空间句法饱和度问题
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图中饱和度分布图是depthmap中的Step Depth数据。
Step Depth是指一个点在空间中的深度值，即从该点出发，到达其他点的最短路径所经过的步数。而饱和度则是以步数为工具，讨论几步可以走完全部，其数值与深度值相关，一个节点的深度值随步数的增加而增加，深度值达到饱和时的步数即为该点的饱和度。因此，Dn即为深度值达到饱和时的步数。
计算步数Dn的方法可以通过遍历空间中的所有点，计算每个点的深度值，并记录每个点的饱和度。具体的算法可以参考李琦华等人的论文中提到的算法。
不是很理解Dn步数的运算 。根据李琦华老师的运算方法，句法中层级关系如何确立。句法中的运算并不能将同一步列入同一部分的层级。且step depth 需要确定一个点，如何确立这个点的合理性呢？
@shani333: 在空间句法中，步数指的是从一个点出发，在多少步内能到达所有其他点，其中深度值指的是到达一个点所需的最短步数。步数和深度值是两个不同的概念。
在进行饱和度计算时，首先需要确定一个起始点，计算该点到其他所有点的步数和深度值。在depthmap软件中，可以通过设置图层类型和计算选项来进行饱和度的计算，具体步骤如下：
创建一个图层，并将起始点设置为图层中的一个元素；
设置计算选项，选择“可达性图”计算方式，同时设置步数的最大值，表示从起始点开始最多计算多少步；
进行计算，计算完成后，可以通过查看每个元素的“深度值”来获取其饱和度，饱和度即为该元素深度值所对应的步数。
在空间句法中，层级关系是通过计算得出的，每个元素的深度值对应了其在空间中的层级关系。具体来说，深度值较小的元素位于空间结构的上层，深度值较大的元素位于下层，而饱和度越低的元素位于空间结构的公共层，反之则位于私密层。
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饱和度（Saturation Degree）是指在一个给定的距离（步数）内，一个节点能够到达的最远距离。在空间句法中，这个距离就是步数，通常用Dn表示。
深度（Depth）是指一个节点在整个空间结构中的级别或层次，深度值越小表示越靠近中心节点或核心区域，深度值越大表示越远离核心区域。在depthmap中，深度分为两种类型：
全局深度（Total Depth）：表示节点到达最远距离所需的步数。全局深度与空间结构中的最长路径有关，可以通过遍历整个空间结构来计算得出。
步数深度（Step Depth）：表示节点在给定的步数内所能到达的最远深度。步数深度和节点到达的最远距离有关，可以通过在空间结构中按步数进行遍历来计算得出。
在分析村落内部空间结构和社会组织模式时，可以计算每个节点的饱和度和深度，从而确定节点在空间结构中的位置和重要性，进一步分析节点的作用和影响。