Autocorrelación espacial incremental (Estadística espacial)

Nivel de licencia:BasicStandardAdvanced

Resumen

Mide la autocorrelación espacial de una serie de distancias y, de manera opcional, crea un gráfico de línea de esas distancias y sus correspondientes puntuaciones z. Las puntuaciones z reflejan la intensidad del clustering espacial y las puntuaciones z pico estadísticamente significativas indican las distancias donde los procesos espaciales que promueven el clustering son más marcadas. Estas distancias pico son a menudo los valores adecuados para utilizar para herramientas con un parámetro de Radio de distancia o Banda de distancia.

Ilustración

Autocorrelación espacial incremental
Los picos de puntuación z reflejan las distancias donde los procesos espaciales que promueven el clustering son más pronunciados.

Uso

Sintaxis

IncrementalSpatialAutocorrelation_stats (Input_Features, Input_Field, Number_of_Distance_Bands, {Beginning_Distance}, {Distance_Increment}, {Distance_Method}, {Row_Standardization}, {Output_Table}, {Output_Report_File})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
Input_Features

La clase de entidad para la que se medirá la autocorrelación espacial en una serie de distancias.

Feature Layer
Input_Field

El campo numérico utilizado en la evaluación de la autocorrelación espacial.

Field
Number_of_Distance_Bands

El número de veces que se incrementará el tamaño de la vecindad y se analizará el dataset para la autocorrelación espacial. El punto de inicio y el tamaño del incremento se especifican en los parámetros Distancia de inicio e Incremento de distancia, respectivamente.

Long
Beginning_Distance
(Opcional)

La distancia a la que se inicia el análisis de la autocorrelación espacial y la distancia desde la que se incrementa. El valor introducido para este parámetro debe estar en las unidades de la configuración del entorno del Sistema de coordenadas de salida.

Double
Distance_Increment
(Opcional)

La distancia que se va a incrementar después de cada iteración. La distancia que se utiliza en el análisis comienza en la Distancia de inicio y aumenta según la cantidad especificada en el Incremento de distancia. El valor introducido para este parámetro debe estar en las unidades de la configuración del entorno del Sistema de coordenadas de salida.

Double
Distance_Method
(Opcional)

Especifica cómo se calculan las distancias desde cada entidad hasta las entidades vecinas.

  • EUCLIDIANOLa distancia en línea recta entre dos puntos
  • MANHATTANLa distancia entre dos puntos medida a lo largo de los ejes en ángulos rectos (manzana); se calcula al sumar la diferencia (absoluta) entre las coordenadas x e y
String
Row_Standardization
(Opcional)
  • NONENo se aplica la estandarización de ponderaciones espaciales.
  • ROWLas ponderaciones espaciales se estandarizan; cada peso se divide por la suma de su fila (la suma de los pesos de todas las entidades vecinas).
Boolean
Output_Table
(Opcional)

La tabla que se va a crear con cada banda de distancia y resultado de la puntuación z asociado.

Table
Output_Report_File
(Opcional)

El archivo PDF que se creará y que contiene un gráfico de línea que resume los resultados.

File

Ejemplo de código

IncrementalSpatialAutocorrelation ejemplo 1 (ventana de Python)

La siguiente secuencia de comandos de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta IncrementalSpatialAutocorrelation.

import arcpy, os
import arcpy.stats as SS
arcpy.env.workspace = r"C:\ISA"
SS.IncrementalSpatialAutocorrelation("911CallsCount.shp", "ICOUNT", "20", "", "", "EUCLIDEAN",
                                           "ROW_STANDARDIZATION", "outTable.dbf", "outReport.pdf")
IncrementalSpatialAutocorrelation ejemplo (secuencia de comandos de Python independiente)

La siguiente secuencia de comandos de Python independiente demuestra cómo utilizar la herramienta IncrementalSpatialAutocorrelation.

# Hot Spot Analysis of 911 calls in a metropolitan area
# using the Incremental Spatial Autocorrelation and Hot Spot Analysis Tool

# Import system modules
import arcpy, os
import arcpy.stats as SS

# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.gp.overwriteOutput = True

# Local variables
workspace = r"C:\ISA"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Copy the input feature class and integrate the points to snap together at 30 feet
    # Process: Copy Features and Integrate
    cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp","#", 0, 0, 0)
    integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "30 Feet")

    # Use Collect Events to count the number of calls at each location
    # Process: Collect Events
    ce = SS.CollectEvents("911Copied.shp", "911Count.shp")

    # Use Incremental Spatial Autocorrelation to get the peak distance
    # Process: Incremental Spatial Autocorrelation
    isa = SS.IncrementalSpatialAutocorrelation(ce, "ICOUNT", "20", "", "", "EUCLIDEAN",
                                                     "ROW_STANDARDIZATION", "outTable.dbf", "outReport.pdf")

    # Hot Spot Analysis of 911 Calls
    # Process: Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
    distance = isa.getOutput(2)
    hs = SS.HotSpots(ce, "ICOUNT", "911HotSpots.shp", "Fixed Distance Band",
                           "Euclidean Distance", "None",  distance, "", "")

except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

Entornos

Sistema de coordenadas de salida

La geometría de entidades se proyecta al sistema de coordenadas de salida antes del análisis. Todos los cálculos matemáticos se basan en la referencia espacial del sistema de coordenadas de salida. Cuando el entorno del Sistema de coordenadas de salida se basa en grados, minutos y segundos, las distancias geodésicas se calculan mediante distancias de cuerda.

Temas relacionados

Información sobre licencias

ArcGIS for Desktop Basic: Sí
ArcGIS for Desktop Standard: Sí
ArcGIS for Desktop Advanced: Sí
5/10/2014