Résumé
Visualise les variables stockées dans un cube netCDF créé avec l'outil Exploration des modèles spatio-temporels. La sortie de cet outil est une représentation en trois dimensions affichée de manière unique en fonction de la variable et du thème choisis.
Illustration
Utilisation
Cet outil n’accepte que les fichiers netCDF créés par l’outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points ou Créer un cube spatio-temporel à partir d’emplacements définis.
Le thème Valeur vous permet de voir les nombres bruts associés à l'agrégation ou à la création du cube.
Si vous avez exécuté l’outil Analyse des points chauds émergents sur une variable spécifique, le thème Hot and cold spot results (Résultats des points chauds et froids) est disponible. Ce thème indique la signification statistique de chaque groupe en fonction de l’analyse de points chauds spatio-temporels exécutée dans Analyse des points chauds émergents.
Si vous avez exécuté l’outil Analyse des points aberrants locaux sur une variable spécifique, le thème Cluster and outlier results (Résultats des grappes et points aberrants) est disponible. Ce thème présente le type de résultat assigné à chaque groupe statistiquement significatif en fonction de l’analyse exécutée dans l’outil Analyse des points aberrants locaux.
Si vous avez exécuté un outil du jeu d’outils Prévision de séries chronologiques sur une variable spécifique, le thème Forecast results (Résultats de prévision) est disponible. Ce thème affiche la série chronologique à chaque emplacement avec les étapes chronologiques prévues. Les valeurs ajustées de chaque étape chronologique sont enregistrées en tant que champ séparé. Pour les cubes créés par l’outil Prévision basée sur une forêt ou Prévision par lissage exponentiel, les limites supérieures ou inférieures des intervalles de confiance sont enregistrées en tant que champs séparés. De plus, les composants de niveau, de tendance et saisonniers des cubes créés par l’outil Prévision par lissage exponentiel sont enregistrés en tant que champs séparés. Ces attributs peuvent être affichés sur une carte avec une symbologie.
Si le paramètre Outlier Option (Option de points aberrants) des outils Prévision de séries chronologiques a été spécifié, le thème Time series outlier results (Résultats de points aberrants de séries chronologiques) est également disponible.
Pour les cubes qui ont été créés avec l’outil Créer un cube spatio-temporel à partir d’emplacements définis et agrégés temporellement, le thème Temporal aggregation count (Total d’agrégations temporelles) permet de visualiser le total des enregistrements agrégés dans chaque groupe spatio-temporel.
Les diagrammes chronologiques sont créés dans le cadre de la sortie de cet outil. Si le paramètre Display Theme (Thème d’affichage) est Hot and cold spot results (Résultats des points chauds et froids), les scores z sont tracés au fil du temps pour chaque emplacement. Pour tous les autres thèmes d’affichage, la valeur du paramètre Cube Variable (Variable de cube) choisie est représentée au fil du temps pour chaque emplacement. Ces diagrammes seront ajoutés à la fenêtre Contents (Contenu) sous la classe d’entités en sortie.
Les champs de récapitulation ou les variables qui ont été agrégés permettent également de visualiser les groupes estimés, afin que vous puissiez voir quels groupes ont été estimés en fonction de vos spécifications dans Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points ou Créer un cube spatio-temporel à partir d’emplacements définis.
Comme le temps est utilisé comme axe vertical dans la visualisation du cube spatio-temporel, il est important pour la précision de l'interprétation que tous les emplacements au sol se situent à la même altitude. Cela permet à tous les intervalles temporels de partir de la même base. Pour cela, désactivez les services d’altitude par défaut en désélectionnant les couches Ground (Sol) qui apparaissent dans le groupe Elevation Surfaces (Surfaces d’altitude) de la fenêtre Contents (Contenu).
Remarque :
La prochaine fois qu’une valeur New Scene (Nouvelle scène) est ajoutée, les surfaces par défaut sont automatiquement renseignées à nouveau.Si les données n'apparaissent pas, vous devez peut-être effacer les limites Plage de visibilité. Pour ce faire, sélectionnez la nouvelle couche dans la fenêtre Contents (Contenu), choisissez l'onglet Appearance (Apparence) et cliquez sur le bouton Clear Limits (Effacer les limites).
La sortie de cet outil est symbolisée par des points cubiques représentant chaque groupe du cube. Si votre cube a été créé à partir d’emplacements définis, il est recommandé d’ajouter une représentation 2D de vos polygones à votre scène pour améliorer la perspective.
Le cube spatio-temporel peut aussi s'afficher en 3D à l'aide de l'Extension d'exploration du cube spatio-temporel.
Pour préserver la précision temporelle, la sortie de fichier de formes n'est pas recommandée, car elle ne peut pas stocker à la fois la date et l'heure dans le même champ. Ceci est particulièrement important lors de la visualisation des résultats en 3D ou à l'aide du curseur temporel. La précision temporelle ne peut être obtenue qu'avec le stockage des données dans une géodatabase.
Syntaxe
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
| Paramètre | Explication | Type de données |
in_cube | Cube netCDF contenant la variable à afficher. Le fichier doit comporter l'extension .nc et doit avoir été créé avec 'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points ou Créer un cube spatio-temporel à partir d'emplacements définis. | File |
cube_variable | Variable numérique dans le cube netCDF que vous voulez explorer. Le cube contiendra toujours la variable COUNT si l’agrégation a été utilisée lors de sa création. Les champs de récapitulation ou les variables seront également accessibles s’ils ont été inclus au cours de la création du cube. | String |
display_theme | Indique la caractéristique du paramètre Cube Variable (Variable de cube) à afficher. Les options disponibles varient selon la façon dont le cube a été créé et dont les analyses ont été exécutées.
Value (Valeur) est la valeur numérique du paramètre Cube Variable (Variable de cube) et est toujours disponible. Les groupes estimés (Estimated bins) sont uniquement accessibles pour les champs de récapitulation qui ont été inclus au cours de la création du cube. Le paramètre Hot and cold spot results (Résultats des points chauds et froids) est uniquement disponible pour la valeur de paramètre Cube Variable (Variable de cube) pour laquelle l’outil Analyse des points chauds émergents a été exécuté. Le paramètre Cluster and outlier results (Résultats des grappes et points aberrants) est uniquement disponible pour la valeur de paramètre Cube Variables (Variable de cube) pour laquelle l’outil Analyse des points aberrants locaux a été exécuté. Le paramètre Temporal aggregation count (Nombre d’agrégations temporelles) est uniquement disponible pour les cubes d’emplacements définis qui ont été agrégés temporellement. Le paramètre Forecast results (Résultats de prévision) est uniquement disponible pour la valeur de paramètre Cube Variable (Variable de cube) pour laquelle un outil du jeu d’outils Prévision de séries chronologiques a été exécuté. Time series outlier results (Résultats de points aberrants de séries chronologiques) n’est disponible que lorsque le paramètre Outlier Option (Option de points aberrants) est activé pour les outils du jeu d’outils Prévision de séries chronologiques. | String |
output_features | Résultats de la classe d'entités en sortie. Cette classe d’entités sera une représentation cartographique en trois dimensions de la variable d’affichage pouvant s’afficher dans une scène 3D. | Feature Class |
Exemple de code
Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT",
"HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS",
"Homicides_Count_HS.shp")Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D.
# Display 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"
arcpy.env.workspace = workspace
# Display Space Time Cube of homicide with the hot and cold spots with crime
# counts.
# Process: Visualize Space Time Cube in 3D
cube = arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT",
"HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS",
"Homicides_Count_HS.shp")Environnements
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
- Présentation de la boîte à outils d'exploration des modèles spatio-temporels
- Rechercher un outil de géotraitement
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