深入路徑距離分析(一)

2021-06-25 15:11:46 字數 1017 閱讀 5756

寫這篇之前,整理過空間分析中的距離分析工具箱,今天繼續深入的說說路徑距離分析

開始路徑距離分析之前,先回憶下最基本的歐式距離分析成本距離分析。歐氏距離分析遵循的就是我們小學都知道的「兩點之間直線最短」的原則,兩點之間的最短路徑就是兩點之間的線段的距離。但是實際情況並不是很完美,有時我們無法完全沿直線前往某個位置,例如遇到河流、陡坡、懸崖等障礙。這時,我們就應該考慮使用成本距離工具獲得更現實的結果。

如下圖,舉個簡單的例子說明成本距離分析和歐式距離分析。按照歐式距離在問號位置求得的應該是綠色的路徑,表示最近源,但是考慮到成本,黃色的曲線確是成本最低的最優路徑。並且「曲線救國」比盲目直行,成本更低。

回顧就到這裡,繼續看更加複雜的路徑距離分析:

路徑距離工具與成本距離相似,兩者都用於確定從源到柵格上各像元位置的最小累積行進成本。但是,路徑距離不僅可計算成本表面的累積成本,而且可以考慮到從乙個位置到另乙個位置的總移動成本的水平和垂直因子補償。這些工具生成的累積成本表面可用於擴散建模、流向運動和最低成本路徑分析。路徑距離工具既考慮水平和垂直成本要素,又考慮真實表面距離。

舉個簡單的例子,了解路徑距離分析,假設我們開車從位置a到位置b,路況複雜,還有點起風,這時風向和風速就成了水平影響因子,道路的起伏程度就行了垂直因子。如下圖,說明這個問題:

水平影響因子:

垂直影響因子:

迷宮 最短路徑距離 BFS

已知條件 迷宮地圖 0 不通,1通 二維陣列 n m 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 起始點 s 2,2 求解所有可通過的點到起始點的最短距離。演算法 include in...

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