ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineSpatial network analysis / configurational analysis

Spatial Design Network Analysis (sDNA)

Spatial Design Network Analysis (sDNA) is a toolkit for analysing street and path networks as link-based spatial graphs, measuring how individual road segments function as routes and destinations within the larger network. Developed by Crispin Cooper and Alain Chiaradia at Cardiff University, it computes closeness- and betweenness-style measures over geometrically accurate, optionally three-dimensional networks, using hybrid distance metrics that blend metric length, angular turn cost and topological steps. By weighting links and analysing them within chosen radii, sDNA predicts pedestrian and vehicle flows, land values and accessibility, bridging the configurational tradition of space syntax with mainstream geographic-information-system network analysis.

Открыть в MethodMindСкороПрименить, сравнить, получить рекомендации
Инструменты и ресурсы
Скачать слайды
Изучать и исследовать
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Cooper, C. H. V., & Chiaradia, A. J. F. (2020). sDNA: 3-d spatial network analysis for GIS, CAD, Command Line & Python. SoftwareX, 12, 100525. DOI: 10.1016/j.softx.2020.100525

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 22). Spatial Design Network Analysis (sDNA): Link-Based 3D Spatial Network Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/urban-studies/sdna-spatial-design-network

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateSpatial Design Network Analysis (sDNA) (Spatial Design Network Analysis (sDNA): Link-Based 3D Spatial Network Analysis). Получено 2026-06-24 из https://scholargate.app/ru/urban-studies/sdna-spatial-design-network · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026