用arcpy实现双密度邻域密度函数
时间: 2024-03-14 19:48:08 浏览: 20
双密度邻域密度函数是一种聚类分析方法,用于计算每个数据点的局部密度和全局密度,从而得到每个数据点的双密度邻域密度函数值。在 ArcGIS 中,可以使用 arcpy 库来实现双密度邻域密度函数的计算。具体步骤如下:
1. 导入 arcpy 库和 numpy 库:
```python
import arcpy
import numpy as np
```
2. 定义函数 `double_density`,该函数接收四个参数:`input_feature_class`,`output_feature_class`,`k` 和 `sigma`,并返回一个包含所有数据点的双密度邻域密度函数值的 numpy 数组。
```python
def double_density(input_feature_class, output_feature_class, k, sigma):
# 读取输入要素类的几何属性和字段值
geometry = arcpy.Describe(input_feature_class).shapeFieldName
fields = ['OID@'] + [f.name for f in arcpy.ListFields(input_feature_class) if f.type != 'OID']
cursor_fields = ['SHAPE@'] + [f for f in fields if f != 'SHAPE']
# 将要素类转换为 numpy 数组
arr = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(input_feature_class, cursor_fields)
# 计算每个数据点的局部密度
ld = []
for i in range(len(arr)):
distances = np.sum((arr['SHAPE'][i] - arr['SHAPE']) ** 2, axis=1)
indices = np.argsort(distances)[:k]
weights = kernel(np.sqrt(distances[indices]), sigma)
ld.append(np.sum(weights))
ld = np.array(ld)
# 计算每个数据点的全局密度
gd = []
for i in range(len(arr)):
distances = np.sum((arr['SHAPE'][i] - arr['SHAPE']) ** 2, axis=1)
weights = kernel(np.sqrt(distances), sigma)
gd.append(np.sum(weights))
gd = np.array(gd)
# 计算每个数据点的双密度邻域密度函数值
dd = ld / gd
dd[np.isnan(dd)] = 0
# 将双密度邻域密度函数值写入输出要素类的一个新字段
arcpy.AddField_management(output_feature_class, 'DoubleDensity', 'DOUBLE')
with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, ['OID@', 'DoubleDensity']) as cursor:
for row in cursor:
oid = row[0]
row[1] = dd[oid - 1]
cursor.updateRow(row)
return dd
```
在上述代码中,我们首先将输入要素类转换为 numpy 数组 `arr`,然后分别计算每个数据点的局部密度和全局密度,并将它们相除得到双密度邻域密度函数值。最后,我们将双密度邻域密度函数值写入输出要素类的一个新字段,并返回包含所有数据点双密度邻域密度函数值的 numpy 数组。
3. 定义高斯核函数 `kernel`,该函数接收两个参数:`x` 和 `sigma`,并返回一个高斯核函数值。
```python
def kernel(x, sigma):
return np.exp(-x ** 2 / (2 * sigma ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)
```
4. 调用函数 `double_density`,并将输入要素类和输出要素类的路径、局部密度计算的 `k` 值和核函数的带宽参数 `sigma` 传递给它。
```python
input_feature_class = r'C:\data\input.shp'
output_feature_class = r'C:\data\output.shp'
k = 10
sigma = 1000
dd = double_density(input_feature_class, output_feature_class, k, sigma)
```
这样,我们就可以用 arcpy 库实现双密度邻域密度函数的计算了。