增量空间自相关 (Spatial Statistics)

许可等级:BasicStandardAdvanced

摘要

测量一系列距离的空间自相关,并选择性创建这些距离及其相应 z 得分的折线图。z 得分反映空间聚类的程度,具有统计显著性的峰值 z 得分表示促进空间过程聚类最明显的距离。这些峰值距离通常为具有“距离范围”或“距离半径”参数的工具所使用的合适值。

插图

Incremental Spatial Autocorrelation
Z-score peaks reflect distances where the spatial processes promoting clustering are most pronounced.

用法

语法

IncrementalSpatialAutocorrelation_stats (Input_Features, Input_Field, Number_of_Distance_Bands, {Beginning_Distance}, {Distance_Increment}, {Distance_Method}, {Row_Standardization}, {Output_Table}, {Output_Report_File})
参数说明数据类型
Input_Features

要对一系列距离进行测量的空间自相关的要素类。

Feature Layer
Input_Field

用于评估空间自相关的数值字段。

Field
Number_of_Distance_Bands

针对空间自相关而递增邻域大小和分析数据集的次数。分别在开始距离距离增量参数中指定的增量的起点和大小。

Long
Beginning_Distance
(可选)

开始空间自相关分析的距离和开始增量的距离。为此参数输入的值应使用“输出坐标系”环境设置的单位。

Double
Distance_Increment
(可选)

每次迭代后要增加的距离。分析中使用的距离于开始距离处开始,以距离增量中指定的数量增加。为此参数输入的值应使用“输出坐标系”环境设置的单位。

Double
Distance_Method
(可选)

指定计算每个要素与邻近要素之间的距离的方式。

  • 欧氏两点间的直线距离
  • 曼哈顿沿垂直轴度量的两点间的距离(城市街区);计算方法是对两点的 x 和 y 坐标的差值(绝对值)求和。
String
Row_Standardization
(可选)
  • NONE不对空间权重执行标准化。
  • ROW对空间权重执行标准化;每个权重都会除以行的和(所有相邻要素的权重和)。
Boolean
Output_Table
(可选)

要创建的表格包含各距离范围和相关 z 得分结果。

Table
Output_Report_File
(可选)

要创建的 PDF 文件包含汇总结果的折线图。

File

代码实例

增量空间自相关 (IncrementalSpatialAutocorrelation) 示例 1(Python 窗口)

以下 Python 窗口脚本演示了如何使用增量空间自相关 (IncrementalSpatialAutocorrelation) 工具。

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")
增量空间自相关 (IncrementalSpatialAutocorrelation) 示例(独立 Python 脚本)

下面的独立 Python 脚本演示了如何使用增量空间自相关 (IncrementalSpatialAutocorrelation) 工具。

# 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()

环境

输出坐标系

在进行分析之前将要素几何投影到输出坐标系。所有数学计算都基于输出坐标系空间参考

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许可信息

ArcGIS for Desktop Basic:是
ArcGIS for Desktop Standard:是
ArcGIS for Desktop Advanced:是
9/15/2013