Построить матрицу пространственных весов для сети (Пространственная статистика)—ArcMap

Доступно с лицензией Network Analyst.

Сводка
Иллюстрация
Использование
Синтаксис
Пример кода
Параметры среды
Информация о лицензиях

Сводка

Создает файл с матрицей пространственных весов (.swm) на основе набора сетевых данных, определяя пространственные отношения объектов в соответствии со структурой сетевой модели.

Подробнее о принципах работы инструмента Построить матрицу пространственных весов для сети

Иллюстрация

Использование

Результат работы этого инструмента – файл матрицы пространственных весов (.swm). Файл матрицы пространственных весов подойдет для тех инструментов, в которых необходимо указывать опцию Представление пространственных отношений; выберите значение GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE для параметра Представление пространственных отношений, а затем в параметре Файл матрицы весов укажите полный путь к файлу с пространственными весами, созданному этим инструментом.
Инструмент предназначен для работы только с точечными данными во Входном классе объектов.
Матрица пространственных весов количественно характеризует пространственные отношения, существующие между объектами в наборе данных. Многие инструменты в наборе инструментов Пространственная статистика оценивают каждый объект в контексте соседних объектов. Матрица пространственных весов определяет пространственные отношения с такими соседними объектами. В этом инструменте отношения между соседними объектами основаны на времени или расстоянии между ними в случае, когда путь может проходить только по объектам сети. Более подробно о пространственных весах и файлах матрицы пространственных весов см. Пространственные веса.

Поле Уникальный ID связано с отношениями объектов, полученными в результате работы данного инструмента. Следовательно, значение Уникальный ID должно быть уникально для каждого объекта и, как правило, должно должно храниться в постоянном поле, которое остается с классом объектов. Если у вас нет поля уникального идентификатора ID, его можно создать, добавив новое целочисленное поле (Добавить поле) в таблицу класса объектов и вычислив значения поля, равные полю FID или OBJECTID (Вычислить поле). Поскольку значения полей FID и OBJECTID могут изменяться при копировании и редактировании класса объектов, вы не можете использовать эти поля непосредственно в качестве параметра Уникальный ID.
Параметр Максимальное количество соседей в данном инструменте отражает точное число соседних объектов, которые связаны с каждым из объектов. Параметр Предельное значение импеданса ограничивает количество соседних объектов в том случае, когда указанное число соседей не может быть найдено в пределах указанного предельного расстояния или времени.
Пространственные отношения могут быть определены при помощи иерархии в наборе сетевых данных (если она имеется) путем включения Использовать иерархию в анализе. Иерархия классифицирует ребра сети как главные, второстепенные и локальные дороги. При применении иерархии сети для создания пространственных отношений между объектами, предпочтение будет отдано проходу по главным дорогам, затем – по второстепенным дорогам, а в последнюю очередь – по локальным дорогам.
Если вы используете предварительно построенный набор сетевых данных из Street Map Premium for ArcGIS, использующий режим передвижения, некоторые опции параметров могут быть предварительно заполнены и недоступны для изменений.
Данный инструмент не использует параметр среды выходная система координат. До начала анализа геометрия всех объектов проецируется в соответствии с пространственной привязкой, связанной с набором сетевых данных. Файл матрицы пространственных весов, полученный в результате работы инструмента, будет отражать пространственные отношения, определенные при помощи пространственной привязки Набора сетевых данных. При выполнении анализа с помощью файла матрицы пространственных весов сети рекомендуется проецировать входной класс объектов в систему координат набора сетевых данных, на основе которого был создан файл весов сети SWM.

Внимание:

При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить нулевые (null) значения. Инструменты или другие процедуры, создающие шейп-файлы из прочих входных данных, могут хранить значения NULL в виде 0 или оперировать ими как нулем. В некоторых случаях нули в шейп-файлах хранятся как очень маленькие отрицательные числа. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. в разделе Рекомендации по геообработке выходных данных шейп-файла.

Синтаксис

arcpy.stats.GenerateNetworkSpatialWeights(Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Spatial_Weights_Matrix_File, Input_Network, Impedance_Attribute, {Impedance_Cutoff}, {Maximum_Number_of_Neighbors}, {Barriers}, {U-turn_Policy}, {Restrictions}, {Use_Hierarchy_in_Analysis}, {Search_Tolerance}, {Conceptualization_of_Spatial_Relationships}, {Exponent}, {Row_Standardization}, {Travel_Mode}, {Time_of_Day})

Параметр	Объяснение	Тип данных
Input_Feature_Class	Класс точечных объектов, для которого будут оцениваться пространственные отношения между объектами в сети.	Feature Class
Unique_ID_Field	Целочисленное поле, содержащее по уникальному значению для каждого объекта во входном классе объектов. Если у вас нет поля Уникальный ID, вы можете создать его путем добавления нового целого поля в вашу таблицу классов объектов и вычислив значения полей, которые были бы равны полям FID или OBJECTID.	Field
Output_Spatial_Weights_Matrix_File	Выходной файл сетевой матрицы пространственных весов (.swm).	File
Input_Network	Набор сетевых данных, на основе которого будут определены пространственные отношения между объектами во входном классе объектов. Наборы сетевых данных чаще всего представляют улично-дорожные сети, но могут представлять и другие типы транспортных сетей. Набор сетевых данных должен содержать хотя бы один атрибут стоимости, основанный на времени, и один, основанный на расстоянии.	Network Dataset Layer
Impedance_Attribute	Тип единиц стоимости, которые будут применяться при анализе в качестве импеданса.	String
Impedance_Cutoff (Дополнительный)	Определяет предельное значение для обратного INVERSE или фиксированного FIXED представлений пространственных отношений. Данное значение должно измеряться в единицах, указанных в параметре Атрибут импеданса Impedance_Attribute. Значение 0 указывает на то, что пороговое расстояние не применяется. Если этот параметр останется пустым, будет вычислено пороговое значение по умолчанию, исходя из экстента Входного класса и количества объектов в этом классе.	Double
Maximum_Number_of_Neighbors (Дополнительный)	Целое число, отражающее максимальное количество соседних объектов, которое будет определяться для каждого объекта.	Long
Barriers (Дополнительный)	Имя класса точечных объектов, объекты которого представляют собой заблокированные перекрестки, места перекрытия дорог, места дорожных аварий или другие местоположения, в которых заблокирован проход по дорожной сети.	Feature Layer
U-turn_Policy (Дополнительный)	Определяет ограничения разворотов пути (необязательный параметр). ALLOW_UTURNS —Развороты будут разрешены в любом месте. Используется по умолчанию NO_UTURNS —Развороты в ходе навигации будут запрещены ALLOW_DEAD_ENDS_ONLY —Развороты будут возможны только в тупиках (т.е. в одновалентных развязках) ALLOW_DEAD_ENDS_AND_INTERSECTIONS_ONLY —Развороты будут возможны только в тупиках и на пересечениях	String
Restrictions [Restriction,...] (Дополнительный)	Список ограничений. Отметьте, как Включено, если при вычислениях пространственных отношений необходимо будет применять ограничения.	String
Use_Hierarchy_in_Analysis (Дополнительный)	Указывает, использовать ли иерархию при анализе или нет. USE_HIERARCHY —Атрибут иерархии в наборе сетевых данных будет применяться для ускорения анализа по алгоритму эвристического пути. NO_HIERARCHY —В этом случае будет применяться алгоритм точного пути. Если атрибут иерархии отсутствует, эта опция никак не скажется на анализе.	Boolean
Search_Tolerance (Дополнительный)	Пороговое значение поиска, используемое при определении местоположения точек входного класса Input_Feature_Class в наборе сетевых данных. Этот параметр включает в себя значение поиска и единицы измерения допуска.	Linear Unit
Conceptualization_of_Spatial_Relationships (Дополнительный)	Определяет способ указания весов, связанных с каждым пространственным отношением. INVERSE —Объекты, расположенные дальше, будут иметь меньший вес, чем более близко расположенные объекты. FIXED —Объекты в пределах Impendance_Cutoff являются соседями (вес равен 1); объекты вне Impendance_Cutoff не взвешены (вес равен 0).	String
Exponent (Дополнительный)	Параметр для вычисления INVERSE Conceptualization_of_Spatial_Relationships . Типичные значения – 1 или 2. Веса уменьшаются быстрее с увеличением расстояния при экспоненциальном увеличении этого значения.	Double
Row_Standardization (Дополнительный)	Нормализация ряда рекомендуется, независимо от того, распределены ли объекты потенциально предвзято в зависимости от дизайна примера или от установленной схемы агрегации. ROW_STANDARDIZATION —Пространственные веса нормализуются по ряду. Каждый вес делится на сумму его ряда. NO_STANDARDIZATION —Нормализация ряда пространственных весов не применяется.	Boolean
Travel_Mode (Дополнительный)	Режим передвижения для анализа. Custom можно выбрать всегда. Для того, чтобы появились другие режимы, они должны быть представлены в наборе сетевых данных и указаны в параметре Набор сетевых данных. Если режим определен в наборе сетевых данных и обеспечивает замещение значений параметров, моделирующих режимы передвижения легковых и грузовых автомобилей, пешеходов и другие.	String
Time_of_Day (Дополнительный)	Определяет, будут ли при вычислении времени в пути учитываться условия трафика. Условия трафика, особенно для городских территорий, могут значительно изменить конфигурацию области, соответствующей указанному времени в пути. Если не введены дата и время, при расчете расстояния, покрываемого за указанное время, не будет учитываться загруженность дорог.	Date

Пример кода

GenerateNetworkSpatialWeights, пример 1 (окно Python)

Следующий скрипт окна Python демонстрирует применение инструмента GenerateNetworkSpatialWeights.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data"
arpcy.GenerateNetworkSpatialWeights_stats("Hospital.shp", "MyID","network6Neighs.swm", 
                                          "Streets_ND","MINUTES", 10, 6, "#", 
                                          "ALLOW_UTURNS","#", "USE_HIERARCHY", 
                                          "#", "INVERSE", 1,"ROW_STANDARDIZATION")

GenerateNetworkSpatialWeights, пример 2 (автономный скрипт Python)

Следующий автономный скрипт на языке Python демонстрирует применение инструмента NetworkSpatialWeights.

# Create a Spatial Weights Matrix based on Network Data 
# Import system modules
import arcpy
# Set the geoprocessor object property to overwrite existing output
arcpy.gp.overwriteOutput = True
# Check out the ArcGIS Network Analyst extension extension (required for the Generate Network Spatial Weights tool)
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Local variables...
workspace = r"C:\Data"
try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace
    # Create Spatial Weights Matrix based on Network Data 
    # Process: Generate Network Spatial Weights... 
    nwm = arcpy.GenerateNetworkSpatialWeights_stats("Hospital.shp", "MyID",
                        "network6Neighs.swm", "Streets_ND",
                        "MINUTES", 10, 6, "#", "ALLOW_UTURNS",
                        "#", "USE_HIERARCHY", "#", "INVERSE",
                        1, "ROW_STANDARDIZATION")
    # Create Spatial Weights Matrix based on Euclidean Distance
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("Hospital.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6) 
    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for 
    # average hospital visit times using Network Spatial Weights 
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...       
    moransINet = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("Hospital.shp", "VisitTime",
                        "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", 
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#", 
                        "network6Neighs.swm")
    # Calculate Moran's Index of Spatial Autocorrelation for 
    # average hospital visit times using Euclidean Spatial Weights   
    # Process: Spatial Autocorrelation (Morans I)...       
    moransIEuc = arcpy.SpatialAutocorrelation_stats("Hospital.shp", "VisitTime",
                        "NO_REPORT", "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE", 
                        "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE", "#", 
                        "euclidean6Neighs.swm")
except:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print arcpy.GetMessages()

Параметры среды

Информация о лицензиях

Basic: Требуется Network Analyst
Standard: Требуется Network Analyst
Advanced: Требуется Network Analyst