أداة احتساب كثافة تستخدم المعالم النقطية المُدخلة لاحتساب خريطة كثافة ضمن منطقة الاهتمام. تستخدم أداة حساب الكثافة حساب الكثافة Kernel لإنشاء سطح كثافة من المعالم النقطية.
مثال
يمكن استخدام تعداد الطيور لاحتساب كثافات الأنواع. يمكن مقارنة الكثافات ببيانات غطاء الأرض لتحديد الموائل التي يشير إليها كل نوع.
تشغيل أداة حساب الكثافة
يمكن تشغيل "حساب الكثافة" على الخرائط ذات طبقات نقطة.
أكمل الخطوات التالية لحساب الكثافة:
- انقر فوق بطاقة الخريطة لتنشيطها إذا لزم الأمر.
تنشط البطاقة عند ظهور شريط الأدوات وزر إجراء.
- انقر على رز إجراء ثم اختر حساب الكثافة.
- بالنسبة إلى اختيار طبقة نقطية، حدد الطبقة التي تريد استخدامها لحساب الكثافة.
- قم بتوسيع خيارات إضافية وأدخل قيم لمعلمات الترجيح ونصف قطر البحث (النطاق الترددي) وحجم الخلية إذا لزم الأمر.
راجع قسم ملاحظات الاستخدام أدناه لمزيد من المعلومات.
- انقر على تشغيل.
ملاحظات الاستخدام
استخدم معلمة اختيار طبقة نقطية لتحديد مجموعة بيانات لحساب الكثافات. يتوفر فقط المعالم النقطية في القائمة المنسدلة.
قم بتوسيع الخيارات الإضافية للوصول إلى معلمات الوزن ونصف قطر البحث (عرض 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 بدلًا من المواقع. | يتم ترجيح جميع المعالم على أنها 1 (أي، 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.
استخدم زر قلب البطاقة لعرض المعلومات الموجودة على ظهر البطاقة، بما في ذلك قيم نصف قطر البحث والنطاق الترددي.
قيود
يجب أن تكون مجموعة البيانات المدخلة معالم نقطية.
عوامل التصفية المتقاطعة غير متوافقة مع مجموعات بيانات النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة هذه الأداة. لإضافة عامل تصفية متقاطع إلى بطاقة غير مدعومة، قم بنسخ مجموعة البيانات إلى مصنفك وتطبيق عامل تصفية متقاطع على البطاقات التي تم إنشاؤها باستخدام النسخة.
هذه الأداة غير مدعومة في اتصالات القراءة فقط لـ Google BigQuery والأنظمة الأساسية لقواعد البيانات التي لا تدعمها بشكل افتراضي.
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.
الأرقام الموجودة في الجدول التالي تتوافق مع الأرقام الموجودة في الصورة أعلاه:
رقم | الوصف |
---|---|
إحدى النقاط في مجموعة البيانات | |
مسافة تساوي نصف قطر البحث (النطاق الترددي) |
يشمل كل سطح أيضًا الحجم. حجم السطح يساوي قيمة 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 دالة "Kernel" على دالة النواة الرباعية الموصوفة في Silverman (1986، 76).
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.
نصف قطر البحث (النطاق الترددي)
يقوم نصف قطر البحث الافتراضي بتطبيق الخوارزمية على البيانات التي تستند إلى كل من نطاق البيانات وكثافة النقاط. تظهر معلمة نصف قطر البحث (النطاق الترددي) فارغة لأنه لا يتم حساب نصف القطر الافتراضي حتى يبدأ التحليل. عندما تترك معلمة نصف قطر البحث (النطاق الترددي) فارغة، يتم تطبيق نصف القطر الافتراضي.
إذا كنت تفضل تحديد نصف قطر بحث مختلف، فضع في اعتبارك أنه كلما زاد نصف قطر البحث، كلما كان النمط أكثر عمومية. 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 تحديدها بناءً على عدد المعالم ومدى أو حجم مجموعة بيانات الإدخال لتحسين الأداء ودقة المخرجات.
حسابات المسافة
يمكنك تشغيل حساب الكثافة باستخدام إما نظام إحداثي مسقط (بيانات مسقطة) أو نظام إحداثي جغرافي (بيانات غير مسقطة). 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. دراسات عن الإحصائيات والاحتمالات التطبيقية. نيويورك: سبرينغر.
هينجل، توميسلاف. 2006. "البحث عن حجم البكسل الصحيح." Computers & Geosciences, 32, no. 9 (November): 1283-1298. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.008
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد: