Создать куб пространство-время по агрегации точек (Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей)

Краткая информация

Объединяет точечные объекты в бины пространство-время в файлы данных netCDF. В пределах каждого бина подсчитываются точки, и агрегируются указанные атрибуты. Для всех местоположений бинов проводится оценка трендов числа объектов, а также вычисляются суммы значений полей.

Более подробно о работе инструмента Создать куб Пространство-Время по агрегации точек

Иллюстрация

Иллюстрация работы инструмента Создание куба пространство-время

Использование

  • Этот инструмент объединяет ваши точечные Входные объекты в группы пространства-времени. Структуру данных, которая будет создана, можно представить в виде трехмерного куба, который состоит из пространственно-временных бинов, где x,y-измерения представляют пространство, а t-измерение представляет время.

    Бины Пространство-Время в виде трехмерного куба.

  • Каждый бин имеет определенное положение в пространстве (x,y) и во времени (t). Бины, расположенные в одном и том же фрагменте пространства (x,y) имеют один и тот же ID местоположения. Бины, охватывающие одинаковый временной период, имеют один и тот же идентификатор временного шага.

    Местоположения в кубе Пространство-Время.

  • Каждый бин в кубе пространства-времени содержит значения LOCATION_ID, time_step_ID, COUNT и любое из значений Полей суммирования, агрегированных при создании куба. Набор бинов, связанный с одним и тем же местоположением, имеет одинаковый идентификатор местоположения и представляет собой временной ряд. Набор бинов, связанный с одним и тем же временным интервалом, имеет одинаковый идентификатор шага времени и представляет собой временной срез. Значение количество (count) в каждом бине представляет число точек, которые присутствуют в определенном местоположении и определенном временном интервале.

  • Входные объекты должны быть точками, такими как точки преступлений или пожаров, вспышки заболеваний, данные о продажах или дорожные происшествия. У каждой точки должна быть связанная с ней дата. Поле со значением времени для события должно иметь тип Date. Для данного инструмента требуется наличие, как минимум, 60 точек с различными значениями времени. Данный инструмент прекратит работу, если в ходе работы будет создан куб с числом элементов, превышающим два миллиарда элементов (bin).

  • Для точного измерения расстояний этому инструменту требуются проецированные данные.

  • Выходными данными этого инструмента являются входные точки, конвертированные в формат netCDF, а также сообщения, в которых отражены итоговые характеристики куба, которые отображаются в окне Результаты. Сообщения отображаются в нижней части панели Геообработка в процессе выполнения инструмента. Вы можете получить доступ к сообщениям, наведя курсор мыши на индикатор выполнения, щелкнув на кнопку всплывающего окна или развернув раздел сообщений на панели Геообработка. Вы также можете открыть сообщения, касающиеся ранее запущенного инструмента Создать куб Пространство-Время по агрегации точек с панели История геообработки. Вы будете использовать файл netCDF в качестве входных данных для других инструментов, например для инструмента Анализ возникновения горячих точек или Анализ локальных выбросов. См. Визуализация куба Пространство-Время для информации о том, как можно увидеть внутреннюю структуру куба.

  • Укажите поле типа Date для параметра Поле времени. Это поле должно содержать значение времени, связанное с каждой точкой. Если поле высокой точности (содержат миллисекунды), метка времени каждого бина пространства-времени будет содержать только секунды, а миллисекунды будут отброшены.

  • Параметр Интервал временного шага определяет то, как вы хотите сгруппировать объединенные точки во времени. Вы можете решить агрегировать точки с интервалом, например, в один день, одну неделю или один год. Значение интервала временного шага всегда фиксировано, и для инструмента требуется наличие, как минимум, 10 временных шагов. Если вы не укажете Интервал временного шага, то инструмент рассчитает это значение для вас. См. Более подробно о том, как работает инструмент Создать куб Пространство-Время по агрегации точек для информации о том, как рассчитываются интервалы временных шагов по умолчанию. Корректные единицы измерения временных шагов – Годы, Месяцы, Дни, Часы, Минуты и Секунды.

    Примечание:

    Хотя в ниспадающем списке параметра Интервал временного шага представлены разнообразные варианты единиц измерения, инструмент поддерживает только Годы, Месяцы, Недели, Дни, Часы, Минуты и Секунды.

  • Если куб пространства-времени не может быть создан, инструмент может не структурировать предоставленные входные данные по 10 интервалам временного шага. Если вы получили сообщение об ошибке при запуске этого инструмента, проверьте метки времени выходных точек, чтобы убедиться, что они содержат диапазон значений. Диапазон значений должен охватывать хотя бы 10 секунд, поскольку это минимальное приращение времени, которое необходимо для инструмента. Для статистики Манна-Кендалла требуется десять интервалов временных шагов.

  • При создании куба пространство-время с данными инцидентов, в зависимости от выбранного Интервала временного шага, можно создать бин в начале или в конце куба, не имеющего данных за весь временной интервал. Например, если вы выбрали Интервал временного шага в 1 месяц, а данные не могут быть точно распределены по месяцам, появится интервал, либо в начале, либо в конце, не содержащий данных. Это может отразиться на результатах, поскольку этот временный интервал будет содержать значительно меньшее число точек, чем другие, что на самом деле является следствием схемы агрегации. Сообщение указывает, имеется ли временной сдвиг в первом или последнем временном шаге. В качестве решения можно создать выборку данных так, чтобы она была в равной степени распределена по требуемому Интервалу временного шага.

  • Это не является чем-то необычным, когда в наборе данных имеется регулярное пространственно-временное распределение. Например, у вас могут находиться годовые данные, начинающиеся 1 января каждого года, или месячные данные с временной отметкой на начало каждого месяца. Этот тип данных часто называется панельными данными. С панельными данными, вычисления временного сдвига часто дают очень высокие проценты. Это ожидаемо, т.к. каждый бин покрывает только одну временную единицу в данном временном шаге. Например, если вы выбрали Временной шаг в один год и данные начинаются с 1 го января каждого года, каждый бин будет покрывать только один день в году. Это приемлемо, поскольку применяется к каждому бину. Временной сдвиг становится проблемой, когда он присутствует только для определенного бина, из-за параметров его создания, а не для истинного распределения данных. Важно оценить временной сдвиг в терминах ожидаемого покрытия в каждом бине, основанном на распределении в данных.

  • Временной сдвиг в выходном отчете вычисляется как процент временного промежутка, не имеющего данных. Например, пустой бин будет иметь 100% временной сдвиг. Бин с промежутком в 1 месяц и конечным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за последние две недели первого временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в первом временном шаге. Бин с промежутком в 1 месяц и начальным Выравниванием временного шага, содержащий данные только за первые две недели последнего временного шага, будет иметь 50% временной сдвиг в последнем шаге.

  • После создания куба пространства-времени, его пространственный экстент не может быть расширен. Если при дальнейшем анализе куба пространства-времени требуется использование области изучения (например, Полигональной маски анализа в инструменте Анализ возникновения горячих точек), следует убедиться, что Полигон маски для анализа не выходит за экстент Входных объектов на момент создания куба. Задание полигонов области изучения, которые будут использоваться в последующем анализе как параметр среды Экстент , заданный при создании куба, гарантирует, что экстент куба достаточно велик для начала выполнения анализа.

    Прежние версии:

    Метод, которым инструмент Создать куб Пространство-Время по агрегации точек создает экстент куба пространство-время, в версиях ArcGIS Pro 1.3 и ArcMap 10.5 изменился. Более подробно об этом изменении см. в разделе Настройка смещения куба пространство-время. Новая настройка смещения обеспечивает лучший результат, но если по какой-либо причине вам нужно создать куб с предыдущем экстентом, можно задать его в параметре среды Экстент .

  • Можно создать Шаблон куба, который можно использовать при каждом анализе, особенно если вы хотите сравнить данные нескольких временных периодов. Указав тот же шаблон куба, вы всегда сможете использовать один и тот же экстент анализа, размер бина, интервал временного шага, базовое время и выравнивание временного шага.

  • Если вы укажете Шаблон куба, то входные точки, расположенные за пределами экстента шаблона куба, будут исключены из анализа. Если пространственная привязка входных точечных объектов будет отличаться от пространственной привязки шаблона куба, то инструмент произведет проецирование Входных объектов, чтобы они имели одинаковую привязку до начала процесса группировки. Пространственная привязка шаблона куба также будет иметь приоритет над параметром Выходная система координат. Кроме того, если указан Шаблон куба, то он будет также определять используемый экстент обработки, даже если вы указали другой экстент обработки. Дополнительные сведения см. в Как работает инструмент Создать куб Пространство-Время.

  • Для параметра Базовое время может быть указана дата и время или только дата; только значение времени не может быть указано. Используемый формат даты зависит от региональных настроек компьютера.

  • Есть несколько опция для пространственной агрегации точек с помощью параметра Тип геометрии для агрегации. Если вы хотите выполнить агрегацию по регулярной сетке – можно выбрать форму ячейки сетки, прямоугольную или гексагональную. Хотя агрегация по регулярной сетке используется чаще, гексагональные сетки могут лучше подходить для определенных типов анализа. Если у вас есть ограничивающие объекты или местоположения, которые могут служить областями анализа (например участки переписи населения или районы полицейского патрулирования), вы можете использовать их в опции Указанные местоположения.

    Примечание:

    Если ваши Заданные местоположения хранятся в файловой базе геоданных и содержат кривые (записанные, как дуги, а не как вершины), полигональные объекты при хранении в пространственно-временном кубе будут искажены. Чтобы определить, содержат ли ваши Заданные местоположения кривые, запустите инструмент Проверить геометрию с опцией OGC Метода проверки. Если вы получите ошибку, сообщающую о том, что выбранная опция не поддерживает нелинейные сегменты, значит, что в вашем наборе данных содержатся кривые, и они могут быть удалены и заменены вершинами инструментом Плотность с опцией Угол Метода уплотнения перед созданием куба пространство-время.

  • Так как куб по определению состоит из квадратных граней, а экстент ваших точечных данных может быть и не квадратный, некоторые местоположения будут содержать нулевое количество точек для всех временных шагов. Для большинства инструментов анализа как правило используются только местоположение с данными – количество точек должно быть больше 1 хотя бы для одного временного шага.

  • При создании куба агрегированием в указанные местоположения будут включены все предоставленные пользователем местоположения, даже те, у которых нет точек на любом временном шаге.

  • Интервал расстояния, определяющий размер пространственно-временного бина. Бины используются для агрегирования точечных данных. Например, можно использовать бин сетки размером 50 на 50 метров. Если агрегация выполняется по гексагональной сетке, Интервал расстояния является высотой каждого шестиугольника, а ширина полученных шестиугольников будет равняться 2 высотам, деленным на квадратный корень из 3. Если не указан Шаблон куба, бин в верхнем левом углу куба центрируется на верхнем левом углу пространственного экстента ваших Входных объектов.

    Интервал расстояний гексагональных и обычных сеток

  • Вы можете указать Интервал расстояния, соответствующий требованиям данного анализа. Следует найти баланс между слишком большим интервалом расстояния, что может привести к смазыванию определенных закономерностей в ваших данных, и слишком малым интервалом, в результате чего вы можете получить бины с нулевым количеством точек. Если вы не укажете Интервал расстояния, то инструмент рассчитает интервал расстояния по умолчанию. См. Как работает инструмент Создать куб Пространство-Время по агрегации точек для информации о том, как рассчитываются интервалы расстояния по умолчанию. В качестве единиц измерения интервала расстояний используются Километры, Метры, Мили и Футы.
  • Анализ трендов выполняется для агрегированных данных по количеству точек и значений суммируемых полей с применением статистики Манна-Кендалла.

  • Для агрегации атрибутов в этом инструменте доступны следующие статистические операции: Сумма, Среднее, Минимум, Максимум, Среднеквадратическое отклонение и Медиана.

  • При заполнении пустых бинов с SPATIAL_NEIGHBORS используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и узлам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 4 пространственных окрестности.

  • При заполнении пустых бинов с SPACE_TIME_NEIGHBORS используется непрерывность Queens Case (непрерывность по ребрам и узлам) 2-го порядка (включая окрестности и окрестности окрестностей). Дополнительно, для каждого из этих бинов в качестве пространственных используются временные окрестности, что достигается переходом вперед и назад на 2 интервала. Для заполнения пустого бина с помощью этой опции требуется минимум 13 окрестностей пространства-времени.

  • При заполнении пустых бинов с TEMPORAL_TREND первые два и последние два временных периода в данном местоположении должны содержать значения в бинах для интерполяции значений в других интервалах этого местоположения.

  • Тип заполнения TEMPORAL_TREND использует метод Interpolated Univariate Spline из пакета интерполяции SciPy.

  • Значения Null, имеющиеся в любых записях суммируемых полей, приведут к исключению таких объектов из выходного куба. Если ваши Входные объекты содержат значения Null, рекомендуется запустить сначала инструмент Заполнить отсутствующие значения. Если после запуска инструмента Заполнить отсутствующие значения ещё остались значения Null, и вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одного для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.

  • Этот инструмент пользуется преимуществом увеличения производительности, доступным в системе, использующей несколько CPU (или многоядерные CPU). Инструмент по умолчанию будет использовать 50% доступных процессоров, но количество используемых процессоров может быть увеличено или уменьшено с помощью настройки среды Коэффициент параллельной обработки. Увеличение скорости обработки наиболее заметно при создании больших кубов пространство-время.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входные объекты

Входной класс точечных объектов, которые будут объединены в группы элементов пространство-время.

Feature Layer
Выходной куб пространство-время

Выходной куб данных netCDF, который будет создан, содержит расчеты и отчетную информацию для точечных данных входных объектов.

File
Поле времени

Поле, содержащее значения даты и времени (временная метка) для каждой точки. Это поле должно иметь тип Date.

Field
Шаблон куба
(Дополнительный)

Базовый куб Пространство-Время, используемый для определения глубины анализа Выходного куба Пространство-Время, а также размеров бинов и их выравнивания. Информация для Интервала шага времени, Интервала расстояния и Базового времени также берется из шаблона куба. Для шаблона куба должен использоваться файл netCDF (.nc), созданный с помощью этого инструмента.

Куб пространство-время, созданный агрегацией по Указанным местоположениям нельзя использовать как Шаблон куба.

File
Интервал временного шага
(Дополнительный)

Число секунд, минут, часов, дней, недель или лет, которое будет представлять один временной шаг. Все точки в одном Интервале временного шага и Интервале расстояния будут сгруппированы. (Когда используется Шаблон куба, этот параметр игнорируется, и значение Интервал временного шага берется из шаблона куба.)

Time Unit
Выравнивание временного шага
(Дополнительный)

Задает способ агрегации, основанный на данном Интервале временного шага. Если используется Шаблон куба, Выравнивание шага времени, связанное с Шаблоном куба, имеет приоритет, и используется Выравнивание временного шага Шаблона куба.

  • Конечное времяВременные шаги выравниваются по последнему событию и агрегируются во времени назад.
  • Начальное времяВременные шаги выравниваются по первому событию и агрегируются во времени вперед.
  • Базовое времяВременной шаг будет расположен в определенной указанной вами точке дата/время. Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая больше, чем указанное Базовое время (или точно соответствует начальному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени вперед (так, как это происходит с выравниванием Начальное время). Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая меньше, чем указанное базовое время (или точно соответствует конечному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени назад (так, как это происходит с выравниванием Конечное время). Если указанное Базовое время будет находиться в середине временного экстента ваших данных, то интервал временного шаг создается по окончанию базового времени (так, как это происходит с выравниванием Конечного времени); дополнительные интервалы будут создаваться до и после базового времени, пока не будет охвачен весь временной экстент ваших данных.
String
Базовое время
(Дополнительный)

Дата/время для выравнивания интервалов временных шагов. Например, если вы хотите сгруппировать ваши данные по неделям (с понедельника по воскресенье), то вы можете выбрать для базового времени разделения элементов полночь воскресенья. (Когда используется Шаблон куба, этот параметр отключен, а параметр Базовое время берется из Шаблона куба.)

Date
Интервал расстояния
(Дополнительный)

Размер бинов, используемых для группировки Входных объектов. Все точки в одном Интервале расстояния и Интервале временного шага будут сгруппированы. При агрегации в гексагональную сетку, это расстояние используется в качестве высоты для построения гексагональных полигонов. (Когда используется Шаблон куба, этот параметр отключен, а значение интервала расстояния берется из Шаблона куба.)

Linear Unit
Поля суммирования

Числовое поле, содержащее значения атрибута, для которого будет вычислен определенный статистический показатель при агрегации в куб пространства-времени. Могут быть заданы различные комбинации статистических показателей и полей. Значения Null, имеющиеся в любых полях, приведут к исключению таких объектов из выходного куба. Если ваши Входные объекты содержат значения Null, рекомендуется запустить инструмент Заполнить отсутствующие значения до создания куба Пространство-Время.

Доступные типы статистики:

  • SUM – вычисляет суммарное значение указанного поля в каждом бине.
  • MEAN – вычисляет среднее значение для указанного поля в каждом бине.
  • MIN – находит наименьшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
  • MAX – находит наибольшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
  • STD – вычисляет значение среднеквадратичного отклонения для значений данного поля в каждом бине.
  • MEDIAN – находит отсортированное среднее значение всех записей заданного поля в каждом бине.

Доступные типы заполнения:

  • ZEROS – Заполняет пустые бины нулями.
  • SPATIAL_NEIGHBORS – Заполняет пустые бины средними значениями пространственных окрестностей
  • SPACE_TIME_NEIGHBORS – Заполняет пустые бины средними значениями окрестностей пространства-времени.
  • TEMPORAL_TREND – Заполняет пустые бины, используя алгоритм одномерного интерполированного сплина.

Примечание:

Значения Null, имеющиеся в любых записях суммируемых полей, приведут к исключению таких объектов из выходного куба. Если ваши Входные объекты содержат значения Null, рекомендуется запустить сначала инструмент Заполнить отсутствующие значения. Если после запуска инструмента Заполнить отсутствующие значения ещё остались значения Null, и вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одного для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.

Value Table
Тип геометрии для агрегации
(Дополнительный)

Задает геометрию полигональных ячеек, в которую будут агрегированы входные данные точечных объектов.

  • СеткаВходные объекты будут агрегированы в сетку квадратных ячеек.
  • Гексагональная сеткаВходные объекты будут агрегированы в сетку шестиугольных ячеек.
  • Указанные местоположенияВходные объекты, которые будут агрегированы в соответствии с указанными местоположениями.
String
Указанные полигональные местоположения
(Дополнительный)

Класс полигональных объектов, в пределах которых будут агрегированы входные точечные данные. Это могут быть, например, границы округов, полицейские участки или торговые территории.

Feature Layer
ID местоположения
(Дополнительный)

Поле, содержащее числовой ID для каждого уникального местоположения.

Field

arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCube(in_features, output_cube, time_field, {template_cube}, {time_step_interval}, {time_step_alignment}, {reference_time}, {distance_interval}, summary_fields, {aggregation_shape_type}, {defined_polygon_locations}, {location_id})
ИмяОписаниеТип данных
in_features

Входной класс точечных объектов, которые будут объединены в группы элементов пространство-время.

Feature Layer
output_cube

Выходной куб данных netCDF, который будет создан, содержит расчеты и отчетную информацию для точечных данных входных объектов.

File
time_field

Поле, содержащее значения даты и времени (временная метка) для каждой точки. Это поле должно иметь тип Date.

Field
template_cube
(Дополнительный)

Базовый куб Пространство-Время, используемый для определения output_cube экстент анализа, а также размеров бинов и их выравнивания. Значения time_step_interval, distance_interval и reference_time также берутся из шаблона куба. Для шаблона куба должен использоваться файл netCDF (.nc), созданный с помощью этого инструмента.

Куб пространство-время, созданный агрегацией по DEFINED_LOCATIONS, нельзя использовать как template_cube.

File
time_step_interval
(Дополнительный)

Число секунд, минут, часов, дней, недель или лет, которое будет представлять один временной шаг. Все точки, расположенные в пределах одного time_step_interval и одного distance_interval, будут агрегированы в бин. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а значение time_step_interval берется из шаблона куба). Примером этого параметра может быть значение 1 Неделя, 13 Дней или 1 Месяц.

Time Unit
time_step_alignment
(Дополнительный)

Задает способ агрегации, основанный на данном time_step_interval. Если указан параметр template_cube, связанный с time_step_alignment, template_cube будет иметь приоритет над этим параметром, и будет использоваться time_step_alignment template_cube.

  • END_TIMEВременные шаги выравниваются по последнему событию и агрегируются во времени назад.
  • START_TIMEВременные шаги выравниваются по первому событию и агрегируются во времени вперед.
  • REFERENCE_TIMEВременной шаг будет расположен в определенной указанной вами точке дата/время. Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая больше, чем указанное базовое время (или точно соответствует начальному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени вперед (так, как это происходит с выравниванием START_TIME). Если все точки во входных объектах имеют временную метку, которая меньше, чем указанное базовое время (или точно соответствует конечному времени входных объектов), интервал временного шага начнется с этого времени, а агрегирование пойдет во времени назад (так, как это происходит с выравниванием END_TIME). Если указанное вами базовое время будет находиться в середине временного экстента ваших данных, то интервал временного шаг создается по окончанию базового времени (так, как это происходит с выравниванием END_TIME); дополнительные интервалы будут создаваться до и после базового времени, пока не будет охвачен весь временной экстент ваших данных.
String
reference_time
(Дополнительный)

Дата/время для выравнивания интервалов временных шагов. Например, если вы хотите сгруппировать ваши данные по неделям (с понедельника по воскресенье), то вы можете выбрать для базового времени разделения элементов полночь воскресенья. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а reference_time берется из template_cube.)

Date
distance_interval
(Дополнительный)

Размер бинов, используемых для агрегации in_features. Все точки, расположенные в границах одного distance_interval и одного time_step_interval, будут агрегированы. При агрегации в гексагональную сетку, это расстояние используется в качестве высоты для построения гексагональных полигонов. (Когда используется template_cube, этот параметр игнорируется, а значение интервала расстояния берется из template_cube.)

Linear Unit
summary_fields
[[Field, Statistic, Fill Empty Bins with],...]

Числовое поле, содержащее значения атрибута, для которого будет вычислен определенный статистический показатель при агрегации в куб пространства-времени. Могут быть заданы различные комбинации статистических показателей и полей. Значения Null, имеющиеся в любых полях, приведут к исключению таких объектов из выходного куба. Если ваши Входные объекты содержат значения Null, рекомендуется запустить инструмент Заполнить отсутствующие значения до создания куба Пространство-Время.

Доступные типы статистики:

  • SUM – вычисляет суммарное значение указанного поля в каждом бине.
  • MEAN – вычисляет среднее значение для указанного поля в каждом бине.
  • MIN – находит наименьшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
  • MAX – находит наибольшее значение для всех записей заданного поля в каждом бине.
  • STD – вычисляет значение среднеквадратичного отклонения для значений данного поля в каждом бине.
  • MEDIAN – находит отсортированное среднее значение всех записей заданного поля в каждом бине.

Доступные типы заполнения:

  • ZEROS – Заполняет пустые бины нулями.
  • SPATIAL_NEIGHBORS – Заполняет пустые бины средними значениями пространственных окрестностей
  • SPACE_TIME_NEIGHBORS – Заполняет пустые бины средними значениями окрестностей пространства-времени.
  • TEMPORAL_TREND – Заполняет пустые бины, используя алгоритм одномерного интерполированного сплина.

Примечание:

Значения Null, имеющиеся в любых записях суммируемых полей, приведут к исключению таких объектов из выходного куба. Если ваши Входные объекты содержат значения Null, рекомендуется запустить сначала инструмент Заполнить отсутствующие значения. Если после запуска инструмента Заполнить отсутствующие значения ещё остались значения Null, и вычисление числа точек в каждом бине является частью вашей стратегии анализа, можно рассмотреть возможность создания отдельных кубов, по одному для каждого числа точек (без Полей суммирования) и одного для Полей суммирования. Если набор пустых значений отличается в каждом поле суммирования, также можно рассмотреть возможность создания отдельного куба для каждого поля.

Value Table
aggregation_shape_type
(Дополнительный)

Задает геометрию полигональных ячеек, в которую будут агрегированы входные данные точечных объектов.

  • FISHNET_GRIDВходные объекты будут агрегированы в сетку квадратных ячеек.
  • HEXAGON_GRIDВходные объекты будут агрегированы в сетку шестиугольных ячеек.
  • DEFINED_LOCATIONSВходные объекты, которые будут агрегированы в соответствии с указанными местоположениями.
String
defined_polygon_locations
(Дополнительный)

Класс полигональных объектов, в пределах которых будут агрегированы входные точечные данные. Это могут быть, например, границы округов, полицейские участки или торговые территории.

Feature Layer
location_id
(Дополнительный)

Поле, содержащее числовой ID для каждого уникального местоположения.

Field

Пример кода

CreateSpaceTimeCube, пример 1 (окно Python)

Скрипт окна Python, демонстрирующий использование функции CreateSpaceTimeCube.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCube("Homicides.shp", "Homicides.nc", "OccDate", "#", 
                               "3 Months", "End time", "#", "3 Miles", 
                               "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS", 
                               "HEXAGON_GRID")
CreateSpaceTimeCube, пример 2 (автономный скрипт)

В следующем автономном скрипте Python показано использование функции CreateSpaceTimeCube.

# Create Space Time Cube of homicide incidents in a metropolitan area

# Import system modules
import arcpy

# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = r"C:\STPM"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature 
    # classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Create Space Time Cube of homicide incident data with 3 months and 3 miles settings
				# Also aggregate the median of property loss, no date predicted by space-time neighbors
				#	Also aggregate the standard deviation of the victim's age, fill the no-data with zeros
    # Process: Create Space Time Cube By Aggregating Points
    cube = arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCube("Homicides.shp", "Homicides.nc", "MyDate", "#", 
                                          "3 Months", "End_time", "#", "3 Miles", 
                                          "Property MEDIAN SPACETIME; Age STD ZEROS", 
																																										"HEXAGON_GRID")

    # Create a polygon that defines where incidents are possible  
    # Process: Minimum Bounding Geometry of homicide incident data
    arcpy.management.MinimumBoundingGeometry("Homicides.shp", "bounding.shp", "CONVEX_HULL",
                                             "ALL", "#", "NO_MBG_FIELDS")

    # Emerging Hot Spot Analysis of homicide incident cube using 5 Miles neighborhood 
    # distance and 2 neighborhood time step to detect hot spots
    # Process: Emerging Hot Spot Analysis 
    cube = arcpy.stpm.EmergingHotSpotAnalysis("Homicides.nc", "COUNT", "EHS_Homicides.shp", 
                                              "5 Miles", 2, "bounding.shp")

except arcpy.ExecuteError:
    # If any error occurred when running the tool, print the messages
    print(arcpy.GetMessages(2))

Параметры среды

Особые случаи

Выходная система координат

Если указана пространственная привязка шаблона куба, то она будет иметь приоритет над параметром среды Выходная система координат.

Экстент

Если указан экстент обработки шаблона куба, то он будет иметь приоритет над параметром среды Экстент обработки.

Информация о лицензиях

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

Связанные разделы