Среднее ближайшее соседство (Инструменты Пространственная статистика)

Краткая информация

Вычисляет индекс ближайшего соседства на основе среднего расстояния от каждого объекта до ближайшего к нему соседнего объекта.

Более подробно о том, как работает инструмент Расстояние Среднего ближайшего соседства

Иллюстрация

Иллюстрация инструмента Среднее Ближайшее соседство

Использование

Инструмент Среднее ближайшее соседство возвращает результаты вычислений: Наблюдаемое Среднее Расстояние, Ожидаемое Среднее Расстояние, Индекс Ближайшего Соседства, z-оценка и p-значение. Эти значения записываются в сообщениях в нижней части панели Геообработка, и они передаются в качестве производных выходных данных для использования в моделях и скриптах. Вы можете получить доступ к сообщениям, переместив курсор мыши на индикатор выполнения, щелкнув на всплывшую кнопку или развернув раздел сообщений в панели Геообработка. Вы можете получить доступ к сообщениям для выполненного ранее инструмента из истории геообработки. Этот инструмент может также создать отчета файл в формате HTML с графическим представлением результатов. Путь к файлу отчета будет доступен в сообщениях, в которых будет содержаться вся информация о параметрах запущенного инструмента. При двойном щелчке мыши на этом пути откроется файл отчета.
Результаты вычислений z-оценки и р-значения являются показателями статистической значимости, опираясь на которые можно принять решение об отклонении нулевой гипотезы. Тем не менее, примите во внимание, что статистическая значимость данного метода сильно зависит от размера области изучения (см. ниже). Для статистики Среднее Ближайшее соседство нулевая гипотеза утверждает, что объекты распределены хаотично.
Индекс Ближайшего Соседства выражается как отношение Наблюдаемого Среднего Расстояния к Ожидаемому Среднему Расстоянию. Ожидаемое расстояние – среднее расстояние между соседями в гипотетическом случайном распределении. Если индекс меньше чем 1, распределение представляет кластеризацию; если индекс больше чем 1, имеется тенденция к дисперсии или спорным результатам.
Метод среднего ближайшего соседства очень чувствителен к значению Область (небольшие изменения значения параметра Область могут привести к значительным изменениям в результатах z-оценки и p-значений results). Следовательно, инструмент Среднее Ближайшее Соседство наиболее эффективен для сравнения различных объектов в определенной области исследования. Приведенный ниже рисунок демонстрирует классический пример, как идентично расположенные объекты могут кластеризоваться или располагаться рассеянно в зависимости от указанной области изучения.
Если значение параметра Область не указано, по умолчанию используется площадь минимального описывающего прямоугольника. В отличие от экстента минимальный описывающий прямоугольник может не совпадать с осями Х и У.
Когда Входной класс объектов не имеет проекции (т.е. когда координаты заданы в градусах, минутах и секундах), или когда в качестве выходной системы координат используется Географическая система координат, расстояния в этих случаях будут рассчитываться с помощью хордовых измерений. Измерения хордовых расстояний применяются постольку, поскольку они могут быть быстро вычислены и дают очень хорошие оценки истинных геодезических расстояний, по крайней мере, для точек, расстояние между которыми в пределах порядка тридцати градусов. Хордовые расстояния основаны на эллипосиде вращения. Если взять две любые точки на поверхности Земли, то хордовым расстоянием между ними будет длина прямой линии, проходящей через трехмерное тело Земли и соединяющей эти две точки. Хордовые расстояния выражаются в метрах.

Внимание:

Следует обязательно производить проецирование ваших данных, если область исследования превышает 30 градусов. Хордовые расстояния не обеспечивают точных оценок геодезических расстояний, превышающих 30 градусов.
Когда при анализе используются хордовые расстояния, параметр Область, если он указывается, должен быть выражен в метрах.
Есть особые случаи входных объектов, которые могут привести к нулевой площади минимального прямоугольника. В этих случаях маленькое значение, полученное из допуска водных координат XY, будет использоваться, чтобы создать минимальный прямоугольник. Например, если все объекты совпадают (то есть, все имеют те же самые X и Y координаты), в вычислениях будет использоваться область для очень маленького квадратного многоугольника вокруг единственного местоположения. Другой пример – если все объекты были выровнены идеально (например, 3 точки на прямой линии), в вычислениях будет использоваться область прямоугольника с очень маленькой шириной вокруг объектов. Всегда лучше использовать значение Область, когда вы используете инструмент Среднее Ближайшее Соседство.
Хотя этот инструмент работает с полигональными или линейными данными, он наилучшим образом подходит для событий, случаев и других точечных данных пространственных объектов. Для линейных или полигональных объектов в расчетах используются точные геометрические центроиды для каждого пространственного объекта. Для мультиточек, полилиний или полигонов, состоящих их нескольких частей, центроиды рассчитываются как средневзвешенное среднее значение центра всех частей объекта. При определении весов точечные объекты имеют равный вес (1). Для линейных объектов это длина сегмента. Для полигональных – площадь.
Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. Если в слое есть выборка, только выбранные объекты будут включены в анализ.

Внимание:

При использовании шейп-файлов, помните, что в них нельзя хранить пустые (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.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной класс объектов	Класс пространственных объектов, как правило, точечный класс объектов, для которого будет вычислено расстояние среднего ближайшего соседства.	Feature Layer
Метод расстояний	Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта. Евклидово–Расстояние по прямой линии между двумя точками (как ворона летает) Манхэттенское–Расстояние между двумя точками, измеренное вдоль осей, расположенных под прямым углом друг к другу (городские кварталы); рассчитывается суммированием абсолютных разностей между координатами х и у.	String
Создать отчет (Дополнительный)	Указывает, будет ли инструмент создавать графическое обобщение результатов. Отмечено–Графическая сводка будет представлена в формате HTML-файла. Не отмечено–Результаты не будут представлены в графической форме. Используется по умолчанию.	Boolean
Площадь (Дополнительный)	Числовое поле, показывающее размер области изучения. Значение по умолчанию – область минимального прямоугольника, который охватил бы все объекты (или все отобранные объекты). Единицы должны совпадать с выходной системой координат.	Double

Производные выходные данные

Подпись	Объяснение	Тип данных
Индекс ближайшего соседства	Значение индекса ближайшего соседа.	Double
z-оценка	z-оценка.	Double
p-значение	p-значение.	Double
Ожидаемое среднее расстояние	Ожидаемое среднее расстояние.	Double
Наблюдаемое среднее расстояние	Наблюдаемое среднее расстояние.	Double
Файл отчета	Файл HTML с графическим итоговым представлением результатов.	File

arcpy.stats.AverageNearestNeighbor(Input_Feature_Class, Distance_Method, {Generate_Report}, {Area})

Имя	Объяснение	Тип данных
Input_Feature_Class	Класс пространственных объектов, как правило, точечный класс объектов, для которого будет вычислено расстояние среднего ближайшего соседства.	Feature Layer
Distance_Method	Определяет, как рассчитываются расстояния от одного объекта до соседнего объекта. `EUCLIDEAN_DISTANCE`–Расстояние по прямой линии между двумя точками (как ворона летает) `MANHATTAN_DISTANCE`–Расстояние между двумя точками, измеренное вдоль осей, расположенных под прямым углом друг к другу (городские кварталы); рассчитывается суммированием абсолютных разностей между координатами х и у.	String
Generate_Report (Дополнительный)	Указывает, будет ли инструмент создавать графическое обобщение результатов. `GENERATE_REPORT`–Графическая сводка будет представлена в формате HTML-файла. `NO_REPORT`–Результаты не будут представлены в графической форме. Используется по умолчанию.	Boolean
Area (Дополнительный)	Числовое поле, показывающее размер области изучения. Значение по умолчанию – область минимального прямоугольника, который охватил бы все объекты (или все отобранные объекты). Единицы должны совпадать с выходной системой координат.	Double

Производные выходные данные

Имя	Объяснение	Тип данных
NNRatio	Значение индекса ближайшего соседа.	Double
NNZScore	z-оценка.	Double
PValue	p-значение.	Double
NNExpected	Ожидаемое среднее расстояние.	Double
NNObserved	Наблюдаемое среднее расстояние.	Double
Report_File	Файл HTML с графическим итоговым представлением результатов.	File

Пример кода

AverageNearestNeighbor пример 1 (окно Python)

Следующий скрипт окна Python демонстрирует использование функции AverageNearestNeighbor.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
arcpy.stats.AverageNearestNeighbor("burglaries.shp", "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NO_REPORT", "#")

AverageNearestNeighbor пример 2 (автономный скрипт)

Следующий автономный скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию AverageNearestNeighbor.

# Analyze crime data to determine if spatial patterns are statistically significant

# Import system modules
import arcpy

# Local variables...
workspace = "C:/data"
crime_data = "burglaries.shp"

try:
    # Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to the
    # feature classes each time)
    arcpy.env.workspace = workspace

    # Obtain Nearest Neighbor Ratio and z-score
    # Process: Average Nearest Neighbor...
    nn_output = arcpy.stats.AverageNearestNeighbor(crime_data, "EUCLIDEAN_DISTANCE",
                                                   "NO_REPORT")

    # Create list of Average Nearest Neighbor output values by splitting the
    # result object
    print("The nearest neighbor index is: " + nn_output[0])
    print("The z-score of the nearest neighbor index is: " + nn_output[1])
    print("The p-value of the nearest neighbor index is: " + nn_output[2])
    print("The expected mean distance is: " + nn_output[3])
    print("The observed mean distance is: " + nn_output[4])
    print("The path of the HTML report: " + nn_output[5])

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print out the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Параметры среды

Текущая рабочая область, Временная рабочая область, Выходная система координат, Географические преобразования

Особые случаи

Выходная система координат: Feature geometry is projected to the Output Coordinate System prior to analysis. All mathematical computations are based on the Output Coordinate System spatial reference. When the Output Coordinate System is based on degrees, minutes, and seconds, geodesic distances are estimated using chordal distances.

Информация о лицензировании

Basic: Да
Standard: Да
Advanced: Да

Среднее ближайшее соседство (Инструменты Пространственная статистика)

Краткая информация

Иллюстрация

Использование

Внимание:

Внимание:

Параметры

Производные выходные данные

Параметры среды

Особые случаи

Информация о лицензировании

Связанные разделы