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QGIS距離矩陣工具：尋找最接近的圖徵
距離矩陣工具是QGIS中一個強大的分析工具，用於尋找特定圖徵最接近的另一個圖徵。本教學指導如何使用此工具找出兩個數據集中哪些點彼此最接近，例如確定哪個人口聚居地最接近特定的地震。
步驟：
- 獲取數據：
- 下載地震數據的Tab分隔檔(signif.txt)
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開啟QGIS，匯入signif.txt作為點圖層(earthquake)
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載入人口聚居地數據：
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匯入ne_10m_populated_places_simple.shp作為點圖層(pop)
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執行距離矩陣分析：
- 點擊「分析」>「工具」>「距離矩陣」，選擇earthquake作為「輸入點圖層」，pop作為「目標點圖層」
- 選擇「僅使用最鄰近(k)目標點」，並輸入1
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將輸出結果另存為matrix.csv
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瀏覽分析結果：
- 使用文本編輯器開啟matrix.csv以查看距離矩陣
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距離矩陣顯示輸入點到目標點的距離，以及目標點的唯一ID
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將分析結果與地震圖層聯繫：
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右鍵點擊earthquake圖層，選擇「屬性」>「聯繫」，並從matrix中選擇InputID欄位聯繫到earthquake的I_D欄位
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儲存更新後的圖層：
- 右鍵點擊earthquake圖層，選擇「另存為」，命名為earthquake_with_places.shp，並勾選「加入儲存檔案至地圖中」
結論：
QGIS距離矩陣工具是一種強大的分析工具，可用於快速找到特定圖徵最接近的其他圖徵。通過將分析結果與原始點圖層聯繫起來，可以輕鬆地將結果的可視化添加到地圖中，從而深入瞭解數據中的空間關係。
近鄰分析：物以類聚的空間探索
近鄰分析是一種強大的空間分析技術，它可以幫助研究人員深入瞭解現象在空間中的模式和關係。通過評估一個特徵與其周圍鄰近特徵的相似性，近鄰分析可以識別羣集、離羣值和空間關聯性。
原理
近鄰分析是基於以下原理：空間中相鄰或靠近的事物往往具有相似的屬性或行為。這種物以類聚的性質使近鄰分析能夠通過研究一個特徵附近的其他特徵，推斷該特徵的性質。
方法
近鄰分析有許多不同的方法，最常見的方法包括：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| K鄰近算法 (KNN) | 確定特定距離範圍內與給定特徵最相似的K個特徵 |
| 空間統計 | 使用統計檢驗和指標，評估特徵分佈的空間模式，例如莫蘭指數和蓋蒂奧熱點分析 |
| 緩衝區分析 | 創建一個指定距離範圍內的特徵緩衝區，用於比較緩衝區內外特徵的屬性和數量 |
應用
近鄰分析在各種領域都有廣泛的應用，包括：
- 市場區隔：識別具有相似需求或偏好的客户羣體
- 土地利用規劃：預測土地利用變化的空間模式
- 犯罪熱點分析：確定犯罪事件高度集中的區域
- 公共服務規劃：優化醫院、學校和其他公共服務的佈局
優點
- 易於理解和使用
- 可以識別複雜的空間模式
- 可以與其他地理數據集成
缺點
- 對數據質量和數量敏感
- 可能需要大量的計算資源
- 假設相鄰的事物具有相似的性質，這在下文中可能並不總是成立
結論
延伸閲讀…
鄰近分析(分析)
鄰近分析_百度百科
近鄰分析是探索空間數據模式和關係的一種寶貴工具。通過研究一個特徵與其鄰近特徵的相似性，它可以識別羣集、離羣值和空間關聯性。這種理解可以為各種領域的決策制定提供有力的見解。