Направленное распределение (эллипс стандартного отклонения) (Пространственная статистика)

Сводка

Создает эллипсы или эллипсоиды стандартного отклонения для обобщения пространственных характеристик географических объектов: центра распределения, дисперсии и направленных трендов.

Более подробно о работе инструмента Направленное распределение (эллипс стандартных отклонений)

Иллюстрация

График направленного распределения (Эллипс стандартных отклонений)

Использование

  • Инструмент Эллипс стандартных отклонений создает новый выходной класс объектов-эллипсов, содержащий эллиптические полигоны или 3D эллиптический мультипатчи – по одному для каждого случая при использовании параметра Поле случая. Атрибутивные значения для этих эллиптических полигонов включают координаты X и Y для среднего центра, 2 стандартных расстояния (длинная и короткая оси); ориентацию эллипса. Когда используются точечные данные с включенной z-координатой, значения атрибутов также будут содержать z-координату для среднего центра, третье стандартное расстояние (высоту) и измерения ориентиров для эллипсоида. Если входные объекты – 2D, имена полей будут: CenterX, CenterY, XStdDist, YStdDist и Rotation. Если входные объекты – 3D-точки, к Выходному классу объектов эллипсов добавляются следующие дополнительные поля: CenterZ, ZStdDist, AngleZ, TiltX, RollY, и Volume. Когда в Поле группировки есть значение, это поле также добавляется к Выходному классу объектов.

  • Этот инструмент учитывает трехмерные характеристики точечных данных и использует при вычислениях значения x, y и z -, если z-значения доступны. Поскольку полученные результаты являются 3D, их необходимо визуализировать в Сцене. Убедитесь, что анализ выполняется в Сцене, или скопируйте слой результатов в Сцену для правильной визуализации результатов анализа.

  • Для точного измерения расстояний требуются проецированные данные.

  • Когда пространственная структура объектов сконцентрирована в центре и меньшее число объектов ближе к периферии (пространственное распределение Рейли) , 1 эллипс стандартных отклонений покроет приблизительно 63 % всех объектов; 2 стандартных отклонения будут содержать приблизительно 98 % объектов и 3 стандартных отклонения покроют приблизительно 99 % объектов в кластере. В трех измерениях значения процентов будут 61-99-100.

  • Если для ваших данных включена z-координата, значения в выходных полях AngleZ, TiltX и RollY являются углами Эйлера и описывают ориентацию эллипса в 3D-пространстве. Если ваши данные не содержат Z, значение в выходном поле Вращение представляет собой поворот большой оси в направлении по часовой стрелке.

    AngleZ, TiltX и RollY

  • Если для ваших данных включена координата z, инструмент Добавить атрибуты геометрии может использоваться для просмотра x, y и z координат ваших данных.

  • Параметр Поле группировки используется для группировки объектов до начала анализа. Когда Поле группировки определено, входные объекты группируются сначала согласно значениям поля комбинаций, а затем Усредненный центр создается для каждой группы. Затем для каждой группы вычисляется эллипс или эллипсоид стандартного отклонения. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string). Записи, имеющие значения NULL в Поле группировки, исключаются из анализа.

  • Расчеты эллипса или эллипсоида стандартных отклонений могут быть основаны на дополнительном параметре Поле веса (например, чтобы получить эллипсы транспортных происшествий, взвешенных по тяжести последствий). Поле веса должно быть числовым.

  • Для линейных или полигональных объектов, при расчете расстояний используются центроиды. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроид вычисляется с использованием средневзвешенного центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.

  • Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.

  • Внимание:

    При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить нулевые (null) значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях нули в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.

Синтаксис

arcpy.stats.DirectionalDistribution(Input_Feature_Class, Output_Ellipse_Feature_Class, Ellipse_Size, {Weight_Field}, {Case_Field})
ParameterОбъяснениеТип данных
Input_Feature_Class

Класс пространственных объектов, содержащий распределение объектов, для которых будет рассчитан эллипс или эллипсоид стандартных отклонений.

Feature Layer
Output_Ellipse_Feature_Class

Класс полигональных пространственных объектов, который будет содержать выходной эллипс.

Feature Class
Ellipse_Size

Размер выходных эллипсов в стандартных отклонениях. По умолчанию, размер эллипса равен 1; возможный выбор – 1,2 или 3 стандартных отклонения.

  • 1_STANDARD_DEVIATION1 среднеквадратическое отклонение
  • 2_STANDARD_DEVIATIONS2 среднеквадратических отклонения
  • 3_STANDARD_DEVIATIONS3 среднеквадратических отклонения
String
Weight_Field
(Дополнительный)

Числовое поле, используемое для взвешивания местоположений согласно их относительной важности.

Field
Case_Field
(Дополнительный)

Поле, используемое для группировки объектов для отдельных расчетов направлений распределения. Поле группировки должно быть типа целое (integer), дата (date) или текст (string).

Field

Пример кода

DirectionalDistribution, пример (окно Python)

Следующий скрипт окна Python демонстрирует, как использовать инструмент DirectionalDistribution.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.DirectionalDistribution_stats("AutoTheft.shp", "auto_theft_SE.shp", "1_STANDARD_DEVIATION")
DirectionalDistribution, пример 2 (автономный скрипт)

Следующий автономный Python скрипт демонстрирует, как использовать инструмент DirectionalDistribution.

# Measure the geographic distribution of auto thefts
 
# Import system modules
import arcpy
 
# Local variables...
workspace = "C:/data"
locations = "AutoTheft.shp"
links = "AutoTheft_links.shp"
standardDistance = "auto_theft_SD.shp"
stardardEllipse = "auto_theft_SE.shp"
linearDirectMean = "auto_theft_LDM.shp"
 
# Set the workspace (to avoid having to type in the full path to the data every time)
arcpy.env.workspace = workspace
 
# Process: Standard Distance of auto theft locations...
arcpy.StandardDistance_stats(locations, standardDistance, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
 
# Process: Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) of auto theft locations...
arcpy.DirectionalDistribution_stats(locations, standardEllipse, "1_STANDARD_DEVIATION", "#", "#")
 
# Process: Linear Directional Mean of auto thefts...
arcpy.DirectionalMean_stats(links, linearDirectMean, "DIRECTION", "#")

Информация о лицензиях

  • Basic: Да
  • Standard: Да
  • Advanced: Да

Связанные разделы