空间分析包含哪些?缓冲区分析怎么做?

别再让“空间分析”听起来像天书——缓冲区分析其实比点外卖还简单

上周一位做城市规划的朋友半夜给我发消息：“Dr.n8n，客户要我做‘空间分析’，还特别强调要做‘缓冲区分析’，我连GIS软件都没装过，怎么办？”——这可不是个例。很多企业主或运营人员听到“空间分析”四个字就头皮发麻，以为非得请地理学家出山。其实，在自动化工作流里，它完全可以被拆解成“人话+可视化操作”。

空间分析到底包含哪些？一张清单让你心里有底

空间分析（Spatial Analysis）不是玄学，而是把地理位置信息转化为业务决策的工具包。常见的核心功能包括：

• 缓冲区分析（Buffer Analysis）：比如“找出距离门店500米内的所有潜在客户”。
• 叠加分析（Overlay Analysis）：比如“哪些地块既在洪水风险区，又属于商业用地？”
• 路径分析（Network Analysis）：比如“从仓库到10个门店的最优配送路线”。
• 热力图/密度分析（Heatmap/Density）：比如“用户投诉在哪个区域最密集？”
• 邻近性分析（Proximity Analysis）：比如“最近的充电桩在哪里？”

我在帮一家连锁咖啡品牌做选址系统时发现，他们真正需要的不是复杂的GIS模型，而是“缓冲区+人口数据”的组合拳——用n8n自动抓取竞品位置，生成300米缓冲圈，再叠加小区入住率，决策效率提升3倍。

缓冲区分析怎么做？三步教会你，不用一行代码

想象一下，你要给新开的奶茶店画一个“势力范围”——以店铺为中心，半径500米画个圈，圈内就是你的主要客源地。这就是缓冲区分析的本质：给一个点、线或面，套上一个“安全距离”或“影响范围”的光环。

在n8n中实现它，其实只需要三个节点：

1. 输入地理坐标：可以是手动输入、CSV上传，或通过Google Maps API获取地址的经纬度。
2. 调用空间分析服务：推荐使用Turf.js（开源地理库）或Mapbox API。Turf.js可以在Function节点里直接跑，适合轻量级项目。
3. 输出结果：生成GeoJSON格式的缓冲区多边形，用于地图可视化或后续筛选。

下面是一个使用Turf.js在n8n Function节点中创建缓冲区的示例代码：

// 假设 input 是 { lat: 31.2304, lng: 121.4737 } 
// 缓冲区半径500米
const turf = require('@turf/turf');

const point = turf.point([input.lng, input.lat]);
const buffered = turf.buffer(point, 0.5, { units: 'kilometers' });

return {
  json: {
    bufferZone: buffered.geometry
  }
};

这段代码的意思，就像你用圆规在地图上画圈——中心是店铺坐标，半径是你设定的距离。输出的结果可以直接喂给Leaflet或Mapbox地图组件，瞬间可视化。

避坑指南：为什么你的缓冲区总是“画歪了”？

新手最容易踩的三个坑：

1. 单位搞错：Turf.js默认单位是“度”，不是“米”。记得加 { units: 'meters' } 参数。
2. 坐标顺序反了：GeoJSON标准是 [经度, 纬度]，很多人习惯写成 [纬度, 经度]，导致位置跑到太平洋去了。
3. 投影没选对：在中国用Web墨卡托（EPSG:3857）没问题，但在高纬度地区（如北欧），建议用等距投影避免变形。

有一次客户抱怨“缓冲区不准”，我一看代码，他用的是百度坐标系（BD-09），却没转换成WGS84。加了个坐标转换节点，问题秒解——空间分析不怕难，怕的是细节没抠透。

总结：空间分析不是专家专利，而是业务增长的杠杆

缓冲区分析只是空间智能的冰山一角，但它足够轻、足够实用，能立刻帮你回答“我的客户在哪？”、“我的风险在哪？”、“我的机会在哪？”。不需要成为GIS专家，只要你会用n8n串联API和函数，就能把地理数据变成决策武器。

你用缓冲区分析解决过什么实际问题？或者卡在哪一步了？欢迎在评论区留下你的场景——我会挑3个最有代表性的，手把手帮你设计工作流！