Zusammenfassung
Dieses Werkzeug erstellt aus angegebenen Ereignispunkten oder gewichteten Features (Punkte oder Polygone) mithilfe der Getis-Ord Gi*-Statistik eine Karte mit statistisch signifikanten Hot- und Cold-Spots. Es wertet die Eigenschaften der Eingabe-Feature-Class aus, um optimale Ergebnisse zu erzeugen.
Weitere Informationen zur Funktionsweise der optimierten Hot-Spot-Analyse
Abbildung
Verwendung
Dieses Werkzeug identifiziert statistisch signifikante räumliche Cluster mit hohen Werten (Hot-Spots) und mit niedrigen Werten (Cold-Spots). Es fasst Ereignisdaten zusammen, identifiziert einen geeigneten Analysemaßstab und korrigiert Mehrfachtests und räumliche Abhängigkeit. Dieses Werkzeug fragt Ihre Daten ab, um Einstellungen zu ermitteln, die optimale Hot-Spot-Analyseergebnisse liefern. Für eine vollständige Kontrolle über diese Einstellungen verwenden Sie stattdessen das Werkzeug Hot-Spot-Analyse.
Die berechneten Einstellungen zur Erzeugung optimaler Hot-Spot-Analyseergebnisse werden im Ergebnisfenster angezeigt.Die zugehörigen Workflows und Algorithmen werden unter Funktionsweise der optimierten Hot-Spot-Analyse erläutert.
Mit diesem Werkzeug wird eine neue Ausgabe-Feature-Class mit einem Z-Wert, P-Wert und Konfidenzniveau-Bin (Gi_Bin) für jedes Feature in der Eingabe-Feature-Class erstellt.
Das Feld Gi_Bin identifiziert statistisch signifikante Hot- und Cold-Spots, die für Mehrfachtests und räumliche Abhängigkeit mithilfe der FDR-Korrekturmethode (False Discovery Rate) korrigiert werden. Features in +/-3-Bins (Features mit einem Gi_Bin-Wert von +3 oder -3) geben die statistische Signifikanz mit einem Konfidenzniveau von 99 Prozent an, Features in +/-2-Bins geben ein Konfidenzniveau von 95 Prozent an, Features in +/-1-Bins spiegeln ein Konfidenzniveau von 90 Prozent wider und die Cluster-Bildung für Features mit dem Wert 0 im Feld Gi_Bin ist statistisch nicht signifikant.
Die Z-Ergebnis- und p-Wert-Felder spiegeln keine FDR-Korrektur (False Discovery Rate) wider. Weitere Informationen zu Z-Werten und p-Werten finden Sie unter Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?
Wenn die Eingabe-Feature-Class nicht projiziert ist (d. h., wenn Koordinaten in Grad, Minuten und Sekunden angegeben werden) oder als Ausgabe-Koordinatensystem ein geographisches Koordinatensystem festgelegt wurde, werden Entfernungen mit Sehnenmesswerten berechnet. Sehnenentfernungsmesswerte werden verwendet, weil sie schnell berechnet werden können und ausgezeichnete Schätzung von echten geodätischen Entfernungen zulassen, zumindest für Punkte innerhalb von 30 Grad voneinander. Sehnenentfernungen basieren auf einem abgeplatteten Sphäroid. Im Fall von zwei beliebigen Punkten auf der Erdoberfläche ist die Sehnenentfernung zwischen diesen die Länge einer Linie, die durch die dreidimensionale Erde führt, um diese beiden Punkte zu verbinden. Sehnenentfernungen werden in Metern angegeben.
Bei den Eingabe-Features kann es sich um Punkte oder Polygone handeln. Für Polygone ist ein Analysefeld erforderlich.
Wenn Sie ein Analysefeld bereitstellen, sollte es eine Reihe von Werten enthalten. Für diese Statistikberechnung ist es erforderlich, dass nicht alle Variablen den gleichen Wert aufweisen; eine Berechnung ist z. B. nicht möglich, wenn alle Eingabewerte 1 lauten.
Mit einem Analysefeld ist dieses Werkzeug für alle Daten (Punkte oder Polygone) einschließlich Referenzdaten geeignet. Selbst bei Oversampling kann dieses Werkzeug effektiv und zuverlässig eingesetzt werden. Bei vielen Features (Oversampling) verfügt das Werkzeug über mehr Informationen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu berechnen. Bei wenigen Features (Undersampling) versucht das Werkzeug dennoch, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzeugen. Es gibt jedoch weniger Informationen, die verarbeitet werden können.
Da die von diesem Werkzeug verwendete, zugrunde liegende Getis-Ord Gi*-Statistik selbst dann asymptotisch normal ist, wenn das Analysefeld verzerrte Daten enthält, sind die Ergebnisse zuverlässig.
Bei Punktdaten gilt das Interesse manchmal der Analyse von Werten, die mit einzelnen Punkt-Features verknüpft sind, sodass ein Analysefeld bereitgestellt wird. In anderen Fällen möchten Sie nur das räumliche Muster (Cluster-Bildung) der Punktpositionen oder Punktereignisse ermitteln. Die Entscheidung, ob ein Analysefeld bereitgestellt werden soll oder nicht, hängt von der Frage ab, die Sie stellen.
- Die Analyse von Punkt-Features mit einem Analysefeld ermöglicht die Beantwortung von Fragen wie: Wo bilden hohe und niedrige Werte Cluster?
- Das ausgewählte Analysefeld kann Folgendes darstellen:
- Zählwerte (wie die Anzahl der Verkehrsunfälle an Kreuzungen)
- Verhältniswerte (wie die Arbeitslosigkeit in einem Ort, wobei der Ort durch ein Punkt-Feature dargestellt wird)
- Durchschnittswerte (wie die Durchschnittspunktzahl eines Mathematiktests in verschiedenen Schulen)
- Indizes (wie die Bewertung der Kundenzufriedenheit bei Autohändlern in einem Land)
- Wenn Punkt-Features analysiert werden, ohne dass ein Analysefeld zur Verfügung steht, können Sie ermitteln, wo die Punkt-Cluster-Bildung ungewöhnlich (statistisch signifikant) ausgeprägt oder gering ist. Dieser Analysetyp ermöglicht die Beantwortung von Fragen wie: Wo gibt es viele Punkte? Wo gibt es sehr wenig Punkte?
Wenn Sie kein Analysefeld angeben, aggregiert das Werkzeug die Punkte, um die Anzahl von Punkten zu ermitteln und als Analysefeld zu verwenden. Hierzu sind drei Aggregationsschemas denkbar:
- Für COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS wird eine geeignete Polygon-Zellengröße berechnet und zum Erstellen eines Netz-Polygongitters verwendet. Das Netz wird über den Ereignispunkten positioniert und die Punkte in jeder Polygon-Zelle werden gezählt. Wenn der Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren nicht bereitgestellt wird, werden die Netzzellen mit 0 Punkten entfernt und nur die verbleibenden Zellen analysiert. Wenn ein Feature-Layer für umgebende Polygone bereitgestellt wird, werden alle Netzzellen, die sich innerhalb der umgebenden Polygone befinden, beibehalten und analysiert. Die Punktanzahl der einzelnen Polygonzellen wird als Analysefeld verwendet.
- Für COUNT_INCIDENTS_WITHIN_AGGREGATION_POLYGONS müssen Sie den Feature-Layer Polygone zum Aggregieren von Ereignissen in Anzahlwerte bereitstellen. Die Punktereignisse innerhalb der einzelnen Polygone werden gezählt und diese Polygone mit den zugehörigen Anzahlwerten werden analysiert. COUNT_INCIDENTS_WITHIN_AGGREGATION_POLYGONS ist eine geeignete Aggregationsstrategie, wenn Punkte mit Verwaltungseinheiten wie Bezirken, Landkreisen oder Schulbezirken verknüpft sind. Sie können diese Option auch dann verwenden, wenn das Untersuchungsgebiet für mehrere Analysen unverändert bleiben soll, um bessere Vergleiche anstellen zu können.
- Für SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS wird eine Fangentfernung berechnet und zum Aggregieren nahe gelegener Ereignispunkte verwendet. Jedem aggregierten Punkt wird eine Anzahl zugewiesen, die die Anzahl der zusammen gefangenen Ereignisse widerspiegelt. Die aggregierten Punkte werden anschließend mit der Ereignisanzahl analysiert, die als Analysefeld dient. Die Option SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS ist eine geeignete Aggregationsstrategie, wenn Sie über viele lagegleiche oder fast lagegleiche Punkte verfügen und Aspekte des räumlichen Musters der ursprünglichen Punktdaten beibehalten möchten. In vielen Fällen können Sie sowohl SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS als auch COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS testen, um zu ermitteln, welches Ergebnis das räumliche Muster der ursprünglichen Punktdaten am besten widerspiegelt. Netz-Lösungen können Punkt-Ereignis-Cluster künstlich trennen, die Ausgabe ist jedoch möglicherweise leichter zu interpretieren als eine Ausgabe mit gewichteten Punkten.
Wenn Sie COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS als Methode für die Aggregation der Ereignisdaten auswählen, können Sie optional den Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren bereitstellen. Wenn keine umgebenden Polygone bereitgestellt werden, kann das Werkzeug nicht erkennen, ob eine Position ohne Ereignis den Wert 0 haben sollte, um anzugeben, dass ein Ereignis an dieser Position möglich, jedoch nicht aufgetreten ist, oder ob die Position aus der Analyse entfernt werden sollte, weil Ereignisse an dieser Position niemals auftreten würden. Demzufolge werden nur Netzzellen mit mindestens einem Ereignis für die Analyse beibehalten, wenn keine umgebenden Polygone bereitgestellt werden. Wenn dieses Verhalten nicht gewünscht ist, können Sie den Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren, bereitstellen, um sicherzustellen, dass alle Positionen innerhalb der umgebenden Polygone beibehalten werden. Netzzellen, denen keine Ereignisse zugrunde liegen, wird die Ereigniszahl 0 zugewiesen.
Jedes Ereignis außerhalb von Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren oder Polygone zum Aggregieren von Ereignissen in Anzahlwerte wird aus der Analyse ausgeschlossen.
Wenn Sie über die Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" verfügen, können Sie eine Dichteoberfläche der Punkt-Eingabe-Features erstellen. Bei Punkt-Eingabe-Features wird der Parameter Dichteoberfläche aktiviert, wenn Sie ein Analysefeld angeben oder SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS als Methode für die Aggregation der Ereignisdaten auswählen. Die Ausgabe-Dichteoberfläche wird auf die Raster-Analysemaske ausgeschnitten, die in den Umgebungseinstellungen festgelegt ist. Wenn keine Raster-Maske angegeben wird, benötigen Sie eine Advanced-Lizenz, da der Ausgabe-Raster-Layer auf eine konvexe Hülle um die Eingabe-Features ausgeschnitten wird.
Sie sollten die Werkzeuge Räumliche Gewichtungsmatrix erstellen und Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*) verwenden, wenn Sie Raum-Zeit-Hot-Spots ermitteln möchten. Weitere Informationen zur Raum-Zeit-Cluster-Analyse finden Sie im Thema Raum-Zeit-Cluster-Analysen.
-
Sie können Karten-Layer verwenden, um die Eingabe-Feature-Class zu definieren. Beim Verwenden eines Layers mit einer Auswahl sind nur die ausgewählten Features in der Analyse enthalten.
-
Der Ausgabe-Feature-Layer wird dem Inhaltsverzeichnis automatisch mit Standard-Rendering für das Gi_Bin-Feld hinzugefügt. Das Hot-to-Cold-Rendering wird durch eine Layer-Datei in <ArcGIS>/Desktop10.x/ArcToolbox/Templates/Layers definiert. Sie können das Standard-Rendering nach Bedarf erneut anwenden, indem Sie die Vorlagen-Layer-Symbolisierung importieren.
Syntax
OptimizedHotSpotAnalysis_stats (Input_Features, Output_Features, {Analysis_Field}, {Incident_Data_Aggregation_Method}, {Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible}, {Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts}, {Density_Surface})| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
Input_Features | Die Punkt- oder Polygon-Feature-Class, für die die Hot-Spot-Analyse durchgeführt wird. | Feature Layer |
Output_Features | Die Ausgabe-Feature-Class zum Empfangen des Z-Wertes, des p-Wertes und der Gi_Bin-Ergebnisse. | Feature Class |
Analysis_Field (optional) | Das Zahlenfeld (Anzahl von Ereignissen, Kriminalitätsraten, Testergebnisse usw.), das ausgewertet werden soll. | Field |
Incident_Data_Aggregation_Method (optional) | Die Aggregationsmethode, die zum Erstellen gewichteter Features für die Analyse aus Ereignispunktdaten verwendet werden soll.
| String |
Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible (optional) | Eine Polygon-Feature-Class, die definiert, wo die Ereignis-Input_Features möglicherweise auftreten könnten. | Feature Layer |
Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts (optional) | Die Polygone, die zum Aggregieren der Ereignis-Input_Features verwendet werden, um eine Ereignisanzahl für jedes Polygon-Feature zu ermitteln. | Feature Layer |
Density_Surface (optional) | Die Ausgabe-Dichteoberfläche der Punkt-Eingabe-Features. Dieser Parameter wird nur dann aktiviert, wenn die Input_Features-Punkte sind und Sie über die Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" verfügen. Die erstellte Ausgabe-Oberfläche wird auf die Raster-Analysemaske ausgeschnitten, die in den Umgebungseinstellungen festgelegt ist. Wenn keine Raster-Maske angegeben wird, benötigen Sie eine Advanced-Lizenz, da der Ausgabe-Raster-Layer auf eine konvexe Hülle um die Eingabe-Features ausgeschnitten wird. | Raster Dataset |
Codebeispiel
OptimizedHotSpotAnalysis – Beispiel 1 (Python-Fenster)
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "OptimizedHotSpotAnalysis" verwenden.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\OHSA"
arcpy.OptimizedHotSpotAnalysis_stats("911Count.shp", "911OptimizedHotSpots.shp", "#", "SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS", "#", "#", "calls911Surface.tif")
OptimizedHotSpotAnalysis – Beispiel 2 (eigenständiges Python-Skript)
Das folgende eigenständige Python-Skript veranschaulicht, wie Sie das Werkzeug "OptimizedHotSpotAnalysis" verwenden.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\OHSA\data.gdb"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create a polygon that defines where incidents are possible
# Process: Minimum Bounding Geometry of 911 call data
arcpy.MinimumBoundingGeometry_management("Calls911", "Calls911_MBG", "CONVEX_HULL", "ALL",
"#", "NO_MBG_FIELDS")
# Optimized Hot Spot Analysis of 911 call data using fishnet aggregation method with a bounding polygon of 911 call data
# Process: Optimized Hot Spot Analysis
ohsa = arcpy.OptimizedHotSpotAnalysis_stats("Calls911", "Calls911_ohsaFishnet", "#", "COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS",
"Calls911_MBG", "#", "#")
except:
# If any error occurred when running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages())
Umgebungen
Lizenzinformationen
- ArcGIS Desktop Basic: Ja
- ArcGIS Desktop Standard: Ja
- ArcGIS Desktop Advanced: Ja
Verwandte Themen
- Modellierung von räumlichen Beziehungen
- Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?
- Räumliche Gewichtungen
- Überblick über das Toolset "Cluster-Zuordnung"
- Räumliche Autokorrelation (Morans I)
- Funktionsweise der optimierten Hot-Spot-Analyse
- Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*)
- Cluster- und Ausreißeranalyse (Anselin Local Morans I)