Räumliche Gewichtung des Netzwerks generieren (Spatial Statistics)
Zusammenfassung
Erstellt eine Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix (.swm) unter Verwendung eines Netzwerk-Datasets, wobei die räumlichen Beziehungen zwischen Features in Bezug auf die zugrunde liegende Netzwerkstruktur definiert werden.
Weitere Informationen zur Funktionsweise von "Räumliche Gewichtung des Netzwerks generieren"
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Verwendung
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Die Ausgabe dieses Werkzeugs ist eine Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix (.swm). Werkzeuge, die erfordern, dass Sie eine Option für die Konzeptualisierung von räumlichen Beziehungen angeben, akzeptieren eine Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix; wählen Sie GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE für den Parameter Konzeptualisierung von räumlichen Beziehungen, und geben Sie für den Parameter Gewichtungsmatrix-Datei den vollständigen Pfadnamen zur Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix an, die mit diesem Werkzeug erstellt wurde.
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Dieses Werkzeug wurde ausschließlich für die Verwendung mit Punktdaten der Eingabe-Feature-Class konzipiert.
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Mit einer räumlichen Gewichtungsmatrix können die räumlichen Beziehungen zwischen den Features in Ihrem Dataset quantifiziert werden. Viele Werkzeuge der Toolbox "Spatial Statistics" werten einzelne Features innerhalb des Kontexts ihrer benachbarten Features aus. Mit einer Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix werden diese Nachbarbeziehungen definiert. Bei diesem Werkzeug werden die Nachbarbeziehungen in den Fällen, in denen die Fahrstrecken auf ein Netzwerk beschränkt sind, auf Zeit oder Entfernung zwischen den Features basiert. Weitere Informationen zu räumlichen Gewichtungen und der Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix finden Sie unter Räumliche Gewichtungen.
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Das Feld Eindeutige ID ist mit Feature-Beziehungen verknüpft, die von der Ausführung dieses Werkzeugs abgeleitet werden. Infolgedessen müssen die Werte unter Eindeutige ID für jedes Feature eindeutig sein und in einem permanenten Feld vorgehalten werden, das bei der Feature-Class verbleibt. Falls Sie kein Feld "Eindeutige ID" haben, können Sie dieses erstellen, indem Sie der Feature-Class-Tabelle ein neues Ganzzahlfeld (Feld hinzufügen) hinzufügen, und die Feldwerte so berechnen, dass sie dem Feld "FID" oder "OBJECTID" entsprechen (Feld berechnen). Da die FID-/OID-Feldwerte sich ändern können, wenn Sie eine Feature-Class kopieren oder bearbeiten, können Sie diese Felder nicht direkt für den Parameter Eindeutige ID verwenden.
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Mit dem Parameter Maximale Anzahl von Nachbarn für dieses Werkzeug wird die exakte Anzahl an Nachbarn angegeben, die jedem Feature zugeordnet wird. Mit dem Impedanzgrenzwert wird der Parameter der Nachbaranzahl überschrieben, sodass einige Features unter Umständen weniger Nachbarn aufweisen, wenn die angegebene Anzahl an Nachbarn nicht innerhalb der Grenzwert-Entfernung/-Zeit gefunden werden kann.
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Sie können räumliche Beziehungen mithilfe der Hierarchie im Netzwerk-Dataset definieren, sofern vorhanden, indem Sie den Parameter Hierarchie bei Analyse verwenden aktivieren. In der Hierarchie werden die Netzwerkkanten in Haupt-, Neben- und Ortsstraßen aufgeteilt. Bei Verwendung der Hierarchie des Netzwerks zum Erstellen räumlicher Beziehungen zwischen Features wird den Strecken auf Hauptstraßen der Vorzug vor Nebenstraßen und den Strecken auf Nebenstraßen der Vorzug vor Ortsstraßen gegeben.
Dieses Werkzeug berücksichtigt nicht das Ausgabe-Koordinatensystem der Umgebung. Die gesamte Feature-Geometrie wird vor der Analyse projiziert, um dem Raumbezug zu entsprechen, der mit dem Netzwerk-Dataset verknüpft ist. Die Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix, die von diesem Werkzeug erstellt wird, gibt die räumlichen Beziehungen wieder, die mit dem Raumbezug des Netzwerk-Datasets definiert wurden. Es wird beim Durchführen von Analysen mit einer auf einem Netzwerk basierenden Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix empfohlen, dass die Eingabe-Feature-Class so projiziert wird, dass sie dem Koordinatensystem des Netzwerk-Datasets entspricht, mit dem die Netzwerk-SWM-Datei erstellt wurde.
![Tipp Tipp](rsrc/tip.png)
Das für Benutzer von ArcGIS kostenlose Data and Maps for ArcGIS enthält StreetMap-Daten, einschließlich eines vordefinierten Netzwerk-Datasets im SDC-Format. Abdeckung für dieses Dataset sind die USA und Kanada. Diese Netzwerk-Datasets können von diesem Werkzeug direkt verwendet werden.
![Achtung Achtung](rsrc/caution.png)
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 Punkt-Feature-Class, für die die räumlichen Netzwerkbeziehungen zwischen Features bewertet werden. | Feature Class |
Unique_ID_Field |
Ein Ganzzahlfeld, das für jedes Feature in der Eingabe-Feature-Class einen anderen Wert enthält. Falls Sie kein Feld mit einer eindeutigen ID verwenden, können Sie dieses erstellen. Fügen Sie dazu der Feature-Class-Tabelle ein Ganzzahlfeld hinzu, und berechnen Sie die Feldwerte so, dass sie dem Feld "FID" oder "OBJECTID" entsprechen. | Field |
Output_Spatial_Weights_Matrix_File |
Der vollständige Pfad für die auf einem Netzwerk basierende Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix (SWM) wird erstellt. | File |
Input_Network |
Das Netzwerk-Dataset, für das die räumlichen Beziehungen zwischen Features in der Eingabe-Feature-Class definiert werden. | Network Dataset Layer |
Impedance_Attribute |
Der Kosteneinheitentyp, der als Impedanz in der Analyse verwendet werden soll. | String |
Impedance_Cutoff (optional) |
Gibt einen Grenzwert für die INVERSE- und FIXED-Konzeptualisierungen von räumlichen Beziehungen an. Geben Sie diesen Wert in den Einheiten ein, die für das Impedanzattribut angegeben wurden. Der Wert 0 gibt an, dass kein Schwellenwert angewendet wird. Ist dieser Parameter leer, wird ein Standardschwellenwert basierend auf der Ausdehnung der Eingabe-Feature-Class und der Anzahl von Features berechnet. | Double |
Maximum_Number_of_Neighbors (optional) |
Eine Ganzzahl, die die maximale Anzahl an Nachbarn angibt, die für jedes Feature gefunden werden kann. | Long |
Barriers (optional) |
Der Name einer Punkt-Feature-Class mit Features, die gesperrte Kreuzungen oder Straßen, Unfallorte oder andere Orte darstellen, an denen die Fahrt entlang des Netzwerks nicht fortgesetzt werden kann. | Feature Layer |
U-turn_Policy (optional) |
Gibt optionale Beschränkungen für Wenden an.
| String |
Restrictions [Restriction,...] (optional) |
Eine Liste mit Beschränkungen. Alle mit ON versehenen Beschränkungen gelten in Berechnungen für räumliche Beziehungen. | String |
Use_Hierarchy_in_Analysis (optional) |
Gibt an, ob in der Analyse eine Hierarchie verwendet werden soll.
| Boolean |
Search_Tolerance (optional) |
Der Suchschwellenwert, der beim Lokalisieren von Features der Eingabe-Feature-Class im Netzwerk-Dataset verwendet wird. Dieser Parameter umfasst einen Suchwert und die Einheiten für die Toleranz. | Linear unit |
Conceptualization_of_Spatial_Relationships (optional) |
Gibt an, wie die mit jeder räumlichen Beziehung verknüpfte Gewichtung angegeben wird. Bei INVERSE haben die weiter entfernten Features eine geringere Gewichtung als nahe gelegene Features. Bei FIXED sind die Features innerhalb des Impedanzgrenzwertes Nachbarn (Gewichtung 1), Features außerhalb des Impedanzgrenzwertes eines Ziel-Features jedoch nicht (Gewichtung 0). | String |
Exponent (optional) |
Parameter für die Berechnung der INVERSE-Konzeptualisierung von räumlichen Beziehungen. Typische Werte sind 1 oder 2. Die Gewichtungen sinken umso schneller in Abhängigkeit von der Entfernung, je größer dieser Exponentialwert ist. | Double |
Row_Standardization (optional) |
Eine Reihen-Standardisierung wird immer dann empfohlen, wenn die Verteilung der Features aufgrund eines Referenzpunktschemas oder eines auferlegten Aggregationsschemas möglicherweise verzerrt ist.
| Boolean |
Codebeispiel
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "GenerateNetworkSpatialWeights" verwenden.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data"
arpcy.GenerateNetworkSpatialWeights_stats("Hospital.shp", "MyID","network6Neighs.swm",
"Streets_ND","MINUTES", 10, 6, "#",
"ALLOW_UTURNS","#", "USE_HIERARCHY",
"#", "INVERSE", 1,"ROW_STANDARDIZATION")
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "GenerateNetworkSpatialWeights" verwenden.
# Create a Spatial Weights Matrix based on Network Data
# Import system modules
import arcpy
# Set the geoprocessor object property to overwrite existing output
arcpy.gp.overwriteOutput = True
# Check out the Erweiterung "ArcGIS Network Analyst" (required for the Generate Network Spatial Weights tool)
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Local variables...
workspace = r"C:\Data"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create Spatial Weights Matrix based on Network Data
# Process: Generate Network Spatial Weights...
nwm = arcpy.GenerateNetworkSpatialWeights_stats("Hospital.shp", "MyID",
"network6Neighs.swm", "Streets_ND",
"MINUTES", 10, 6, "#", "ALLOW_UTURNS",
"#", "USE_HIERARCHY", "#", "INVERSE",
1, "ROW_STANDARDIZATION")
# Create Spatial Weights Matrix based on Euclidean Distance
# Process: Generate Spatial Weights Matrix...
swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("Hospital.shp", "MYID",
"euclidean6Neighs.swm",
"K_NEAREST_NEIGHBORS",
"#", "#", "#", 6)
# Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
# average hospital visit times using Network Spatial Weights
# Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
moransINet = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("Hospital.shp", "VisitTime",
"NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#",
"network6Neighs.swm")
# Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
# average hospital visit times using Euclidean Spatial Weights
# Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
moransIEuc = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("Hospital.shp", "VisitTime",
"NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#",
"euclidean6Neighs.swm")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()