Descomponer estructura espacial (Eigenvectores Moran) (Estadística espacial)—ArcGIS Pro

Resumen

Descompone una clase de entidad y una vecindad en un conjunto de componentes espaciales. Los componentes representan posibles patrones espaciales entre las entidades, como clústeres o tendencias.

Los componentes se devuelven como campos de la clase de entidad de salida y representan variables de las entidades de entrada y de la vecindad que tienen el clustering espacial más fuerte posible (autocorrelación espacial). Los componentes se denominan eigenvectores de Moran y cada componente representa un patrón espacial diferente que son independientes entre sí.

Más información sobre los eigenvectores de Moran

Ilustración

Uso

Los componentes espaciales creados por la herramienta representan posibles patrones espaciales para las entidades y la vecindad. Sin embargo, estos patrones pueden no corresponderse con los patrones de ninguna variable de interés. Esta herramienta permite visualizar los componentes espaciales en los mapas y habilitar procedimientos de selección personalizados para diversas aplicaciones. Otras herramientas del conjunto de herramientas Utilidades de componentes espaciales (eigenvectores de Moran) también crean componentes espaciales, pero además los utilizan o seleccionan en flujos de trabajo comunes, como la creación de variables explicativas de los componentes (herramienta Crear variables explicativas de componentes espaciales), la eliminación de la autocorrelación espacial de un campo (herramienta Filtrar autocorrelación espacial de campo) o la sugerencia de una vecindad y una escala espacial apropiados para el análisis (herramienta Comparar conceptualizaciones de vecindades). Tenga cuidado al llevar a cabo un método de selección personalizado (como la selección AIC o el uso de los primeros K componentes) porque es habitual seleccionar inadvertidamente demasiados componentes, lo que puede provocar un exceso de ajuste y sesgos en los análisis posteriores. Las demás herramientas del conjunto de herramientas han sido diseñadas y validadas para evitar el exceso de ajuste.
El número de componentes espaciales creados por la herramienta depende de los valores de los parámetros Umbral I de Moran relativo y Número máximo de componentes. Los componentes se ordenan del mayor valor I de Moran al menor, y la herramienta deja de incluir nuevos componentes cuando alcanza el número máximo o cuando el valor I de Moran del siguiente componente es inferior al umbral. El umbral se ofrece como una proporción del valor I de Moran del primer componente. Por ejemplo, si el primer componente tiene un valor de I de Moran igual a 0,8 y el valor de umbral es 0,25, el siguiente componente solo se incluirá si su valor de I de Moran es al menos 0,2 (0,8 x 0,25).
Los componentes espaciales se devolverán como campos de la clase de entidad de salida, y cuando la herramienta se ejecute en un mapa activo, la capa de entidades de salida se dibujará basándose en el primer componente.
Los mensajes de geoprocesamiento incluyen una tabla de Autocorrelación espacial de componentes espaciales que muestra el valor I de Moran y el valor p de cada componente creado por la herramienta.

Parámetros

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Entidades de entrada	Las entidades de punto o polígono que se utilizarán para crear los componentes espaciales.	Feature Layer
Entidades de salida	La clase de entidad de salida que contendrá los componentes espaciales como campos. El número de campos creados depende de los valores de los parámetros Umbral I de Moran relativo y Número máximo de componentes espaciales.	Feature Class
Incorporar todos los campos de las entidades de entrada (Opcional)	Especifica si todos los campos se copiarán de las entidades de entrada a la clase de entidad de salida. Activado: todos los campos de las entidades de entrada se copiarán en la clase de entidad de salida. Esta es la opción predeterminada. Desactivado: no se copiará ningún campo en la clase de entidad de salida.	Boolean
Umbral I de Moran relativo (Opcional)	El valor de umbral para incluir un componente espacial. El valor es una proporción del mayor valor posible de I de Moran para las ponderaciones espaciales y un componente debe tener un valor de I de Moran mayor que este umbral para ser incluido. El valor predeterminado es 0,25, lo que significa que para que un componente sea incluido, debe tener un valor I de Moran que sea al menos el 25 por ciento del valor I de Moran máximo posible. El valor debe estar comprendido entre 0 y 1 y los valores más pequeños darán lugar a más componentes.	Double
Número máximo de componentes espaciales (Opcional)	El número máximo de componentes espaciales que se crearán. El valor predeterminado es 15.	Long
Tipo de vecindad (Opcional)	Especifica cómo se elegirán los vecinos para cada entidad de entrada. Deben identificarse las entidades vecinas para descomponer la estructura espacial de las entidades de entrada. Banda de distancia—Las entidades dentro de una distancia crítica especificada de cada entidad se incluirán como vecinas. Esta es la opción predeterminada para las entidades de punto. Cantidad de vecinos—Las entidades más cercanas se incluirán como vecinas. Solo bordes de contigüidad—Las entidades de polígono que compartan algún borde se incluirán como vecinas. Bordes o esquinas de contigüidad—Las entidades de polígono que compartan algún borde o esquina se incluirán como vecinas. Esta es la opción predeterminada para las entidades poligonales. Triangulación de Delaunay—Las entidades cuya triangulación de Delaunay compartan un borde se incluirán como vecinas. Obtener ponderaciones espaciales a partir del archivo—Los vecinos y los pesos se definirán mediante un archivo especificado de pesos espaciales.	String
Banda de distancia (Opcional)	La distancia dentro de la cual las entidades se incluirán como vecinas. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. Si la distancia especificada da como resultado más de 1000 vecinos, solo las 1000 entidades más cercanas se incluirán como vecinas.	Linear Unit
Cantidad de vecinos (Opcional)	El número de vecinos que se incluirán para cada entidad. El número no incluye la entidad focal. El valor predeterminado es 8.	Long
Archivo de matriz de ponderaciones (Opcional)	La ruta y nombre del archivo de la matriz de ponderaciones espaciales (.swm) que define los vecinos y las ponderaciones entre las entidades de entrada.	File
Esquema de ponderación local (Opcional)	Especifica el esquema de ponderaciones que se aplicará a las entidades vecinas. No ponderado—Los vecinos no serán ponderados. Esta es la opción predeterminada. Bicuadrado—Los vecinos se ponderarán utilizando un esquema de kernel bicuadrado. Gaussiano—Los vecinos se ponderarán utilizando un esquema de kernel gaussiano.	String
Ancho de banda kernel (Opcional)	El ancho de banda de los esquemas de ponderación locales bicuadrados o gaussianos. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento.	Linear Unit
Archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida (Opcional)	El archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida (.swm) de los vecinos y pesos de todos los pares de entidades. Si se crea, este archivo puede reutilizarse en herramientas que permiten definir vecinos y pesos con archivos de matrices de ponderaciones espaciales.	File
Campo de Id. único (Opcional)	El campo Id. único del archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida. El campo debe ser un entero y debe tener un valor único para cada entidad de entrada.	Field

arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(in_features, out_features, {append_all_fields}, {min_autocorrelation}, {max_components}, {neighborhood_type}, {distance_band}, {number_of_neighbors}, {weights_matrix_file}, {local_weighting_scheme}, {kernel_bandwidth}, {out_swm}, {id_field})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_features	Las entidades de punto o polígono que se utilizarán para crear los componentes espaciales.	Feature Layer
out_features	La clase de entidad de salida que contendrá los componentes espaciales como campos. El número de campos creados depende de los valores de los parámetros min_autocorrelation y max_components.	Feature Class
append_all_fields (Opcional)	Especifica si todos los campos se copiarán de las entidades de entrada a la clase de entidad de salida. ALL—Todos los campos de las entidades de entrada se copiarán en la clase de entidad de salida. Esta es la opción predeterminada. NO_FIELDS—No se copiará ningún campo en la clase de entidad de salida.	Boolean
min_autocorrelation (Opcional)	El valor de umbral para incluir un componente espacial. El valor es una proporción del mayor valor posible de I de Moran para las ponderaciones espaciales y un componente debe tener un valor de I de Moran mayor que este umbral para ser incluido. El valor predeterminado es 0,25, lo que significa que para que un componente sea incluido, debe tener un valor I de Moran que sea al menos el 25 por ciento del valor I de Moran máximo posible. El valor debe estar comprendido entre 0 y 1 y los valores más pequeños darán lugar a más componentes.	Double
max_components (Opcional)	El número máximo de componentes espaciales que se crearán. El valor predeterminado es 15.	Long
neighborhood_type (Opcional)	Especifica cómo se elegirán los vecinos para cada entidad de entrada. Deben identificarse las entidades vecinas para descomponer la estructura espacial de las entidades de entrada. DISTANCE_BAND—Las entidades dentro de una distancia crítica especificada de cada entidad se incluirán como vecinas. Esta es la opción predeterminada para las entidades de punto. NUMBER_OF_NEIGHBORS—Las entidades más cercanas se incluirán como vecinas. CONTIGUITY_EDGES_ONLY—Las entidades de polígono que compartan algún borde se incluirán como vecinas. CONTIGUITY_EDGES_CORNERS—Las entidades de polígono que compartan algún borde o esquina se incluirán como vecinas. Esta es la opción predeterminada para las entidades poligonales. DELAUNAY_TRIANGULATION—Las entidades cuya triangulación de Delaunay compartan un borde se incluirán como vecinas. GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE—Los vecinos y los pesos se definirán mediante un archivo especificado de pesos espaciales.	String
distance_band (Opcional)	La distancia dentro de la cual las entidades se incluirán como vecinas. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento. Si la distancia especificada da como resultado más de 1000 vecinos, solo las 1000 entidades más cercanas se incluirán como vecinas.	Linear Unit
number_of_neighbors (Opcional)	El número de vecinos que se incluirán para cada entidad. El número no incluye la entidad focal. El valor predeterminado es 8.	Long
weights_matrix_file (Opcional)	La ruta y nombre del archivo de la matriz de ponderaciones espaciales (.swm) que define los vecinos y las ponderaciones entre las entidades de entrada.	File
local_weighting_scheme (Opcional)	Especifica el esquema de ponderaciones que se aplicará a las entidades vecinas. UNWEIGHTED—Los vecinos no serán ponderados. Esta es la opción predeterminada. BISQUARE—Los vecinos se ponderarán utilizando un esquema de kernel bicuadrado. GAUSSIAN—Los vecinos se ponderarán utilizando un esquema de kernel gaussiano.	String
kernel_bandwidth (Opcional)	El ancho de banda de los esquemas de ponderación locales bicuadrados o gaussianos. Si no se proporciona ningún valor, se estimará uno durante el procesamiento y se incluirá como un mensaje de geoprocesamiento.	Linear Unit
out_swm (Opcional)	El archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida (.swm) de los vecinos y pesos de todos los pares de entidades. Si se crea, este archivo puede reutilizarse en herramientas que permiten definir vecinos y pesos con archivos de matrices de ponderaciones espaciales.	File
id_field (Opcional)	El campo Id. único del archivo de matriz de ponderaciones espaciales de salida. El campo debe ser un entero y debe tener un valor único para cada entidad de entrada.	Field

Muestra de código

Ejemplo 1 de DecomposeSpatialStructure (ventana de Python)

El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la función DecomposeSpatialStructure:

# Extract patterns in the spatial arrangement of the input features.
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(
    in_features="myFeatureClass",
    out_features=r"myOutputFeatureClass",
    append_all_fields="ALL",
    min_autocorrelation=0.25,
    max_components=15,
    neighborhood_type="CONTIGUITY_EDGES_CORNERS",
    distance_band=None,
    number_of_neighbors=None,
    weights_matrix_file=None,
    local_weighting_scheme="",
    kernel_bandwidth=None,
    out_swm=None,
    id_field=None
)

Ejemplo 2 de DecomposeSpatialStructure (script independiente)

El siguiente script independiente muestra cómo utilizar la función DecomposeSpatialStructure:

# Extract patterns in the spatial arrangement of the input features.

import arcpy

# Set the current workspace
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"

# Run the tool
arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(
    in_features="myFeatureClass",
    out_features=r"myOutputFeatureClass",
    append_all_fields="ALL",
    min_autocorrelation=0.25,
    max_components=15,
    neighborhood_type="CONTIGUITY_EDGES_CORNERS",
    distance_band=None,
    number_of_neighbors=None,
    weights_matrix_file=None,
    local_weighting_scheme="",
    kernel_bandwidth=None,
    out_swm=None,
    id_field=None
)

# Print the messages. 
print(arcpy.GetMessages())

Entornos

Transformaciones geográficas, Sistema de coordenadas de salida

Información de licenciamiento

Basic: Sí
Standard: Sí
Advanced: Sí

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