Analyse des agrégats et des points aberrants avec rendu (Statistiques spatiales)
Récapitulatif
A partir d'un ensemble d'entités pondérées, identifie des hot spots, des cold spots et des points aberrants spatiaux à l'aide de la statistique Anselin Local Moran's I. L'outil applique ensuite un rendu par tonalités froides-chaudes aux résultats de score Z.
En raison des nouvelles fonctionnalités d'ArcGIS qui permettent d'associer la sortie d'outils de script et de modèle à un rendu par défaut, cet outil sera déconseillé après la version 10.1 d'ArcGIS.
Illustration
Utilisation
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L'outil Analyse des agrégats et des points aberrants avec rendu combine les outils Cluster and Outlier Analysis et Rendu ZScore dans un modèle. Le Fichier de couche en sortie est automatiquement ajouté à la table des matières avec un rendu par tonalités chaudes-froides appliqué aux scores Z des entités.
Depuis la version ArcGIS 9.3, la sortie de l'outil Cluster and Outlier Analysis est automatiquement ajoutée à la table des matières avec un rendu par défaut appliqué au champ COTYPE, indiquant les hot spots, les cold spots et les points spatiaux aberrants statistiquement significatifs.
Syntaxe
Paramètre | Explication | Type de données |
Input_Feature_Class |
Classe d'entités pour laquelle l'analyse d'agrégat est effectuée. | Feature Layer |
Input_Field |
Champ à évaluer. | Field |
Output_Layer_File |
Fichier de couche en sortie permettant de stocker les informations de rendu. | Layer File |
Output_Feature_Class |
Classe d'entités en sortie pour recevoir le champ de résultats, le score Z, la valeur de p et la désignation du type d'agrégat. | Feature Class |
Exemple de code
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil Analyse des agrégats et des points aberrants avec rendu.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/911calls"
arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT","911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil Analyse des agrégats et des points aberrants avec rendu.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Cluster-Outlier Analysis with Rendering Tool (Anselin's Local Moran's I)
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite outputs if they already exist
arcpy.gp.OverwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\Data\911Calls"
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 500 feet
# Process: Copy Features and Integrate
cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
"#", 0, 0, 0)
integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")
# Use Collect Events to count the number of calls at each location
# Process: Collect Events
ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")
# Cluster/Outlier Analysis of 911 Calls
# Process: Local Moran's I
clusters = arcpy.ClustersOutliersRendered_stats("911Count.shp", "ICOUNT",
"911ClusterOutlier_rendered.lyr", "911ClusterOutlier.shp")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()
Environnements
- Système de coordonnées en sortie
La géométrie de l'entité est projetée dans le système de coordonnées en sortie avant l'analyse, donc les valeurs entrées pour le paramètre Canal distance ou distance seuil doivent correspondre à celles spécifiées dans le système de coordonnées en sortie. Tous les calculs mathématiques sont basés sur la référence spatiale du système de coordonnées en sortie.