Rechercher des agrégats de points (Outils GeoAnalytics Desktop)

Résumé

Recherche des agrégats d’entités ponctuelles dans le bruit environnant en fonction de leur distribution spatiale ou spatiotemporelle.

En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Agrégation basée sur la densité

Illustration

Utilisation

• L’entrée de l’outil Find Point Clusters (Rechercher des agrégats de points) est une couche ponctuelle. Cet outil extrait les agrégats depuis Input Point Layer (Couche ponctuelle en entrée) et identifie tout bruit environnant.

• Rechercher des agrégats de points (Find Point Clusters) requiert que la couche indiquée dans Input Point Layer (Couche ponctuelle en entrée) soit projetée ou que le système de coordonnées en sortie soit défini sur un système de coordonnées projetées.

• Il existe deux options pour le paramètre Clustering Method (Méthode d’agrégation). L’option Defined distance (DBSCAN) (Distance définie [DBSCAN]) utilise l’algorithme DBSCAN pour rechercher les agrégats de points se trouvant à proximité en fonction d’une distance de recherche spécifiée. La méthode Self-adjusting (HDBSCAN) ( Ajustement automatique [HDBSCAN]) utilise l’algorithme HDBSCAN pour rechercher les agrégats de points, comme avec la méthode DBSCAN, mais en utilisant des distances variables, ce qui permet de rechercher des agrégats de densité variable selon la probabilité (ou stabilité) de l’agrégat. Si vous choisissez la méthode DBSCAN, les agrégats peuvent être recherchés dans un espace à deux dimensions uniquement ou à la fois dans l’espace et dans le temps. Si vous sélectionnez Use time to find clusters (Utiliser le temps pour rechercher des agrégats), que les données temporelles sont activées pour la couche en entrée et que celle-ci est de type Instant, DBSCAN identifie les agrégats de points spatio-temporels à proximité selon la distance et la durée de recherche spécifiées.

• Le paramètre Minimum features per cluster (Nombre minimal d’entités par agrégat) est utilisé différemment selon la méthode d’agrégation choisie :

  • Defined distance (DBSCAN) (Distance définie [DBSCAN]) : spécifie le nombre d’entités à identifier à une certaine distance de recherche d’un point pour que ce point participe à la formation d’un agrégat. Les résultats peuvent inclure des agrégats avec moins d’entités que cette valeur. La distance de recherche est définie à l’aide du paramètre Search distance (Distance de recherche). Si vous utilisez le temps pour rechercher des agrégats, le paramètre Search Duration (Durée de recherche) doit être spécifié. Lorsque vous recherchez les membres d’un agrégat, la valeur du paramètre Minimum Features per Cluster (Nombre minimal d’entités par agrégat) spécifiée doit être comprise dans les valeurs des paramètres Search Distance (Distance de recherche) et Search Duration (Durée de recherche) pour qu’un agrégat se forme. Notez que la distance et la durée ne sont pas relatives au diamètre ni à l’étendue temporelle des agrégats de points détectés.

  • Self-adjusting (HDBSCAN) (Ajustement automatique [HDBSCAN]) : spécifie le nombre d’entités avoisinant chaque point (point inclus) à prendre en compte lors de l’estimation de la densité. Ce nombre correspond également à la taille minimale autorisée pour un agrégat lors de l’extraction des agrégats.

• Cet outil produit une classe d’entités en sortie comportant un nouveau champ entier, CLUSTER_ID, qui identifie l’agrégat dans lequel se trouve chaque entité. Le rendu par défaut dépend du champ COLOR_ID. Une couleur différente sera assignée à chaque agrégat. Les couleurs sont attribuées et répétées de sorte que chaque agrégat se distingue visuellement des agrégats environnants.

• Si la méthode d’agrégation Defined distance (DBSCAN) (Distance définie [DBSCAN]) est utilisée avec les données temporelles pour détecter les agrégats spatio-temporels, les résultats incluent également les champs suivants :

  • FEAT_TIME - Date/heure de type Instant d’origine de chaque entité.

  • START_DATETIME—- Début de l’étendue temporelle de l’agrégat auquel appartient une entité.

  • END_DATETIME—- Fin de l’étendue temporelle de l’agrégat auquel appartient une entité.

  Les propriétés temporelles de la couche de résultat sont définies en tant qu’intervalle dans les champs START_DATETIME et END_DATETIME. Ainsi, tous les membres de l’agrégat sont représentés ensemble lors de la visualisation des agrégats spatio-temporels avec un curseur temporel. Ces champs sont utilisés à des fins de visualisation uniquement. Pour les entités de bruit, START_DATETIME et END_DATETIME seront égaux à FEAT_TIME.

• Si le paramètre Clustering Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Self-adjusting (HDBSCAN) (Ajustement automatique [HDBSCAN]),, la classe d’entités en sortie contient également les champs suivants :

  • PROB—Probabilité qu’une entité appartienne à son agrégat attribué.

  • OUTLIER—Probabilité qu’une entité soit un point aberrant dans son propre agrégat. Une valeur plus grande indique que l’entité est plus susceptible d’être un point aberrant.

  • EXEMPLAR—Entités les plus représentatives de chaque groupe. Ces fonctionnalités sont indiquées par une valeur définie sur 1.

  • STABILITY—Persistance de chaque agrégat dans une plage d’échelles. Une valeur plus grande indique qu’un agrégat persiste sur une plage plus vaste d’échelles de distance.

• Vous pouvez améliorer les performances de l’outil Find Point Clusters (Rechercher des agrégats de points) en suivant un ou plusieurs des conseils suivants :

  • Définissez l’environnement d’étendue de manière à n’analyser que les données présentant un intérêt.

  • Choisissez soigneusement la distance et la durée de recherche. Une distance de recherche ou un rayon de recherche plus restreint peut donner de meilleurs résultats avec les mêmes données.

  • Utilisez les données locales de l’environnement d’exécution de l’analyse.

• Cet outil de géotraitement est optimisé par Spark. L’analyse est effectuée sur votre ordinateur de bureau à l’aide de plusieurs cœurs en parallèle. Reportez-vous à la rubrique Remarques sur les outils de GeoAnalytics Desktop pour en savoir plus sur l’exécution de l’analyse.

• Lors de l’exécution d’outils de GeoAnalytics Desktop, l’analyse est effectuée sur votre ordinateur de bureau. Pour des performances optimales, les données doivent être disponibles sur votre bureau : Si vous utilisez une couche d’entités hébergée, il est recommandé d’utiliser ArcGIS GeoAnalytics Server. Si vos données ne sont pas locales, l’exécution d’un outil sera plus longue. Pour utiliser votre serveur ArcGIS GeoAnalytics Server en vue d’une analyse, reportez-vous à la rubrique Outils GeoAnalytics.

Paramètres

• Dialog
• Python

Etiqueter	Explication	Type de données
Couche ponctuelle en entrée	Classe d’entités ponctuelles contenant les agrégats de points.	Feature Layer
Classe d’entités en sortie	Nouvelle classe d’entités contenant les agrégats de points obtenus.	Feature Class
Méthode d’agrégation	Spécifie la méthode utilisée pour définir les agrégats. Distance définie (DBSCAN)—Une distance prédéfinie est utilisée pour séparer les agrégats denses du bruit plus clairsemé. DBSCAN est la méthode d’agrégation la plus rapide, mais convient seulement s’il existe une distance claire permettant de définir tous les agrégats pouvant être présents. Elle aboutit à des agrégats dont la densité est similaire. Il s’agit de l’option par défaut. Ajustement automatique (HDBSCAN)—Des distances variables sont utilisées pour séparer les agrégats de densités variables du bruit plus clairsemé. HDBSCAN est la méthode d’agrégation la plus axée sur les données et nécessite de ce fait le moins d’informations saisies par l’utilisateur.	String
Nombre minimal d’entités par agrégat	Ce paramètre est utilisé différemment selon la méthode d’agrégation choisie : Defined distance (DBSCAN) (Distance définie [DBSCAN]) : spécifie le nombre d’entités à identifier à une certaine distance d’un point pour que ce point participe à la formation d’un agrégat. La distance est définie à l’aide du paramètre Search Distance (Distance de recherche). Self-adjusting (HDBSCAN) (Ajustement automatique [HDBSCAN]) : spécifie le nombre d’entités avoisinant chaque point (point inclus) à prendre en compte lors de l’estimation de la densité. Ce nombre correspond également à la taille minimale autorisée pour un agrégat lors de l’extraction des agrégats.	Long
Distance de recherche	Distance maximale à considérer. La valeur Minimum Features per Cluster (Nombre minimal d’entités par agrégat) spécifiée doit se trouver dans la distance définissant l’appartenance à l’agrégat. Les agrégats sont, au minimum, à cette distance les uns des autres. Si une entité est située au-delà de cette distance par rapport à la prochaine entité la plus proche dans l’agrégat, elle ne sera pas incluse dans l’agrégat.	Linear Unit
Utiliser le temps pour rechercher des agrégats (Facultatif)	Indique si le temps doit être utilisé pour détecter les agrégats avec DBSCAN. Activé—Les agrégats spatio-temporels sont détectés en fonction d’une distance de recherche et d’une durée de recherche. Décoché—Les agrégats spatiaux sont détectés en fonction d’une distance de recherche et le temps est ignoré. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
Durée de recherche (Facultatif)	Lorsque vous recherchez les membres d’un agrégat, le nombre minimal de points spécifié doit se trouver dans cette durée de recherche pour former un agrégat.	Time Unit

Environnements

Système de coordonnées en sortie, Étendue, Espace de travail courant

Informations de licence

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

Rubriques connexes

• Vue d’ensemble du jeu d’outils Analyser la répartition spatiale
• Remarques sur les outils de GeoAnalytics Desktop
• Rechercher un outil de géotraitement