关于javascript:在地图上创建热力图的方法

热力求，是以非凡高亮的模式显示在天文区域的图示。通过色彩变动水平，能够直观反馈出热点散布，区域汇集等数据信息。地图中的热力求就是把地图和热力求进行联合，实现在地图中进行热力求的显示。
热力求剖析的实质——点数据分析。一般来说，点模式分析能够用来形容任何类型的事件数据, 因为每一事件都能够抽象化为空间上的一个地位点。通过点数据来剖析暗藏在数据背地的法则。通过剖析，能够使点数据变为点信息，能够更好地了解空间点过程，能够精确地发现暗藏在空间点背地的法则。热力求中点汇集散布，为剖析提供了有限可能。

ThingJS可能疾速实现在地图中增加热力求图层，左侧面板可对热力求各种参数进行调整。
热力求实现过程就是通过简略的数学变动，将离散的点信息映射到最终图像上的过程。从地图上看热力求，都是一个个离散点信息，引入地图组件脚本map，作为最终热力图像产生影响的区域。将所有离散点Map进行叠加，产生一幅灰度图像。离散点密度越高的中央，灰度图中像素点数值越高，即图像越亮。

残缺代码如下：

var app = new THING.App(); app.background = [0, 0, 0];  // 援用地图组件脚本 THING.Utils.dynamicLoad(['https://www.thingjs.com/uearth/uearth.min.js'], function () {  var map = app.create({ type: 'Map', style: { night: false }, attribution: '高德' });  var tileLayer1 = app.create({ type: 'TileLayer', id: 'tileLayer1', url: 'https://webst0{1,2,3,4}.is.autonavi.com/appmaptile?style=6&x={x}&y={y}&z={z}' }); map.baseLayers.add(tileLayer1); drawGeoHeatMap();  var gradientObj = { '惯例': { 0: 'rgb(0,0,255)', 0.33: 'rgb(0,255,0)', 0.66: 'rgb(255,255,0)', 1.0: 'rgb(255,0,0)' } , '黄色': { 0: 'rgb(255,237,160)', 0.33: 'rgb(254,217,118)', 0.66: 'rgb(227,26,28)', 1.0: 'rgb(189,0,38)' } , '蓝色': { 0: 'rgb(8,104,172)', 0.33: 'rgb(67,162,202)', 0.66: 'rgb(100,200,200)', 1.0: 'rgb(186,228,188)' } }; var panel = new THING.widget.Panel({ titleText: '热力求设置', hasTitle: true, width: 250 });  var config = { mosaic: false,  needsUpdate: true, mosaicSize: 5, radius: 11, minOpacity: 0.2, maxOpacity: 0.8, gradient: '惯例', };  panel.addBoolean(config, 'mosaic').caption('开启马赛克').onChange(v => { app.query('.HeatMapLayer')[0].renderer.mosaic = v; }); panel.addBoolean(config, 'needsUpdate').caption('随相机变动更新').onChange(v => { app.query('.HeatMapLayer')[0].needsUpdate = v; }); panel.addNumberSlider(config, 'radius').caption('热度半径').min(1).max(50).isChangeValue(true).on('change', function (v) { app.query('.HeatMapLayer')[0].renderer.radius = v; }); panel.addNumberSlider(config, 'minOpacity').caption('最小值透明度').step(0.01).min(0).max(1.0).isChangeValue(true).on('change', function (v) { app.query('.HeatMapLayer')[0].renderer.minOpacity = v; }); panel.addNumberSlider(config, 'maxOpacity').caption('最大值透明度').step(0.01).min(0).max(1.0).isChangeValue(true).on('change', function (v) { app.query('.HeatMapLayer')[0].renderer.maxOpacity = v; }); panel.addRadio(config, 'gradient', ['惯例', '黄色', '蓝色']).on('change', function (v) { app.query('.HeatMapLayer')[0].renderer.gradient = gradientObj[v]; });  //创立热力求 数据源的格局与FeatureLayer雷同 //valueField代表用来生成热力求应用的权重字段,不传的话所有点的权重雷同,如果传则从数据的properties中读取该字段的值作为权重值 function drawGeoHeatMap() { $.ajax({ type: 'GET', url: 'https://www.thingjs.com/uearth/res/beijing-POIs-3211.geojson', dataType: 'json', success: function (data) {  // 摄像机航行到某地位 app.camera.flyTo({ 'position': [2180781.194387175, 4091480.6054394436, 4392164.618219831], 'target': [2175757.1660447326, 4092209.551760269, 4381641.899891754], 'time': 2000, 'complete': function () { var layer = app.create({ type: 'HeatMapLayer', dataSource: data, //数据源 geojson格局 valueField: config.valueField, //权重字段 needsUpdate: config.needsUpdate, //是否随相机的变动从新绘制热力求 renderer: { radius: config.radius, // 影响半径 minOpacity: config.minOpacity,//最小值的透明度 maxOpacity: config.maxOpacity,//最大值的透明度 mosaic: config.mosaic,//是否应用马赛克成果 mosaicSize: config.mosaicSize,//马赛克成果的像素值 gradient: gradientObj[config.gradient] //色带  }, }); map.addLayer(layer); } }); } }); }