空間ウェイト マトリックスは、データセットのフィーチャ間に存在する空間リレーションシップを定量化します。[空間統計] ツールボックスおよび [時空間パターン マイニング] ツールボックスの各種ツールでは近隣フィーチャを使って解析を行います。空間ウェイト マトリックス ファイルは、そのような近傍空間リレーションシップを定義します。空間ウェイトの詳細については、「空間リレーションシップのモデリング」をご参照ください。
一般に、フィーチャ間の空間リレーションシップは、ユークリッド距離に基づき、距離加重方式 (近接距離、固定距離、または逆距離) を使用しています。ただし、小売の解析、サービスへのアクセシビリティ、緊急時対応、避難計画、および交通インシデントの解析など多くのアプリケーションでは、道路、鉄道、歩道など現実世界の交通ネットワークを使用して空間リレーションシップを定義することがより適切です。[ネットワーク空間ウェイトの生成 (Generate Network Spatial Weights)] ツールでは、移動がネットワーク データセットに限定されている場合に、ポイント フィーチャ間の時間、距離、またはコストに基づき空間リレーションシップをモデル化して保存します。このツールには、ArcGIS Network Analyst extensionのライセンスが必要です。
ネットワーク データセットは、次のいずれかのソースから取得できます。
- ローカル ドライブまたはネットワークに保存されたネットワーク データセット。組織が独自の道路ネットワーク データセットを保持してる場合、すでにアクセスを持っているかもしれません。
- ArcGIS Online または ArcGIS Enterprise でホストされている物流およびルート検索サービス。ArcGIS Online を使用して解析する場合は、その解析で、ArcGIS Online クラウドに格納されている高品質な世界規模のネットワーク データセットが参照され、ArcGIS Online クレジットが消費されます。
- ArcGIS StreetMap Premium から提供される構成済みネットワーク データセット。これらのネットワーク データセットは SDC 形式で、北米、中南米、ヨーロッパ、中東、アフリカ、日本、オーストラリア、ニュージーランドが含まれます。
ネットワーク上の入力ポイント フィーチャを使用する場合、ネットワーク データ ソースの移動モードによる最小化距離、時間、またはコストに基づき、各入力フィーチャの近隣および関連付けられた空間ウェイトを決定します。
参考資料
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Boston: Kluwer.
Getis, A., and Aldstadt, J. (2004). "Constructing the Spatial Weights Matrix Using a Local Statistic." Geographical Analysis 36(2):90–104.
Haining, R. (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Price, Mike. (Fall 2009). It's All about Streets ArcUser Online. ESRI