1、点密度分析是用于计算每个输出栅格像元周围点要素的密度情况。每个栅格像元从其中心点建立了一个邻域，然后将落入邻域内的点的Population字段值相加，再除以邻域面积。
2、在栅格数据中，每个栅格单元通常具有特定的属性，如坐标、颜色、纹理、高度等。这些属性可以用于描述空间特征，如地物的形状、大小、密度等。此外，栅格数据还可以通过叠加不同的栅格数据或应用不同的空间分析操作，生成新的栅格数据，从而实现各种空间分析功能。
3、基于栅格数据的空间分析不包括的主要方面是非空间属性的详细分析以及不直接依赖于地理位置关系的分析。下面将详细解释这一观点。
4、点密度分析，导入实验数据居民点图层和道路图层。在自定义里勾选空间分析模块SpatialAnalyst。点击空间分析工具中密度分析内的点密度分析。其中输出像元大小表示输出栅格数据集的像元大小。值越小越细腻。
历史灾害危险性是指已经发生的地质灾害的活动程度，潜在灾害危险性是指具有灾害形成条件，但尚未发生的地质灾害的可能的活动程度。二者的危险性标志不同。 历史地质灾害危险性及其指标 历史地质灾害危险性的标志是地质灾害的强度或规模、频次、分布密度等。
第一节 区域和区域差异 区域 定义：指一定范围的地理空间，它具有一定的地理位置，是一个可度量的实体。特点：范围可大小 等级有高低 指标可不同 边界有虚实 内部特点相对一致 区域差异：两个或多个区域之间的差别。
降水入渗会减小土体的抗剪强度及土体与基岩的摩擦阻力，并增加土体重度和内部的动水压力，从而诱发地质灾害；③ 植被覆盖及地表水的搬运、侵蚀会影响岸坡稳定性。
年均降水量在200～400mm，多集中在6～8月，占年降水量的70%左右。
1、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。
2、对于不同的要素，核密度的计算方式有所不同。主要有点要素法和面要素法。概念上，每个点上方均覆盖着一个平滑曲面。在点所在位置处表面值最高，随着与点的距离的增大表面值逐渐减小，在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。仅允许使用圆形邻域。
3、景区人口密度监测。核密度分析用于计算点、线要素测量值在指定邻域范围内的单位密度，能直观的反映出离散测量值在连续区域内的分布情况，景区核密度分析就是景区人口密度监测。
4、核密度分析用于计算要素在其周围邻域中的密度，即可计算点要素的密度也可以计算线要素的密度。在核密度分析中，落入搜索区域内的点（或线）具有不同的权重，靠近格网搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，随着其与格网中心距离的加大，权重降低。
5、在GIS的世界里，分析景区热度的关键在于数据和工具。位置信息、游客轨迹，这些日常的定位服务数据，是城市热力图和核密度图的构建基石。对于人口密度的研究，POI数据和流量统计是常用手段，但并非必需。例如，小火曾在SuperMap Online平台上，制作了一幅安徽省温度热力图，展现了数据驱动下的可视化魅力。
