Durch die Messung der Verteilung einer Reihe von Features können Sie einen Wert berechnen, der eine Eigenschaft der Verteilung darstellt, z. B. der Mittelpunkt, die Kompaktheit oder die Ausrichtung. Dieser Wert kann herangezogen werden, um Änderungen in der Verteilung im Zeitverlauf zu verfolgen oder Verteilungen verschiedener Features zu vergleichen.
Das Toolset "Messen von geographischen Verteilungen" behandelt Fragen wie die folgenden:
- Wo ist der Mittelpunkt?
- Wie sind Shape und Ausrichtung der Daten beschaffen?
- Wie weit verteilt sind die Features?
Werkzeug | Beschreibung |
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Identifiziert das am zentralsten positionierte Feature in einer Point-, Line- oder Polygon-Feature-Class. | |
Erstellt Standardabweichungsellipsen oder -ellipsoide, um die räumlichen Eigenschaften geographischer Features zusammenzufassen: zentrale Tendenz, Streuung und Richtungstrends. | |
Identifiziert die mittlere Richtung, die mittlere Länge und den mittleren geographischen Mittelpunkt für einen Satz von Linien. | |
Identifiziert den geographischen Mittelpunkt (oder das Schwerpunktzentrum) für einen Satz von Features. | |
Identifiziert die Position, durch die die euklidische Gesamtentfernung zu den Features in einem Dataset minimiert wird. | |
Berechnet Summenstatistiken für mindestens ein numerisches Feld anhand der lokalen Nachbarschaften um jedes Feature. Die lokalen Statistiken enthalten den Mittelwert (Durchschnitt), den Medianwert, die Standardabweichung, den Interquartil-Bereich, die Schiefe sowie das Quantil-Ungleichgewicht. Alle Statistiken können geographisch mit Kernels gewichtet werden, um den Nachbarn in der Nähe des fokalen Features mehr Gewicht zu geben. Verschiedene Nachbarschaftstypen können verwendet werden, z. B. Entfernungsband, Anzahl der Nachbarn, Polygonnachbarschaft, Delaunay-Triangulation und Dateien mit räumlicher Gewichtungsmatrix (.swm). Summenstatistiken werden auch für die Entfernungen zu den Nachbarn jedes Features berechnet. | |
Misst den Grad der Konzentration oder Verteilung der Features um den geometrischen Mittelpunkt. |