SBN（Spatially Balanced Network）

山海鲸可视化，提供一站式数字孪生解决方案，致力于打造一款人人都会用的，零代码数字孪生工具。

简介

SBN是”Spatially Balanced Network”的缩写，指的是空间均衡网络。SBN 是一种用于采样和抽样设计的方法，旨在实现在空间上均衡地选择样本点。

适用场景

SBN 通常应用于空间统计、生态学、资源调查和环境研究等领域，用于设计能够代表整个研究区域的样本点，以进行数据收集和分析。

**优势：**它的优点是可以高效地存储和处理大规模的空间数据，具有较小的存储空间和快速的数据读取速度。此外，SBN 格式还支持空间索引，可以加快数据查询和空间分析的效率。

**缺点：**SBN 是一种二进制格式，不易直接阅读和编辑，对于非专业人士来说，理解和处理 SBN 数据可能需要额外的学习和工具支持。其次，由于 SBN 采用固定的数据结构和编码方式，对于存储不规则或复杂的空间数据，可能需要额外的处理和转换，增加了数据处理的复杂性。另外，SBN 格式的扩展性相对有限，难以灵活地适应不同的数据需求和应用场景。

图例

1. SBN 模型。

2. SBN 模型。

数字孪生大屏应用案例

目前，我们山海鲸可视化资源中心提供了丰富的数字孪生大屏案例，在网页上就可以快速体验大屏。

1. 智慧城市管理平台

2. 通用设备制造交易运维平台

3. 虚拟数字化智慧展厅分析

相关 GIS 文件

GeoTiff

SXD

GeoDatabase

WN

参考资料

1. https://www.researchgate.net/figure/The-balanced-network-model-A-Schematic-of-the-network-model-Recurrent-synapses-in_fig1_258639174
2. https://www.researchgate.net/figure/A-second-example-of-a-spatially-extended-balanced-network-A-E-Same-as-Fig1-except_fig3_341366137
3. https://scikit-rf.readthedocs.io/en/latest/examples/networktheory/Balanced%20Network%20De-embedding.html