利用chatGPT 寻找多个点图层不同权重的数量值，生成密度热力图

需求

使用 arcgis pro 基于三个点图层的数量绘制热力图，并进行叠加展示，三者的权重分别为10%、60%、30%

 

环境

软件为：arcgis pro 3.0 ，数据坐标系为平面投影坐标系

 

思路

利用chatGPT给出合理答案:

在 ArcGIS Pro 中，可以通过 划分网格（鱼网） 并计算每个网格内的点数量来生成 热力图。这是一种 基于网格的密度分析方法，不同于 Kernel Density（核密度估算），它不会平滑数据，而是直接统计每个网格中的点数量。

操作步骤
步骤 1：创建网格（Fishnet）
首先，需要生成一个规则的网格（Fishnet），每个网格单元将用于统计点的数量。

方法 1：使用“Create Fishnet”工具
位置：
Geoprocessing（地理处理工具） > Data Management Tools（数据管理工具） > Sampling > Create Fishnet

参数设置：

Output Feature Class（输出要素类）：设置网格的输出文件路径，例如 Grid.shp。
Template Extent（模板范围）：可以选择“与点数据的范围一致”。
Cell Size Width & Height（网格单元大小）：根据分析需求设置，如 500m×500m 或 1km×1km。
Number of Rows & Columns（行数和列数）：可选，不填时由单元大小决定。
Geometry Type（几何类型）：选择 Polygon（面） 以创建网格。
Uncheck "Create Label Points"（取消创建标签点）。

步骤 2：空间连接（Spatial Join）统计每个网格的点数
使用 Spatial Join（空间连接） 计算每个网格内的点数量。

方法 1：使用“Spatial Join”工具
位置：
Geoprocessing（地理处理工具） > Analysis Tools（分析工具） > Overlay（叠加分析） > Spatial Join

参数设置：

Target Features（目标图层）： 网格图层 Grid.shp
Join Features（连接图层）： 点数据 Points.shp
Join Operation（连接操作）： 选择 Join one to one（合并到一个网格单元）
Field Mapping（字段映射）： 统计 COUNT 计算每个网格中的点数
Match Option（匹配选项）： Intersects（相交）（表示点落在网格内）

步骤 3：制作热力图（按点数可视化）
方法 1：手动设置渲染
打开 ArcGIS pro 并加载 Grid_Joined.shp。
在 属性表（Attribute Table） 中，找到 JOIN_COUNT 字段（表示每个网格中的点数）。
右键图层 → Symbology（符号化） → Graduated Colors（渐变色）。
选择 JOIN_COUNT 作为分类字段，调整颜色（如由蓝色到红色），红色表示点数较多的区域。

 实现过程

 

chatGPT给出的思路符合预期，按照他的方法进行操作：

步骤 1：创建网格（Fishnet）

使用Data Management Tools（数据管理工具） > Sampling > Create Fishnet,创建渔网，我这边是使用三个点图层合并的数据作为模板范围进行处理的，如下图所示：

 

 

 步骤 2：空间连接（Spatial Join）统计每个网格的点数

使用叠置分析工具（Analysis Tools（分析工具） > Overlay（叠加分析） > Spatial Joi）统计格网内点的数量，
应为这里我有权重需要计算，所以三个图层依次进行叠置分析,成功后会生成jion_count字段，如下图所示：

 创建三个图层后，我使用图层的join功能，将三个图层的join_count字段放在一个表中，如下图所示：

  

 

然后使用字段计算器，按照权重计算每个网格的值，如下图所示：

 

 

 

步骤 3：制作热力图（按点数可视化）
我这里没有使用chatGPT提供的方法，因为个人感觉效果不太好，我使用的是克里金插值（Spatial Analyst 工具箱 > Interpolation > Kriging）,
先将网格面图层转换成点图层后再进行插值，如下图所示：