Résumé
Dans un ensemble d'entités, cet outil identifie les points chauds et les points froids statistiquement significatifs à l'aide de la statistique Getis-Ord Gi*.
Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'analyse de points chauds (Getis-Ord Gi*)
Illustration
Utilisation
Cet outil identifie les agrégats spatiaux statistiquement significatifs de nombreuses entités (points chauds) et de peu d'entités (points froids). Il permet de créer une nouvelle classe d’entités en sortie avec un score z, une valeur p et un groupe de niveau de confiance (Gi_Bin) pour chaque entité de la classe d’entités en entrée.
Pendant l’analyse, les points en entrée (incidents) sont agrégés dans des groupes d’une taille spécifiée, puis ils sont analysés pour déterminer les points chauds. Les groupes agrégés doivent contenir diverses valeurs (le nombre de points figurant dans un groupe doit être très variable).
Les scores z et les valeurs p sont des mesures de signification statistique qui indiquent si l’on peut ou non rejeter l’hypothèse nulle en utilisant des groupes agrégés. En d’autres termes, ces mesures indiquent en effet si l’agrégation spatiale observée des valeurs élevées ou faibles est plus prononcée qu’elle ne devrait l’être dans le cadre d’une répartition aléatoire de ces valeurs. Les champs des scores z et des valeurs p ne reflètent aucune sorte de correction False Discovery Rate (FDR).
Un score z élevé et une valeur p faible pour une entité indiquent la présence certaine d'incidents de points. Un score z négatif faible et une valeur p faible indiquent l'absence de points d'incidents. Plus le score z est élevé (ou faible), plus l'intensité de l'agrégation est importante. Un score z proche de zéro indique qu'il n'y a aucune agrégation apparente.
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Le score z repose sur le calcul de l'hypothèse nulle aléatoire. Pour plus d'informations sur les scores z, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'un score z ? Qu'est-ce qu'une valeur p ?
L’outil Rechercher les points chauds nécessite de projeter la couche en entrée ou que le système de coordonnées en sortie soit un système de coordonnées projetées.
Lorsque des entités en entrée sont analysées à l'aide d'intervalles de temps, chaque intervalle de temps est analysé indépendamment des entités en dehors de cet intervalle de temps.
Le paramètre Time Step Reference (Référence de l’intervalle temporel) peut être une valeur de date et d’heure ou simplement une valeur de date, mais pas uniquement une valeur d’heure.
Cet outil de géotraitement est mis en œuvre par ArcGIS GeoAnalytics Server. L’analyse est réalisée sur le GeoAnalytics Server et les résultats sont stockés dans votre contenu dans ArcGIS Enterprise.
Lors de l’exécution des outils GeoAnalytics Server, l’analyse est réalisée sur GeoAnalytics Server. Pour des performances optimales, GeoAnalytics Server doit pouvoir accéder aux données via les couches d’entités hébergées sur votre portail ArcGIS Enterprise ou les partages de fichiers Big Data. Les données qui ne sont pas locales pour GeoAnalytics Server sont transférées sur GeoAnalytics Server avant le début de l’analyse. Autrement dit, l’exécution d’un outil prend plus de temps et, dans certains cas, le transfert des données entre ArcGIS Pro et GeoAnalytics Server peut échouer. Le seuil d’échec dépend aussi bien des débits du réseau que de la taille et de la complexité des données. Il est par conséquent recommandé de toujours partager les données ou créer un partage de fichiers Big Data.
Pour en savoir plus sur le partage des données dans votre portail.
Pour en savoir pus sur la création d'un partage de fichiers Big Data via ArcGIS Server Manager
Vous pouvez effectuer une analyse semblable en utilisant :
- Dans ArcGIS Pro l’outil de géotraitement Analyse de points chauds optimisée dans de la boîte à outils Statistiques spatiales.
- Dans ArcGIS Pro l’outil de géotraitement Rechercher les points chauds de la boîte à outils Analyse d’entités standard.
Syntaxe
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(point_layer, output_name, {bin_size}, {neighborhood_size}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {time_step_reference}, {data_store})
Paramètre | Explication | Type de données |
point_layer | Classe d'entité ponctuelle pour laquelle une analyse des points chauds est effectuée. | Feature Set |
output_name | Le nom de la couche en sortie avec les résultats des scores z et des valeurs p. | String |
bin_size (Facultatif) | Intervalle de distance qui représente la taille du groupe et les unités dans lesquelles la point_layer sera agrégée. L'intervalle de distance doit être une unité linéaire. | Linear Unit |
neighborhood_size (Facultatif) | Étendue spatiale du voisinage d’analyse. Cette valeur désigne les entités qui sont analysées ensemble en vue d’évaluer l’agrégation locale. | Linear Unit |
time_step_interval (Facultatif) | L’intervalle qui sera utilisé pour le pas de temps. Ce paramètre est uniquement utilisé si la temporalité est activée pour point_layer. | Time Unit |
time_step_alignment (Facultatif) | Spécifie la manière dont les pas de temps seront alignés. Ce paramètre n’est disponible que si les points en entrée sont temporels et représentent un instant dans le temps.
| String |
time_step_reference (Facultatif) | L’heure qui sera utilisée pour aligner les pas de temps et les intervalles temporels. Ce paramètre est uniquement utilisé si la temporalité est activée pour point_layer. | Date |
data_store (Facultatif) | Indique le ArcGIS Data Store dans laquelle la sortie est enregistrée. La valeur par défaut est SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE. Tous les résultats stockés dans un répertoire de données Big Data spatio-temporelles seront stockés en WGS84. Les résultats stockés dans un répertoire de données relationnelles conservent leur système de coordonnées.
| String |
Sortie dérivée
Nom | Explication | Type de données |
output | Points chauds statistiquement significatifs. | Jeu d'entités |
Exemple de code
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil FindHotSpots.
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: FindHotSpots.py
# Description: Find Hots Spots of 311 calls for bins of 500 meters looking at neighbors withing 1 kilometers. Complete the analysis for each month.
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inFeatures = "https://sampleserver6.arcgisonline.com/arcgis/rest/services/SF311/FeatureServer/0"
bins = "500 Meters"
neighborhood = "1 Kilometers"
timeStep = "1 Months"
outFS = "HotSpotsOF311Data"
dataStore = "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE"
# Execute Find Hot Spots
arcpy.geoanalytics.FindHotSpots(inFeatures, outFS, bins, neighborhood, timeStep,
None, None, dataStore)
Environnements
- Système de coordonnées en sortie
Système de coordonnées qui sera utilisé pour l'analyse. L’analyse sera réalisée dans le système de coordonnées en entrée, à moins que ce paramètre en spécifie un autre. Pour les Outils GeoAnalytics, les résultats finaux seront stockés dans le stockage des données spatio-temporelles dans WGS84.
Informations de licence
- Basic: Requiert ArcGIS GeoAnalytics Server
- Standard: Requiert ArcGIS GeoAnalytics Server
- Advanced: Requiert ArcGIS GeoAnalytics Server
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