sDNA工具箱：三维空间网络分析的强大利器

sDNA（Space syntax Network Analysis）是一种强大的三维空间网络分析工具箱，旨在对街道、路径和城市网络进行深入研究，特别关注于GIS（地理信息系统）、CAD（计算机辅助设计）和命令行Python环境中的应用。该工具最初由Alain J.F.基亚拉迪亚开发，他在卡迪夫大学可持续地方研究所和香港大学建筑学院城市规划与设计系任职。 sDNA的核心理念是将网络分析作为理解城市空间组织的基础，其中网络链接被视为基本单元。这个工具能够执行多种复杂分析，如可达性（如到达时间、平均距离和接近中心的距离）、流量（双向介数中心）、效率（网络曲率）以及各种几何属性的测量。它支持灵活的加权系统，允许用户结合几何特性、附加数据、区域权重、矩阵和其他多维度数据。 在距离定义方面，sDNA提供了多种选项，包括网络欧几里得距离、角度、混合方法，甚至考虑骑车者需求（如避开斜坡和机动车）。工具还提供了诸如测地线、网络缓冲区、可达性图、凸包、流束和撇除矩阵等输出，有助于网络准备和模型校准，这些功能对于城市规划师、工程师和研究人员来说非常实用。 sDNA的应用领域广泛，不仅限于学术研究，还在实际城市规划和交通工程中发挥作用，如预测行人、自行车、车辆和公共交通流量模式，以及量化流行病学和建成环境对健康的影响。它基于开源许可，目前的版本为4.0.4，使用了多种编程语言和技术，如C++/OpenMP、Python、R、VisualLisp、shapefile.py、GEOS、muparser和glmnet等。 值得注意的是，sDNA的代码遵循GNU通用公共许可证第3版，这使得用户可以自由地查看、修改和分发代码，体现了开放获取的理念。使用git版本控制系统管理代码，便于协作和更新。sDNA是一个综合而强大的工具，为城市空间分析提供了一种系统性的方法论，推动了城市规划和设计的科学化与精细化。