Visualiser le cube spatio-temporel

Les outils Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points, Créer un cube spatio-temporel à partir d’emplacements définis et Créer un cube spatio-temporel à partir d’une couche raster multidimensionnelle structurent et récapitulent les jeux de données dans un format de données netCDF en créant des groupes spatio-temporels formant une structure semblable à un cube. Chaque groupe du cube contient une valeur ou un total du nombre d’événements qui se sont produits à l’emplacement du groupe pour l’intervalle temporel spécifié. De plus, le cube peut contenir un ou plusieurs champs de récapitulation ou variables avec des statistiques correspondant aux champs attributaires spécifiés dans chaque groupe.

La boîte à outils Exploration des modèles spatio-temporels contient divers outils d’analyse que vous pouvez exécuter sur le cube après sa création. L’outil Analyse de points chauds émergents utilise le cube netCDF en entrée, exécute une analyse spatio-temporelle des points chauds (statistique Getis-Ord Gi*) et identifie les tendances dans les données de comptabilisation agrégées, les champs de récapitulation ou les variables (les points chauds et froids nouveaux, d’intensification, diminuants et sporadiques, par exemple). L’outil Analyse de valeurs aberrantes locales utilise également le cube netCDF en entrée et exécute une interprétation de la statistique Local Moran’s I pour identifier les grappes et points aberrants statistiquement significatifs dans l’espace et le temps. L’outil Emplacements dans le cube spatio-temporel identifie les emplacements similaires dans le cube spatio-temporel et les partitionne en grappes distinctes dont les membres présentent des caractéristiques de série chronologique similaires. Le jeu d’outils Prévision de séries chronologiques contient un large éventail de méthodes de prévision permettant de prévoir et d’estimer les futures valeurs et d’identifier les points aberrants temporels, ainsi qu’un outil permettant d’évaluer et de comparer les différents modèles de prévision créés. Le cube netCDF est mis à jour avec les résultats de ces analyses sous la forme de différentes nouvelles variables.

Les données et variables stockées dans le cube netCDF spatio-temporel peuvent être visualisées en deux ou en trois dimensions à l’aide de l’outil Visualize Space Time Cube in 2D (Visualiser le cube spatio-temporel en 2D) ou Visualize Space Time Cube in 3D (Visualiser le cube spatio-temporel en 3D) ou en créant une couche de cube spatio-temporel à l’aide de l’outil Make Space Time Cube Layer (Créer une couche de cube spatio-temporel). Le cube spatio-temporel peut être visualisé et exploré en trois dimensions dans une scène 3D. La visualisation du cube est utile pour différentes raisons :

• Cela vous permet de mieux comprendre la structure du cube spatio-temporel et le fonctionnement du processus d'agrégation dans le cube.
• Vous bénéficiez en outre de nouvelles perspectives sur les résultats des outils Analyse de points chauds émergents, Analyse de valeurs aberrantes locales et des autres outils d’analyse Exploration des modèles spatio-temporels, ce qui vous permet de mieux appréhender les catégories des résultats mêmes.
• En outre, la visualisation de la valeur des champs de récapitulation, des variables ou d’autres thèmes d’affichage peut vous aider à comprendre la confiance que vous pouvez placer dans les analyses ultérieures en affichant le modèle spatial des groupes vides qui devaient être estimés ou des points aberrants temporels dans votre analyse.

Visualiser une couche de cube spatio-temporel en 3D

Pour visualiser le cube spatio-temporel en 3D, procédez comme suit :

1. Démarrez ArcGIS Pro.
2. Ouvrez une scène. Pour ouvrir une scène afin de rendre les résultats de l’outil en 3D, cliquez sur l’onglet Insert (Insertion), cliquez sur New Map (Nouvelle carte) et choisissez une nouvelle scène locale ou globale.

   

3. Ouvrez l’outil Make Space Time Cube Layer (Créer une couche de cube spatio-temporel), définissez le paramètre Input Space Time Cube (Cube spatio-temporel en entrée), puis exécutez l’outil. La couche de cube spatio-temporel est ajoutée dans la fenêtre Contents (Contenu).
4. Sélectionnez la couche de cube spatio-temporel dans la fenêtre Contents (Contenu). Le ruban Space Time Cube (Cube spatio-temporel) s’ouvre.
5. Dans le ruban Space Time Cube (Cube spatio-temporel), définissez le paramètreVariable.
6. Sélectionnez une option Theme (Thème) pour la variable de cube sélectionnée. Les thèmes disponibles dans la bibliothèque de thèmes dépendent des outils d’analyse que vous avez exécutés sur le cube spatio-temporel. Vous pouvez utiliser l’outil Describe Cube (Décrire le cube) pour déterminer les outils d’analyse exécutés sur le cube spatio-temporel.

   En savoir plus sur les thèmes d’affichage de visualisation des couches de cubes spatio-temporels

7. Changez le cube spatio-temporel affiché à l’aide des commandes du ruban Space Time Cube (Cube spatio-temporel) pour modifier les paramètres de temps et de plage, les propriétés d’altitude et bien plus encore. Utilisez les outils du ruban pour afficher des diagrammes de série chronologique et découpez la visualisation du cube spatio-temporel pour afficher les groupes intérieurs.

   En savoir plus sur le ruban Space Time Cube (Cube spatio-temporel)

Visualiser le cube spatio-temporel en 2D

Pour visualiser le cube spatio-temporel en 2D, procédez comme suit :

1. Démarrez ArcGIS Pro.
2. Ouvrez l’outil Visualiser le cube spatio-temporel en 2D.

   Remarque :

   Vous pouvez accéder à l’outil Visualize Space Time Cube in 2D (Visualiser le cube spatio-temporel en 2D) à partir du ruban Space Time Cube (Cube spatio-temporel) en sélectionnant Add 2D Layer (Ajouter une couche 2D) dans le groupe Utilities (Utilitaires) du ruban. L’outil ouvre automatiquement le cube spatio-temporel source défini comme valeur du paramètre Input Space Time Cube (Cube spatio-temporel en entrée).

3. Choisir une variable de cube à explorer. Une fois le cube créé, les variables stockées dans le cube comprennent le total et les champs de récapitulation ou les variables que vous avez choisi d’agréger lors de la création du cube.
4. Choisissez un thème d’affichage pour afficher la variable du cube sélectionnée. Des exemples de thèmes d’affichage sont présentés ci-dessous :
   • Locations with data (Emplacements avec des données) — Permet d’afficher tous les emplacements qui contiennent des données correspondant à la variable sélectionnée et l’option Trends (Tendances) présente les valeurs qui ont augmenté ou diminué au fil du temps (les résultats de la statistique de Mann-Kendall fonctionnent sur la variable de cube sélectionnée pour chaque emplacement). L’option Locations with data (Emplacements avec des données) n’est pas disponible pour les cubes spatio-temporels utilisant des emplacements définis (ou lors de l’agrégation de points sur des emplacements définis).
   • Tendances des points chauds et froids — Indique les endroits où les scores z des points chauds et froids augmentent ou diminuent au fil du temps (les résultats de la statistique de Mann Kendall s’exécutent sur les scores z de l’analyse de points chauds spatio-temporels pour la variable de cube choisie) et Emerging Hot Spot Analysis results (Résultats de l’analyse de points chauds émergents) recrée les résultats que vous avez vus lors de l’exécution de l’outil Analyse de points chauds émergents. Hot and cold spot trends (Tendances des points chauds et froids) et Emerging Hot Spot Analysis results (Résultats de l’analyse de points chauds émergents) sont uniquement disponibles lorsque Emerging Hot Spot Analysis (Analyse de points chauds émergents) a été exécutée sur la variable de cube sélectionnée.
   • Local Outlier Results (Résultats de l’analyse de valeurs aberrantes locales) — Recrée les résultats que vous avez vus lors de l’exécution de l’outil Local Outlier Analysis (Analyse des valeurs aberrantes locales) pour la variable de cube choisie.
   • Number of estimated bins (Nombre de groupes estimés) : indique le nombre de groupes estimés à chaque emplacement unique pour vous permettre de déterminer si des valeurs sont manquantes pour un modèle spatial d’endroits. Si des sections entières de la carte présentent des nombres élevés de groupes estimés, il peut être préférable d’exclure ces zones de l’analyse. L’option Locations excluded from analysis (Emplacements exclus de l’analyse) indique les endroits qui comportaient des données mais dont les groupes vides ne pouvaient pas être remplis car ils ne répondaient pas aux critères d’estimation. Number of estimated bins (Nombre de groupes estimés) et Locations excluded from analysis (Emplacements exclus de l’analyse) sont uniquement accessibles pour les champs de récapitulation.
5. Indiquez l’emplacement d’enregistrement des entités en sortie et cliquez sur Run (Exécuter).