Mittlerer nächster Nachbar (Spatial Statistics)
Zusammenfassung
Berechnet einen Index für den nächsten Nachbarn basierend auf der durchschnittlichen Entfernung jedes Features zum nächstgelegenen Nachbar-Feature.
Sie können die Ergebnisse dieses Werkzeugs (einschließlich der optionalen PDF-Berichtsdatei) über das Fenster Ergebnisse aufrufen. Wenn Sie die Hintergrundverarbeitung deaktivieren, werden die Ergebnisse auch in das Dialogfeld Fortschritt geschrieben.
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Verwendung
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Das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" gibt fünf Werte zurück: beobachtete mittlere Entfernung, erwartete mittlere Entfernung, Index für den nächsten Nachbarn, Z-Ergebnis und p-Wert. Auf diese Werte kann im Ergebnisfenster zugegriffen werden. Sie können auch als abgeleitete Ausgabewerte zur möglichen Verwendung in Modellen oder Skripten übergeben werden. Optional erstellt dieses Werkzeug eine HTML-Datei mit einer grafischen Zusammenfassung der Ergebnisse. Durch Doppelklicken auf den HTML-Eintrag im Fenster Ergebnisse wird die HTML-Datei im Standard-Internetbrowser geöffnet. Wenn Sie im Ergebnisfenster mit der rechten Maustaste auf den Eintrag "Meldungen" klicken und Ansicht wählen, werden die Ergebnisse in einem Meldungsdialogfeld angezeigt.
Hinweis:- Falls dieses Werkzeug Teil eines benutzerdefinierten Modellwerkzeugs ist, wird der HTML-Link nur im Ergebnisfenster angezeigt, wenn er vor dem Ausführen des Werkzeugs als Modellparameter festgelegt wird.
- Stellen Sie sicher, dass der Monitor auf 96 DPI eingestellt ist, um eine optimale Anzeige der HTML-Grafiken zu erzielen.
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Die Z-Ergebnisse und p-Werte sind Werte von statistischer Bedeutung, die Aufschluss darüber geben, ob Sie die Nullhypothese ablehnen können oder nicht. Beim mittleren nächsten Nachbarn wird in der Nullhypothese davon ausgegangen, dass die Features zufällig verteilt sind.
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Der Index für den nächsten Nachbarn wird als Verhältnis zwischen der beobachteten mittleren Entfernung und der erwarteten mittleren Entfernung ausgedrückt. Die erwartete Entfernung ist die durchschnittliche Entfernung zwischen Nachbarn in einer hypothetischen zufälligen Verteilung. Ist der Index kleiner 1, weist das Muster Cluster-Bildung auf; ist der Index größer 1, geht der Trend zur Dispersion oder zum Wettbewerb.
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Die Methode "Mittlerer nächster Nachbar" reagiert stark auf Veränderungen des Wertes "Fläche" (kleine Änderungen des Parameterwertes Fläche können zu erheblichen Änderungen in den Ergebnissen führen). Daher ist das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" am besten geeignet für den Vergleich unterschiedlicher Features in einem festgelegten Untersuchungsgebiet. Das Bild unten ist ein klassisches Beispiel dafür, wie identische Feature-Verteilungen je nach angegebenem Untersuchungsgebiet gestreut oder geclustert sein können.
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Wenn kein Parameterwert unter Fläche angegeben ist, wird die Fläche verwendet, die vom minimalen umschließenden Rechteck um die Eingabe-Features gebildet wird. Im Gegensatz zur Ausdehnung richtet sich ein minimales umschließendes Rechteck nicht zwangsläufig an der X- und Y-Achse aus.
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Es gibt spezielle Fälle von Eingabe-Features, die zu ungültigen minimalen umschließenden Rechtecken (mit Null-Flächen) führen würden. In diesen Fällen wird für die Erstellung des minimalen umschließenden Rechtecks ein kleiner, von der Eingabe-Feature-XY-Toleranz abgeleiteter Wert verwendet. Wenn beispielsweise alle Features lagegleich sind (das heißt, sie haben exakt die gleichen X- und Y-Koordinaten), wird die Fläche für ein sehr kleines quadratisches Polygon um diese zentrale Stelle in Berechnungen verwendet. Ein anderes Beispiel ist, wenn alle Features perfekt ausgerichtet sind (z. B. 3 Punkte in einer geraden Linien); in diesem Fall wird die Fläche, die von einem rechteckigen Polygon mit einer sehr geringen Breite um die Features gebildet wird, in Berechnungen verwendet. Bei Verwendung des Werkzeugs "Mittlerer nächster Nachbar" wird immer empfohlen, einen Wert für die Fläche anzugeben.
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Dieses Werkzeug eignet sich am besten für Ereignisdaten oder andere Feature-Daten mit festen Punkten; es kann jedoch auch für Polygon- oder Liniendaten eingesetzt werden. Bei Linien- und Polygon-Features wird der echte geometrische Schwerpunkt für jedes Feature in Berechnungen verwendet. Bei Multipoints, Polylinien oder mehrteiligen Polygonen wird der Schwerpunkt mithilfe des gewichteten arithmetischen Mittelpunktes aller Feature-Teile berechnet. Die Gewichtung für Punkt-Features ist 1, für Linien-Features "Länge" und für Polygon-Features "Fläche".
Optional erstellt dieses Werkzeug eine HTML-Datei mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse. HTML-Dateien werden automatisch im Fenster Katalog angezeigt. Wenn Sie HTML-Dateien im Katalog anzeigen möchten, öffnen Sie die Anwendung ArcCatalog, wählen Sie die Menüoption Anpassen, klicken Sie auf ArcCatalog-Optionen, und wählen Sie dann die Registerkarte Dateitypen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Neuer Typ, und geben Sie HTML als Dateierweiterung an.
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Für Berechnungen, die auf der euklidischen Entfernung oder der Manhattan-Distanz basieren, sind zur genauen Messung von Entfernungen projizierte Daten erforderlich.
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Sie können Karten-Layer verwenden, um die Eingabe-Feature-Class zu definieren. Beim Verwenden eines Layers mit einer Auswahl sind nur die ausgewählten Features in der Analyse enthalten.
Veraltet:In ArcGIS 10 wird die optionale grafische Ausgabe nicht mehr automatisch angezeigt. Stattdessen wird eine HTML-Datei mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse erstellt. Um die Ergebnisse anzuzeigen, doppelklicken Sie im Ergebnisfenster auf die HTML-Datei. Benutzerdefinierte Skripte oder Modellwerkzeuge, die in Versionen vor ArcGIS 10 erstellt wurden und dieses Werkzeug verwenden, müssen ggf. neu erstellt werden. Um diese benutzerdefinierten Werkzeuge neu zu erstellen, entfernen Sie den Parameter Ergebnisse grafisch anzeigen, und speichern Sie dann erneut.
Achtung:Denken Sie beim Verwenden von Shapefiles daran, dass diese keine NULL-Werte speichern können. Werkzeuge oder andere Verfahren zur Erstellung von Shapefiles aus Nicht-Shapefile-Eingaben speichern oder interpretieren NULL-Werte möglicherweise als Wert 0. In manchen Fällen werden NULL-Werte in Shapefiles als sehr große negative Werte gespeichert. Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen zur Geoverarbeitung für die Shapefile-Ausgabe.
Syntax
| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
Input_Feature_Class |
Die Feature-Class, in der Regel eine Point-Feature-Class, für die die Entfernung zum mittleren nächsten Nachbarn berechnet wird. | Feature Layer |
Distance_Method |
Gibt an, wie Entfernungen von den einzelnen Features zu benachbarten Features berechnet werden.
| String |
Generate_Report (optional) |
| Boolean |
Area (optional) |
Numerischer Wert, der die Größe des Untersuchungsgebiets wiedergibt. Der Standardwert ist die Fläche, die durch das minimale umschließende Rechteck gebildet wird, das alle Features (oder alle ausgewählten Features) umfasst. Die Einheiten sollten mit den im Ausgabe-Koordinatensystem angegebenen Einheiten übereinstimmen. | Double |
Codebeispiel
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" verwendet wird.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.AverageNearestNeighbor_stats("burglaries.shp", "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NO_REPORT", "#")
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" verwenden.
# Analyze crime data to determine if spatial patterns are statistically significant
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
crime_data = "burglaries.shp"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Obtain Nearest Neighbor Ratio and z-score
# Process: Average Nearest Neighbor...
nn_output = arcpy.AverageNearestNeighbor_stats(crime_data, "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NO_REPORT", "#")
# Create list of Average Nearest Neighbor output values by splitting the result object
nn_values = nn_output.split(";")
print "The nearest neighbor index is: " + nn_values[0]
print "The z-score of the nearest neighbor index is: " + nn_values[1]
print "The p-value of the nearest neighbor index is: " + nn_values[2]
print "The expected mean distance is: " + nn_values[3]
print "The observed mean distance is: " + nn_values[4]
print "The path of the HTML report: " + nn_values[5]
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()
Umgebung
- Output Coordinate System
Die Feature-Geometrie wird vor der Analyse auf das Ausgabe-Koordinatensystem projiziert. Alle mathematischen Berechnungen basieren auf dem Raumbezug des Ausgabe-Koordinatensystems.