Центральный пространственный объект (Пространственная статистика)
Резюме
Определяет максимально близко расположенный к вычисленному центру пространственный объект для точечных, линейных или полигональных классов пространственных объектов.
Рисунок
 |
Использование
-
Объект, имеющий наименьшее накопленное расстояние до всех остальных объектов набора данных, является наиболее центрально расположенным объектом. Этот объект выбирается и копируется в новый Выходной класс пространственных объектов (Output Feature Class).
Накопленное расстояние измеряется с помощью Эвклидово Расстояние (EUCLIDEAN_DISTANCE) или Расстояние Манхэттена (MANHATTAN_DISTANCE) с учетом значения параметра Метод расстояний (Distance Method).
-
В расчетах, основанных на Евклидовом или Манхэттенском расстояниях, необходимо использовать данные, спроецированные на плоскость, для точного измерения расстояний.
-
Для линейных или полигональных объектов, центроиды используются при расчете расстояний. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроид вычисляется с использованием средневзвешенного центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.
-
Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов (Input Feature Class). Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.
-
Поле комбинаций (Case Field) используется для группировки объектов для отдельного вычисления Центрального объекта (Central Feature). Поле комбинаций (Case Field) может иметь тип целое (integer), дата (date) или полоса (string). Записи, имеющие значения NULL в Поле комбинаций (Case Field) будут исключены из анализа.
-
Собственный потенциал — это расстояние или вес между объектом и этим же объектом. Часто вес имеет значение "0", но в некоторых случаях вам может понадобиться задать другую фиксированную величину или другую величину для каждого пространственного объекта (возможно, основанную на размере полигона).
Внимание:При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить нулевые (null) значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях нули в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.
Синтаксис
| Параметр | Объяснение | Тип данных |
Input_Feature_Class |
Класс пространственных объектов, содержащий распределение объектов, из которых нужно определить наиболее центрально расположенный объект. | Feature Layer |
Output_Feature_Class |
Класс объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во Входном классе объектов. | Feature Class |
Distance_Method |
Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.
| String |
Weight_Field (дополнительно) |
Числовое поле, используемое для взвешивания расстояний в матрице расстояний типа начало-пункт назначения. | Field |
Self_Potential_Weight_Field (дополнительно) |
Поле, представляющее собственный потенциал, — это расстояние или вес между одним и тем же объектом. | Field |
Case_Field (дополнительно) |
Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов центрального объекта. Поле комбинаций должно быть типа целое (integer), дата (date) или полоса (string). | Field |
Пример кода
Следующий скрипт в окне Python является примером использования инструмента ЦентральныйПространственныйОбъект (CentralFeature).
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp", "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP", "#", "#")
Следующий автономный скрипт Python является примером использования инструмента ЦентральныйПространственныйОбъект (CentralFeature).
# Measure geographic distribution characteristics of coffee house locations weighted by the number of employees
# Import system modules
import arcpy
# Local variables...
workspace = "C:/data"
input_FC = "coffee_shops.shp"
CF_output = "coffee_CENTRALFEATURE.shp"
MEAN_output = "coffee_MEANCENTER.shp"
MED_output = "coffee_MEDIANCENTER.shp"
weight_field = "NUM_EMP"
try:
# Set the workspace to avoid having to type out full path names
arcpy.env.workspace = workspace
# Process: Central Feature...
arcpy.CentralFeature_stats(input_FC, CF_output, "EUCLIDEAN_DISTANCE", weight_field, "#", "#")
# Process: Mean Center...
arcpy.MeanCenter_stats(input_FC, MEAN_output, weight_field, "#", "#")
# Process: Median Center...
arcpy.MedianCenter_stats(input_FC, MED_output, weight_field, "#", "#")
except:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print arcpy.GetMessages()
Параметры среды
- Выходная система координат (Output Coordinate System)
До начала анализа Геометрия пространственных объектов проецируется в Выходную систему координат (Output Coordinate System).