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Visualiser le cube spatio-temporel en 3D

Résumé

Visualise les variables stockées dans un cube netCDF créé avec l'outil Exploration des modèles spatio-temporels. La sortie de cet outil est une représentation en trois dimensions affichée de manière unique en fonction de la variable et du thème choisis.

Illustration

Visualisation du cube spatio-temporel en 3D

Utilisation

  • Cet outil peut uniquement accepter des fichiers netCDF créés par l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points.

  • Pour visualiser le cube spatio-temporel en 3D, vous devez utiliser ArcGlobe ou ArcGIS Pro. Pour optimiser la visualisation en 3D, ArcGIS Pro est recommandé.

  • Le thème VALUE vous permet d'afficher les nombres bruts associés à l'agrégation.

  • Si vous avez exécuté l'outil Analyse de points chauds émergents sur une variable en particulier, vous avez également la possibilité de visualiser HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS. Ce thème indique la signification statistique de chaque groupe en fonction de l'analyse de points chauds spatio-temporels exécutée dans Analyse de points chauds émergents.

  • Si vous avez exécuté l'outil Analyse de valeurs aberrantes locales sur une variable spécifique, vous avez également la possibilité de visualiser CLUSTER_AND_OUTLIER_RESULTS. Ce thème vous présente le type de résultat assigné à chaque groupe statistiquement significatif en fonction de l'analyse exécutée dans l'outil Analyse de valeurs aberrantes locales.

  • Les champs de récapitulation qui ont été agrégés permettent également de visualiser les ESTIMATED_BINS, afin que vous puissiez voir exactement quels groupes ont été estimés en fonction de vos décisions dans Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points.

  • Si les données n'apparaissent pas, vous pouvez générer le cache de données manuellement. Pour ce faire, vous pouvez cliquer avec le bouton droit de la souris sur la couche en sortie et sélectionner Générer le cache. Lorsque la fenêtre Générer le cache apparaît, cliquez sur OK.

    Générer le cache

  • Pour préserver la précision temporelle, la sortie de fichier de formes n'est pas recommandée, car elle ne peut pas stocker à la fois la date et l'heure dans le même champ. Ceci est particulièrement important lors de la visualisation des résultats en 3D ou à l'aide du curseur temporel. La précision temporelle ne peut être obtenue qu'avec le stockage des données dans une géodatabase.

Syntaxe

arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
ParamètreExplicationType de données
in_cube

Cube netCDF contenant la variable à afficher. Ce fichier doit comporter une extension (.nc) et doit avoir été généré à l'aide de l'outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points.

File
cube_variable

Variable numérique dans le cube netCDF que vous voulez explorer. Le cube contient toujours la variable COUNT. Les champs de récapitulation du cube sont également accessibles s'ils ont été inclus au cours de la création du cube.

String
display_theme

Caractéristique de la variable de cube que vous voulez afficher. VALUE constitue toujours une option pour chaque cube. ESTIMATED_BINS sont uniquement accessibles pour les champs de récapitulation qui ont été inclus au cours de la création du cube. HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS seront uniquement accessibles pour les variables de cube pour lesquelles l'outil Analyse de points chauds émergents a été exécuté. CLUSTER_AND_OUTLIER_RESULTS est uniquement accessible pour les variables de cube pour lesquelles l'outil Analyse de valeurs aberrantes locales a été exécuté.

  • VALUE —La valeur numérique de la variable de cube choisie
  • HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS —La signification statistique de chaque groupe en fonction de l'analyse de points chauds spatio-temporels exécutée dans Analyse de points chauds émergents.
  • ESTIMATED_BINS —Affiche les groupes avec des valeurs estimées
  • LOCAL_OUTLIER_RESULTS —Type de grappe ou de point aberrant (COType) attribué à chaque groupe lors de l'exécution de l'analyse dans Analyse de valeurs aberrantes locales
String
output_features

Résultats de la classe d'entités en sortie. Cette classe d'entités sera une représentation cartographique en trois dimensions de la variable d'affichage choisie pouvant s'afficher dans une scène 3D.

Feature Class

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D (fenêtre Python)

Le script de fenêtre Python ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D.

arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT", "HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS", "Homicides_Count_HS.shp")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D (script autonome Python)

Le script Python autonome ci-dessous illustre l'utilisation de l'outil VisualizeSpaceTimeCube3D.

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

Environnements

Informations de licence

  • Basic: Oui
  • Standard: Oui
  • Advanced: Oui

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