Пошаговая пространственная автокорреляция (Пространственная статистика)

Уровень лицензии:BasicStandardAdvanced

Резюме

Измеряет пространственную автокорреляцию для серии расстояний и при необходимости создает линейный график этих расстояний и соответствующих z-оценок. z-оценки отражают интенсивность пространственной кластеризации, а статистически значимые и увеличивающиеся пиковые z-оценки обозначают расстояния, на которых пространственные процессы, обеспечивающие пространственную кластеризацию, наиболее выражены. Эти пиковые расстояния часто нужно использовать в инструментах с параметром Диапазон расстояний (Distance Band) или Радиус расстояний (Distance Radius).

Более подробно о работе инструмента Пошаговая пространственная автокорреляция (Incremental Spatial Autocorrelation)Более подробно о работе инструмента Пространственная автокорреляция (Глобальный индекс I Морана) (Spatial Autocorrelation (Global Moran's I))

Рисунок

Пошаговая пространственная автокорреляция
Пиковые z-оценки соответствует расстояниям, при которых пространственные процессы, обеспечивающие пространственную кластеризацию, наиболее выражены.

Использование

Синтаксис

IncrementalSpatialAutocorrelation_stats (Input_Features, Input_Field, Number_of_Distance_Bands, {Beginning_Distance}, {Distance_Increment}, {Distance_Method}, {Row_Standardization}, {Output_Table}, {Output_Report_File})
ПараметрОбъяснениеТип данных
Input_Features

Класс объектов, для которого будет рассчитываться пространственная автокорреляция для последовательности расстояний.

Feature Layer
Input_Field

Числовое поле, используемое в оценке пространственной автокорреляции.

Field
Number_of_Distance_Bands

Количество раз, чтобы увеличить размер соседства и проанализировать набор данных для выявления пространственной автокорреляции. Начальная точка и размер приращения указываются в качестве параметров Начальное расстояние (Beginning Distance) и Приращение расстояние (Distance Increment).

Long
Beginning_Distance
(дополнительно)

Расстояние, на котором необходимо начать анализ пространственной автокорреляции и расстояние, от которого необходимо начать приращение. Значение этого параметра должно измеряться в единицах параметра среды Выходная система координат (Output Coordinate System).

Double
Distance_Increment
(дополнительно)

Расстояние, на которое необходимо увеличивать при каждой последующей итерации. Расстояние, используемое в этом анализе, начинается от значения параметра Начальное расстояние (Beginning Distance) и увеличивается на количество, указанное в параметре Приращение расстояния (Distance Increment). Значение этого параметра должно измеряться в единицах параметра среды Выходная система координат (Output Coordinate System).

Double
Distance_Method
(дополнительно)

Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта.

  • EUCLIDEAN —Расстояние по прямой линии между двумя точками (как ворона летает)
  • MANHATTAN —Расстояние между двумя точками, измеренное вдоль осей (городских кварталов); рассчитывается суммированием абсолютных разностей между координатами х и у
String
Row_Standardization
(дополнительно)
  • Нет (NONE) —Нормализация пространственных весов не применяется.
  • ROW —Пространственные веса нормализуются; каждый вес делится на сумму значений его ряда (сумму весов всех соседних объектов).
Boolean
Output_Table
(дополнительно)

Таблица, создаваемая с каждым диапазоном расстояний и связанным результатом z-оценки.

Table
Output_Report_File
(дополнительно)

Создаваемый PDF-файл, содержащий линейный график со сводными результатами.

File

Пример кода

Пример IncrementalSpatialAutocorrelation 1 (окно Python)

Следующий скрипт, представленный в окне Python, демонстрирует применение инструмента IncrementalSpatialAutocorrelation.

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")
Пример IncrementalSpatialAutocorrelation (автономный скрипт Python)

Следующий автономный скрипт на языке Python демонстрирует применение инструмента IncrementalSpatialAutocorrelation.

# 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()

Параметры среды

Выходная система координат (Output Coordinate System)

До начала анализа геометрия пространственных объектов проецируется в Выходную систему координат (Output Coordinate System). Во всех математических вычислениях учитывается пространственная привязка Выходной системы координат (Output Coordinate System).

Связанные темы

Обзор группы инструментов Анализа структурных закономерностей
Моделирование пространственных отношений
Что такое z-оценка? Что такое p-значение?
Использование окна Результаты (Results)
Как работает инструмент Пошаговая пространственная автокорреляция (Incremental Spatial Autocorrelation)
Пространственная автокорреляция (Global Moran's I)
Пространственные веса
Как работает инструмент Пространственная автокорреляция (Глобальный индекс Морана I)

Информация о лицензировании

ArcGIS for Desktop Basic: Да
ArcGIS for Desktop Standard: Да
ArcGIS for Desktop Advanced: Да
Информация об авторском праве © Esri, 1995-2013. Все права защищены.
9/11/2013