أداة احتساب كثافة تستخدم المعالم النقطية المُدخلة لاحتساب خريطة كثافة ضمن منطقة الاهتمام. تستخدم أداة حساب الكثافة حساب الكثافة اللبية لإنشاء سطح كثافة من المعالم النقطية الخاصة بك.
أمثلة
يمكن استخدام تعداد الطيور لاحتساب كثافات الأنواع. يمكن مقارنة الكثافات ببيانات غطاء الأرض لتحديد الموائل التي تشير إليها كل نوع.
استخدام إمكانية "حساب الكثافة"
يمكن تشغيل "حساب الكثافة" على الخرائط ذات طبقات نقطة.
أكمل الخطوات التالية لتشغيل إمكانية تحليل حساب الكثافة:
- عند الضرورة، انقر على بطاقة الخريطة لتفعيله. تنشط البطاقة عند ظهور شريط الأدوات وزر إجراء
. - انقر على رز إجراء ثم اختر حساب الكثافة.
- بالنسبة لاختيار طبقة نقطة، حدد الطبقة التي تريد حساب كثافتها.
- قم بتوسيع خيارات إضافية وأدخل قيم لمعلمات الترجيح, ونصف قطر البحث (النطاق الترددي), و حجم الخلية , إذا لزم الأمر. راجع ملاحظات الاستخدام لمزيد من المعلومات.
- انقر على تشغيل.
ملاحظات الاستخدام
يتم استخدام معلمة اختر طبقة نقطية لتحديد مجموعة بيانات لاحتساب الكثافات. يتوفر فقط المعالم النقطية في القائمة المنسدلة.
قم بتوسيع خيارات إضافية لكشف معلمات الترجيح ونصف قطر البحث (النطاق الترددي) وحجم الخلية. يُلخص الجدول التالي تلك المعلمات، بما في ذلك القيم الافتراضية:
| المعلمة | الوصف | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|
الترجيح | حقل يشير إلى قيمة كل معلم. على سبيل المثال، إذا كان لديك مجموعة بيانات لمواقع البيع بالتجزئة التي تشمل حقل خاص بالإيرادات، فيمكنك استخدام حقل الإيرادات كترجيح لإنشاء سطح الكثافة على أساس كمية المبيعات بدلا من المواقع. | يتم ترجيح جميع المعالم على أنها 1 (بمعنى آخر، يعتمد سطح الكثافة فقط على موقع المعالم). |
نصف قطر البحث (النطاق الترددي) | مسافة (بالأميال، القدم، كيلومتر، أو الأمتار) التي تُستخدم للعثور على المعالم المدخلة ضمن نفس المنطقة المجاورة في صورة معلم بؤري. | تُحسب مسافة بحث مناسبة لمجموعة البيانات المدخلة باستخدام صيغة قاعدة Silverman. |
حجم الخلية | حجم المعالم الناتجة التي تنشئ سطح الكثافة. | سيتم حساب حجم الخلية المناسب لمجموعة البيانات المدخلة بناءً على مدى مجموعة البيانات وعدد المعالم. |
يتم تحديد نمط مجموعة البيانات الناتجة بواسطة الأعداد والكميات (اللون) باستخدام تصنيف الفاصل الزمني للتساوي الافتراضي مع 10 تصنيفات.
يُستخدم زر قلب البطاقة 
لعرض المعلومات الموجودة على ظهر البطاقة، بما في ذلك قيم نصف قطر البحث والنطاق الترددي.
قيود
يمكن احتساب الكثافات فقط للمعالم النقطية.
حساب الكثافة غير مدعوم في اتصالات القراءة فقط لـ Google BigQuery وSnowflake والأنظمة الأساسية لقواعد البيانات غير المدعومة للاستخدام المبتكر.
كيفية عمل احتساب كثافة
تستخدم أداة حساب الكثافة حساب الكثافة اللبية لإنشاء سطح كثافة. توضح الأقسام التالية حساب الكثافة اللبية، بالإضافة إلى الحسابات الافتراضية لـ نصف قطر البحث (النطاق الترددي) و حجم الخلية.
كثافة Kernel
تحسب الكثافة اللبية كثافة المعالم داخل الجوار الدائري المحيط بكل خلية إخراج باستخدام دالة Gaussian. من الناحية النظرية، يتم تثبيت سطح منحني أملس فوق كل نقطة. تكون القيمة السطحية هي الأعلى في موقع النقطة وتقل مع زيادة المسافة من النقطة، لتصل إلى الصفر عندما تساوي المسافة من النقطة مسافة البحث.
 | إحدى النقاط في مجموعة البيانات. |
 | مسافة تساوي نصف قطر البحث (النطاق الترددي). |
يشمل كل سطح أيضًا الحجم. حجم السطح يساوي معلمة الترجيح لكل معلم، أو 1 إذا لم يتم تحديد قيمة. يحدد الترجيح عدد المرات التي يتم فيها احتساب النقطة في صيغة الكثافة.
يتم حساب كثافة كل خلية عن طريق إضافة قيم جميع أسطح النواة حيث تتراكب مع مركز الخلية الناتج. تعتمد الدالة اللبية على الدالة اللبية الرباعية الموضحة في Silverman (1986، ص 76، المعادلة 4.5).
تستخدم الصيغة التالية لحساب الكثافة في موقع (س، ص):
حيث:
- ρ = الكثافة في موقع (س، ص).
- r = نصف قطر البحث (النطاق الترددي).
- i = نقاط المدخل 1, ..., n. يتم تضمين النقاط داخل نصف قطر البحث للموقع (س، ص) فقط.
- Wi = ترجيح النقطة i. إذا لم يُحدد حقل الترجيح، فسيكون الترجيح 1 لجميع النقاط.
- di = المسافة بين النقطة i والموقع (س، ص). يجب أن تكون المسافة أقل من نصف قطر البحث.
لمزيد من المعلومات حول الصيغ، راجع صيغ حساب الكثافة اللبية.
نصف قطر البحث (النطاق الترددي)
يقوم نصف قطر البحث الافتراضي بتطبيق الخوارزم على البيانات التي تستند إلى كلا نطاق البيانات وكثافة النقاط. يظهر حقل نصف قطر (النطاق الترددي) البحث فارغاً لأن نصف القطر الافتراضي لا يتم احتسابه حتى تبدأ عملية التحليل. عند ترك حقل نصف قطر البحث (النطاق الترددي) فارغًا، يتم تطبيق نصف القطر الافتراضي. للاطلاع على مزيد من المعلومات، راجع خوارزمية نصف قطر البحث الافتراضي (النطاق الترددي).
إذا كنت تفضل تحديد نصف قطر البحث الخاص بك، ضع في الاعتبار أنه كلما كان نصف قطر البحث أكبر، كلما كان تعميم النمط كبيرًا. يظهر نصف قطر البحث الأصغر مزيد من التنويع المحلي لكن قد تفقد الصورة الأشمل.
حجم الخلية
إذا لم يتم توفير حجم الخلية، فسيتم حساب حجم الخلية بناءً على الصيغ الموضحة في Hengl (2006). تعتمد الصيغ على مجموعة البيانات ويتم اختيارها بناءً على عدد المعالم ومدى أو حجم مجموعة البيانات المدخلة لتحسين الأداء ودقة الإخراج.
حسابات المسافة
يمكن تشغيل حساب الكثافة باستخدام إما نظام الإحداثيات المسقطة (بيانات متوقعة) أو نظام إحداثي جغرافي (بيانات غير متوقعة). عند استخدام البيانات المتوقعة، يتم حساب المسافة الإقليدية (مسافة خط مستقيم تقاس على سطح مستو). عند استخدام بيانات غير متوقعة، يتم حساب المسافة الجيوديسية (خط مرسوم على جسم كروي يمثل انحناء الأرض). يعتمد حساب المسافة الجيوديسية على صيغة Haversine.
مراجع
Silverman, B. W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman and Hall.
Hengl، T. (2006). البحث عن حجم الخلية الصحيح. Computers & Geosciences, 32(9), 1283-1298. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.008