Inkrementelle räumliche Autokorrelation (Spatial Statistics)
Zusammenfassung
Dient zum Messen der räumlichen Autokorrelation für eine Reihe von Entfernungen und zum optionalen Erstellen eines Liniendiagramms dieser Entfernungen und der entsprechenden Z-Ergebnisse. Z-Ergebnisse geben die Intensität der räumlichen Cluster-Bildung wider, und statistisch signifikante Z-Spitzenergebnisse geben die Entfernungen an, bei denen solche räumlichen Prozesse, die eine Cluster-Bildung fördern, am stärksten ausgeprägt sind. Diese Spitzenentfernungen sind häufig geeignete Werte für die Verwendung mit Werkzeugen, die einen Entfernungsband- oder Entfernungsradiusparameter erfordern.
Bild
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Höhepunkte der Z-Ergebnisse spiegeln Entfernungen wider, bei denen räumliche Prozesse, die eine Cluster-Bildung fördern, am stärksten ausgeprägt sind. |
Verwendung
Dieses Werkzeug kann Sie dabei unterstützen, einen geeigneten Entfernungsschwellenwert oder Radius für Werkzeuge mit diesen Parametern auszuwählen, wie z. B. Hot-Spot-Analyse oder Punktdichte.
Mit dem Werkzeug Inkrementelle räumliche Autokorrelation wird die räumliche Autokorrelation einer Reihe von Entfernungschrittgrößen gemessen, und für jede Entfernungsschrittgröße wird ein Bericht über den zugehörigen Morans Index, erwarteten Index, Varianz, Z-Ergebnis und p-Wert erstellt. Sie können im Ergebnisfenster auf diese Ergebnisse zugreifen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Eintrag Meldungen klicken und die Option Anzeigen auswählen. Mit dem Werkzeug werden als abgeleitete Ausgabe auch das erste Z-Spitzenergebnis und das maximale Z-Spitzenergebnis zur weiteren Verwendung in Modellen oder Skripten (z. B. im Beispielskript weiter unten) übergeben.
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Wenn mehr als ein statistisch signifikanter Spitzenwert vorhanden ist, ist die Cluster-Bildung an jeder einzelnen Entfernung ausgeprägt. Wählen Sie die Spitzenentfernung aus, die dem gewünschten Analysemaßstab am besten entspricht; dies ist häufig der zuerst auftretende statistisch signifikante Spitzenwert.
Das Eingabefeld sollte eine Vielzahl von Werten aufweisen. Für diese Statistikberechnung ist es erforderlich, dass nicht alle Variablen den gleichen Wert aufweisen; eine Berechnung ist z. B. nicht möglich, wenn alle Eingabewerte 1 lauten. Wenn Sie mit diesem Werkzeug das räumliche Muster von Ereignisdaten analysieren möchten, können Sie dazu die Ereignisdaten zusammenfassen.
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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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Für Linien- und Polygon-Features werden bei Entfernungsberechnungen Feature-Schwerpunkte verwendet. Für Multipoints, Polylinien oder Polygone mit mehreren Teilen wird der Schwerpunkt mithilfe des gewichteten arithmetischen Mittelpunkts aller Feature-Teile berechnet. Die Gewichtung für Punkt-Features ist 1, für Linien-Features "Länge" und für Polygon-Features "Fläche".
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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.
Für Polygon-Features verwenden Sie fast immer Zeile für den Parameter Zeilenstandardisierung. Die Zeilenstandardisierung verringert die Verzerrung, wenn die Anzahl der Nachbarn der einzelnen Features eine Funktion des Aggregationsschemas oder Sampling-Prozesses ist, und die tatsächliche räumliche Verteilung der analysierten Variable nicht widergespiegelt wird.
Wenn keine Anfangsentfernung angegeben ist, ist die Standardentfernung die Entfernung, bei der jedes Feature im Dataset über mindestens einen Nachbarn verfügt. Dies ist möglicherweise nicht die am besten geeignete Anfangsentfernung, wenn das Dataset räumliche Ausreißer enthält.
Wenn kein Wert für Inkrementelle Entfernung angegeben ist, wird die durchschnittliche Entfernung zum nächsten Nachbarn verwendet.
Es ist möglich, dass beim Ausführen dieses Werkzeugs nicht genügend Arbeitsspeicher vorhanden ist. Dies tritt in der Regel dann auf, wenn Sie eine Anfangsentfernung und/oder eine Inkrementelle Entfernung angeben, was dazu führt, dass Features sehr viele Nachbarn aufweisen. Sie sollten keine räumlichen Beziehungen erstellen, bei denen die Features über Tausende von Nachbarn verfügen. Verwenden Sie einen niedrigeren Wert für Inkrementelle Entfernung, und entfernen Sie räumliche Ausreißer vorübergehend, damit Sie mit niedrigeren Werten für die Anfangsentfernung beginnen können.
Entfernungen basieren immer auf der Umgebungseinstellung Ausgabe-Koordinatensystem. Die Standardeinstellung für die Umgebung "Ausgabe-Koordinatensystem ist Gleich wie Eingabe. Eingabe-Features werden vor der Analyse in das Koordinatensystem der Ausgabe projiziert.
Die optionale Ausgabe-Tabelle enthält den Entfernungswert bei jeder Iteration, den Morans I-Indexwert, den erwarteten Morans I-Indexwert, die Varianz, das Z-Ergebnis und den p-Wert. Ein Spitzenwert ist eine Erhöhung des Z-Ergebniswertes gefolgt von einer Verringerung des Z-Ergebniswertes. Wenn mit dem Werkzeug zum Beispiel die folgende Reihe von Z-Ergebnissen für Entfernungen von 50, 100 und 150 Metern ermittelt werden: 2,95, 3,68, 3,12, dann liegt der Spitzenwert bei 100 Metern.
Die optionale Ausgabeberichtsdatei wird als PDF-Datei erstellt. Doppelklicken Sie im Ergebnisfenster auf den Dateinamen, um die Datei zu öffnen.
Optional erstellt dieses Werkzeug einen PDF-Bericht mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse. PDF-Dateien werden nicht automatisch im Fenster Katalog angezeigt. Wenn Sie PDF-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, wie unten dargestellt, PDF als Dateierweiterung an.
Auf Computern, die mit ArcGIS-Sprachpaketen für Chinesisch oder Japanisch konfiguriert sind, werden Sie möglicherweise bemerken, dass Text fehlt und/oder Formatierungsprobleme in der PDF-Ausgabeberichtsdatei auftreten. Diese Probleme können durch Ändern der Schriftarteinstellungen behoben werden.
Wenn keine Z-Spitzenergebnisse ermittelt werden können, geben sowohl die abgeleiteten Ausgabeparameter des ersten Z-Spitzenergebnisses und maximalen Z-Spitzenergebnisses einen leeren Wert zurück.
Syntax
| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
Input_Features |
Die Feature-Class, für die die räumliche Autokorrelation über eine Reihe von Entfernungen gemessen wird. | Feature Layer |
Input_Field |
Das numerische Feld, das beim Bewerten der räumlichen Autokorrelation verwendet wird. | Field |
Number_of_Distance_Bands |
Die Häufigkeit, mit der die Nachbarschaftsgröße inkrementiert und das Dataset für die räumliche Autokorrelation analysiert wird. Der Startpunkt und die Größe der Inkrementierung werden in den Parametern Anfangsentfernung und Entfernungsschrittgröße angegeben. | Long |
Beginning_Distance (optional) |
Die Entfernung, in der die Analyse der räumlichen Autokorrelation gestartet wird, und die Entfernung, in der die Inkrementierung beginnt. Der für diesen Parameter eingegebene Wert sollte in den Einheiten der Umgebungseinstellung "Ausgabe-Koordinatensystem" vorliegen. | Double |
Distance_Increment (optional) |
Die nach jeder Iteration zu erhöhende Entfernung. Die in der Analyse verwendete Entfernung beginnt bei der Anfangsentfernung und nimmt entsprechend des für die Entfernungsschrittgröße angegebenen Wertes zu. Der für diesen Parameter eingegebene Wert sollte in den Einheiten der Umgebungseinstellung "Ausgabe-Koordinatensystem" vorliegen. | Double |
Distance_Method (optional) |
Gibt an, wie Entfernungen von den einzelnen Features zu benachbarten Features berechnet werden.
| String |
Row_Standardization (optional) |
| Boolean |
Output_Table (optional) |
Die mit den einzelnen Entfernungsbändern und dem zugehörigen Z-Ergebnis zu erstellende Tabelle. | Table |
Output_Report_File (optional) |
Die zu erstellende PDF-Datei mit einem Liniendiagramm als Ergebniszusammenfassung. | File |
Codebeispiel
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "IncrementalSpatialAutocorrelation" verwenden.
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")
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "IncrementalSpatialAutocorrelation" verwenden.
# 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()
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.