| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Clase de entidad de entrada | La clase de entidad de punto que representa las ubicaciones en la red. Para cada entidad, se calculan los vecinos y ponderaciones y se almacenan en el archivo de la matriz de ponderaciones espaciales de salida. | Feature Class |
Campo de Id. único | Un campo de tipo entero que contiene un valor único para cada entidad de la clase de entidad de entrada. Si no tiene ningún campo que contenga valores de Id. únicos, puede crear uno agregando un campo de tipo entero a la tabla de clases de entidad y calculando los valores de campo para que equivalgan a los campos FID o OBJECTID. | Field |
Archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida | El archivo de matriz de ponderaciones espaciales de red de salida (.swm) que almacenará los vecinos y las ponderaciones de cada entidad de entrada. | File |
Fuente de datos de red de entrada | El dataset de red usado para encontrar vecinos de cada entidad de entrada. Los datasets de red suelen representar redes de calles, pero también pueden representar otros tipos de redes de transporte, como ferrocarriles o senderos para caminar. El dataset de red debe incluir al menos un atributo relacionado con la distancia, el tiempo de viaje o el coste. | Network Data Source |
Modo de viaje
| El modo de transporte para el análisis. Un modo de viaje define cómo un peatón, coche, camión u otro medio de transporte se mueve por la red, y representa un conjunto de configuraciones de la red, por ejemplo, restricciones de viaje y políticas de cambio de sentido. | String |
Valor límite de distancia de impedancia | La máxima distancia de impedancia permitida para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuya distancia sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de distancia. | Linear Unit |
Valor límite temporal de impedancia (Opcional) | El máximo tiempo de viaje de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo tiempo de viaje sea superior a este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite temporal. | Time Unit |
Valor límite de coste de impedancia
(Opcional) | El máximo coste de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo coste de viaje sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de coste. | Double |
Cantidad máxima de vecinos (Opcional) | Un número entero que refleja el número máximo de vecinos de cada entidad. El número real de vecinos utilizado para cada entidad puede ser menor debido a los valores límite de impedancia. | Long |
Hora del día
(Opcional) | Las condiciones de tráfico de la hora del día se tienen en cuenta en el análisis. Las condiciones de tráfico pueden afectar a la distancia que se puede viajar en un tiempo determinado. Si no se indica ninguna fecha u hora, el análisis no tendrá en cuenta el impacto del tráfico. En lugar de usar una fecha determinada, también puede especificar un día de la semana utilizando las siguientes fechas:
Por ejemplo, para especificar que el viaje debería empezar a las 5:00 p.m. el martes, especifique el valor de parámetro como 2/1/1900 5:00 PM. | Date |
Zona horaria
(Opcional) | Especifica la zona horaria del parámetro Hora del día.
| String |
Barreras (Opcional) | Las entidades que representan intersecciones bloqueadas, cortes de carretera, lugares de accidentes u otras ubicaciones en las que el viaje está bloqueado a lo largo de la red. | Feature Layer |
Tolerancia de búsqueda (Opcional) | La distancia máxima utilizada para asignar cada entidad de entrada a una ubicación en la red. Si alguno de los puntos de entrada no recae exactamente en una línea de la red, se asigna la ubicación más cercana de la red para el análisis. Sin embargo, si la entidad está más lejos del valor de tolerancia de búsqueda respecto de cualquier ubicación de la red, no se asignará a la red ni se incluirá en el análisis. | Linear Unit |
Conceptualización de relaciones espaciales (Opcional) | Especifica cómo se definen los pesos de cada vecino.
| String |
Exponente (Opcional) | El exponente empleado al especificar Inverso para el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales. Los pesos asignados a cada vecino se calculan elevando la distancia, el tiempo o el coste inversos a la potencia del exponente. El valor predeterminado es 1, y el valor debe estar entre 0,01 y 4. Los pesos caen más rápidamente a medida que el exponente aumenta. | Double |
Estandarización de filas (Opcional) | Especifica si se aplica estandarización de filas. La estandarización de filas es recomendable si las ubicaciones de los puntos de entrada pudieran estar sesgados debido al diseño de la muestra o a un esquema de agregación impuesto. También se recomienda estandarizar las filas al ponderar los vecinos en función de la distancia, el tiempo o el coste inversos.
| Boolean |
Resumen
Construye un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (.swm) mediante un dataset de red, que define las relaciones espaciales en términos de la estructura de red subyacente.
Más información sobre cómo funciona Generar ponderaciones espaciales de red
Ilustración
Uso
El dataset de red puede provenir de cualquiera de las siguientes fuentes:
- Un dataset de red guardado en una unidad o red local. Si su organización mantiene sus propios datasets de red de calles, es posible que ya tenga acceso.
- Servicios logísticos y de generación de rutas alojados en ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise. Si realiza un análisis utilizando ArcGIS Online, el solucionador hace referencia a un dataset de red mundial y de alta calidad almacenado en la nube de ArcGIS Online y consume créditos de ArcGIS Online.
- Datasets de red configurados proporcionados por ArcGIS StreetMap Premium. Estos datasets de red se ofrecen en formato SDC y corresponden a Norteamérica, Latinoamérica, Europa, Medio Oriente, África, Japón, Australia y Nueva Zelanda.
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Esta herramienta crea un archivo de matriz de ponderaciones espaciales (*.swm) como salida. Varias herramientas de las cajas de herramientas de Estadísticas espaciales y Minería de patrones en espacio-tiempo cuentan con un parámetro Conceptualización de relaciones espaciales que permite utilizar este archivo para definir las relaciones espaciales de las entidades. El uso de una matriz de ponderaciones espaciales con una fuente de datos en red permite definir relaciones espaciales por su distancia, tiempo de viaje y coste de viaje.
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La Clase de entidad de entrada debe ser de puntos. Esta herramienta no admite polígonos ni polilíneas.
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El parámetro Campo de Id. único se utiliza para relacionar la salida de esta herramienta con las entidades de entrada. Si no tiene ningún campo que contenga valores de Id. únicos, puede crear uno agregando un nuevo campo de tipo entero a la tabla de clases de entidad y calculando los valores de campo para que equivalgan a los campos FID o OBJECTID. Dado que los valores de los campos FID y OBJECTID pueden cambiar al copiar o editar una clase de entidad, estos campos no se pueden usar directamente para el parámetro Campo de Id. único.
-
El número de vecinos asociados a cada entidad depende del parámetro Número máximo de vecinos y los tres parámetros de valor límite de impedancia. La herramienta utiliza tantos vecinos más cercanos a la entidad de entrada como sea posible sin rebasar el número máximo de vecinos ni utilizar ninguna entidad cuya impedancia rebase cualquiera de los valores límite. La impedancia puede definirse por la distancia, el tiempo de viaje o el coste. Los tipos de impedancia que pueden utilizarse dependen de las propiedades de la fuente de datos de la red y del valor del parámetro Modo de viaje.
-
Si el dataset de red tiene una jerarquía, esta se utiliza para definir las relaciones espaciales. La jerarquía clasifica los ejes de la red en carreteras primarias, secundarias y locales. Cuando utiliza la jerarquía de la red para crear relaciones espaciales entre entidades, la preferencia será recorrer las carreteras primarias sobre las secundarias y las secundarias sobre las locales.
Si se especifica Inverso en el parámetro Conceptualización de relaciones espaciales, se recomienda realizar la estandarización de filas, para lo cual se activa el parámetro Estandarización de filas. Si no se realiza la estandarización de filas, las diferentes unidades de distancia darán lugar a ponderaciones espaciales diferentes.
-
Todas las entidades de entrada se proyectan en la referencia espacial del dataset de red antes del análisis, y el archivo de matriz de ponderaciones espaciales se creará en esta referencia espacial. Se recomienda realizar todos los análisis posteriores en esta referencia espacial, para así representar adecuadamente las relaciones espaciales.
Parámetros
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Spatial_Weights_Matrix_File, Input_Network_Data_Source, Travel_Mode, Impedance_Distance_Cutoff, {Impedance_Temporal_Cutoff}, {Impedance_Cost_Cutoff}, {Maximum_Number_of_Neighbors}, {Time_of_Day}, {Time_Zone}, {Barriers}, {Search_Tolerance}, {Conceptualization_of_Spatial_Relationships}, {Exponent}, {Row_Standardization})| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
Input_Feature_Class | La clase de entidad de punto que representa las ubicaciones en la red. Para cada entidad, se calculan los vecinos y ponderaciones y se almacenan en el archivo de la matriz de ponderaciones espaciales de salida. | Feature Class |
Unique_ID_Field | Un campo de tipo entero que contiene un valor único para cada entidad de la clase de entidad de entrada. Si no tiene ningún campo que contenga valores de Id. únicos, puede crear uno agregando un campo de tipo entero a la tabla de clases de entidad y calculando los valores de campo para que equivalgan a los campos FID o OBJECTID. | Field |
Output_Spatial_Weights_Matrix_File | El archivo de matriz de ponderaciones espaciales de red de salida (.swm) que almacenará los vecinos y las ponderaciones de cada entidad de entrada. | File |
Input_Network_Data_Source | El dataset de red usado para encontrar vecinos de cada entidad de entrada. Los datasets de red suelen representar redes de calles, pero también pueden representar otros tipos de redes de transporte, como ferrocarriles o senderos para caminar. El dataset de red debe incluir al menos un atributo relacionado con la distancia, el tiempo de viaje o el coste. | Network Data Source |
Travel_Mode | El modo de transporte para el análisis. Un modo de viaje define cómo un peatón, coche, camión u otro medio de transporte se mueve por la red, y representa un conjunto de configuraciones de la red, por ejemplo, restricciones de viaje y políticas de cambio de sentido. También puede utilizar como entrada del parámetro un objeto arcpy.na.TravelMode y una cadena que contenga la representación JSON válida de un modo de viaje. | String |
Impedance_Distance_Cutoff | La máxima distancia de impedancia permitida para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuya distancia sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de distancia. | Linear Unit |
Impedance_Temporal_Cutoff (Opcional) | El máximo tiempo de viaje de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo tiempo de viaje sea superior a este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite temporal. | Time Unit |
Impedance_Cost_Cutoff (Opcional) | El máximo coste de impedancia permitido para los vecinos de una entidad. No se utilizará como vecino ninguna entidad cuyo coste de viaje sea mayor que este valor. De forma predeterminada, no se utiliza ningún valor límite de coste. | Double |
Maximum_Number_of_Neighbors (Opcional) | Un número entero que refleja el número máximo de vecinos de cada entidad. El número real de vecinos utilizado para cada entidad puede ser menor debido a los valores límite de impedancia. | Long |
Time_of_Day (Opcional) | Las condiciones de tráfico de la hora del día se tienen en cuenta en el análisis. Las condiciones de tráfico pueden afectar a la distancia que se puede viajar en un tiempo determinado. Si no se indica ninguna fecha u hora, el análisis no tendrá en cuenta el impacto del tráfico. En lugar de usar una fecha determinada, también puede especificar un día de la semana utilizando las siguientes fechas:
Por ejemplo, para especificar que el viaje debería empezar a las 5:00 p.m. el martes, especifique el valor de parámetro como 2/1/1900 5:00 PM. | Date |
Time_Zone (Opcional) | Especifica la zona horaria para el parámetro Time_of_Day.
| String |
Barriers (Opcional) | Las entidades que representan intersecciones bloqueadas, cortes de carretera, lugares de accidentes u otras ubicaciones en las que el viaje está bloqueado a lo largo de la red. | Feature Layer |
Search_Tolerance (Opcional) | La distancia máxima utilizada para asignar cada entidad de entrada a una ubicación en la red. Si alguno de los puntos de entrada no recae exactamente en una línea de la red, se asigna la ubicación más cercana de la red para el análisis. Sin embargo, si la entidad está más lejos del valor de tolerancia de búsqueda respecto de cualquier ubicación de la red, no se asignará a la red ni se incluirá en el análisis. | Linear Unit |
Conceptualization_of_Spatial_Relationships (Opcional) | Especifica cómo se definen los pesos de cada vecino.
| String |
Exponent (Opcional) | El exponente empleado al especificar INVERSE para el parámetro Conceptualization_of_Spatial_Relationships. Los pesos asignados a cada vecino se calculan elevando la distancia, el tiempo o el coste inversos a la potencia del exponente. El valor predeterminado es 1, y el valor debe estar entre 0,01 y 4. Los pesos caen más rápidamente a medida que el exponente aumenta. | Double |
Row_Standardization (Opcional) | Especifica si se aplica estandarización de filas. La estandarización de filas es recomendable si las ubicaciones de los puntos de entrada pudieran estar sesgados debido al diseño de la muestra o a un esquema de agregación impuesto. También se recomienda estandarizar las filas al ponderar los vecinos en función de la distancia, el tiempo o el coste inversos.
| Boolean |
Muestra de código
En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la herramienta GenerateNetworkSWM:
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:\Data"
# Use a network data source hosted on ArcGIS Online.
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital", "MyID",
"Hospital.swm", "https://www.arcgis.com/",
"Driving Time", None, None, None, None, None,
"LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters",
"FIXED", 1, "ROW_STANDARDIZATION")
# Use a network data source stored on a local drive.
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital", "MyID", "Hospital.swm",
r"Data.gdb\transportation\streets_ND",
"Driving Time", None, None, None, None, None,
"LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters",
"FIXED", 1, "ROW_STANDARDIZATION")En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la herramienta GenerateNetworkSWM:
# Create a Spatial Weights Matrix based on Network Data
# Import system modules
import arcpy
# Set the environment property to overwrite existing output
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Check out the ArcGIS Network Analyst extension
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Local variables...
workspace = r"c:\Data"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to
# the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create Spatial Weights Matrix based on Network Data
# Process: Generate Network Spatial Weights...
arcpy.stats.GenerateNetworkSWM(r"Data.gdb\Hospital","MyID",
"Hospital.swm", r"Data.gdb\Transportation\Streets_ND",
"Driving Time", None, None, None, None, None,
"LOCAL_TIME_AT_LOCATIONS", None, "5000 Meters", "FIXED",
1,"ROW_STANDARDIZATION")
# Create Spatial Weights Matrix based on Euclidean Distance
# Process: Generate Spatial Weights Matrix...
arcpy.stats.GenerateSpatialWeightsMatrix(
r"Data.gdb\Hospital", "MyID", r"Euclidean6Neighs.swm",
"K_NEAREST_NEIGHBORS", "EUCLIDEAN", 1, None, 6,
"ROW_STANDARDIZATION", None, None, '', None, None)
# Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
# average hospital visit times using Network Spatial Weights
# Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
moransINet = arcpy.stats.SpatialAutocorrelation("Data.gdb\Hospital",
"VisitTime", "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "ROW", None, "Hospital.swm", None)
# Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for
# average hospital visit times using Euclidean Spatial Weights
# Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...
moransIEuc = arcpy.stats.SpatialAutocorrelation("Data.gdb\Hospital",
"VisitTime", "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
"EUCLIDEAN_DISTANCE", "ROW", None, r"Euclidean6Neighs.swm",
None)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print out the error message.
print(arcpy.GetMessages())Información de licenciamiento
- Basic: Requiere Network Analyst
- Standard: Requiere Network Analyst
- Advanced: Requiere Network Analyst
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