这节比较枯燥，都是原理，不过也有干货。这篇能不能听懂，就决定是否入门...所以，加油吧
博客园/B站/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请在文头注明本文地址
本篇讲空间句法的几个核心概念，有一些也是重要的分析结果（在DepthMapX中，作为某个分析图层的属性返回，具体见后面的博客，有介绍如何操作、导出结果）
以下所有的属性，除了VGA，都是某一个轴线/线段/凸多边形的一个属性值，如整合度是1.34是对于某个轴线而言的。
1. 连通性（Conectivity属性）
连通性代表这个元素与几个元素相连接。
2. 拓扑深度（Topological Depth属性）
拓扑深度在概念上比较拗口，个人总结为：代表这个元素在整个研究区中的“深度”。
比如，你家有地下五层，第五层还有一个秘密隧道，隧道尽头有个秘密房间，里面放满了很多箱子，你的满月照就放在最里头的一个——这个“深度”够不够真实？
总之，拓扑深度（有时又叫全局拓扑深度，简写 Total Depth即TD）是一个负向指标，它的值越大，说明这个元素在研究区网络中埋得越深。
3. 整合度（Integration属性）
整合度是根据上面拓扑深度TD值经过一系列标准化计算后，得到的一个正向指标。具体的公式我会在下方贴出来。
它和拓扑深度是反比关系——拓扑深度越高，整合度越低；拓扑深度越低，整合度越高。
整合度描述的是，这个元素在研究区网络中的“通达能力”。
很简单，上面说拓扑深度越大，反过来意思就是整合度越小，的一个元素，它藏得越深，可访问性就越低，就越不方便去到那里——比如死胡同。
倘若有兴趣，可以看看整合度如何由拓扑深度TD值推演而来。
4. 选择度（Choice属性）
选择度是一个正向指标，它代表的含义是当前元素的“被路过”的可能性，也就是穿越能力。
这个数字越大，就代表这个地理元素在研究区网络中被路过的概率越大。
这个和整合度的“通达能力”容易混淆，事实上，一个地方容易去到，往往路过的人也很多。但是，选择度和整合度并没有什么直接的关系。
我们在后面看散点图的时候，有这么一个例子，这两个数值的拟合直线的R方表现为不相关——就是，
这两个数字可能会出现一个高一个低的情况，就是一个地方容易去，但是路过的人不多；或者一个地方很难去，但是被路过的概率大。
读者可以想象一下，什么地方会这样。
选择度的官方定义是：
计算整个系统中所有可能的最短路径，任意两点均可。
最短路径肯定会在某个元素重合，那么重合了多少次，这个次数，就是这个元素的选择度。
5. 整合度核心（The 10% most integrated lines）
取研究区中所有元素的整合度的和，记为A，则从高到低，按整合度排列这些元素，从第一个最大整合度的元素开始取，每往后数一个，整合度就加一起，直到前m个元素的整合度加和达到≥0.1个A，就说前面这m个元素构成整个研究区的“整合度核心”，这块地方通常是这个区域的某些*地带，城市的面子工程大多在这里，安排规划也应更小心谨慎。
6. 其他
其他的属性（计算结果）在以后的具体分析方法介绍文章中会详讲，譬如视线深度、隐藏度等。