Le jeu d’outils d’appariement d’agrégats contient des outils qui analysent les agrégats pour localiser les points chauds, les points froids et les points spatiaux aberrants statistiquement significatifs, ainsi que des entités ou zones similaires. Ces outils sont particulièrement utiles lorsque l’emplacement d’un ou de plusieurs agrégats conditionne l’action. L’affectation d’agents de police supplémentaires pour traiter un agrégat de cambriolages en est un exemple. La localisation d’agrégats spatiaux est également importante pour déterminer les causes potentielles d’agrégation ; ainsi, la localisation de la première manifestation d’une maladie indique parfois les causes qui en sont à l’origine. Contrairement aux outils du jeu d’outils Analyzing Patterns toolset (Analyse de modèles), qui répond simplement à la question « Y a-t-il une agrégation spatiale ? » par oui ou par non, les outils d’appariement d’agrégats permettent de visualiser l’emplacement et l’étendue des agrégats. Ces outils répondent aux questions : « Où sont les agrégats (hot spots/cold spots) ? », « Où les incidents sont-ils les plus denses ? », « Où sont les points spatiaux aberrants ? », « Quelles entités se ressemblent le plus ? ». « Comment regrouper ces entités de sorte que chaque groupe soit le plus dissemblable ? » et « Comment regrouper ces entités de sorte que chaque zone soit homogène ? »
Outil | Description |
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Crée des zones spatialement contiguës dans une zone d’étude à l’aide d’un algorithme de croissance génétique reposant sur des critères spécifiés. | |
Combine plusieurs variables numériques pour un créer un seul index. | |
Analyse de grappes et de valeurs aberrantes (Anselin Local Morans I) | A partir d'un ensemble d'entités pondérées, identifie des points chauds, des points froids et des points aberrants spatiaux statistiquement significatifs à l'aide de l'outil statistique Anselin Local Morans I. |
Recherche des agrégats d’entités ponctuelles dans le bruit environnant en fonction de leur distribution spatiale. Le temps peut également être incorporé pour rechercher des agrégats spatio-temporels. | |
A partir d'un ensemble d'entités pondérées, identifie les points chauds et les points froids statistiquement significatifs à l'aide de la statistique Getis-Ord Gi*. | |
Permet de comparer deux couches de résultats d’analyse de points chauds et de mesurer leur similarité et leur association. | |
Recherche des agrégats naturels d’entités en fonction uniquement des valeurs attributaires des entités. | |
A partir de points d'incident ou d'entités pondérées (points ou polygones), crée une carte de points chauds et de points froids statistiquement significatifs à l'aide de la statistique Getis-Ord Gi*. Il évalue les caractéristiques de la classe d'entités en entrée pour générer des résultats optimaux. | |
À partir de points d'incident ou d'entités pondérées (points ou polygones), crée une carte de points chauds, de points froids et de points spatiaux aberrants statistiquement significatifs à l'aide de la statistique Anselin Local Moran's I. Il évalue les caractéristiques de la classe d'entités en entrée pour générer des résultats optimaux. | |
Identifie les entités candidates les plus semblables (ou dissemblables) à une ou plusieurs entités en entrée en fonction d'attributs d'entités. | |
Identifie les points aberrants spatiaux globaux ou locaux dans des entités ponctuelles. | |
Recherche des agrégats spatialement contigus d’entités basées sur un jeu de valeurs attributaires d’entités et des limites de taille d’agrégat facultatives. |
Héritage :
L’outil Grouping Analysis (Analyse des regroupements) était disponible dans ce jeu d’outils avant ArcGIS Pro 2.2. Il en a été retiré en raison des améliorations apportées aux algorithmes sur lesquels il reposait. Pour simplifier les nouvelles fonctions et méthodes, deux outils ont été créés pour remplacer l’outil Analyse des regroupements. Utilisez l’outil Spatially Constrained Multivariate Clustering (Agrégation multivariée spatialement contrainte) pour créer des groupes contigus dans l’espace. Utilisez l’outil Multivariate Clustering (Agrégation multivariée) pour créer des groupes sans contraintes spatiales.
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