Generar ponderaciones espaciales de red (Estadística espacial)

Resumen

Construye un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm) mediante un dataset de red, que define las relaciones espaciales de la entidad en términos de la estructura de red subyacente.

Más información acerca de cómo funciona Generar pesos espaciales de red

Ilustración

Generate Network Spatial Weights illustration

Uso

Sintaxis

GenerateNetworkSpatialWeights_stats (Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Spatial_Weights_Matrix_File, Input_Network, Impedance_Attribute, {Impedance_Cutoff}, {Maximum_Number_of_Neighbors}, {Barriers}, {U-turn_Policy}, {Restrictions}, {Use_Hierarchy_in_Analysis}, {Search_Tolerance}, {Conceptualization_of_Spatial_Relationships}, {Exponent}, {Row_Standardization})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
Input_Feature_Class

La clase de entidad de puntos para la cual se evaluarán las relaciones espaciales de red entre las entidades.

Feature Class
Unique_ID_Field

Un campo de entero que contiene un valor diferente para cada entidad en la clase de entidad de entrada.

Field
Output_Spatial_Weights_Matrix_File

La ruta completa para el archivo de matriz de ponderaciones espaciales de red (.SWM) creado.

File
Input_Network

El dataset de red para el que se definirán las relaciones espaciales entre las entidades en la clase de entidad de entrada.

Network Dataset Layer
Impedance_Attribute

El tipo de unidades de coste que se utilizará como impedancia en el análisis.

String
Impedance_Cutoff
(Opcional)

Especifica un valor límite para las conceptualizaciones de relaciones espaciales Inversa y Fija. Introduzca este valor utilizando las unidades que se especifican en el parámetro Atributo de impedancia.

Un valor de cero indica que no se aplica ningún umbral. Cuando este parámetro queda en blanco, se calcula un valor de umbral predeterminado basado en la extensión de la clase de entidad de entrada y la cantidad de entidades.

Double
Maximum_Number_of_Neighbors
(Opcional)

Un entero que refleja la cantidad máxima de vecinos que se debe buscar para cada entidad.

Long
Barriers
(Opcional)

El nombre de una clase de entidad de puntos con entidades que representan intersecciones bloqueadas, cierres de carreteras, sitios de accidentes u otras ubicaciones donde el recorrido en la red está bloqueado.

Feature Layer
U-turn_Policy
(Opcional)

Especifica restricciones opcionales de giro en U.

  • ALLOW_UTURNSSe puede girar en U en cualquier lugar (predeterminado).
  • NO_UTURNSNo se permiten giros en U durante la navegación.
  • ALLOW_DEAD_ENDS_ONLYSe puede girar en U en las calles sin salida solamente (es decir, en los cruces univalentes).
String
Restrictions
[Restriction,...]
(Opcional)

Una lista de restricciones. Marque las restricciones que se deben respetar en los cálculos de las relaciones espaciales.

String
Use_Hierarchy_in_Analysis
(Opcional)

Especifica si se utilizará una jerarquía en el análisis.

  • USE_HIERARCHYUtilizará el atributo de jerarquía del dataset de red en un algoritmo heurístico de ruta para acelerar el análisis.
  • NO_HIERARCHYEn su lugar, utilizará un algoritmo de ruta exacto. Si no hay un atributo de jerarquía, esta opción no afecta el análisis.
Boolean
Search_Tolerance
(Opcional)

El umbral de búsqueda utilizado para ubicar entidades en la Clase de entidad de entrada del Dataset de red. Este parámetro incluye un valor de búsqueda y las unidades para la tolerancia.

Linear unit
Conceptualization_of_Spatial_Relationships
(Opcional)

Determina el modo en que se especifica el peso asociado con cada relación espacial. Para la INVERSA, las entidades más alejadas tienen un peso menor que las entidades cercanas. Para la FIJA, las entidades dentro del Valor límite de impedancia de una entidad de destino son vecinas (peso de 1); las entidades fuera del Valor límite de impedancia de una entidad de destino no lo son (peso de 0).

String
Exponent
(Opcional)

Parámetro para el cálculo de la Conceptualización de relaciones espaciales INVERSA. Los valores típicos son 1 o 2. Los pesos caen más rápidamente con la distancia a medida que aumenta el valor del exponente.

Double
Row_Standardization
(Opcional)

Se recomienda la estandarización de filas siempre que la distribución de entidades esté potencialmente influenciada debido al diseño de muestreo o a un esquema de agregación impuesto.

  • ROW_STANDARDIZATIONLas ponderaciones espaciales son estandarizadas por fila. Cada ponderación se divide por la suma de sus filas.
  • NO_STANDARDIZATIONNo se aplica la estandarización de ponderaciones espaciales.
Boolean

Ejemplo de código

Ejemplo de GenerateNetworkSpatialWeights (ventana de Python)

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

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")
Ejemplo de GenerateNetworkSpatialWeights (secuencia de comandos de Python independiente)

La siguiente secuencia de comandos de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta GenerateNetworkSpatialWeights.

# 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 Extensión ArcGIS Network Analystextension (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()

Entornos

Temas relacionados

9/11/2013