Résumé
Synthétise un ensemble de points dans une structure de données netCDF en les agrégeant dans des groupes spatio-temporels. Au sein de chaque groupe, les points sont comptabilisés et les attributs spécifiés sont agrégés. Pour tous les emplacements des groupes, l'évolution de la comptabilisation, ainsi que les valeurs de champ de récapitulation, sont évaluées.
Illustration
Utilisation
Cet outil agrège vos entités en entrée de points dans des groupes spatio-temporels. La structure de données qui en résulte peut être considérée comme un cube tridimensionnel constitué de groupes spatio-temporels, les dimensions x et y représentant l'espace et la dimension t représentant le temps.
Chaque groupe présente une position fixe dans l'espace (x,y) et dans le temps (t). Les groupes couvrant la même surface (x,y) partagent le même ID d'emplacement. Les groupes englobant la même durée partagent le même ID d'intervalle temporel.
Chaque groupe dans le cube spatio-temporel présente une valeur LOCATION_ID, time_step_ID et COUNT, ainsi que les valeurs des champs de récapitulation (Summary Fields) qui ont été agrégés lors de la création du cube. Les groupes associés au même emplacement physique partagent le même ID d'emplacement et constituent ensemble une série chronologique. Les groupes associés au même intervalle temporel partagent le même ID d'intervalle temporel et constituent ensemble une tranche de temps. La valeur numérique de chaque groupe représente le nombre de points présents à l'emplacement associé de l'intervalle temporel associé.
Les entités en entrée doivent être des points, tels que des délits ou des incendies, des maladies, des données sur les ventes clients ou des accidents de la circulation. Une date doit être associée à chaque point. Le champ contenant l'horodatage de l'événement doit être de type Date. L'outil requiert un minimum de 60 points et divers horodatages. L'outil échoue si les paramètres spécifiés génèrent un cube doté de plus de deux milliards de groupes.
Cet outil nécessite des données projetées pour mesurer précisément les distances.
La sortie produite par cet outil est une représentation netCDF de vos points en entrée, ainsi que des messages récapitulant les caractéristiques du cube. Les messages sont écrits au bas de la fenêtre Géotraitement au cours de l'exécution de l'outil. Vous pouvez accéder aux messages en survolant la barre de progression, en cliquant sur le bouton contextuel
ou en développant la section des messages dans la fenêtre Géotraitement. Vous pouvez également accéder aux messages d'une précédente exécution de l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points via l'historique du géotraitement. Vous pouvez utiliser le fichier netCDF comme entrée dans d'autres outils, tels que Analyse des points chauds émergents ou Analyse de valeurs aberrantes locales. Reportez-vous à la rubrique Visualisation du cube spatio-temporel pour savoir comment consulter le contenu d'un cube.Sélectionnez un champ de type Date pour le paramètre Champ temporel. Ce champ doit contenir l'horodatage associé à chaque entité ponctuelle.
L'intervalle temporel définit le mode de partitionnement de vos points agrégés dans le temps. Vous pouvez décider d’agréger les points avec des intervalles d’un jour, d’une semaine ou d’un an, par exemple. Les intervalles temporels sont toujours des durées fixes et l’outil requiert un minimum de dix phases. Si vous n'indiquez aucune valeur dans Intervalle temporel, l'outil en calcule une pour vous. Reportez-vous à la rubrique En savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points pour obtenir des informations sur le calcul des intervalles temporels par défaut. Les unités d'intervalles temporels valides sont Années, Mois, Heures, Minutes et Secondes.
Remarque :
Alors que plusieurs unités de temps apparaissent dans la liste déroulante Intervalle temporaire, l'outil ne prend en charge que les valeurs Années, Mois, Semaines, Jours, Heures, Minutes et Secondes.
Si le cube spatio-temporel ne peut pas être créé, il est possible que l’outil ne soit pas parvenu à structurer les données en entrée que vous avez fournies en 10 intervalles temporels. Si un message d'erreur s'affiche à l'exécution de cet outil, examinez les horodatages des points en entrée pour vérifier qu'ils incluent une plage de valeurs. La plage de valeurs doit couvrir au moins 10 secondes, car il s'agit du plus petit incrément de temps accepté par l'outil. 10 intervalles temporels sont requis par la statistique Mann-Kendall.
Lorsque vous créez un cube spatio-temporel avec des données d’incident, selon l’intervalle temporel que vous choisissez, il est possible de créer un groupe au début ou à la fin du cube qui ne comprend aucune donnée dans toute la période temporelle. Par exemple, si vous choisissez un intervalle temporel d'un mois et que vos données ne se décomposent pas de manière régulière en intervalles d'un mois, alors une phase temporelle dont l'intégralité de la période ne comporte aucune donnée est insérée au début ou à la fin. Ceci peut altérer vos résultats, car la phase déformée temporellement semble comporter beaucoup moins de points que les autres phases temporelles, ce qui est en réalité un résultat artificiel du schéma d'agrégation. Le message indique si une déformation temporelle a lieu dans la première ou la dernière phase temporelle. Pour résoudre ce problème, vous pouvez créer un jeu de sélection de vos données afin qu'elles soient réparties équitablement au sein de l'intervalle temporel désiré.
Il n'est pas rare pour un jeu de données que sa distribution temporelle soit espacée régulièrement. Par exemple, vous pouvez avoir des données annuelles qui tombent toutes le 1er janvier de chaque année et des données mensuelles toutes horodatées le premier de chaque mois. Ce type de données est souvent désigné sous le nom de données de panel. Avec les données de panel, les calculs de déformation temporelle présentent fréquemment de très forts pourcentages. Ceci est normal, car chaque groupe couvre une seule unité de temps en particulier dans l'intervalle donné. Par exemple, si vous avez défini Time Step Interval (Intervalle temporel) sur 1 an et que vos données tombaient le 1er janvier de chaque année, chaque groupe ne couvre qu’un jour de l’année. Ceci est parfaitement acceptable, car cela s'applique à chaque groupe. La déformation temporelle pose problème lorsqu'elle est uniquement présente pour certains groupes en raison des paramètres de création des groupes au lieu d'une distribution réelle des données. Il est important d'évaluer la déformation temporelle en termes de couverture attendue dans chaque groupe en fonction de la distribution de vos données.
La déformation temporelle dans le rapport en sortie est calculée en tant que pourcentage de la période temporelle qui ne comporte aucune donnée. Par exemple, un groupe vide aurait une déformation temporelle de 100 pour cent. Un groupe associé à une période d'un mois et un alignement d'intervalle temporel de fin qui ne comporte de données que pour les deux dernières semaines du premier intervalle temporel aura une déformation temporelle de 50 pour cent dans le premier intervalle temporel. Un groupe associé à une période d'un mois et un alignement d'intervalle temporel de début qui ne comporte de données que pour les deux premières semaines du dernier intervalle temporel aura une déformation temporelle de 50 pour cent dans le dernier intervalle temporel.
Une fois le cube spatio-temporel créé, l'étendue spatiale du cube ne peut jamais être étendue. Si une analyse plus poussée du cube spatio-temporel implique l'utilisation d'une zone d'étude (telle que Masque d'analyse de polygone dans l'outil Analyse de points chauds émergents), vérifiez que Masque d'analyse de polygone ne s'étend pas au-delà de l'étendue des entités en entrée lorsque vous créez votre cube. La configuration des polygones de la zone d’étude que vous utiliserez dans des analyses futures comme paramètre Extent environment (Environnement d’étendue) pour créer le cube permet de s’assurer que l’étendue du cube est aussi vaste que nécessaire au début de votre analyse.
Héritage :
La méthode selon laquelle l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points crée l'étendue du cube spatio-temporel a changé dans les versions ArcGIS Pro 1.3 et ArcMap 10.5. Pour en savoir plus sur cette modification, reportez-vous à la rubrique Ajustement par déformation du cube spatio-temporel. Le nouvel ajustement par déformation offre de meilleurs résultats, mais si pour une raison quelconque vous devez recréer le cube avec l’étendue précédente, vous pouvez spécifier l’étendue via le paramètre Extent environment (Environnement d’étendue) .
Vous pouvez créer un cube modèle à utiliser chaque fois que vous exécutez votre analyse, en particulier si vous souhaitez comparer des données d'une série de périodes. Le même cube modèle assure la cohérence permanente de l'étendue de votre analyse, de la taille de groupe, de l'intervalle temporel, de la référence temporelle et de l'alignement des intervalles temporels.
Si vous fournissez un cube de modèle, les points en entrée qui se trouvent en dehors de l'étendue du cube de modèle sont exclus de l'analyse. De plus, si la référence spatiale associée aux entités ponctuelles en entrée est différente de la référence spatiale associée au cube modèle, l'outil projette les entités en entrée en vue d'apparier le cube modèle avant d'entamer le processus d'agrégation. La référence spatiale associée au cube modèle remplace également les paramètres du système de coordonnées en sortie. En outre, une fois spécifié, le Cube modèle détermine l'étendue de traitement utilisée, même si vous indiquez une étendue de traitement différente. Reportez-vous à la rubrique Fonctionnement de l'outil Créer un cube spatio-temporel pour plus d'informations.
L'heure/la date de référence peut être une valeur de date et d'heure ou simplement une valeur de date, mais pas uniquement une valeur d'heure. Le format attendu est fonction des paramètres régionaux de l’ordinateur.
Plusieurs options concernent la façon dont vos points sont agrégés spatialement avec le paramètre Type de forme d'agrégation. Si vous souhaitez les agréger dans une grille de forme régulière, vous pouvez choisir un quadrillage ou une forme hexagonale. Bien que les quadrillages constituent la forme d'agrégation la plus couramment utilisée, les hexagones peuvent être préférables pour certaines analyses. Si vous possédez des limites ou des emplacements qui sont logiques pour votre analyse (par exemple des secteurs de recensement ou des secteurs de police), vous pouvez également les utiliser pour agréger les points à l'aide de l'option Emplacements définis.
Remarque :
Si vos emplacements définis sont stockés dans une géodatabase fichier et contiennent des courbes vraies (stockées sous forme d'arcs et non avec des sommets), les formes surfaciques sont déformées une fois stockées dans le cube spatio-temporel. Pour savoir si vos emplacements définis contiennent des courbes vraies, exécutez l'outil Vérifier les géométries avec la méthode de validation OGC. Si un message d'erreur indiquant que l'option sélectionnée ne prend pas en charge les segments non linéaires apparaît, des courbes vraies sont présentes dans votre jeu de données et risquent d'être éliminées et remplacées par des sommets à l'aide de l'outil Densifier avec la méthode de densification Angle avant de créer le cube spatio-temporel.
Puisque un cube grillagé est toujours rectangulaire, même si vos données ponctuelles ne le sont pas, certains emplacements présenteront un nombre de points nul pour tous les intervalles temporels. Pour de nombreuses analyses, seuls les emplacements comportant des données, avec au moins un nombre de points supérieur à zéro pour au moins un intervalle temporel, seront inclus dans l'analyse.
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Lorsque vous créez un cube agrégé avec des emplacements définis, tous les emplacements définis fournis par l’utilisateur sont inclus, même ceux qui ne disposent d’aucun point dans les intervalles temporels.
La valeur de l'option Intervalle de distance indique la largeur des groupes spatio-temporels. Les groupes permettent d'agréger vos données ponctuelles. Les quadrillages pourront avoir, par exemple, des dimensions de 50 mètres sur 50 mètres. Si vous optez pour l'agrégation avec des hexagones, l'intervalle de distance correspond à la hauteur de chaque hexagone et la largeur des hexagones obtenus est de 2 fois la hauteur divisée par la racine carrée de 3. Si vous ne spécifiez pas de cube modèle, le groupe dans l’angle supérieur gauche du cube est centré dans l’angle supérieur gauche de l’étendue spatiale de vos entités en entrée.
- Sélectionnez un intervalle de distance adapté à votre analyse. Veillez a assurer un équilibre entre un intervalle de distance trop important qui se traduira par la perte des modèles sous-jacents de vos données ponctuelles et un intervalle de distance trop petit qui produira un cube aux nombres de points nuls. Si vous n'indiquez aucune valeur dans Intervalle de distance, l'outil en calcule une pour vous. Reportez-vous à la rubrique En savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Fonctionnement de l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points pour en savoir plus sur le calcul des intervalles de distance par défaut. Les unités d'intervalle de distance pris en charge sont : Kilomètres, Mètres, Miles et Pieds.
L'analyse de tendance réalisée sur les données de total agrégées et les valeurs de champ de récapitulation repose sur la statistique de Mann-Kendall.
Cet outil permet les opérations statistiques suivantes pour l'agrégation des attributs : Somme, Moyenne, Minimum, Maximum, Ecart type et Médiane.
Lorsque vous remplissez des groupes vides avec SPATIAL_NEIGHBORS, une contiguïté de type Queens Case (contiguïté basée sur les tronçons et les nœuds) du 2e ordre est utilisée (inclut les voisins et les voisins des voisins). Un minimum de 4 voisins spatiaux est nécessaire pour remplir le groupe vide à l'aide de cette option.
Lorsque vous remplissez des groupes vides avec SPACE_TIME_NEIGHBORS, une contiguïté de type Queens Case (contiguïté basée sur les tronçons et les nœuds) du 2e ordre est utilisée (inclut les voisins et les voisins des voisins). En outre, des voisins temporels sont utilisés pour chacun des groupes identifiés comme étant des voisins spatiaux en se déplaçant vers l'avant et l'arrière de 2 phases temporelles. Un minimum de 13 voisins spatio-temporels est nécessaire pour remplir le groupe vide à l'aide de cette option.
Lorsque vous remplissez des groupes vides avec TEMPORAL_TREND, les groupes des deux premières et des deux dernières périodes temporelles à un emplacement donné doivent comporter des valeurs afin d'interpoler les valeurs à d'autres périodes temporelles pour cet emplacement.
Le type de remplissage TEMPORAL_TREND utilise la méthode de spline univariée interpolée du paquetage d'interpolation de SciPy.
Les valeurs nulles présentes dans les enregistrements des champs de récapitulation entraînent l’exclusion de ces entités du cube en sortie. Si des valeurs nulles sont présentes dans Input Features (Entités en entrée), il est fortement recommandé d’exécuter d’abord l’outil Fill Missing Values (Remplir les valeurs manquantes). Si, après l’exécution de l’outil Fill Missing Values (Remplir les valeurs manquantes), des valeurs nulles sont toujours présentes et que le fait de disposer du total des points dans chaque groupe fait partie de votre stratégie d’analyse, vous pouvez créer des cubes distincts, un pour le total (sans Summary Fields (Champs de récapitulation)) et un pour Summary Fields (Champs de récapitulation). Si l'ensemble de valeurs Null est différent pour chaque champ de récapitulation, vous pouvez également créer un cube distinct pour chaque champ de récapitulation.
Cet outil peut tirer parti des performances accrues disponibles dans les systèmes équipés de plusieurs processeurs (ou de processeurs multicœur). L’outil s’exécute par défaut avec 50 % des processeurs disponibles. Toutefois, le nombre de processeurs peut être augmenté ou réduit à l’aide de l’environnement Facteur de traitement parallèle. L’augmentation de la vitesse de traitement est davantage visible lors de la création de cubes spatio-temporels plus volumineux.
Syntaxe
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCube(in_features, output_cube, time_field, {template_cube}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {reference_time}, {distance_interval}, summary_fields, {aggregation_shape_type}, {defined_polygon_locations}, {location_id})| Paramètre | Explication | Type de données |
in_features | Classe d'entités points en entrée à agréger en groupes spatio-temporels. | Feature Layer |
output_cube | Cube de données netCDF en sortie qui sera créé pour contenir les totaux et les récapitulations des données de points des entités en entrée. | File |
time_field | Champ contenant la date et l’heure (horodatage) de chaque point. Ce champ doit être de type Date. | Field |
template_cube (Facultatif) | Cube spatio-temporel de référence qui permet de définir l'étendue d'analyse, l'alignement des groupes et les dimensions des groupes output_cube. Les valeurs time_step_interval, distance_interval et reference_time sont également obtenues à partir du cube modèle. Ce cube modèle doit être un fichier netCDF (.nc) créé avec cet outil. Un cube spatio-temporel créé par l'agrégation avec DEFINED_LOCATIONS ne peut pas servir de template_cube. | File |
time_step_interval (Facultatif) | Nombre de secondes, minutes, heures, jours, semaines ou années qui représenteront une seule phase. Tous les points au sein du même time_step_interval et du même distance_interval seront agrégés. (Si un template_cube est fourni, ce paramètre est ignoré et la valeur time_step_interval est obtenue à partir du cube modèle). Voici un exemple d'entrées valides pour ce paramètre : 1 semaine, 13 jours ou 1 mois. | Time Unit |
time_step_alignment (Facultatif) | Définit la manière dont l'agrégation aura lieu en fonction d'un time_step_interval donné. Si un template_cube est fourni, la valeur time_step_alignment associée au paramètre template_cube remplace ce paramètre et la valeur time_step_alignment du paramètre template_cube est utilisée.
| String |
reference_time (Facultatif) | Date/heure à utiliser pour aligner les intervalles temporels. Si vous souhaitez regrouper vos données de façon hebdomadaire du lundi au dimanche, par exemple, définissez une heure/date de référence le dimanche à minuit pour vous assurer que les groupes sont séparés entre le dimanche et le lundi à minuit. (Si un template_cube est fourni, ce paramètre est ignoré et la reference_time repose sur le template_cube.) | Date |
distance_interval (Facultatif) | Taille des groupes utilisés pour agréger les in_features. Tous les points qui se trouvent au sein du même distance_interval et du même time_step_interval seront agrégés. Lorsque vous effectuez l'agrégation dans un quadrillage, cette distance sert de hauteur pour construire les polygones hexagonaux. (Si un template_cube est fourni, ce paramètre est ignoré et la valeur d'intervalle de distance repose sur le template_cube.) | Linear Unit |
summary_fields [[Field, Statistic, Fill Empty Bins with],...] | Champ numérique contenant les valeurs attributaires qui permettent de calculer les statistiques indiquées lors de l'agrégation dans un cube spatio-temporel. Vous pouvez préciser plusieurs combinaisons de statistiques et de champs. Les valeurs nulles présentes dans les champs spécifiés entraînent la suppression de ces entités du cube en sortie. Si des valeurs nulles sont présentes dans vos entités en entrée, il est fortement recommandé d’exécuter d’abord l’outil Fill Missing Values (Remplir les valeurs manquantes) avant de créer un cube spatio-temporel. Types de statistiques disponibles :
Types de remplissage disponibles :
Remarque :Les valeurs nulles présentes dans les enregistrements des champs de récapitulation entraînent l’exclusion de ces entités du cube en sortie. Si des valeurs nulles sont présentes dans Input Features (Entités en entrée), il est fortement recommandé d’exécuter d’abord l’outil Fill Missing Values (Remplir les valeurs manquantes). Si, après l’exécution de l’outil Fill Missing Values (Remplir les valeurs manquantes), des valeurs nulles sont toujours présentes et que le fait de disposer du total des points dans chaque groupe fait partie de votre stratégie d’analyse, vous pouvez créer des cubes distincts, un pour le total (sans Summary Fields (Champs de récapitulation)) et un pour Summary Fields (Champs de récapitulation). Si l'ensemble de valeurs Null est différent pour chaque champ de récapitulation, vous pouvez également créer un cube distinct pour chaque champ de récapitulation. | Value Table |
aggregation_shape_type (Facultatif) | La forme du maillage de polygones dans lequel les données ponctuelles des entités en entrée seront agrégées.
| String |
defined_polygon_locations (Facultatif) | Les entités surfaciques dans lesquelles les entités ponctuelles en entrée seront agrégées. Elles peuvent représenter les limites des comtés, les secteurs de police ou les secteurs de vente, par exemple. | Feature Layer |
location_id (Facultatif) | Le champ contenant le numéro d'identification de chaque emplacement unique. | Field |
Exemple de code
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil CreateSpaceTimeCube.
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "OccDate", "#", "3 Months",
"End time", "#", "3 Miles", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS", "HEXAGON_GRID", "#", "#")Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil CreateSpaceTimeCube.
# Create Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature
# classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create Space Time Cube of homicide incident data with 3 months and 3 miles settings
# Also aggregate the median of property loss, no date predicted by space-time neighbors
# Also aggregate the standard deviation of the victim's age, fill the no-data with zeros
# Process: Create Space Time Cube By Aggregating Points
cube = arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm("Homicides.shp", "Homicides.nc", "MyDate", "#",
"3 Months", "End_time", "#", "3 Miles", "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS",
"HEXAGON_GRID", "#", "#")
# Create a polygon that defines where incidents are possible
# Process: Minimum Bounding Geometry of homicide incident data
arcpy.MinimumBoundingGeometry_management("Homicides.shp", "bounding.shp", "CONVEX_HULL",
"ALL", "#", "NO_MBG_FIELDS")
# Emerging Hot Spot Analysis of homicide incident cube using 5 Miles neighborhood
# distance and 2 neighborhood time step to detect hot spots
# Process: Emerging Hot Spot Analysis
cube = arcpy.EmergingHotSpotAnalysis_stpm("Homicides.nc", "COUNT", "EHS_Homicides.shp",
"5 Miles", 2, "bounding.shp")
except arcpy.ExecuteError:
# If any error occurred when running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages(2))Environnements
- Système de coordonnées en sortie
La référence spatiale associée au cube de modèle, s'il est spécifié, remplace le paramètre d'environnement Système de coordonnées en sortie.
- Etendue
L'étendue de traitement du cube de modèle, s'il est spécifié, remplace l'étendue de traitement du paramètre d'environnement.
Informations de licence
- Basic: Oui
- Standard: Oui
- Advanced: Oui
Rubriques connexes
- Fonctionnement de l'outil Créer un cube spatio-temporel
- Analyse de points chauds émergents
- Analyse de valeurs aberrantes locales
- Agrégation de séries chronologiques
- Visualiser le cube spatio-temporel
- Qu'est-ce qu'un score z ? Qu'est-ce qu'une valeur p ?
- Présentation de la boîte à outils d'exploration des modèles spatio-temporels
- Rechercher un outil de géotraitement
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