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時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)

  • 概要
  • 図
  • 使用法
  • 構文
  • コードのサンプル
  • 環境
  • ライセンス情報

概要

時空間パターン マイニング ツールで作成された netCDF キューブに格納されている変数を視覚化します。このツールによる出力は、選択した変数とテーマに基づいて一意にレンダリングされた 3 次元の表現です。

図

時空間キューブを 3D で視覚化

使用法

  • このツールは、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツールによって作成された netCDF ファイルのみを受け入れることができます。

  • 時空間キューブを 3D で視覚化するには、ArcGlobe または ArcGIS Pro を使用する必要があります。3D による視覚化を最適化するために、ArcGIS Pro をお勧めします。

  • VALUE のテーマを使用すると、集約された生の数値を表示できます。

  • [時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] を実行した場合、HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS も視覚化できます。このテーマは、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] で実行された時空間ホット スポット分析に基づいて、各ビンの統計上の有意性を示します。

  • [ローカル 外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] を実行した場合、CLUSTER_AND_OUTLIER_RESULTS も視覚化できます。このテーマは、[ローカル 外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] で実行された分析に基づいて、統計的に有意な各ビンに割り当てられた結果タイプを示します。

  • また、集計された 集計フィールドには、ESTIMATED_BINS を視覚化するオプションもあります。そのため、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] で決定した内容に基づいて推定されたビンを正確に表示することができます。

  • データが描画されない場合は、データ キャッシュを手動で作成する必要がある場合があります。これを行うには、出力レイヤーを右クリックして、[データ キャッシュの作成] を選択します。[キャッシュを作成] ウィンドウが表示されたら、[OK] をクリックします。

    データ キャッシュの作成

  • 時間的な精度を維持するためには、シェープファイルの出力は、同じフィールドに日付と時刻を格納できないため、お勧めしません。これは、結果を 3D で視覚化し、タイム スライダーを使用して結果を確認するときに特に重要です。時間的な精度は、データをジオデータベースに格納した場合のみ確保できます。

構文

arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D(in_cube, cube_variable, display_theme, output_features)
パラメーター説明データ タイプ
in_cube

表示する変数を含んでいる netCDF キューブ。このファイルは、.nc 拡張子を持ち、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツールを使用して作成されている必要があります。

File
cube_variable

調査する netCDF キューブの数値変数。キューブには常に [COUNT] 変数が含まれます。キューブの サマリー フィールドも使用できます (キューブ生成プロセスに含まれていた場合)。

String
display_theme

表示する [キューブの変数] の特性。VALUE は、常にすべてのキューブでオプションに含まれます。ESTIMATED_BINS は、キューブの作成プロセスで含められたサマリー フィールドに対してのみ使用可能です。HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS は、[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] を実行した [キューブの変数] に対してのみ使用可能です。CLUSTER_AND_OUTLIER_RESULTS は、[ローカル 外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] を実行した [キューブの変数] に対してのみ使用可能です。

  • VALUE —選択したキューブの変数の数値
  • HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS —[時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis)] で実行した時空間ホット スポット分析に基づいた各ビンの統計的な有意性
  • ESTIMATED_BINS —推定される値を持つビンを表示
  • LOCAL_OUTLIER_RESULTS —[ローカル 外れ値分析 (Local Outlier Analysis)] で実行された解析から各ビンに割り当てられたクラスターまたは外れ値タイプ (COType)
String
output_features

生成される出力フィーチャクラスの結果。このフィーチャクラスは、選択した表示テーマの 3 次元マップ表現であり、3D シーンで表示されます。

Feature Class

コードのサンプル

VisualizeSpaceTimeCube3D (時空間キューブを 3D で視覚化) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、VisualizeSpaceTimeCube3D (時空間キューブを 3D で視覚化) ツールの使用方法を示しています。

arcpy.env.workspace = r"C:\STPM"
arcpy.VisualizeSpaceTimeCube3D_stpm("Homicides.nc", "COUNT", "HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS", "Homicides_Count_HS.shp")
VisualizeSpaceTimeCube3D (時空間キューブを 3D で視覚化) の例 2 (スタンドアロン Python スクリプト)

次のスタンドアロン Python スクリプトは、VisualizeSpaceTimeCube3D (時空間キューブを 3D で視覚化) ツールの使用方法を示しています。

# 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())

環境

  • 現在のワークスペース
  • テンポラリ ワークスペース
  • 出力座標系
  • 地理座標系変換

ライセンス情報

  • Basic: はい
  • Standard: はい
  • Advanced: はい

関連トピック

  • ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points) の詳細
  • 時空間ホット スポット分析 (Emerging Hot Spot Analysis) の詳細
  • 時空間キューブの視覚化
  • ホット スポット分析 (Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)) の詳細
  • 時空間パターン マイニング ツールボックスの概要

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