本博客知识来源：城市数据派公众号，WeChat ID：udparty。讲师：张海平老师（高级城市数据分析师），本文对讲解PPT中的内容进行总结概括，并方便自己以及他人更加直观的了解与学习热力图方面的知识.
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相关学习资源（持续更新）
- 空间大数据分析与地图可视化知乎专栏
热力图（thermodynamic diagram）
热力图，是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域或访客所在的地理区域的图示。如下图是页面区域热力图和地理区域热力图示例。
点模式的描述方式：
- 一阶效应（（First-Order Effects）
事件之间的绝对位置具有决定作用，单位面积的事件、数量在空间上具有比较明确的变化。如：空间对象的平均值/密度。对应的基于密度的点模式分析方法是 样方计数法（Quadrate Analysis），简称样方法。 - 二阶效应（Second-Order Effects）
事件之间的相对位置和距离具有决定作用。如：空间对象间的相互作用。对应的基于密度的点模式分析方法是 核密度法（Kernel Density Estimation）。
热力图的制作方法
样方法
样方法（QA）是研究空间点模式最简单最直观的方法。两种常见的样方法：随机抽样、利用所有点
样方法的步骤
- 首先，将研究的区域划分为规则的正方形网格区域。
- 其次，统计落入每一个网格重点的数量。
- 再次，统计出包含不同数量的点的网格数量的频数分布
- 最后，将观测得到的频数分布和已知的频数分布或理论上的随机分布（如泊松分布）作比较，判断点模式的类型。
实例操作
- 数据：济南市区 + 餐饮服务 采用样方法进行点模式分析
- 工具：ArcGIS for Desktop 10.x
基本渲染
增强的渲染一
增强的渲染二
更进一步的增强渲染
核密度法(Kernel Density Estimation)
基本思想
在研究区域内的任意一点都有一个密度，而不仅仅是在事件点上。
实例操作
- 数据：成都市区 + 购物服务 采用核密度方法进行点模式分析
- 工具：ArcGIS for Desktop 10.x
热力图的增强渲染
更进一步的增强渲染
基于不同底图的增强渲染
热力图注意事项
GIS空间分析，不是简单的数据输入和结果的输出，为了保证结果的正确性， 必须理解相关原理，配置相关参数。
- 分析前源数据的坐标系统的选择：基于GIS的核密度分析，必须使用投影坐标进行分析。
- 分析过程中核密度带宽的选择：综合考虑研究目标、研究尺度和研究内容，选择合适的带宽。
- 分析结果像元大小尺寸的设置：合理的像元大小，既能保证分析结果图的显示效果，又能把握分析效率。
- 核密度边界效应的处理和优化：边界效应，是进行核密度分析需要考虑的重要因素，对结果的边界值会产生较大的影响。
分析前源数据的坐标系统的选择
- 地理坐标系是基于球体或旋转椭球体的，长度和面积在不同的区域，会发生变化。
- 投影坐标系在二维平面中进行定义。与地理坐标系不同，在二维空间范围内，投影坐标系的长度、角度和面积恒定。投影坐标系始终基于地理坐标系。
分析过程中核密度带宽的选择
- 带宽是核密度估计中一个具有挑战性的问题，可以采用不同的带宽对同一问题进行分析，探测模式的异质性。
分析结果像元大小尺寸的设置
- 像元大小的选择，不仅由目标栅格的像元尺寸决定，而且和栅格数据的比例尺有关。
核密度边界效应的处理和优化
- 边界效应影响着分析数据边缘位置的核密度结果，往往会产生误差比较大的结果。
热力图的扩展与渲染
基于样方的三维热力图&&基于核密度的三维热力图
热力图的自定义渲染
热力图的渲染方式
热力图的渲染，同一数据，采用不同的渲染方式，将会产生截然不同的可视化效果。下面四幅热力图是基于同一数据的不同渲染结果：
热力图颜色的渲染
色带模型的选择
- 系统色带模型
- 用户自定义色带模型
颜色模式和维度模式的渲染
其中包含了二维与二维渲染、二维渲染与三维渲染的过程，在这个过程中，颜色、维度、辅助要素都很重要。
三维热力场模型构建
样方图的三维可视化
主要流程：采点 格网化 空间连接 二维可视化 三维可视化
示例：
核密度图的三维可视化
主要流程：采点 参数训练 核密度分析 二维可视化 三维可视化
二三维动画热力图构建
示例：
