热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。
(Heat Map):一般是基于离散点、线或面的分析与表达，或者基于连续表面的密度分析得到的热力图或热度图。强调空间位置和基本的空间分布特征。
MH370 location probability heat map
这里主要以ArcGIS中点要素 核密度分析说明
核密度分析工具用于计算要素在其周围邻域中的密度，通过离散点数据进行内插，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。
点要素核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度。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。
每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。核函数以 Silverman 的著作（1986 年版，第 76 页，equation 4.5）中描述的四次核函数为基础。
ArcGIS默认搜索半径（带宽）算法
1. 计算输入点的平均中心。如果所选的 Population 字段使用的值不是 None，则此计算以下所有计算都将通过该字段中的值进行加权。
2. 计算与所有点的（加权）平均中心之间的距离。
3. 计算这些距离的（加权）中值 Dm。
4. 计算（加权）标准距离 SD。
5. 使用以下公式计算带宽：
其中：
• SD 是标准距离
• Dm 是中值距离
• 如果未使用 population 字段，则 n 是点数；反之，n 则是 population 字段值的总和
注:
请注意，方程的 min 部分表示将使用两选项中计算得出值较小者。
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参考资料
1.Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis.New York:Chapman and Hall, 1986.
2.Perrot, A.; Bourqui, R.; Hanusse, N.; Lalanne, F.; Auber, D (2015). "Large interactive visualization of density functions on big data infrastructure". IEEE 5th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), 2015: 99–106. doi:10.1109/LDAV.2015.7348077. ISBN 978-1-4673-8517-6.
3.https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/how-kernel-density-works.htm
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