR 时受支持。

Feature Layer

返回值

名称说明数据类型
out_raster

输出核密度栅格。

总为浮点栅格。

Raster

代码示例

核密度 (KernelDensity) 示例 1(Python 窗口)

本示例根据点 shapefile 来计算平滑的密度栅格。

from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outKDens = KernelDensity("rec_sites.shp", " ", 45, 1200, "SQUARE_KILOMETERS",
                         " ", "GEODESIC")
outKDens.save("C:/sapyexamples/output/KD_out.tif")
核密度 (KernelDensity) 示例 2(独立脚本)

本示例根据点 shapefile 来计算平滑的密度栅格。

# Name: KernelDensity_Ex_02.py
# Description: Calculates the ozone concentration pattern divided by
#              Sierra Nevada Mountain in California
#              based on the point samples using a kernel function to
#              fit a smoothly tapered surface.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inFeatures = "ozone_california.shp"
populationField = "OZONE"
cellSize = 60
searchRadius = 2500
inBarriers = "SierraNevada.shp"

# Execute KernelDensity
outKernelDensity = KernelDensity(inFeatures, populationField, cellSize, searchRadius,
                                 "SQUARE_KILOMETERS", "DENSITIES", "PLANAR", inBarriers)

# Save the output 
outKernelDensity.save("C:/sapyexamples/output/KD_ozone_california.tif")

许可信息

  • Basic: 需要 Spatial Analyst
  • Standard: 需要 Spatial Analyst
  • Advanced: 需要 Spatial Analyst

相关主题