Resumen
Mide el grado de asociación espacial entre dos regionalizaciones de la misma área de estudio, donde cada regionalización se compone de un conjunto de categorías, denominadas zonas. La asociación entre las regionalizaciones está determinada por la superposición del área entre las zonas de cada regionalización. La asociación es más alta cuando cada zona de una regionalización se correlaciona con una zona de la otra regionalización. Del mismo modo, la asociación espacial es más baja cuando las zonas de una regionalización tienen una gran superposición con muchas zonas diferentes de la otra regionalización. La salida principal de la herramienta es una medida global de asociación espacial entre las variables de categorías: un número único que va de 0 (sin correlación) a 1 (perfecta alineación espacial de zonas). Opcionalmente, esta asociación global se puede calcular y visualizar para zonas específicas de cualquier regionalización o para combinaciones específicas de zonas entre regionalizaciones.
Por ejemplo, puede utilizar esta herramienta para comparar dos conjuntos de zonas de categorías, como el tipo de cosecha y la clase de drenaje del suelo de un área agrícola para medir la correlación entre cosechas concretas y una clase específica de drenaje del suelo. Sin embargo, también puede utilizar esta herramienta para medir el grado de cambio de las mismas zonas de categorías a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las zonas climáticas de 1990 se pueden comparar con las zonas climáticas de 2020 para medir cuánto han cambiado las zonas climáticas a lo largo de tres décadas. Con las salidas opcionales, puede determinar cómo cambió cada zona climática individual, por ejemplo, si las zonas climáticas áridas se expandieron a áreas que anteriormente eran semiáridas.
Más información sobre cómo funciona Asociación espacial entre zonas
Ilustración
Uso
Las zonas de la primera regionalización se denominan zonas de entrada y las zonas de la segunda regionalización se denominan zonas de superposición. Cada conjunto de zonas se puede proporcionar como entidades poligonales o como un ráster junto con un campo que indique la categoría de cada entidad poligonal o celda ráster. Todas las entidades o celdas que comparten el mismo valor del campo de zona de categorías se consideran en la misma zona.
De forma predeterminada, la salida de la herramienta es de tres números, cada uno de los cuales mide un tipo diferente de asociación global. Los valores se muestran en los mensajes de geoprocesamiento y se devuelven como salidas derivadas. Se puede hacer referencia a estas salidas derivadas como variables en scripts de Python (como se describe a continuación en la segunda muestra de código) o usarlas como entradas para otras herramientas de ModelBuilder. Las tres medidas de asociación son las siguientes:
- Medida global de asociación: una medida de la asociación global entre las zonas de entrada y las de superposición. El valor varía de 0 (sin asociación) a 1 (correlación perfecta). El valor no depende de cuál de las dos regionalizaciones es la zona de entrada y la zona de superposición (si se invierten las zonas de entrada y superposición, este valor no cambiará). La estadística se determina por el valor medio armónico de las dos siguientes medidas de asociación global.
- Correlación global de las zonas de superposición dentro de las zonas de entrada: una medida de la coherencia de las categorías de la superposición dentro de cada una de las zonas de entrada, de 0 a 1. Un valor de 1 indica que cada zona de entrada contiene solo una única zona de superposición dentro de ella (correlación perfecta de zonas). Los valores cercanos a 0 indican que las zonas de entrada se dividen uniformemente en muchas categorías de las zonas de superposición (correlación baja con una única zona de superposición).
- Correlación global de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición: una medida de coherencia de las categorías de la superposición dentro de cada una de las zonas de entrada. Este valor es similar al otro valor de correspondencia global, pero mide la variabilidad de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición. Estas dos medidas cambian los valores si se invierten las zonas de entrada y las zonas de superposición.
Las medidas de correlación global se pueden dividir espacialmente en cada intersección de las zonas de entrada y superposición. Cada una de estas intersecciones mide la correlación de una combinación particular de zona de entrada y superposición, como un tipo de cultivo individual y una clase de drenaje del suelo individual. Estas combinaciones específicas se pueden crear utilizando el parámetro Entidades de salida o el parámetro Ráster de salida, dependiendo de si las zonas especificadas son entidades poligonales o rásteres. Cada una de estas salidas se suministra con dos gráficos. El primer gráfico muestra un gráfico de barras en paralelo del área superpuesta de las zonas de superposición dentro de cada una de las zonas de entrada. El segundo gráfico muestra de forma análoga gráficos de barras del área de superposición de las zonas de entrada dentro de cada una de las zonas de superposición. Estos gráficos le permiten investigar si una zona específica se correlaciona bien con una sola zona de la otra regionalización, como una correlación entre el maíz y el suelo bien drenado.
Estas intersecciones también se pueden agregar a cada una de las zonas de entrada o superposición utilizando los parámetros Correlación global de las zonas de superposición dentro de las zonas de entrada y Correlación global de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición, respectivamente, si las zonas de entrada y superposición son polígonos. Para los rásteres, estas agregaciones se almacenan como campos del ráster de salida. Estas salidas le permiten medir la correlación general de una zona de entrada o superposición específica con todas las zonas de la otra regionalización simultáneamente. Esto le permite identificar zonas específicas con una correlación global alta o baja con la otra regionalización. Estas zonas se pueden investigar aún más consultando todas las intersecciones individuales de esa zona para determinar qué combinaciones de zonas impulsan la correlación total alta o baja.
A diferencia de la asociación global y las medidas de correlación, los valores más pequeños de las medidas de correlación local indican una correlación mayor. El valor mínimo de 0 indica una correlación perfecta y las medidas locales no tienen límite superior, pero rara vez son mayores que 2.
Las zonas de entrada y superposición deben intersecarse para calcular las medidas de asociación. Cualquier zona de una regionalización que no interseque al menos una zona de la otra regionalización no se incluirá en los cálculos.
Para obtener más información y detalles matemáticos, consulte la siguiente referencia:
- Nowosad, J., Stepinski, T. F. (2018). "Spatial association between regionalizations using the information-theoretical V-measure." International Journal of Geographical Information Science. https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1511794
Sintaxis
arcpy.stats.SpatialAssociationBetweenZones(input_feature_or_raster, categorical_zone_field, overlay_feature_or_raster, categorical_overlay_zone_field, {output_features}, {output_raster}, {correspondence_overlay_to_input}, {correspondence_input_to_overlay})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
input_feature_or_raster | El dataset que representa las zonas de la primera regionalización. Las zonas se pueden definir utilizando entidades poligonales o un ráster. | Feature Layer; Raster Layer; Image Service |
categorical_zone_field | El campo que representa la categoría de zona de las zonas de entrada. Cada valor único de este campo define una zona individual. Para las entidades, el campo debe ser de tipo entero o texto. Para los rásteres, el campo VALUE también es compatible. | Field |
overlay_feature_or_raster | El dataset que representa las zonas de la segunda regionalización. Las zonas pueden ser entidades poligonales o un ráster. | Feature Layer; Raster Layer; Image Service |
categorical_overlay_zone_field | El campo que representa la categoría de zona de las zonas de superposición. Cada valor único de este campo define una zona individual. Para las entidades, el campo debe ser de tipo entero o texto. Para los rásteres, el campo VALUE también es compatible. | Field |
output_features (Opcional) | Las entidades poligonales de salida que contienen medidas de asociación espacial en todas las intersecciones de las zonas de entrada y de superposición. Las entidades de salida se pueden utilizar para medir la asociación entre combinaciones específicas de zonas de entrada y de superposición, como la asociación entre áreas de producción de maíz (tipo de cultivo) y áreas de suelo bien drenado (clase de drenaje del suelo). Este parámetro solo está habilitado si las zonas de entrada y de superposición son entidades poligonales. | Feature Class |
output_raster (Opcional) | El ráster de salida que contiene medidas de asociación espacial entre las zonas de entrada y de superposición. El ráster de salida tendrá tres campos para indicar las medidas de asociación espacial para las intersecciones de las zonas de entrada y superposición, la correlación de las zonas de superposición dentro de las zonas de entrada y la correlación de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición. Este parámetro solo está habilitado si al menos una de las zonas de entrada y superposición es un ráster. | Raster Dataset |
correspondence_overlay_to_input (Opcional) | Las entidades poligonales de salida que contienen las medidas de correlación de las zonas de superposición dentro de las zonas de entrada. Esta salida tendrá la misma geometría que las zonas de entrada y se puede utilizar para identificar qué zonas de entrada se correlacionan en gran medida con las zonas de superposición. A continuación, se pueden investigar combinaciones de zonas específicas con las entidades de salida. Este parámetro solo está habilitado si las zonas de entrada y de superposición son entidades poligonales. | Feature Class |
correspondence_input_to_overlay (Opcional) | Las entidades poligonales de salida que contienen las medidas de correlación de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición. Esta salida tendrá la misma geometría que las zonas de superposición y se puede utilizar para identificar qué zonas de superposición se correlacionan en gran medida con las zonas de entrada. A continuación, se pueden investigar combinaciones de zonas específicas con las entidades de salida. Este parámetro solo está habilitado si las zonas de entrada y de superposición son entidades poligonales. | Feature Class |
Salida derivada
| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
| global_measure_of_spatial_association | La medida de la asociación global entre las zonas de entrada y de superposición. El valor varía de 0 (sin asociación) a 1 (asociación perfecta). | Doble |
| global_correspondence_overlay_to_input | La medida de correlación global de las zonas de superposición dentro de las zonas de entrada. El valor no puede ser negativo y los valores más cercanos a cero indican una correlación más alta (menos variabilidad). | Doble |
| global_correspondence_input_to_overlay | La medida de correlación global de las zonas de entrada dentro de las zonas de superposición. El valor no puede ser negativo y los valores más cercanos a cero indican una correlación más alta (menos variabilidad). | Doble |
Muestra de código
El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la herramienta SpatialAssociationBetweenZones.
import arcpy
arcpy.stats.SpatialAssociationBetweenZones("forest_type", "Class_Name",
"soil_drainage", "ClassName", None,
"forest_soil", None, None)El siguiente script de Python independiente muestra cómo utilizar la herramienta SpatialAssociationBetweenZones.
# Calculate the association between forest type and soil drainage class rasters.
import arcpy
# Set the current workspace
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Determine the association.
result = arcpy.stats.SpatialAssociationBetweenZones("forest_type", "Class_Name",
"soil_drainage", "ClassName", None, "forest_soil")
# Print the derived output for the Global Measure of Spatial Association.
globalV = result[4]
if globalV > 0.9:
print('Forest type and soil drainage class are highly associated.')Entornos
- Extensión
Este entorno solo afecta al ráster de salida.
- Tamaño de celda
Este entorno solo afecta al ráster de salida.
- Método de proyección de tamaño de celda
Este entorno solo afecta al ráster de salida.
- Máscara
Este entorno solo afecta al ráster de salida.
- Ráster de alineación
Este entorno solo afecta al ráster de salida.
Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Advanced: Sí