Zentrales Feature (Spatial Statistics)

Zusammenfassung

Identifiziert das am zentralsten positionierte Feature in einer Point-, Line- oder Polygon-Feature-Class.

Weitere Informationen zur Funktionsweise des Werkzeugs "Zentrales Feature"

Abbildung

Verwendung

• Das Feature, das der kürzesten kumulativen Entfernung zu allen anderen Features im Dataset zugewiesen ist, ist das am zentralsten positionierte Feature. Dieses Feature wird ausgewählt und in eine neu erstellte Ausgabe-Feature-Class kopiert. Es ist möglich, dass mehrere Features die kürzeste kumulative Entfernung zu allen anderen Features gemeinsam haben. Wenn dies der Fall ist, werden all diese am zentralsten positionierten Features in die Ausgabe-Feature-Class kopiert.

• Akkumulierte Entfernungen werden mit Euklidischer Entfernung oder Manhattan-Entfernung gemessen, je nachdem, wie dies im Parameter Entfernungsmethode festgelegt ist.

• Für Linien- und Polygon-Features werden bei Entfernungsberechnungen Feature-Schwerpunkte verwendet. Für Multipoints, Polylinien oder Polygone mit mehreren Teilen wird der Schwerpunkt mithilfe des gewichteten arithmetischen Mittelpunkts aller Feature-Teile berechnet. Die Gewichtung für Punkt-Features ist 1, für Linien-Features "Länge" und für Polygon-Features "Fläche".

• Dieses Werkzeug berücksichtigt die 3D-Eigenschaft Ihrer Punktdaten und verwendet X-, Y- und Z-Werte in seinen Berechnungen, wenn Z-Werte verfügbar sind. Da es sich bei diesen Ergebnissen um 3D-Ergebnisse handelt, müssen sie in einer Szene visualisiert werden. Stellen Sie sicher, dass Sie die Analyse in einer Szene ausführen, oder kopieren Sie den Ergebnis-Layer in eine Szene, damit die Analyseergebnisse richtig visualisiert werden.

• Sie können Karten-Layer verwenden, um die Eingabe-Feature-Class zu definieren. Beim Verwenden eines Layers mit einer Auswahl sind nur die ausgewählten Features in der Analyse enthalten.

• Das Untersuchungsfeld wird verwendet, um Features für separate Berechnungen mit dem Werkzeug Zentrales Feature zu gruppieren. Das Untersuchungsfeld kann eine ganze Zahl, ein Datum oder eine Zeichenfolge aufweisen. Datensätze, die für das Untersuchungsfeld NULL-Werte aufweisen, werden aus der Analyse ausgeschlossen.

• Eigenpotenzial ist die Entfernung oder die Gewichtung zwischen einem Feature und sich selbst. Oft ist diese Gewichtung Null. In einigen Fällen möchten Sie jedoch eventuell einen anderen festen Wert oder einen unterschiedlichen Wert für jedes Feature angeben (beispielsweise auf Grundlage der Polygongröße).

Vorsicht:

Denken Sie beim Verwenden von Shapefiles daran, dass diese keine NULL-Werte speichern können. Werkzeuge oder andere Verfahren zur Erstellung von Shapefiles aus Nicht-Shapefile-Eingaben speichern oder interpretieren NULL-Werte möglicherweise als Wert 0. In manchen Fällen werden NULL-Werte in Shapefiles als sehr große negative Werte gespeichert. Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen zur Geoverarbeitung für die Shapefile-Ausgabe.

Syntax

CentralFeature(Input_Feature_Class, Output_Feature_Class, Distance_Method, {Weight_Field}, {Self_Potential_Weight_Field}, {Case_Field})

Parameter	Erklärung	Datentyp
Input_Feature_Class	Die Feature-Class mit einer Verteilung von Features, von der das am zentralsten positionierte Feature identifiziert werden kann	Feature Layer
Output_Feature_Class	Die Feature-Class mit dem am zentralsten positionierten Feature in der Eingabe-Feature-Class	Feature Class
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
Weight_Field (optional)	Das Zahlenfeld mit dem Entfernungen in der Start-Ziel-Entfernungsmatrix gewichtet werden	Field
Self_Potential_Weight_Field (optional)	Das Eigenpotenzialfeld: Entfernung oder Gewichtung zwischen einem Feature und sich selbst	Field
Case_Field (optional)	Das Feld, um Features für separate Berechnungen von zentralen Features zu gruppieren. Das Untersuchungsfeld kann eine ganze Zahl, ein Datum oder eine Zeichenfolge aufweisen.	Field

Codebeispiel

Zentrales Feature – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie die Funktion CentralFeature verwenden.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.CentralFeature_stats("coffee_shops.shp", "coffee_CENTRALFEATURE.shp", 
                           "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NUM_EMP")

Zentrales Feature – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Im folgenden eigenständigen Python-Skript wird veranschaulicht, wie Sie die Funktion CentralFeature verwenden.

# 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"
# 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)

Umgebungen

Ausgabe-Koordinatensystem, Geographische Transformationen, Aktueller Workspace, Scratch-Workspace, Qualifizierte Feldnamen, Ausgabe hat M-Werte, M-Auflösung, M-Toleranz, Ausgabe hat Z-Werte, Standard-Ausgabe-Z-Werte, Z-Auflösung, Z-Toleranz, XY-Auflösung, XY-Toleranz

Ausgabe-Koordinatensystem

Die Feature-Geometrie wird vor der Analyse auf das Ausgabe-Koordinatensystem projiziert.

Lizenzinformationen

• Basic: Ja
• Standard: Ja
• Advanced: Ja