Generar Voronoi ponderado (Herramientas de Spatial Analyst)

Resumen

Crea zonas de influencia espacial a partir de entidades de punto asignando ubicaciones a los sitios en función de la distancia a lo largo o la distancia modificada por las ponderaciones específicas del sitio.

Utilice esta herramienta para modelar la capacidad, el atractivo o el dominio, y así generar áreas de servicio, superficies de accesibilidad y regiones competitivas más realistas.

Más información sobre cómo funciona Generar Voronoi ponderado

Ilustración

Ejemplos de regiones de Voronoi de salida a partir de entidades de punto de entrada.

Uso

• Esta herramienta resulta útil para modelar zonas de influencia en las que el tamaño es un factor determinante. Por ejemplo, podría utilizarse para delimitar los áreas de comercio minorista (ponderando las tiendas en función de su superficie) con el fin de observar cómo las grandes superficies influyen en el mercado de las tiendas más pequeñas de los alrededores.

• Las entidades de entrada definen las ubicaciones de origen a partir de las cuales se generan las regiones de Voronoi. Cada punto representa un sitio que compite por la influencia espacial en función de la distancia y, si lo desea, de los atributos específicos de cada sitio. Su ubicación, distribución y características determinan directamente el tamaño, la forma y el significado de las regiones de Voronoi resultantes.

• El parámetro Id. de entidad (feature_id en Python) identifica de forma única cada sitio de entrada y se transmite a todas las salidas. En los resultados ráster, los valores de Id. de entidad codifican la titularidad del sitio a nivel de celda y permiten volver a vincular los resultados con los puntos de entrada. En las salidas polígonales, se indica qué sitio generó cada región de Voronoi.

• El valor del parámetro Ráster de Voronoi de salida (out_voronoi_raster en Python) es una malla de asignación en la que el valor de cada celda corresponde al Id. de entidad del sitio más influyente. Este resultado se recomienda para los flujos de trabajo basados en ráster, como estadísticas zonales, integración de superficies de coste o álgebra cartográfica. El número de celdas contenidas en cada zona aparece en el campo Count de la tabla de atributos de salida.

• El valor del parámetro Polígonos de Voronoi de salida (out_voronoi_polygons en Python) representa las zonas de influencia discretas creadas a partir del ráster de Voronoi. Cada polígono contiene atributos que describen el sitio de generación, el tipo de Voronoi utilizado y datos de diagnóstico opcionales, como el área o la distancia al centroide. Este resultado resulta idóneo para superposiciones, resúmenes y representaciones cartográficas.

• El valor del parámetro Ráster de coste de distancia salida (out_distance_rasteren Python) almacena, si lo desea, la distancia minimizada o la puntuación de influencia calculada que se utiliza durante la asignación. Indica la distancia (o el coste) que hay entre cada ubicación y el sitio que se le ha asignado. Esto es útil para flujos de trabajo basados en índices de accesibilidad o visualización de gradientes.

• El parámetro Tipo de Voronoi (voronoi_type en Python) determina cómo se combinan la distancia y la ponderación para calcular la influencia. Cada tipo de Voronoi representa otra interpretación de cómo un sitio compite por el espacio.

  En el cálculo Unweighted Voronoi, la influencia se determina únicamente en función de la distancia. Se parte de la base de que todos los sitios tienen la misma capacidad e importancia, y cada ubicación se asigna al sitio más cercano según el método de distancia seleccionado. Las regiones resultantes están delimitadas por bisectrices rectas y representan la proximidad pura. Esta opción es más apropiada cuando no hay ningún atributo del sitio que pueda generar un sesgo en el resultado o cuando se establece una línea base para la comparación con resultados ponderados.

  En el cálculo Additive Weighted Voronoi, se resta la ponderación de un sitio de su distancia. Por lo tanto, los sitios con mayor ponderación se comportan como si estuvieran más cerca de todas las ubicaciones, expandiendo sus zonas de influencia a expensas de los sitios con menor ponderación. Esta formulación resulta muy adecuada para modelar la influencia basada en la capacidad.

  En el cálculo Multiplicative Weighted Voronoi, la distancia se multiplica por la ponderación del sitio. En este caso, las ponderaciones más altas aumentan la distancia efectiva, lo que con frecuencia da lugar a zonas de influencia más reducidas. Esta formulación resulta útil cuando las ponderaciones representan la impedancia o la resistencia, en lugar de la capacidad. La ponderación multiplicativa puede producir regiones no convexas o fragmentadas.

  Power Weighted Voronoi Este tipo utiliza la distancia al cuadrado menos la ponderación al cuadrado. Esta formulación genera límites lineales similares a los del método de Voronoi no ponderado, pero desplazados en función de la ponderación. Los diagramas de potencia son numéricamente estables y eficientes desde el punto de vista computacional, lo que los hace idóneos para grandes datasets o análisis repetidos. Este tipo con frecuencia es el preferido cuando las ponderaciones ejercen una influencia similar a la de un radio o cuando es importante que la topología de los polígonos sea coherente.

  Con la opción Custom expression, es posible definir cómo se incorpora la influencia en la función de distancia. Su objetivo es ofrecer controles sobre la función de distancia que vayan más allá de las formulaciones ponderadas estándar. Esta opción admite escenarios de modelización avanzados, como la distancia anisotrópica, las penalizaciones específicas del dominio o las funciones de influencia híbridas.

• Para controlar el orden de los sitios más cercanos que se tienen en cuenta en los cálculos, utilice el parámetro Orden de Voronoi (voronoi_order en Python).

  De forma predeterminada, la herramienta utiliza un orden = 1, lo que genera diagramas de Voronoi estándar en los que cada ubicación se asigna a su único sitio más cercano (o más influyente).

  Al establecer el orden en 2, se tienen en cuenta los dos sitios más cercanos para cada ubicación, lo que, en teoría, genera regiones de Voronoi de segundo orden que representan áreas de influencia compartida entre pares de sitios.

  El orden máximo admitido es 3, en el que cada ubicación tiene en cuenta sus tres sitios más cercanos, lo que da lugar a regiones de Voronoi de tercer orden que capturan interacciones más complejas entre tríos de sitios.

• El parámetro Combinación de Voronoi (voronoi_combination en Python) determina si, al generar las regiones de Voronoi, se incluyen resultados de orden inferior junto con el orden especificado. Si está habilitado, la salida mostrará los resultados del orden especificado, así como de todos los órdenes de nivel inferior. Esta opción solo afecta a la generación de informes y a la agregación de los órdenes de Voronoi y no modifica las funciones de influencia ni los cálculos de distancia.

• El parámetro Unidad de distancia (distance_unit en Python) estabiliza el cálculo independientemente de la proyección utilizada. Al establecer explícitamente una unidad conocida, tal como kilómetros, la herramienta convierte la geometría del mapa a dicha unidad antes de aplicar las ponderaciones. De esta forma, se garantiza que la expresión personalizada (por ejemplo: distancia * (ponderación + coeficiente)) siga siendo matemáticamente válida, independientemente de si el mapa está en metros, pies o grados decimales.

• Utilice el parámetro Campo de ponderación (weight_field en Python) para especificar el atributo del sitio que modifica la influencia espacial en función de la opción Tipo de Voronoi seleccionada. La herramienta aplica los valores de ponderación de forma distinta según el tipo de Voronoi, lo que le permite modelar diversos escenarios del mundo real, como la capacidad, el atractivo o la resistencia.

• El parámetro Coeficiente (k) (coef_field en Python) funciona como un escalar que es posible utilizar para controlar la intensidad o la forma de la influencia en los cálculos de Voronoi ponderados. Es posible aplicar la distancia, ponderación u otras funciones y constantes disponibles para controlar la sensibilidad y el comportamiento funcional.

• Consulte Entornos de análisis y Spatial Analyst para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento válidos para esta herramienta.

• Referencias:

  Boots, B. N. (1980). "Weighting thiessen polygons". Economic Geography, 56(3), 248-259.

  Lee, D. T. y Drysdale, III, R. L. (1981). "Generalization of Voronoi diagrams in the plane". SIAM Journal on Computing, 10(1), 73-87.

  Okabe, A., Boots, B., Sugihara, K. y Chiu, S. N. (2009). "Spatial tessellations: concepts and applications of Voronoi diagrams". Wiley

Parámetros

• Dialog
• Python

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Entidades de entrada	Entidades de puntos que representan las fuentes espaciales de influencia a partir de las cuales se calcularán las regiones de Voronoi y se originarán los cálculos de distancia.	Feature Layer
Id. de entidad	Un identificador único que preserva la relación de uno a uno entre cada sitio de entrada y sus regiones de Voronoi o asignaciones ráster correspondientes.	Field
Ráster Voronoi de salida	El dataset ráster de salida que codificará la asignación de sitios, donde cada valor de celda corresponde al identificador de sitio más influyente.	Raster Layer
Polígonos de Voronoi de salida	La clase de entidad poligonal de salida que representa zonas de influencia espacial discretas asociadas con sitios individuales o combinaciones de sitios.	Feature Layer
Ráster de distancia de salida (Opcional)	El dataset ráster de salida que almacena la distancia minimizada o la puntuación de influencia calculada que se utiliza para asignar cada ubicación a un sitio.	Raster Layer
Tamaño de celda (Opcional)	El tamaño de celda de los datasets ráster de salida.	Double
Tipo de Voronoi (Opcional)	La fórmula matemática que se utilizará para evaluar la influencia espacial y asignar ubicaciones a las regiones de Voronoi en función de solo la distancia o de la distancia modificada por los atributos del sitio. En cada fórmula, d representa la distancia y w representa la ponderación. No ponderado—La influencia se determina únicamente por la distancia, y todos los sitios se consideran igualmente influyentes. Esta es la opción predeterminada. Influencia = d Ponderación aditiva—La influencia se modela restando la ponderación del sitio de la distancia, lo que permite que los sitios con mayor ponderación expandan su dominio espacial. Influencia = d – w Ponderación multiplicativa—La influencia se modela multiplicando la distancia por la ponderación del sitio, lo que a menudo reduce la extensión espacial de los sitios con mayor ponderación. Influencia = d * w Ponderación de potencia—La influencia se modela utilizando la distancia al cuadrado y las ponderaciones al cuadrado, lo que produce límites lineales desplazados por la fuerza del sitio. Influencia = d2 – w2 Expresión personalizada—La influencia se define mediante la expresión matemática que usted especifique, lo que permite formulaciones avanzadas o específicas del dominio basadas en la distancia y la ponderación.	String
Expresión personalizada (Opcional)	Defina una expresión matemática que especifique cómo interactúan la distancia y las ponderaciones de los sitios para determinar la influencia espacial. Este parámetro solo es aplicable cuando el valor del parámetro Tipo de Voronoi está configurado como Personalizado. Es posible modificar la influencia de la distancia (d), la ponderación del sitio (w) y el coeficiente (k) para definir cómo interactúan entre ellos y determinar la influencia espacial y los límites de la región. Solo las variables d, w y k están disponibles para su uso en expresiones personalizadas. Operadores permitidos: +, -, *, /, ^, () Funciones permitidas: sqrt(), exp(), abs(), log() Constantes disponibles: pi, e	String
Orden de Voronoi (Opcional)	Define qué sitios más cercanos se tendrán en cuenta. No fusiona las regiones de Voronoi de salida de diferentes órdenes. De forma predeterminada, la herramienta utiliza orden = 1. Para orden = 1, a cada ubicación se le asigna su sitio más cercano (o más influyente). Esto produce el diagrama de Voronoi estándar (de primer orden). Para orden = 2, cada ubicación considera sus dos sitios más cercanos. Conceptualmente, esto produce regiones de Voronoi de segundo orden. El orden máximo admitido es 3, donde cada ubicación considera sus tres sitios más cercanos. Esto produce regiones de Voronoi de tercer orden.	Long
Combinación de Voronoi (Opcional)	Esta opción determina si los resultados de orden inferior se incluyen junto con el orden especificado. Este parámetro no combina funciones de influencia ni modifica los cálculos de distancia. Controla la generación de informes y la agregación de órdenes de Voronoi. Solo funciona cuando el orden de Voronoi es 2 o 3. Activado—Los resultados de orden inferior se incluirán en el atributo de salida junto con el orden especificado. Desactivado—Solo se informará de los resultados del orden especificado en el atributo de salida. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
Unidades de distancia (Opcional)	La unidad lineal que se utilizará para expresar valores de distancia en los cálculos y en los campos de distancia de salida. La unidad de distancia define cómo se escalan y se informan los valores de distancia. De forma predeterminada, se utilizará Celdas. Celdas—Se utilizarán celdas. Metros—Se utilizarán los metros. Kilómetros—Se utilizarán los kilómetros. Pies—Se utilizarán los pies. Yardas—Se utilizarán las yardas. Millas—Se utilizarán millas. Centímetros—Se utilizarán los centímetros. Pulgadas—Se utilizarán las pulgadas. Unidades de mapa—Se utilizarán unidades de mapa.	String
Método de distancia (Opcional)	El método que se utilizará para calcular los valores de distancia. Planar—Utiliza cálculos de distancia euclidiana (en línea recta). Esta es la opción predeterminada. Geodésica—Utiliza cálculos de distancia geodésica (basada ​​en elipsoides).	String
Campo de ponderación (w) (Opcional)	El campo que contiene ponderaciones específicas del sitio que modifican la influencia espacial según el valor del parámetro Tipo de Voronoi seleccionado.	Field
Campo de coeficiente (k) (Opcional)	El campo que contiene coeficientes específicos del sitio que escalan la influencia de las ponderaciones en expresiones de Voronoi personalizadas.	Field

Entornos

Auto ejecución, Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, Palabra clave CONFIG de salida, Sistema de coordenadas de salida, Espacio de trabajo temporal, Tamaño de celda, Método de proyección de tamaño de celda, Máscara, Pirámide, Compresión, Tamaño de tesela, Alinear ráster, Factor de procesamiento en paralelo

Información de licenciamiento

• Basic: Requiere Spatial Analyst
• Standard: Requiere Spatial Analyst
• Avanzado: Requiere Spatial Analyst

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