Räumliche Autokorrelation (Morans I) (Räumliche Statistiken)

Zusammenfassung

Misst die räumliche Autokorrelation basierend auf Feature-Speicherorten und Attributwerten unter Verwendung von Global Moran's I-Statistikwerten.

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Weitere Informationen zur Funktionsweise der räumlichen Autokorrelation (Global Moran's I)

Abbildung

Abbildung: Global Moran's I

Verwendung

Syntax

SpatialAutocorrelation_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Generate_Report, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, Distance_Method, Standardization, Distance_Band_or_Threshold_Distance, {Weights_Matrix_File})
ParameterErläuterungDatentyp
Input_Feature_Class

Die Feature-Class, für die die räumliche Autokorrelation berechnet wird.

Feature Layer
Input_Field

Das numerische Feld, das beim Bewerten der räumlichen Autokorrelation verwendet wird.

Field
Generate_Report
  • NO_REPORT —Es wird keine grafische Zusammenfassung erstellt (Standardeinstellung).
  • GENERATE_REPORT —Es wird eine grafische Zusammenfassung als HTML-Datei erstellt.
Boolean
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

Gibt an, wie räumliche Beziehungen zwischen Features konzeptualisiert werden.

  • INVERSE_DISTANCE —Nahe gelegene benachbarte Features haben einen größeren Einfluss auf die Berechnungen für ein Ziel-Feature als Features, die weiter weg liegen.
  • INVERSE_DISTANCE_SQUARED —Entspricht INVERSE_DISTANCE, aber aufgrund einer stärkeren Neigung fällt der Einfluss schneller ab. Nur die Nachbarn in direkter Nähe eines Ziel-Features haben dann merklichen Einfluss auf die Berechnungen für dieses Feature.
  • FIXED_DISTANCE_BAND —Jedes Feature wird im Kontext benachbarter Features analysiert. Benachbarte Features innerhalb der angegebenen kritischen Entfernung erhalten eine Gewichtung von 1 und beeinflussen die Berechnungen für das Ziel-Feature. Benachbarte Features außerhalb der kritischen Entfernung erhalten eine Gewichtung von 0 und haben keinen Einfluss auf die Berechnungen eines Ziel-Features.
  • ZONE_OF_INDIFFERENCE —Features innerhalb der angegebenen kritischen Entfernung eines Ziel-Features erhalten eine Gewichtung von 1 und beeinflussen die Berechnungen für das Feature. Sobald die kritische Entfernung überschritten wird, nimmt die Gewichtung (und somit der Einfluss eines benachbarten Features auf die Berechnung von Ziel-Features) mit der Entfernung ab.
  • POLYGON_CONTIGUITY_(FIRST_ORDER) —Nur benachbarte Polygon-Features, die über eine gemeinsame Grenze verfügen, haben Einfluss auf die Berechnungen für das Ziel-Polygon-Feature. (Hierfür benötigen Sie eine ArcInfo-Lizenz.)
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE —Räumliche Beziehungen werden in einer Datei mit räumlichen Gewichtungen definiert. Der Pfad zur Datei mit räumlichen Gewichtungen wird im Parameter "Gewichtungsmatrix-Datei" angegeben.
String
Distance_Method

Gibt an, wie Entfernungen von den einzelnen Features zu benachbarten Features berechnet werden.

  • EUCLIDEAN_DISTANCE —Die geradlinige Entfernung zwischen zwei Punkten (die als Luftlinie gemessene Entfernung).
  • MANHATTAN_DISTANCE —Die Entfernung zwischen zwei Punkten, die entlang von rechtwinkligen Achsen gemessen werden (Gebäudeblock). Für die Berechnung werden die (absoluten) Differenzen zwischen den X- und Y-Koordinaten berechnet.
String
Standardization

Eine Zeilenstandardisierung wird immer dann empfohlen, wenn die Verteilung der Features aufgrund einer Referenzpunkterfassung oder eines auferlegten Zusammenfassungsschemas möglicherweise verzerrt ist.

  • KEINE —Es wird keine Standardisierung räumlicher Gewichtungen angewendet.
  • ROW —Räumliche Gewichtungen werden standardisiert. Jede Gewichtung wird durch ihre eigene Zeilensumme (die Summe der Gewichtungen aller benachbarten Features) dividiert.
String
Distance_Band_or_Threshold_Distance

Gibt einen Entfernungsgrenzwert für Optionen mit inverser Entfernung und Optionen mit fester Entfernung an. Features außerhalb des angegebenen Grenzwerts für ein Ziel-Feature werden in Analysen für dieses Feature ignoriert. Mit der Indifferenzzone wird jedoch der Einfluss von Features außerhalb der angegebenen Entfernung in Abhängigkeit der Entfernung reduziert, während die Features innerhalb des Entfernungsschwellenwerts gleichmäßig berücksichtigt werden. Der eingegebene Wert sollte dem Wert des Ausgabe-Koordinatensystems entsprechen.

Bei Konzeptualisierungen von räumlichen Beziehungen mit inverser Entfernung gibt der Wert 0 an, dass keine Schwellenwertentfernung angewendet wird. Wenn dieser Parameter leer gelassen wird, wird ein Standardschwellenwert berechnet und angewendet. Dieser Standardwert ist die euklidische Entfernung, bei der sichergestellt wird, dass jedes Feature mindestens einen Nachbarn hat.

Dieser Parameter hat keine Auswirkung, wenn räumliche Konzeptualisierungen vom Typ "Polygonnachbarschaft" oder "Abrufen von räumlichen Gewichtungen aus Datei" ausgewählt werden.

Double
Weights_Matrix_File
(optional)

Der Pfad zu einer Datei mit räumlichen Gewichtungen, die räumliche Beziehungen zwischen Features definieren.

File

Codebeispiel

Räumliche Autokorrelation – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht die Verwendung des Werkzeugs "Räumliche Autokorrelation".

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"c:\data"
arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual","NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE","EUCLIDEAN DISTANCE", "NONE", "#","euclidean6Neighs.swm")
Räumliche Autokorrelation – Beispiel 2 (eigenständiges Python-Skript)

Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "Räumliche Autokorrelation" verwenden.

# Analyze the growth of regional per capita incomes in US
# Counties from 1969 -- 2002 using Ordinary Least Squares Regression

# Import system modules
import arcpy

# Set the geoprocessor object property to overwrite existing outputs
arcpy.gp.overwriteOutput = True

# 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.workspace = workspace

    # Growth as a function of {log of starting income, dummy for South
    # counties, interaction term for South counties, population density}
    # Process: Ordinary Least Squares... 
    ols = arcpy.OrdinaryLeastSquares_stats("USCounties.shp", "MYID", 
                        "olsResults.shp", "GROWTH",
                        "LOGPCR69;SOUTH;LPCR_SOUTH;PopDen69",
                        "olsCoefTab.dbf",
                        "olsDiagTab.dbf")

    # Create Spatial Weights Matrix (Can be based off input or output FC)
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("USCounties.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6) 
                        

    # Calculate Moran's I Index of Spatial Autocorrelation for 
    # OLS Residuals using a SWM File.  
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...      
    moransI = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("olsResults.shp", "Residual",
                        "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()

Umgebungen

Ausgabe-Koordinatensystem

Die Feature-Geometrie wird vor der Analyse auf das Ausgabe-Koordinatensystem projiziert. Alle mathematischen Berechnungen basieren auf dem Raumbezug des Ausgabe-Koordinatensystems.

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How Spatial Autocorrelation (Global Moran's I) works

Lizenzinformationen

ArcView: Ja
ArcEditor: Ja
ArcInfo: Ja

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7/10/2012