MapGIS Desktop(九州)如何制作点密度专题图?

MapGIS Desktop(九州)如何制作点密度专题图?

一、介绍

​ **MapGIS Desktop(九州)**是一款专业的跨平台桌面GIS产品,基于跨平台微内核,全面适配全国产化环境,提供强大的数据管理与编辑、制图与可视化、空间分析与影像处理、三维可视化与分析等能力。在这里插入图片描述

二、产品下载

软件版本下载地址
MapGIS Desktop(九州)10.7.6.10MapGIS Desktop(九州)软件下载地址
MapGIS Desktop(九州)操作手册10.7.6.10在线操作手册地址

三、基础概念

​ 在GIS系统中,点密度专题图的核心意义在于将离散的点位分布转化为直观的密度可视化表面,通过计算单位面积内的点数量并以色彩梯度进行渲染,从而清晰揭示地理要素(如人口、设施、事件)在空间上的聚集程度与分布格局。它能够快速识别出热点区域(如人口高密度区、犯罪高发地)与空白地带,有效克服了单纯点状符号在表达大规模点数据时产生的重叠与混乱问题,为区域规划、公共安全资源配置和市场分析等决策提供直观的空间聚集态势依据。

四、操作流程

​ 点密度专题图使用点数法表示制图要素的空间分布,由点子的疏密可以看出制图要素的空间分布。点数法即用一定大小、形状相同的点子来表示一定数量的制图要素,表现出一个区域范围内的密度数值,数值较大区域点子数量较多,数值小的区域点子数量少。如下图为中国的人口密度图,点子的疏密表示人口的集中程度;

​ 注意:密度专题图仅支持对数值型的数据进行统计。

1、在工作空间右键选择某图层,在弹出的右键菜单中选择"专题图&图表"下的"专题图&图表"功能,右侧出现“专题图&图表”面板。

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2、 “专题图”->“专题图类型"下拉框中选择"点密度专题图”,用户可修改相关参数信息:

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  • 【色带】:可通过下拉框选择颜色渐变模式,默认会读取系统库中的颜色方案。用户可自定义颜色方案;

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  • 【点值】:每个点表示的数值,每个区域内的点个数由属性值与点值比例决定;

  • 【保持密度】:勾选保持密度时,点个数或尺寸会随地图的缩放变化;不勾选保持密度时,地图缩放过程过点个数及尺寸均不会变化;

    • 【点值】:选择【点值】,在【密度计算比例尺基准】时,单个区域内的点个数由属性值与点值比例决定,在地图缩放的过程中,点的个数会随显示比例尺变化;
    • 【点尺寸】:选择【点尺寸】时,在【密度计算比例尺基准】时,单个区域内的点个数由属性值与点值比例决定,在地图缩放的过程中,点的大小会随显示比例尺变化。
  • 【背景色】:设置背景填充区样式;

  • 【选择字段】:选择单个或多个属性字段后,点击加号,可选择字段。

  • 点击"应用"或勾选立即更新,即可生成点密度专题图。

    在这里插入图片描述

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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