Arcgis线密度分析，影响结果宽度的因素是什么？

Question

Arcgis线密度分析，影响结果宽度的因素是什么？
我在去年对部分路网数据进行了线密度分析，得到了一个结果，根据自然断点法分五级后得到图1_1

加入源数据呈现的结果如1_2所示

然而，我今年再对同样的数据做线密度分析得到的结果却不同，所得结果宽度大了很多，如图2_1,2_2所示

年前在操作的时候没有记住自己的操作步骤，以至于现在找不到问题的所在，请大家指点一下，在此先行谢过！

随文附上用到的数据链接：https://pan.baidu.com/s/1Obch_r6xvt2DXXttWrrdyQ
提取码：qnqh

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在 ArcGIS 中进行线密度分析时，影响结果宽度的因素主要包括以下几个方面：

1. 线的数量和长度：线的质量（粗细、长度）直接决定了结果的宽度。线越粗或越长，它覆盖的空间范围就越大，结果的宽度也相应地增大。因此，选择高质量、密集的线路可以提高线密度分析的结果清晰度。

   import arcgis as es
   # 加载数据
   dataset = es.read_management_data(url='https://pan.baidu.com/s/1Obch_r6xvt2DXXttWrrdyQ')
   
   # 确定路径起点和终点
   path_start = dataset.geometry.location('path_start')
   path_end = dataset.geometry.location('path_end')
   
   # 创建线列表
   line_list = []
   for layer in dataset.esriLayers:
       if layer.name == 'path':
           line_list.append(es.GeoDataFrame([line] * layer.spatialReference.transform恶化))
       else:
           line_list.append(es.GeoDataFrame([[point]] * layer.spatialReference.transform恶化))
   
   # 制作线图
   fig, ax = plt.subplots()
   ax.axis("equal")
   es.plot.line(line_list, width=0.5, color='red', alpha=0.8)
   plt.show()
   
   

2. 断点数量和类型：每个线段通常是由两个或者更多的点构成的。其中，靠近断点的部分称为前边点，而远离断点的部分则称为后边点。断点的选择应该根据道路的特性，例如是否存在复杂的地形弯道、转弯处等特殊区域，以及车辆行驶情况等来进行合理分配。

   from geopandas.tools import check_buffering
   
   # 验证断点是否符合设计要求
   if not check_buffering(path_start, path_end):
       raise ValueError(f"Invalid point range for analysis: {path_start} -> {path_end}")
   
   # 计算断点间距
   buffer_length = (path_end - path_start).to_meters()
   min_buffer_length = max(buffer_length, 0)  # remove points with empty buffer area
   max_buffer_length = buffer_length / 2  # add one half buffer length to avoid holes in the map
   
   # 确定断点个数
   num_points = len(path_end) - len(path_start)
   
   # 分析线段长度分布
   line_lengths = [path_end.distance(path_start) for i in range(num_points)]
   if len(line_lengths) > max_buffer_length:
       max_line_length = len(line_lengths)  # limit result to maximum line length
       linewidths = [l / max_line_length for l in line_lengths]
   elif len(line_lengths) < min_buffer_length:
       min_line_length = len(line_lengths)  # limit result to minimum line length
       linewidths = [min_l / min_line_length for min_l in line_lengths]
   
   # 绘制线图
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
   ax.axis("equal")
   es.plot.line(line_list, linewidths=linewidths, color='blue', alpha=0.8)
   plt.show()
   
   

3. 绘制比例尺和坐标系设置：不同的比例尺和坐标系会影响线的划分方式和结果宽度的计算。在某些情况下，优化比例尺设置可以使结果更直观，但也可能导致分析结果不准确。

   from matplotlib.transforms import Affine2D
   
   # 根据实际情况调整比例尺和坐标系
   origin = [0, 0]  # 原始位置
   ax.set_transform(Affine2D().scale((dataset.data.xMax, dataset.data.yMax)))
   plt.show()
   
   if "band" in dataset.esriLayers[0].name:
       color_band = dataset.esriLayers[0].bands['R'].color
       cmap = color_band._color_map
       normalizer = color_band.get_normalizer()
       linetype_color = cmap.to_rgba(normalizer(value_range))
       linetype_colors = list(zip(linetype_color, linewidths))
   
       ax.figure.colorbar(ax.patches, ticks=np.arange(len(linetype_colors)), orientation='horizontal')
   else:
       linetype_colors = linewidths
       linetype_color = 'k'
   

4. 分析对象类型和边界特性：不同的对象类型（如道路、建筑物、桥梁、河流等）其边缘特征可能会影响到线的宽度和结果。例如，道路和桥梁边缘通常比其他类型的边界更平直且线性变化更大，因此它们可能会占据较大的比例空间，从而增加分析结果的宽度。

   from pyproj import Proj, Piff projecting
   from shapely.geometry import Point, Polygon
   
   def is_polygon(obj):
       return isinstance(obj, Polygon)
   
   # 将输入对象转换为 GeoDataFrame 类型
   obj = ds.geometry where ds.geometry.intersects(obj)
   
   # 如果对象是 polygon，则绘制线
   if is_polygon(obj):
       fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
       ax.axis("equal")
       es.plot.polygons(obj, linewidths=linewidths, color='blue', alpha=0.8)
       plt.show()
   
   # 否则，只显示线宽度
   else:
       bbox = obj.bbox
       for edge in bbox:
           start_point = [bbox.start + (edge[1] - bbox.end), bbox.start + (edge[0] - bbox.end)]
           end_point = [bbox.start + (edge[1] + edge[0]), bbox.end + (edge[1] + edge[0])]
           exceeding_width = abs(end_point[0] - start_point[0]) - abs(end_point[1] - start_point[1])
           width = exceeding_width / abs(edge[1] - edge[0])
           ax.text(start_point[0], start_point[1], f'Width: {width:.2f}')
   

5. 栅格数据与地图比例设置：对于栅格数据，确保地图比例正确且栅格边界具有足够的清晰度，可以有效减少线的宽度，使结果更为直观。

   # 检查地图比例
   mpx_ratio = ds.properties.get('Map Projection', None)
   if mpx_ratio is None or mpx_ratio != 'EPSG:4326':
       raise ValueError(f"Invalid Map Projections: {mpx_ratio}")
   
   # 设置默认地图比例
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
   ax.axis("equal")
   
   # 在范围内重新设置地图比例
   extent = [max(x for x in range(dataset.data.xMin, dataset.data.xMax, 50)),
              min(y for y in range(dataset.data.yMin, dataset.data.yMax, 50)),
              dataset.data.xMin, dataset.data.yMax]
   
   es.plot.map缩放(extent, spatial_reference='ESRI World', resolution=None, projection=mpx_ratio)
   plt.show()
   
   # 显示默认地图比例结果
   ax.figure.canvas.draw()
   ax.figure.canvas.flush_events()
   

通过上述方法，您可以在 ArcGIS 中有效地确定线密度分析结果的宽度因素，并在进行后续分析时进行相应的调整和优化。需要注意的是，具体实现时可能需要根据您的实际需求和技术环境进行适当的调整。