답변:
결과는 단위 면적당 포인트를 추정합니다. 검사로 밀도 값에 셀 영역을 곱하고 그리드에이 값을 더해야합니다. 총계는 원래 데이터의 합계와 같아야합니다. (이 두 값은 종종 경계 효과와 수치 부정확성의 두 가지 이유로 다릅니다. 경계 맵은 밀도 맵이 데이터를 맵의 가장자리 밖으로 분산시킬 수 있고 이러한 값이 밀도 그리드에서 복구되지 않기 때문에 발생합니다. 작아야합니다.)
수업에서 사용한 하나의 이미지는 학생들에게 커널을 모래 양동이로 상상해 보라고 요구합니다. 당신은 모래가 부딪 히도록 양동이를 어느 시점에 뒤집습니다. 슬럼프 링은 반쪽 폭이 짧은 경우에는 거의 발생하지 않지만 큰 폭의 폭에는 광범위합니다 (모래가 더러워 질 수 있습니다 ;-). 어쨌든 슬럼프 발생에 관계없이 항상 같은 양의 모래가 남아 있습니다. 이제 각 포인트의 위치에 하나의 버킷을 덤프하십시오 (또는 일반적으로 각 데이터 포인트와 관련된 양의 값 x 가있는 경우 먼저 버킷에 모래의 양을 x에 비례하여 넣으십시오)그런 다음 덤프하십시오). 모래가 부풀어 오른다. 버킷이 많은 곳에 쌓입니다. 밀도 그리드는 각 그리드 셀의 중앙에 쌓인 모래의 높이를 제공합니다. 이것을 셀의 면적으로 곱하면 각 셀을 차지하는 모래의 양이 추정됩니다. 어떤 영역이 위에 세포 부피 (예 센서스 블록)을 합하여 량의 총량이 나타내는 영역에 모래 전량 추정 한 x 는 영역에서 생각한다.
지리 공간 분석 웹북을 보셨습니까 ? 포인트 밀도 에 대한 매우 자세한 섹션이 있으며 가우시안 함수를 다룹니다. 일반적으로 나는 그것이 매우 유용한 자료라고 생각합니다.
여기에 대해 지나치게 단순화 된 방법이 있습니다.
중앙에서 여러 개의 고리가 방사되는 다트 보드를 상상해보십시오. 결과의 각 위치에서 다트 판을 위치 위에 놓고 벡터 포인트가 다트 판에서 어디에 있는지 확인하여 점수를 계산합니다. 그로부터 점수가 계산되고 래스터가 만들어집니다.
이것을 계산하는 방법에는 많은 변수가 있습니다.
-다트 보드 (커널)의 크기
-다트 보드의 모양 (2D 아이소 메트릭 또는 'x / y의 모든 방향에서 동일', 즉 평평한 원)
-다트 보드가 포인트를 할당하는 방식 (가우스는 '정상적인'분포를 의미합니다.
장점은 더 넓고 일관된 반경으로 정보를 가져올 수있는 큰 (불연속적인) 점프없이 훨씬 더 부드러운 버전을 계산한다는 것입니다. 또한 사용 된 영역의 크기 / 모양의 차이에 의해 영향을 덜받습니다.
카운티에서 가장 가까운 이웃을 사용하는 것을 고려하십시오. 동해안에서는 중서부보다 훨씬 적지 만 이웃의 수는 비슷하며 경계의 기하학에 크게 영향을줍니다. 어느 것이 더 조밀합니까? 커널 반경이 50 마일이면 상대 밀도를 훨씬 정확하게 설명하는 훨씬 다른 대답을 얻을 수 있습니다.