熊猫分布密度图计算：泰森多边形与欧几里德距离分配方法

本实验旨在利用熊猫足迹数据xmp.shp，通过计算熊猫分布密度图，掌握欧几里德距离分配、泰森多边形生成、spatial join、extract values to points等工具，以及矢量多边形和栅格区域面积计算方法。

实验数据为熊猫足迹数据xmp.shp。实验要求计算熊猫分布密度图，其中参与密度计算的数量字段等于各足迹点处的熊猫数量的加权值，即：population field＝[popu]*weight。该权重weight是最大活动范围与实际活动范围的比值，其中最大活动范围等于半径为1km的圆，实际活动范围通过泰森多边形与欧几里德距离分配两种方法生成。

实验要求：

分别使用泰森多边形与欧几里德距离分配法生成熊猫的实际活动范围。
离采样点（即足迹点）越近的点，分配到的数量越多。依据此特征选择密度计算工具。
计算密度时，输出栅格单元大小为20米，搜索半径为500米，输出栅格的栅格值的单位为平方公里。
两种方法计算的密度数据均与泰森多边形的空间范围保持一致。
实验过程不能使用'joins and relates'属性表的关联方法获取不同图层的属性信息。

实验步骤：

生成熊猫的实际活动范围：
- 使用泰森多边形生成工具生成熊猫的实际活动范围。
- 使用欧几里德距离分配工具生成熊猫的实际活动范围。
选择密度计算工具：
- 根据“离采样点越近的点，分配到的数量越多”这一特征，选择spatial join工具进行密度计算。
设置密度计算参数：
- 设置输出栅格单元大小为20米。
- 设置搜索半径为500米。
- 设置输出栅格的栅格值的单位为平方公里。
确保密度数据与泰森多边形的空间范围一致：
- 使用相同的栅格大小和搜索半径来计算密度，以确保两种方法计算的密度数据与泰森多边形的空间范围一致。
计算熊猫分布密度图：
- 使用spatial join工具计算熊猫分布密度图。

心得体会：

通过本次实验，我们深入学习了欧几里德距离分配、泰森多边形生成、spatial join和extract values to points等工具，并掌握了矢量多边形和栅格区域面积计算方法。这些知识对于我们研究和分析空间数据具有重要意义。在实验过程中，我们也认识到参数设置对结果的影响，以及如何利用工具解决实际问题。同时，我们也体会到空间分析的复杂性，以及需要不断学习和探索新知识才能更好地解决实际问题。