Spatial Autocorrelation (Global Moran's I) (Statistiques spatiales)

Récapitulatif

Mesure l'auto-corrélation spatiale selon l'emplacement des entités et leurs valeurs attributaires à l'aide de la statistique de l'indice global de Moran.

You can access the results of this tool (including the optional report file) from the Results window. If you disable background processing, results will also be written to the Progress dialog box.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Spatial Autocorrelation (Global Moran's I)

Illustration

Illustration de l'indice global de Moran

Utilisation

Syntaxe

SpatialAutocorrelation_stats (Input_Feature_Class, Input_Field, Generate_Report, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, Distance_Method, Standardization, Distance_Band_or_Threshold_Distance, {Weights_Matrix_File})
ParamètreExplicationType de données
Input_Feature_Class

Classe d'entités pour laquelle l'autocorrélation spatiale est calculée.

Feature Layer
Input_Field

Champ numérique utilisé pour évaluer l'autocorrélation spatiale.

Field
Generate_Report
  • NO_REPORTAucun récapitulatif graphique n'est créé (valeur par défaut).
  • GENERATE_REPORTUn récapitulatif graphique est créé en tant que fichier HTML.
Boolean
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

Indique la façon dont les relations spatiales sont conceptualisées parmi les entités.

  • INVERSE_DISTANCELes entités voisines proches ont une plus grande influence sur les calculs pour une entité cible que les entités plus éloignées.
  • INVERSE_DISTANCE_SQUAREDIdentique à INVERSE_DISTANCE, mais la pente est plus prononcée et l'influence chute donc plus rapidement. De plus, les voisins les plus proches d'une seule entité cible exercent une influence notable sur les calculs de cette entité.
  • FIXED_DISTANCE_BANDChaque entité est analysée dans le contexte d'entités voisines. Les entités voisines à l'intérieur de la distance critique spécifiée reçoivent une pondération de 1 et exercent une influence sur les calculs de l'entité cible. Les entités voisines à l'extérieur de la distance critique reçoivent une pondération de zéro et n'ont aucune influence sur les calculs d'une entité cible.
  • ZONE_OF_INDIFFERENCELes entités dans la distance critique spécifiée d'une entité cible reçoivent une pondération de 1 et influencent les calculs de cette entité. Une fois que la distance critique a été dépassée, les pondérations (et l'influence qu'une entité voisine exerce sur les calculs de l'entité cible) diminuent avec la distance.
  • POLYGON_CONTIGUITY_(FIRST_ORDER)Seules les entités surfaciques voisines qui partagent une limite influenceront les calculs de l'entité surfacique cible. (Nécessite une licence ArcInfo)
  • GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILELes relations spatiales sont définies dans un fichier de pondérations spatiales. Le chemin d'accès au fichier de pondérations spatiales est spécifié par le paramètre Fichier de matrice des pondérations.
String
Distance_Method

Spécifie le mode de calcul des distances de chaque entité avec les entités voisines.

  • EUCLIDEAN_DISTANCEDistance en ligne droite entre deux points (à vol d'oiseau).
  • MANHATTAN_DISTANCEDistance entre deux points mesurés le long des axes à angles droits (îlot) ; calculée en additionnant la différence (absolue) entre les coordonnées x et y
String
Standardization

La standardisation par lignes est recommandée chaque fois que la répartition de vos entités est potentiellement influencée par la conception de l'échantillonnage ou un plan d'agrégation imposé.

  • NONEAucune standardisation de pondérations spatiales n'est appliquée.
  • ROWLes pondérations spatiales sont standardisées ; chaque pondération est divisée par la somme des lignes (la somme des pondérations de toutes les entités voisines).
String
Distance_Band_or_Threshold_Distance

Spécifie une distance limite pour les options Inverse Distance et Fixed Distance. Les entités se trouvant à l'extérieur de la limite spécifiée pour une entité cible ne sont pas prises en compte dans les analyses pour cette entité. Cependant, pour Zone of Indifference, l'influence des entités situées hors de la distance donnée est réduite avec la distance, tandis que les entités se trouvant dans le seuil de distance sont considérées à part égale. La valeur entrée doit correspondre à celles du système de coordonnées en sortie.

Pour les conceptualisations basées sur l'inverse de la distance de relations spatiales, une valeur de 0 indique qu'aucune distance seuil n'est appliquée ; lorsque ce paramètre n'est pas défini, une valeur de seuil par défaut est calculée et appliquée. Cette valeur par défaut correspond à la distance euclidienne permettant de garantir que chaque entité présente au moins un voisin.

Ce paramètre n'a aucun effet lorsque les conceptualisations spatiales de contiguïté polygonale ou d'extraction des pondérations spatiales à partir du fichier sont sélectionnées.

Double
Weights_Matrix_File
(Facultatif)

Chemin d'accès à un fichier contenant les pondérations spatiales qui définissent les relations spatiales parmi les entités.

File

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil SpatialAutocorrelation (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil SpatialAutocorrelation.

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")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil SpatialAutocorrelation (script autonome Python)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil SpatialAutocorrelation.

# 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()

Environnements

Système de coordonnées en sortie

La géométrie de l'entité est projetée au système de coordonnées en sortie avant l'analyse. Tous les calculs mathématiques sont basés sur la référence spatiale du système de coordonnées en sortie.

Rubriques connexes

Informations de licence

ArcView : Obligatoire V
ArcEditor : Obligatoire V
ArcInfo : Obligatoire V

7/10/2012