描述
显示使用时空模式挖掘工具创建并存储在 netCDF 立方体中的变量。该工具的输出是根据所选变量和专题进行唯一渲染的三维制图表达。
插图
使用方法
此工具仅接受由通过聚合点创建时空立方体或通过已定义位置创建时空立方体工具创建的 netCDF 文件。
您可以使用值主题查看与立方体的聚合或创建相关的原始数字。
如果已对特定变量运行新兴热点分析，则热点和冷点结果主题可用。根据运行于新兴时空热点分析中的时空热点分析，本专题将为您展示每个立方图格的统计显著性。
如果已对特定变量运行局部异常值分析，则聚类和异常值结果主题可用。根据在局部异常值分析中运行的分析，本主题将展示为每个统计显著性立方图格分配的结果类型。
如果已对特定变量运行时间序列预测工具集，则预测结果主题可用。该主题将显示每个位置的时间序列以及预测的时间步。每个时间步的拟合值均另存为单独的字段。对于由基于森林的预测或指数平滑预测工具创建的立方体，置信区间的上下限均另存为单独的字段。此外，对于由指数平滑预测工具创建的立方体，其级别、趋势和季节性组件均另存为单独的字段。这些属性可以使用符号系统在地图中显示。
对于使用通过已定义位置创建时空立方体工具创建并在时间上聚合的立方体，时间聚合计数主题将适用于可视化聚合到每个时空立方图格中的记录计数。
时间序列图表将作为此工具输出的一部分进行创建。如果显示主题参数为热点和冷点结果，则随时间发展绘制每个位置的 z 得分。对于所有其他显示主题，则会随时间发展绘制每个位置的立方体变量参数值。这些图表将添加到输出要素类下的内容窗格中。
聚合的所有汇总字段或变量还可以将估算立方图格可视化，以便您了解哪些立方图格是根据通过聚合点创建时空立方体或通过已定义位置创建时空立方体中的规范所估算的。
由于时间在可视化时空立方体过程中用作垂直轴，因此地面上所有位置的准确插值是否位于同一高程就变得尤为重要。这样，所有时间步长间隔的起始基础均相同。为此，可通过关闭在内容窗格的高程表面组中显示的任何地面图层来关闭默认高程服务。
注：
下次添加新场景值时，将再次填充默认表面。如果未绘制数据，则需要清除可见性范围限制，您可以通过在内容窗格中选择新图层，然后选择外观选项卡并单击清除限制按钮来执行此操作。
此工具的输出将通过表示立方体中每一个立方图格的立方体形点符号进行符号化。如果您的立方体通过已定义位置进行创建，则最好将面的 2D 制图表示添加到场景中。
也可使用时空立方体资源管理器加载项对时空立方体进行 3D 可视化。
为保留时态精度，不建议使用 shapefile 输出，因为这种输出无法在同一字段中同时存储日期和时间。这一点对于在 3D 模式下显示结果和使用时间滑块浏览结果时尤为重要。只有将数据存储在地理数据库中才能获得时态精度。
语法
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
| 参数 | 说明 | 数据类型 |
in_cube | netCDF 立方体中包含了要显示的变量。此文件必须具有 .nc 扩展名，并且必须已使用通过聚合点创建时空立方体或通过已定义位置创建时空立方体工具进行创建。 | File |
cube_variable | 要研究的 netCDF 立方体中的数值变量。如果在立方体创建中使用聚合，则该立方体将始终包含 COUNT 变量。在立方体创建过程中包含的所有汇总字段或变量也将可用。 | String |
display_theme | 指定要显示的立方体变量参数的特征。可用选项会有所不同，具体取决于立方体的创建方式和分析的运行方式。
值是立方体变量参数的数值，并且始终可用。估算立方图格仅适用于在立方体创建过程中包含的汇总字段。热点和冷点结果仅适用于运行了新兴时空热点分析的立方体变量参数值。聚类和异常值结果仅可用于运行了局部异常值分析的立方体变量。时间聚合计数仅适用于已在时间上聚合的已定义位置立方体。预测结果仅适用于运行了时间序列预测工具集中的某个工具的立方体变量参数值。仅当针对时间序列预测工具集中的工具设置了异常值选项参数时，时间序列异常值结果才可用。 | String |
output_features | 输出要素类结果。此要素类为显示变量的三维地图制图表达，可在 3D 场景中显示。 | Feature Class |
代码示例
以下 Python 窗口脚本演示了如何使用 VisualizeSpaceTimeCube3D 工具。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT",
"HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS",
"Homicides_Count_HS.shp")以下独立 Python 脚本演示了如何使用 VisualizeSpaceTimeCube3D 工具。
# Display 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"
arcpy.env.workspace = workspace
# Display Space Time Cube of homicide with the hot and cold spots with crime
# counts.
# Process: Visualize Space Time Cube in 3D
cube = arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT",
"HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS",
"Homicides_Count_HS.shp")许可信息
- Basic: 是
- Standard: 是
- Advanced: 是