Calcolo densità utilizza feature punto di input per calcolare una mappa di intensità all'interno di un'area di interesse. Calcola densità utilizza un calcolo di densità kernel per creare una superficie di densità dalle feature punto.
Esempio
È possibile utilizzare il numero degli uccelli per calcolare le densità delle specie. Le densità possono quindi essere confrontate con i dati di copertura del suolo per determinare gli habitat preferiti da ciascuna specie.
Eseguire Calcola densità
La funziona Calcolo densità può essere eseguita sulle mappe con layer puntuali.
Per calcolare la densità, procedere nel modo seguente:
- Se necessario, fare clic sulla scheda di mappa per attivarla.
Una scheda è attiva quando appaiono la barra degli strumenti e il pulsante Azione
. - Fare clic sul pulsante Azione e scegliere Calcolo densità.
- Per Scegli un layer punto, selezionare il layer da usare per calcolare la densità.
- Espandere Opzioni aggiuntive e immettere i valori per i parametri Peso, Raggio di ricerca (larghezza di banda) e Dimensione cella, se necessario.
Consultare la sezione Note sull'utilizzo per ulteriori informazioni.
- Fare clic su Esegui.
Note sull'utilizzo
Usare il parametro Scegli un layer punto per selezionare un dataset per calcolare le densità. Nel menu a discesa sono disponibili solo feature punto.
Espandere Opzioni aggiuntive per accedere ai parametri di Peso, Raggio di ricerca (larghezza di banda) e Dimensione cella. Nella seguente tabella vengono riepilogati questi parametri, inclusi i lori valori predefiniti:
| Parametro | Descrizione | Valore predefinito |
|---|---|---|
Peso | Un campo che identifica il valore di ogni feature. Ad esempio, se si dispone di un dataset per posizioni dei punti vendita che include un campo per ricavi, è possibile utilizzare il campo ricavi come peso per creare una superficie di densità basata sulle vendite piuttosto che sulle posizioni. | Tutte le feature sono ponderate come 1 (in altre parole, la superficie di densità si basa esclusivamente sulla posizione delle feature). |
Raggio di ricerca (larghezza di banda) | Una distanza (in miglia, piedi, chilometri o metri) che viene utilizzata per trovare feature di input nelle vicinanze della feature locale. | Viene calcolata una distanza di ricerca appropriata per il dataset di input utilizzando la formula della regola empirica di Silverman. |
Dimensione cella | La dimensione delle feature di output che creano la superficie di densità. | Viene calcolata una dimensione cella appropriata per il dataset di input in base all'estensione del dataset e al numero di feature. |
Lo stile del dataset dei risultati viene definito da Conteggi e importi (colore) utilizzando una classificazione a intervalli uguali predefinita con 10 classi.
Usare il pulsante Inverti scheda 
per visualizzare informazioni sul retro della scheda, inclusi i valori di raggio di ricerca e larghezza banda.
Limitazioni
Il dataset di input deve essere feature punto.
I filtri incrociati non sono compatibili con i dataset di risultati generati da questo strumento. Per aggiungere un filtro incrociato a una scheda non supportata, copiare il dataset nella propria cartella di lavoro e applicare un filtro incrociato alle schede create con la copia.
Questo strumento non è supportato per le connessioni di sola lettura a Google BigQuery, Snowflake e piattaforme di database non supportate per essere pronte all'uso.
Funzionamento di Calcolo densità
Calcolo densità utilizza un calcolo della densità Kernel per creare una superficie di densità. Nelle sezioni seguenti viene illustrato il calcolo della densità Kernel, nonché i calcoli predefiniti per Raggio di ricerca (larghezza di banda) e Dimensione cella.
Densità Kernel
Densità Kernel calcola la densità delle feature all'interno di un quartiere circolare che circonda ciascuna cella di output usando una funzione gaussiana. Concettualmente, viene creata una superficie curva uniforme su ciascun punto. Il valore della superficie è maggiore nella posizione del punto e diminuisce con l'aumentare della distanza dal punto, raggiungendo lo zero quando la distanza dal punto è equivalente alla distanza di ricerca.
I numeri nella tabella seguente corrispondono ai numeri nell'immagine precedente:
| Numero | Descrizione |
|---|---|
 | Uno dei punti del dataset |
 | Una distanza pari al raggio di ricerca (larghezza di banda) |
Ogni superficie include anche il volume. Il volume della superficie è equivalente al valore del parametro Peso per ogni feature o a 1, se non viene specificato alcun valore. Il peso determina quante volte viene conteggiato un punto nella formula di densità.
La densità per ogni cella viene calcolata aggiungendo i valori di tutte le superfici del kernel nel punto in cui si sovrappongono al centro della cella di output. La funzione kernel si basa sulla funzione kernel Quartico descritta in Silverman (1986, 76).
La seguente formula viene utilizzata per calcolare la densità nella posizione (x,y):
dove:
- ρ = Densità nella posizione (x,y).
- r = Raggio di ricerca (larghezza di banda).
- i = Punti di input 1, ..., n. Vengono inclusi solo i punti all'interno del raggio di ricerca della posizione (x,y).
- Wi = Peso del punto i. Se un campo peso non è specificato, il peso sarà di 1 per tutti i punti.
- di = Distanza tra punto i e posizione (x,y). La distanza deve essere inferiore al raggio di ricerca.
Raggio di ricerca (larghezza di banda)
Il raggio di ricerca predefinito applica un algoritmo ai dati in base all'estensione dei dati e alla densità dei punti. Il parametro Raggio di ricerca (larghezza di banda) appare vuoto perché il raggio predefinito non viene calcolato fino all'inizio dell'analisi. Quando si lascia il parametro Raggio di ricerca (larghezza di banda) vuoto, viene applicato il raggio predefinito.
Se si preferisce specificare un raggio di ricerca diverso, tenere presente che più grande è il raggio di ricerca, più generalizzato è il modello. Un raggio di ricerca più piccolo mostra una variazione più locale, ma potrebbe non offrire il quadro d'insieme.
Dimensione cella
Se non viene fornita, la dimensione cella viene calcolata in base alle formule descritte in Hengl (2006). Le formule dipendono dal dataset e vengono stabilite in base al numero di feature e all'estensione o alla scala del dataset di input per ottimizzare sia le prestazioni che la risoluzione di output.
Calcolo delle distanze
È possibile eseguire Calcola densità utilizzando un sistema di coordinate proiettato (dati proiettati) o un sistema di coordinate geografiche (dati non proiettati). Quando si utilizzano i dati proiettati, viene calcolata una distanza euclidea (una distanza in linea retta misurata su una superficie piana). Quando si utilizzano dati non proiettati, viene calcolata una distanza geodetica (una linea tracciata su una sfera che rappresenta la curvatura della terra). Il calcolo della distanza geodetica si basa sulla formula di Haversine.
Riferimenti
Silverman, B. W. 1986. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Monographs on Statistics and Applied Probability. New York: Springer.
Hengl, Tomislav. 2006. "Finding the right pixel size." Computers & Geosciences, 32, no. 9 (November): 1283-1298. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.008
Risorse
Usare le seguenti risorse per saperne di più: