Vista general del conjunto de herramientas de Densidad

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

El conjunto de herramientas Densidad contiene herramientas que calculan la densidad de las entidades de entrada dentro de una vecindad alrededor de cada celda ráster de salida.

Al calcular la densidad, está expandiendo, de alguna manera, los valores (de la entrada) sobre una superficie. La magnitud en cada ubicación de muestra (línea o punto) se distribuye en toda el área de estudio y se calcula un valor de densidad para cada celda en el ráster de salida.

Para los mapas de densidad, se aplica un área de búsqueda circular que determina la distancia para buscar las ubicaciones de muestra (línea o punto) o para expandir los valores alrededor de cada ubicación y calcular un valor de densidad.

• Más información sobre el análisis de densidad
• Más información sobre los cálculos de densidad

En la siguiente tabla se enumeran las herramientas disponibles y una breve descripción de cada una.

Herramientas del conjunto de herramientas Densidad

Herramienta	Descripción
Calcular ratio de densidad de kernel	Calcula una superficie de riesgo relativo espacial usando dos datasets de entidades de entrada. El numerador del ratio representa casos como, por ejemplo, el número de delitos o el número de pacientes, y el denominador representa el control, como la población total.
Densidad kernel	Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea. Se puede usar una barrera para alterar la influencia de una entidad mientras calcula la densidad kernel.
Densidad de líneas	Calcula una magnitud por unidad de área desde entidades de polilínea que caen dentro del radio alrededor de cada celda.
Densidad de puntos	Calcula una magnitud por unidad de área desde entidades de puntos que se encuentran dentro de una vecindad alrededor de cada celda.
Densidad de kernel espaciotemporal	Amplía los cálculos de densidad de kernel a partir del análisis de la posición relativa y la magnitud de las entidades de entrada para incluir otras dimensiones como el tiempo y la profundidad (elevación). El resultado identifica el área de magnitud por unidad utilizando múltiples funciones kernel para ajustar una superficie suavemente cónica a cada punto de entrada.