Aggregieren von Features in Cluster

Verwenden Sie die Cluster-Bildung, um Punkt-Features, die geographisch nahe beieinander liegen, dynamisch in Einzelsymbole zu aggregieren und nützliche Informationsmuster sichtbar zu machen. Sie können sie auch verwenden, um das visuelle Überlappen von Daten zu vermeiden.

Wenn sich die Daten in einem Punkt-Feature-Layer befinden, können Sie die Punkt-Features im Layer in Cluster aggregieren.

Feature-Cluster-Bildung

Ein Cluster ist ein Symbol, das mindestens zwei Punkt-Features repräsentiert. Bei der Feature-Cluster-Bildung werden Punkt-Features in Cluster aggregiert. Meistens wird im Symbol des Clusters auch die Anzahl der durch das Cluster repräsentierten Punkt-Features angezeigt. Mit zunehmender Anzahl der Features im Cluster vergrößert sich auch die Form des Cluster-Symbols.

Wenn Sie Punkt-Features in Cluster aggregieren, wird der Layer neu dargestellt, und die Punkt-Features werden in einer bestimmten Entfernung zueinander auf der Karte zu einem Cluster gruppiert. Die angegebene Entfernung, der so genannte Cluster-Radius, entspricht der ungefähren Entfernung, die zwischen zwei Punkt-Features liegen muss, damit diese zu einem Cluster zusammengefasst werden können. Wenn ein Punkt-Feature nicht innerhalb des angegebenen Cluster-Radius liegt, wird es nicht in den Cluster aggregiert.

Beispiel für einen großen Cluster, einige kleine Cluster und zwei ungeclusterte Features auf einer Karte
In diesem Beispiel für eine Feature-Cluster-Bildung besteht der größte Cluster aus 119 Features. Die beiden Features links bleiben ungeclustert.

Die Cluster-Bildung dient dazu, die Symbolisierung eines komplexen Layers mit unübersichtlichen Punkten zu vereinfachen. Ein Merkmal der Cluster-Bildung ist, dass die Symbole eine bestimmte Größe und Farbe haben und mit Textkomponenten versehen sind, sodass sie visuell aussagekräftiger sind es eine einzige Variable der Daten wäre. Die Cluster-Bildung ermöglicht es Ihnen, Muster in den Daten zu erkennen, die schwer zu visualisieren sind, wenn der Layer mehrere hundert oder mehrere tausend Punkte enthält.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Cluster-Bildung:

  • Cluster-Bildung eines Layers mit den geocodierten Adressen von Studierenden, um die Gebiete zu sehen, in denen die meisten Studierenden wohnen, ohne dass ihre genauen Adressen offengelegt werden.
  • Kategorisieren von Arten in Gruppen mithilfe von Clustern mit Einzelwertsymbolisierung, um die typischerweise vorherrschenden Charakteristiken in einem Naturschutzgebiet anzuzeigen.
  • Visualisieren des häufigsten Werts (Modus) in einem Dataset mit Verkehrsunfällen in einer Stadt, um herauszufinden, zu welcher Tageszeit die Unfallhäufigkeit am höchsten ist.

Aggregieren von Punkt-Features in Cluster

ArcGIS Pro stellt zwei dynamische Aggregationsmethoden für Punktdaten bereit: Feature-Binning und Feature-Cluster-Bildung. Mit beiden Methoden lassen sich ähnliche Ergebnisse erzielen, sie unterscheiden sich aber im Aussehen und im Verhalten.

Die Aggregation von Punkt-Features in Cluster empfiehlt sich, wenn Sie aus den Positionen und der Anordnung von Features Trends ermitteln möchten. Bei der Feature-Cluster-Bildung werden die Cluster in Abhängigkeit vom Maßstab und von der Ausdehnung der Karte dynamisch aktualisiert. Cluster unterstützen zusätzliche Symbolisierungstypen wie Einzelwerte, nicht klassifizierte Farben und proportionale Symbole.

Beim Feature-Binning werden größere Teil der Karte überlagert, während bei der Cluster-Bildung andere Features oder die Grundkarte teilweise sichtbar bleiben. Ein nicht geclustertes Punkt-Feature kann weiterhin als einzelnes Punkt-Feature dargestellt werden. Beim Feature-Binning wird ein Einzelpunkt immer als Bin dargestellt. Beim Feature-Binning wird die Feature-Position wirklichkeitsgetreuer wiedergegeben als bei der Cluster-Bildung. Da sich die Cluster-Position in Abhängigkeit des Schwerpunkts der vom Cluster repräsentierten Features dynamisch ändern kann, wird nicht die exakte Position der einzelnen Features im Cluster wiedergegeben.

Eine weitere Möglichkeit der Visualisierung von Informationen mit hoher Punktdichte bietet die Heatmap-Symbolisierung, mit der sich dicht besiedelte Features darstellen lassen. Mit der Feature-Cluster-Bildung können die Daten für Gruppen mit spärlich verteilten Punkten besser dargestellt werden; sie ist daher für Karten mit mehreren Maßstäben vorzuziehen, bei denen sich die Detaillierungsebene häufig ändert oder Nebenkarten erforderlich sind.

Aktivieren der Cluster-Bildung für einen Feature-Layer

Die Feature-Cluster-Bildung kann für alle Punkt-Feature-Layer in einer Karte verwendet werden. Klicken Sie unter Feature-Layer auf der Registerkarte Aussehen in der Gruppe Darstellung auf das Dropdown-Menü Aggregation Aggregation, und wählen Sie Cluster-Bildung Clustering aus.

Wenn für den Layer Feature-Binning aktiviert ist, können Sie im Dropdown-Menü Aggregation dynamisch zwischen Feature-Cluster-Bildung und Feature-Binning wechseln.

Hinweis:

Die Cluster-Bildung von Punkt-Features basierend auf ihren Z-Werten wird nicht unterstützt.

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