什么是gis核密度计算

什么是gis核密度计算

核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。

100个正态分布的乱数的核密度估计
核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。
在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。
一些比较常用的核函数是： 均匀核函数 k(x)=1/2,-1≤x≤1 加入带宽h后： kh(x)=1/(2h),-h≤x≤h
三角核函数 k(x)=1-|x|,-1≤x≤1 加入带宽h后： kh(x)=(h-|x|)/h^2,-h≤x≤h
伽马核函数 kxi(x)=[x^(α-1)exp{-xα/xi}]/[(xi/α)^α.Γ(α)]
gis中的密度分析，分为核密度分析，点密度分析和线密度分析。通过密度分析，我们可以讲测量的来的点或者线生成连续表面，从而可以找出那些地方点或者线比较集中。也就是，密度分析是根据输入要素数据计算整个区域的数据聚集状况。密度分析是通过离散点数据或者线数据进行内插的过程，根据插值原理不同，主要是分为核密度分析和普通的点\线密度分析。核密度分心中，落入搜索区的点具有不同的权重，靠近搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，反之，权重较小，它的计算结果分布较平滑。在普通的点\线密度分析中，落在搜索区域内的点或线有相同的权重，先对其求和，再除以搜索区域的大小，从而得到每个点的密度值。

汤国安老师的书上有讲解