| Подпись | Описание | Тип данных |
Входные объекты | Точечные или полигональные объекты, которые будут использоваться для создания пространственных компонентов. | Feature Layer |
Выходные объекты | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать пространственные компоненты в виде полей. Количество создаваемых полей зависит от значений параметров Относительный порог Морана I и Максимальное количество пространственных компонентов. | Feature Class |
Присоединить все поля из входных объектов (Дополнительный) | Указывает, будут ли все поля скопированы из входных пространственных объектов в выходной класс пространственных объектов.
| Boolean |
Относительный порог Морана I (Дополнительный) | Пороговое значение для включения пространственного компонента. Значение представляет собой долю максимально возможного значения индекса Морана I для пространственных весов, и для включения компонента значение индекса Морана I должно превышать это пороговое значение. Значение по умолчанию — 0,25, то есть для включения компонента его значение индекса Морана I должно составлять не менее 25 процентов от максимально возможного значения индекса Морана I. Значение должно быть в диапазоне от 0 до 1, меньшие значения приведут к большему количеству компонентов. | Double |
Максимальное количество пространственных компонентов (Дополнительный) | Максимальное количество пространственных компонентов, которое будет создано. Значение по умолчанию — 15. | Long |
Тип окрестности (Дополнительный) | Определяет, как будут выбираться соседи для каждого входного объекта. Для разложения пространственной структуры входных объектов необходимо идентифицировать соседние объекты.
| String |
Диапазон расстояний (Дополнительный) | Расстояние, в пределах которого объекты будут включены в качестве соседей. Если значение не будет задано, оно будет получено в процессе обработки и показано в сообщении геообработки. Если указанное расстояние приводит к получению более 1000 соседей, считаться соседями будут только ближайшие 1000 объектов. | Linear Unit |
Число соседей (Дополнительный) | Количество соседей, которые будут включены для каждого объекта. В это число не входит фокальный объект. Значение по умолчанию - 8. | Long |
Файл матрицы весов (Дополнительный) | Путь и имя файла матрицы пространственных весов (.swm), которая задает соседей и веса между входными объектами. | File |
Локальная схема весов (Дополнительный) | Задает схему весов, которая будет применяться к соседним объектам.
| String |
Ширина ядра (Дополнительный) | Ширина биквадратной или Гауссовой схем локального взвешивания. Если значение не будет задано, оно будет получено в процессе обработки и показано в сообщении геообработки. | Linear Unit |
Выходной файл матрицы пространственных весов (Дополнительный) | Выходной файл матрицы пространственных весов (.swm) соседей и весов всех пар объектов. Если этот файл будет создан, его можно будет повторно использовать в инструментах, позволяющих определять соседей и веса с помощью файлов матрицы пространственных весов. | File |
Поле уникального ID (Дополнительный) | Поле уникального ID выходного файла матрицы пространственных весов. Поле должно быть целым числом и иметь уникальное значение для каждого входного объекта. | Field |
Краткая информация
Раскладывает класс пространственных объектов и окрестности на набор пространственных компонентов. Компоненты представляют потенциальные пространственные закономерности между объектами, такие как кластеры или тренды.
Компоненты возвращаются как поля выходного класса пространственных объектов и представляют переменные входных объектов и окрестностей, которые имеют максимально возможную пространственную кластеризацию (пространственную автокорреляцию). Компоненты называются собственными векторами Морана, и каждый компонент представляет отдельную пространственную закономерность, не зависящую друг от друга.
Иллюстрация
Использование
Пространственные компоненты, созданные с помощью инструмента, представляют возможные пространственные закономерности для объектов и окрестностей. Однако эти закономерности могут не соответствовать закономерностям какой-либо представляющей интерес переменной. Этот инструмент предназначен для визуализации пространственных компонентов на картах и обеспечения пользовательских процедур выборки для различных приложений. Другие инструменты в наборе инструментов Утилиты пространственного компонента (Собственные векторы Морана) также создают пространственные компоненты, но дополнительно используют или выбирают их в основных рабочих процессах, таких как создание независимых переменных компонентов (инструмент Создание независимых переменных пространственного компонента), удаление пространственной автокорреляции из поля (инструмент Фильтр Пространственной автокорреляции из поля) или предложение подходящих окрестностей и пространственного масштаба для анализа (инструмент Сравнение пространственной концептуализации). Соблюдайте осторожность при выполнении пользовательского метода выборки (например, выборки AIC или использовании первых K компонентов), поскольку часто происходит непреднамеренный выбор слишком большого количества компонентов, что может привести к переобучению и смещению в последующем анализе. Другие инструменты из этого набора были разработаны и проверены для предотвращения переобучения.
Количество пространственных компонентов, создаваемых инструментом, зависит от значений параметров Относительный порог Морана I и Максимальное количество компонентов. Компоненты упорядочиваются от наибольшего значения индекса Морана I к наименьшему, и инструмент прекращает включение новых компонентов, когда достигает максимального числа или когда значение индекса Морана I следующего компонента становится меньше порогового значения. Пороговое значение указывается как доля значения индекса Морана I первого компонента. Например, если первый компонент имеет значение индекса Морана I, равное 0,8, а пороговое значение равно 0,25, то следующий компонент будет включен только в том случае, если его значение индекса Морана I составляет не менее 0,2 (0,8 x 0,25).
Пространственные компоненты будут возвращены в виде полей в выходном классе объектов, и при запуске инструмента на активной карте выходной слой объектов будет отрисован на основе первого компонента.
Сообщения геообработки содержат таблицу Пространственная автокорреляция пространственных компонентов, в которой отображаются значение индекса Морана I и p-значение для каждого компонента, созданного инструментом.
Параметры
arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(in_features, out_features, {append_all_fields}, {min_autocorrelation}, {max_components}, {neighborhood_type}, {distance_band}, {number_of_neighbors}, {weights_matrix_file}, {local_weighting_scheme}, {kernel_bandwidth}, {out_swm}, {id_field})| Имя | Описание | Тип данных |
in_features | Точечные или полигональные объекты, которые будут использоваться для создания пространственных компонентов. | Feature Layer |
out_features | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать пространственные компоненты в виде полей. Количество создаваемых полей зависит от значений параметров min_autocorrelation и max_components. | Feature Class |
append_all_fields (Дополнительный) | Указывает, будут ли все поля скопированы из входных пространственных объектов в выходной класс пространственных объектов.
| Boolean |
min_autocorrelation (Дополнительный) | Пороговое значение для включения пространственного компонента. Значение представляет собой долю максимально возможного значения индекса Морана I для пространственных весов, и для включения компонента значение индекса Морана I должно превышать это пороговое значение. Значение по умолчанию — 0,25, то есть для включения компонента его значение индекса Морана I должно составлять не менее 25 процентов от максимально возможного значения индекса Морана I. Значение должно быть в диапазоне от 0 до 1, меньшие значения приведут к большему количеству компонентов. | Double |
max_components (Дополнительный) | Максимальное количество пространственных компонентов, которое будет создано. Значение по умолчанию — 15. | Long |
neighborhood_type (Дополнительный) | Определяет, как будут выбираться соседи для каждого входного объекта. Для разложения пространственной структуры входных объектов необходимо идентифицировать соседние объекты.
| String |
distance_band (Дополнительный) | Расстояние, в пределах которого объекты будут включены в качестве соседей. Если значение не будет задано, оно будет получено в процессе обработки и показано в сообщении геообработки. Если указанное расстояние приводит к получению более 1000 соседей, считаться соседями будут только ближайшие 1000 объектов. | Linear Unit |
number_of_neighbors (Дополнительный) | Количество соседей, которые будут включены для каждого объекта. В это число не входит фокальный объект. Значение по умолчанию - 8. | Long |
weights_matrix_file (Дополнительный) | Путь и имя файла матрицы пространственных весов (.swm), которая задает соседей и веса между входными объектами. | File |
local_weighting_scheme (Дополнительный) | Задает схему весов, которая будет применяться к соседним объектам.
| String |
kernel_bandwidth (Дополнительный) | Ширина биквадратной или Гауссовой схем локального взвешивания. Если значение не будет задано, оно будет получено в процессе обработки и показано в сообщении геообработки. | Linear Unit |
out_swm (Дополнительный) | Выходной файл матрицы пространственных весов (.swm) соседей и весов всех пар объектов. Если этот файл будет создан, его можно будет повторно использовать в инструментах, позволяющих определять соседей и веса с помощью файлов матрицы пространственных весов. | File |
id_field (Дополнительный) | Поле уникального ID выходного файла матрицы пространственных весов. Поле должно быть целым числом и иметь уникальное значение для каждого входного объекта. | Field |
Пример кода
Следующий скрипт окна Python демонстрирует использование функции DecomposeSpatialStructure:
# Extract patterns in the spatial arrangement of the input features.
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(
in_features="myFeatureClass",
out_features=r"myOutputFeatureClass",
append_all_fields="ALL",
min_autocorrelation=0.25,
max_components=15,
neighborhood_type="CONTIGUITY_EDGES_CORNERS",
distance_band=None,
number_of_neighbors=None,
weights_matrix_file=None,
local_weighting_scheme="",
kernel_bandwidth=None,
out_swm=None,
id_field=None
)В следующем автономном скрипте показано использование функции DecomposeSpatialStructure:
# Extract patterns in the spatial arrangement of the input features.
import arcpy
# Set the current workspace
arcpy.env.workspace = r"c:\data\project_data.gdb"
# Run the tool
arcpy.stats.DecomposeSpatialStructure(
in_features="myFeatureClass",
out_features=r"myOutputFeatureClass",
append_all_fields="ALL",
min_autocorrelation=0.25,
max_components=15,
neighborhood_type="CONTIGUITY_EDGES_CORNERS",
distance_band=None,
number_of_neighbors=None,
weights_matrix_file=None,
local_weighting_scheme="",
kernel_bandwidth=None,
out_swm=None,
id_field=None
)
# Print the messages.
print(arcpy.GetMessages())Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да
Связанные разделы
- Обзор набора инструментов Утилиты пространственного компонента (Собственные векторы Моргана)
- Основные сведения о собственных векторах Морана
- Сравнение пространственной концептуализации
- Создать независимые переменные пространственного компонента
- Фильтр Пространственной автокорреляции из поля
- Поиск инструмента геообработки