Mit einer räumlichen Gewichtungsmatrix können die räumlichen Beziehungen zwischen den Features in Ihrem Dataset quantifiziert werden. Viele Werkzeuge der Toolbox "Spatial Statistics" werten einzelne Features innerhalb des Kontexts ihrer benachbarten Features aus. Mit einer Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix werden diese benachbarten räumlichen Beziehungen definiert. (Weitere Informationen zu räumlichen Gewichtungen und der Datei mit räumlicher Gewichtungsmatrix finden Sie unter Räumliche Gewichtungen.)
Räumliche Beziehungen innerhalb eines Feature-Satzes werden in der Regel mithilfe von euklidischen Entfernungsmesswerten und Gewichtungsschemas – Nachbarschaft, feste oder inverse Entfernung – definiert (siehe Modellieren von räumlichen Beziehungen). In vielen Anwendungsbereichen, z. B. Einzelhandelsanalyse, Zugänglichkeit von Dienstleistungen, Notfallmaßnahmen, Evakuierungsplanung und Verkehrsereignisanalysen, empfiehlt es sich jedoch, räumliche Beziehungen in Form von realen Verkehrsnetzen (beispielsweise Straßen, Schienen, Fußwege) zu definieren. Das Werkzeug Räumliche Gewichtung des Netzwerks generieren ermöglicht das Modellieren und Speichern von räumlichen Beziehungen, die auf Zeit oder Entfernung zwischen den Punkt-Features basieren, in den Fällen, in denen die Fahrstrecken auf ein Netzwerk-Dataset beschränkt sind. Dieses Werkzeug erfordert eine Lizenz für die Erweiterung "ArcGIS Network Analyst".
Sie stellen eine Point-Feature-Class bereit, die sowohl Feature-Quellen als auch Feature-Ziele repräsentiert. Sie können auch ein vorhandenes Netzwerk-Dataset bereitstellen (siehe Entwerfen des Netzwerk-Datasets oder eins der sofort einsatzfähigen Netzwerk-Datasets unter Street Map Premium for ArcGIS verwenden). Das Werkzeug Räumliche Gewichtung des Netzwerks generieren findet jeden Punkt im Netzwerk und quantifiziert – in Bezug auf Entfernung oder Zeit – die Nähe zwischen jedem Feature zu jedem anderen Feature. In der resultierenden Nachbarschaftslösung für alle Feature-Paare können optional Barrieren und/oder Beschränkungen (z. B. Straßensperren) berücksichtigt werden. Diese Nachbarschaftswerte werden für die mathematischen Berechnungen verschiedener Werkzeuge für räumliche Statistik, einschließlich Räumliche Autokorrelation (Global Morans I), Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*) und Cluster- und Ausreißeranalyse (Anselin Local Morans I), verwendet.
Zusätzliche Quellen
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Boston: Kluwer.
Getis, A. und Aldstadt, J. (2004). "Constructing the Spatial Weights Matrix Using a Local Statistic." Geographical Analysis 36(2):90–104.
Haining, R. (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Price, Mike. (Herbst 2009). "It's all about streets". ArcUser Online. Esri.