二変量ヒストグラムでの解析が良さそうな方法だと思います。
例）x/y共0～12000[m]の区間に200個ずつ2種類のデータA,Bを作り、200[m]毎のグリッドに区切りました。
表示や一部の計算はAについてのみ実施しました。
grid = 200; % [m]
maxlim = 12000;
mesh = grid/2:grid:maxlim-grid/2;
A = [randi(maxlim,200,1),randi(maxlim,200,1)]; % 異なるデータセット
B = [randi(maxlim,200,1),randi(maxlim,200,1)]; % 異なるデータセット
hist3(A,'Ctrs',{mesh mesh},'EdgeColor','k','FaceColor','interp','CDataMode','auto');
xlabel('X [m]'); ylabel('Y [m]');
xlim([0 maxlim]); ylim([0 maxlim])
colorbar;
hold on;
またヒストグラムのデータを数値として出力し、質問①②③の要求に応えました。
% ③グリッド内の点数(各グリッド内のデータ個数が行列で出力されます)
NA = hist3(A,'Ctrs',{mesh mesh});
NB = hist3(B,'Ctrs',{mesh mesh});
% ①データの存在する/しないグリッドの区別その1(存在する所の添字を抽出)
h = height(NA);
[row,col] = ind2sub([h h], find(NA)); % このデータは結局ここでは使ってません
% ①データの存在する/しないグリッドの区別その2(データ個数⇒True/Falseに変換)
NA_bool = logical(NA);
NB_bool = logical(NB);
% ②同じ座標範囲において、異なるデータセットのグリッドの重複率を評価
QA2 = NA_bool & NB_bool; % 両方共データが存在するグリッドを得る
% Plot
N_pcolor = double(QA2'); % boolからdoubleに変換する
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
xl = linspace(0,maxlim,size(N_pcolor,2));
yl = linspace(0,maxlim,size(N_pcolor,1));
h = pcolor(xl,yl,N_pcolor);
h.ZData = -3 * ones(size(N_pcolor));
ax = gca;
ax.ZTick(ax.ZTick < 0) = [];
- 上のマップはデータAの分布を示します
- 下のマップはデータAとデータBが共に存在する区間の分布を示します
