Zusammenfassung
Dieses Werkzeug identifiziert in einer Reihe von Features mithilfe der Getis-Ord Gi*-Statistik statistisch signifikante Hot-Spots und Cold-Spots.
Weitere Informationen zur Funktionsweise der Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*)
Abbildung
Verwendung
Dieses Werkzeug identifiziert statistisch signifikante räumliche Cluster mit vielen Features (Hot-Spots) und mit wenigen Features (Cold-Spots). Hiermit wird eine neue Ausgabe-Feature-Class mit einem Z-Wert-, p-Wert- und Konfidenzniveau-Bin (Gi_Bin) für jedes Feature in der Eingabe erstellt.
Bei der Analyse werden die Eingabepunkte (Ereignisse) in Abschnitte einer angegebenen Größe aggregiert und dann analysiert, um Hot-Spots zu bestimmen.Die aggregierten Abschnitte müssen eine Reihe von Werten enthalten (die Anzahl der Punkte in einem Abschnitt sollte sehr variabel sein).
Die Z-Werte und p-Werte sind Werte von statistischer Bedeutung, die Aufschluss darüber geben, ob Sie die Null-Hypothese anhand von aggregierten Abschnitten ablehnen können oder nicht.Genau genommen geben sie an, ob die beobachtete räumliche Cluster-Bildung von hohen oder niedrigen Werten auffälliger ist als bei einer zufälligen Verteilung der gleichen Werte. Die Z-Wert- und p-Wert-Felder spiegeln keine FDR-Korrektur (False Discovery Rate ) wider.
Ein hoher Z-Wert und ein kleiner p-Wert für ein Feature geben an, dass viele Punktereignisse vorhanden sind. Ein niedriger negativer Z-Wert und ein kleiner p-Wert geben an, dass keine Punktereignisse vorhanden sind. Je größer (oder kleiner) der Z-Wert, desto höher die Intensität der Cluster-Bildung. Ein Z-Wert nahe 0 gibt an, dass anscheinend keine räumliche Cluster-Bildung zu verzeichnen ist.
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Das Z-Ergebnis basiert auf der Berechnung der Zufallsnullhypothese. Weitere Informationen zu Z-Ergebnissen finden Sie unter Was ist ein Z-Ergebnis? Was ist ein p-Wert?
Das Werkzeug Hot-Spots suchen erfordert, dass der Eingabe-Layer projiziert wird oder das Ausgabekoordinatensystem auf ein projiziertes Koordinatensystem festgelegt wird.
Wenn Eingabe-Features mit Zeitschritten analysiert werden, wird die Analyse für jeden Zeitschritt unabhängig von Features außerhalb des Zeitschritts ausgeführt.
Der Parameter Zeitintervallbezug kann einen Datums- und Uhrzeitwert oder nur einen Datumswert aufweisen, jedoch nicht nur einen Uhrzeitwert.
Dieses Geoverarbeitungswerkzeug wird unterstützt durch ArcGIS GeoAnalytics Server. Die Analyse wird auf dem GeoAnalytics Server ausgeführt, und die Ergebnisse werden in den eigenen Inhalten in ArcGIS Enterprise gespeichert.
Bei der Ausführung von GeoAnalytics Server-Werkzeugen wird die Analyse auf dem GeoAnalytics Server abgeschlossen. Für eine optimale Performance sollten die Daten dem GeoAnalytics Server über Feature-Layer zur Verfügung stehen, die auf Ihrem ArcGIS Enterprise-Portal gehostet werden. Alternativ können Big-Data-Dateifreigaben verwendet werden. Daten, auf die der GeoAnalytics Server nicht lokal zugreifen kann, werden vor Analysebeginn auf den GeoAnalytics Server verschoben. Dadurch dauert die Ausführung eines Werkzeugs länger. Es kann zudem vorkommen, dass das Verschieben der Daten von ArcGIS Pro zum GeoAnalytics Server fehlschlägt. Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers hängt dabei von der Netzwerkgeschwindigkeit sowie der Größe und Komplexität der Daten ab. Daher wird empfohlen, dass Sie Ihre Daten stets freigeben oder eine Big-Data-Dateifreigabe erstellen.
Weitere Informationen zum Freigeben von Daten in Ihrem Portal
Weitere Informationen zum Erstellen einer Big-Data-Dateifreigabe über Server Manager
Ähnliche Analysen können auch mit Folgendem durchgeführt werden:
- Dem ArcGIS Pro-Geoverarbeitungswerkzeug Optimierte Hot-Spot-Analyse in der Toolbox "Spatial Statistics".
- Dem ArcGIS Pro-Geoverarbeitungswerkzeug Hot-Spots suchen in der Toolbox "Standard Feature Analysis".
Syntax
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(point_layer, output_name, {bin_size}, {neighborhood_size}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {time_step_reference}, {data_store})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
point_layer | Die Point-Feature-Class, für die die Hot-Spot-Analyse durchgeführt wird. | Feature Set |
output_name | Der Name des Ausgabe-Layers mit den Z- und p-Werten. | String |
bin_size (optional) | Das Entfernungsintervall, das die Abschnittsgröße und Einheiten darstellt, in die point_layer aggregiert wird. Das Entfernungsintervall muss eine lineare Einheit sein. | Linear Unit |
neighborhood_size (optional) | Die räumliche Ausdehnung der Analysenachbarschaft. Anhand dieses Wertes wird bestimmt, welche Features zusammen analysiert werden, um lokale Cluster-Bildung zu bewerten. | Linear Unit |
time_step_interval (optional) | Für den Zeitschritt verwendetes Intervall. Dieser Parameter wird nur verwendet, wenn für point_layer Zeiteigenschaften aktiviert sind. | Time Unit |
time_step_alignment (optional) | Gibt die Ausrichtung der Zeitintervalle an. Dieser Parameter ist nur verfügbar, wenn Eingabepunkte mit aktivierten Zeiteigenschaften vorliegen und einen bestimmten Zeitpunkt darstellen.
| String |
time_step_reference (optional) | Die Zeit, die zur Ausrichtung der Zeitintervalle und Zeitschrittintervalle verwendet wird. Dieser Parameter wird nurverwendet, wenn für point_layer Zeiteigenschaften aktiviert sind. | Date |
data_store (optional) | Gibt den ArcGIS Data Store für das Speichern der Ausgabe an. Die Standardeinstellung ist SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE. Alle in einem Big Data Store vom Typ "spatiotemporal" gespeicherten Ergebnisse werden im WGS84 gespeichert. Ergebnisse, die in einem Data Store vom Typ "relational" gespeichert werden, behalten ihr Koordinatensystem bei.
| String |
Abgeleitete Ausgabe
| Name | Erklärung | Datentyp |
| output | Die statistisch signifikanten Hot-Spots. | Feature Set |
Codebeispiel
Das folgende Skript veranschaulicht die Verwendung des Werkzeugs FindHotSpots im Python-Fenster.
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: FindHotSpots.py
# Description: Find Hots Spots of 311 calls for bins of 500 meters looking at neighbors withing 1 kilometers. Complete the analysis for each month.
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inFeatures = "https://sampleserver6.arcgisonline.com/arcgis/rest/services/SF311/FeatureServer/0"
bins = "500 Meters"
neighborhood = "1 Kilometers"
timeStep = "1 Months"
outFS = "HotSpotsOF311Data"
dataStore = "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE"
# Execute Find Hot Spots
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(inFeatures, outFS, bins, neighborhood, timeStep,
None, None, dataStore)Umgebungen
- Ausgabe-Koordinatensystem
Das Koordinatensystem, das für die Analyse verwendet wird. Die Analyse wird im Eingabe-Koordinatensystem ausgeführt, sofern nicht anders durch diesen Parameter angegeben. Für GeoAnalytics Tools werden die Endergebnisse im Data Store vom Typ "spatiotemporal" in WGS84 gespeichert.
Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert ArcGIS GeoAnalytics Server
- Standard: Erfordert ArcGIS GeoAnalytics Server
- Advanced: Erfordert ArcGIS GeoAnalytics Server