我所有的点都分配了一个z值，该值越高，其“影响范围”就越大。这种影响与到中心的距离成反比。
这是一个典型的霍夫模型，每个点都是局部最大值，它们之间的谷表明它们之间影响区域的极限。 />
我尝试了Arcgis（IDW，成本分配，多项式插值）和QGIS（热图插件）中的几种算法，但没有发现任何对我有帮助的算法。我也找到了这个线程，但是对我不是很有帮助。
或者，如果有一种方法可以影响Voronoi图的大小，我也可以通过生成Voronoi图的方式来满足我的需求。每个单元格对应点的z值。
#1 楼
这是一个实现此功能的QGIS python函数。它需要rasterlang插件（必须手动将存储库添加到QGIS）。它需要三个必填参数：点层，栅格层（用于确定输出的大小和分辨率），以及输出层的文件名。您还可以提供一个可选参数来确定距离衰减函数的指数。
这些点的权重必须位于点层的第一个属性列中。
所生成的栅格将自动添加到画布。
这是如何运行脚本的示例。这些点的权重在20到90之间，并且网格的大小为60 x 50地图单元。
points = qgis.utils.iface.mapCanvas().layer(0)
raster = qgis.utils.iface.mapCanvas().layer(1)
huff(points,raster,"output.tiff",2)
from rasterlang.layers import layerAsArray
from rasterlang.layers import writeGeoTiff
import numpy as np
def huff(points, raster, outputfile, decay=1):
if points.type() != QgsMapLayer.VectorLayer:
print "Error: First argument is not a vector layer (but it has to be)"
return
if raster.type() != QgsMapLayer.RasterLayer:
print "Error: Second argument is not a raster layer (but it has to be)"
return
b = layerAsArray(raster)
e = raster.extent()
provider = points.dataProvider()
extent = [e.xMinimum(),e.yMinimum(),e.xMaximum(),e.yMaximum()]
xcols = np.size(layerAsArray(raster),1)
ycols = np.size(layerAsArray(raster),0)
xvec = np.linspace(extent[0], extent[2], xcols, endpoint=False)
xvec = xvec + (xvec[1]-xvec[0])/2
yvec = np.linspace(extent[3], extent[1], ycols, endpoint=False)
yvec = yvec + (yvec[1]-yvec[0])/2
coordArray = np.meshgrid(xvec,yvec)
gravity = b
point = QgsFeature()
provider.select( provider.attributeIndexes() )
while provider.nextFeature(point):
coord = point.geometry().asPoint()
weight = point.attributeMap()[0].toFloat()[0]
curGravity = weight * ( (coordArray[0]-coord[0])**2 + (coordArray[1]-coord[1])**2)**(-decay/2)
gravity = np.dstack((gravity, curGravity))
gravitySum = np.sum(gravity,2)
huff = np.max(gravity,2)/gravitySum
np.shape(huff)
writeGeoTiff(huff,extent,outputfile)
rlayer = QgsRasterLayer(outputfile)
QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(rlayer)
评论
（+1）方法看起来不错。但是，为什么要在计算curGravity时求平方根然后重新平方呢？那是浪费计算时间。另一套浪费的计算包括在找到最大值之前对所有“重力”网格进行归一化：相反，找到它们的最大值并通过总和对其进行归一化。
– hu
13年1月29日在18:02
那不是整个分数的平方吗？
–lynxlynxlynx
13年1月29日在18:32
杰克，您仍然永远不需要平方根：只需完全忽略它，并使用一半的预期指数即可。换句话说，如果z是坐标差的平方和，而不是计算（sqrt（z））^ p（这是两个中等昂贵的运算），则只需计算z ^（p / 2），即可（因为p / 2是一个预先计算的数字）只是一个栅格操作-并导致更清晰的代码。当您应用引力模型时，这个想法就浮出水面了：旅行。不再有平方根公式，因此将行进时间提高到-p / 2幂。
– hu
2013年1月29日20:11
非常感谢，这看起来像我需要的。只是一个问题，我不太习惯python，也从未使用过Rasterlang扩展。我在QGIS版本上安装了它，但是遇到了“语法错误”。您的功能已经在rasterlang扩展中实现了吗？如果没有，我该怎么做？感谢您的帮助！ http://i.imgur.com/NhiAe9p.png
– Damien
13年1月30日在8:30
@Jake：好的，我想我开始了解控制台的工作原理。我照你说的做了，代码似乎被正确理解了。现在，我有另一个与python软件包“ shape_base.py”有关的错误。我的QGIS安装是否缺少某些功能？ http://i.imgur.com/TT0i2Cl.png
– Damien
13年1月30日在9:53