| Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Eingabe-Features | Die Punkt- oder Polygon-Feature-Class, für die die Hot-Spot-Analyse durchgeführt wird. | Feature Layer |
Ausgabe-Features | Die Ausgabe-Feature-Class zum Empfangen des Z-Wertes, des p-Wertes und der Gi_Bin-Ergebnisse. | Feature Class |
Analysefeld (optional) | Das Zahlenfeld (Anzahl von Ereignissen, Kriminalitätsraten, Testergebnisse usw.), das ausgewertet werden soll. | Field |
Methode für die Aggregation der Ereignisdaten (optional) | Die Aggregationsmethode, die zum Erstellen gewichteter Features für die Analyse aus Ereignispunktdaten verwendet werden soll.
| String |
Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren (optional) | Eine Polygon-Feature-Class, die definiert, wo die Ereignis-Eingabe-Features möglicherweise auftreten könnten. | Feature Layer |
Polygone zum Aggregieren von Ereignissen in Anzahlwerte (optional) | Die Polygone, die zum Aggregieren der Ereignis-Eingabe-Features verwendet werden, um eine Ereignisanzahl für jedes Polygon-Feature zu ermitteln. | Feature Layer |
Dichteoberfläche (optional) | Der Parameter Dichteoberfläche ist infolgedessen deaktiviert. Er wird nur aus Gründen der Abwärtskompatibilität als Werkzeugparameter beibehalten. Das Werkzeug Kerndichte kann verwendet werden, wenn Sie eine Visualisierung der Dichteoberfläche Ihrer gewichteten Punkte erhalten möchten. | Raster Dataset |
Zellengröße (optional) | Die Größe der Gitterzellen, die zum Aggregieren der Eingabe-Features verwendet werden. Beim Aggregieren in ein Hexagongitter wird diese Entfernung als Höhe zum Konstruieren der Polygone mit Hexagonen verwendet. | Linear Unit |
Entfernungsband (optional) | Die räumliche Ausdehnung der Analysenachbarschaft. Anhand dieses Wertes wird bestimmt, welche Features zusammen analysiert werden, um lokale Cluster-Bildung zu bewerten. | Linear Unit |
Zusammenfassung
Dieses Werkzeug erstellt aus angegebenen Ereignispunkten oder gewichteten Features (Punkte oder Polygone) mithilfe der Getis-Ord Gi*-Statistik eine Karte mit statistisch signifikanten Hot- und Cold-Spots. Es wertet die Eigenschaften der Eingabe-Feature-Class aus, um optimale Ergebnisse zu erzeugen.
Weitere Informationen zur Funktionsweise der optimierten Hot-Spot-Analyse
Abbildung
Verwendung
Dieses Werkzeug identifiziert statistisch signifikante räumliche Cluster mit hohen Werten (Hot-Spots) und mit niedrigen Werten (Cold-Spots). Es fasst Ereignisdaten zusammen, identifiziert einen geeigneten Analysemaßstab und korrigiert Mehrfachtests und räumliche Abhängigkeit. Dieses Werkzeug fragt Ihre Daten ab, um Einstellungen zu ermitteln, die optimale Hot-Spot-Analyseergebnisse liefern. Für eine vollständige Kontrolle über diese Einstellungen verwenden Sie stattdessen das Werkzeug Hot-Spot-Analyse.
Hinweis:
Ereignisdaten sind Punkte, die Ereignisse (Verbrechen, Verkehrsunfälle) oder Objekte (Bäume, Geschäfte) darstellen, wobei der Fokus auf der An- oder Abwesenheit und nicht auf ein mit einem Punkt verknüpften gemessenen Attribut liegt.
Die berechneten Einstellungen zur Erzeugung optimaler Hot-Spot-Analyseergebnisse werden während der Ausführung des Werkzeugs als Meldungen angezeigt. Die zugehörigen Workflows und Algorithmen werden unter Funktionsweise der optimierten Hot-Spot-Analyse erläutert.
Mit diesem Werkzeug wird eine neue Ausgabe-Feature-Class mit einem Z-Wert, P-Wert und Konfidenzniveau-Bin (Gi_Bin) für jedes Feature in der Eingabe-Feature-Class erstellt. Es enthält auch das Feld (NNeighbors) mit der Anzahl der Nachbarn, die jedes Feature in seine Berechnungen eingeschlossen hat.
Die Ausgabe dieses Werkzeugs umfasst ein Histogramm mit einer Darstellung des Wertes der analysierten Variable (entweder das Analysefeld oder die Ereignisanzahl in jedem Polygon). Dieses Diagramm kann durch Auswahl der Registerkarte Nach Diagrammen auflisten
im Bereich Inhalt aufgerufen werden.Das Feld Gi_Bin identifiziert statistisch signifikante Hot- und Cold-Spots, die für Mehrfachtests und räumliche Abhängigkeit mithilfe der FDR-Korrekturmethode (False Discovery Rate) korrigiert werden. Features in +/-3-Bins (Features mit einem Gi_Bin-Wert von +3 oder -3) geben die statistische Signifikanz mit einem Konfidenzniveau von 99 Prozent an, Features in +/-2-Bins geben ein Konfidenzniveau von 95 Prozent an, Features in +/-1-Bins spiegeln ein Konfidenzniveau von 90 Prozent wider und die Cluster-Bildung für Features mit dem Wert 0 im Feld Gi_Bin ist statistisch nicht signifikant.
Die Z-Wert- und p-Wert-Felder spiegeln keine FDR-Korrektur (False Discovery Rate) wider. Weitere Informationen zu Z-Werten und p-Werten finden Sie unter Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?
Wenn die Eingabe-Feature-Class nicht projiziert ist (d. h., wenn Koordinaten in Grad, Minuten und Sekunden angegeben werden) oder als Ausgabe-Koordinatensystem ein geographisches Koordinatensystem festgelegt wurde, werden Entfernungen mit Sehnenmesswerten berechnet. Sehnenentfernungsmesswerte werden verwendet, weil sie schnell berechnet werden können und ausgezeichnete Schätzung von echten geodätischen Entfernungen zulassen, zumindest für Punkte innerhalb von 30 Grad voneinander. Sehnenentfernungen basieren auf einem abgeplatteten Sphäroid. Im Fall von zwei beliebigen Punkten auf der Erdoberfläche ist die Sehnenentfernung zwischen diesen die Länge einer Linie, die durch die dreidimensionale Erde führt, um diese beiden Punkte zu verbinden. Sehnenentfernungen werden in Metern angegeben.
Vorsicht:
Achten Sie darauf, Ihre Daten zu projizieren, wenn sich der Untersuchungsbereich über 30 Grad hinaus erstreckt. Sehnenentfernungen erlauben keine sichere Schätzung von geodätischen Entfernungen über 30 Grad hinaus.
Bei den Eingabe-Features kann es sich um Punkte oder Polygone handeln. Für Polygone ist ein Analysefeld erforderlich.
Wenn Sie ein Analysefeld bereitstellen, sollte es eine Reihe von Werten enthalten. Für diese Statistikberechnung ist es erforderlich, dass nicht alle Variablen den gleichen Wert aufweisen; eine Berechnung ist z. B. nicht möglich, wenn alle Eingabewerte 1 lauten.
Mit einem Analysefeld ist dieses Werkzeug für alle Daten (Punkte oder Polygone) einschließlich Referenzdaten geeignet. Selbst bei Oversampling kann dieses Werkzeug effektiv und zuverlässig eingesetzt werden. Bei vielen Features (Oversampling) verfügt das Werkzeug über mehr Informationen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu berechnen. Bei wenigen Features (Undersampling) versucht das Werkzeug dennoch, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzeugen, es gibt jedoch weniger Informationen, die verarbeitet werden können.
Da die von diesem Werkzeug verwendete, zugrunde liegende Getis-Ord Gi*-Statistik selbst dann asymptotisch normal ist, wenn das Analysefeld verzerrte Daten enthält, sind die Ergebnisse zuverlässig.
Bei Punktdaten gilt das Interesse manchmal der Analyse von Werten, die mit einzelnen Punkt-Features verknüpft sind, sodass ein Analysefeld bereitgestellt wird. In anderen Fällen möchten Sie nur das räumliche Muster (Cluster-Bildung) der Punktpositionen oder Punktereignisse ermitteln. Die Entscheidung, ob ein Analysefeld bereitgestellt werden soll oder nicht, hängt von der Frage ab, die Sie stellen.
- Die Analyse von Punkt-Features mit einem Analysefeld ermöglicht die Beantwortung von Fragen wie: Wo bilden hohe und niedrige Werte Cluster?
- Das ausgewählte Analysefeld kann Folgendes darstellen:
- Zählwerte (wie die Anzahl der Verkehrsunfälle an Kreuzungen)
- Verhältniswerte (wie die Arbeitslosigkeit in einem Ort, wobei der Ort durch ein Punkt-Feature dargestellt wird)
- Durchschnittswerte (wie die Durchschnittspunktzahl eines Mathematiktests in verschiedenen Schulen)
- Indizes (wie die Bewertung der Kundenzufriedenheit bei Autohändlern in einem Land)
- Wenn Punkt-Features analysiert werden, ohne dass ein Analysefeld zur Verfügung steht, können Sie ermitteln, wo die Punkt-Cluster-Bildung ungewöhnlich (statistisch signifikant) ausgeprägt oder gering ist. Dieser Analysetyp ermöglicht die Beantwortung von Fragen wie: Wo gibt es viele Punkte? Wo gibt es sehr wenig Punkte?
Wenn Sie kein Analysefeld angeben, aggregiert das Werkzeug die Punkte, um die Anzahl von Punkten zu ermitteln und als Analysefeld zu verwenden. Hierzu sind drei Aggregationsschemas denkbar:
- Für Ereignisse in Netzgittern zählen und Ereignisse in Hexagongittern zählen wird eine entsprechende Polygonzellengröße berechnet und zum Erstellen eines Netzes oder Hexagonpolygonnetzes verwendet, das anschließend über die Ereignispunkte positioniert wird. Zudem werden die Punkte innerhalb jeder Polygonzelleis berechnet. Wenn der Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren nicht bereitgestellt wird, werden die Zellen mit 0 Punkten entfernt und nur die verbleibenden Zellen analysiert. Wenn ein Feature-Layer für umgebende Polygone bereitgestellt wird, werden alle Zellen, die sich innerhalb der umgebenden Polygone befinden, beibehalten und analysiert. Die Punktanzahl der einzelnen Polygonzellen wird als Analysefeld verwendet.
Hinweis:
Obwohl Netzgitter das häufiger verwendete Aggregations-Shape sind, sind Hexagone möglicherweise eine bessere Option für bestimmte Analysen.
- Für Ereignisse in Aggregationspolygonen zählen müssen Sie den Feature-Layer Polygone zum Aggregieren von Ereignissen in Anzahlwerte bereitstellen. Die Punktereignisse innerhalb der einzelnen Polygone werden gezählt und diese Polygone mit den zugehörigen Anzahlwerten werden analysiert. Die Option Ereignisse in Aggregationspolygonen zählen ist eine geeignete Aggregationsstrategie, wenn Punkte mit Verwaltungseinheiten wie Bezirken, Landkreisen oder Schulbezirken verknüpft sind. Sie können diese Option auch dann verwenden, wenn das Untersuchungsgebiet für mehrere Analysen unverändert bleiben soll, um bessere Vergleiche anstellen zu können.
- Für Nahe gelegene Ereignisse aggregieren, um gewichtete Punkte zu erstellen wird eine Fangentfernung berechnet und zum Aggregieren nahe gelegener Ereignispunkte verwendet. Jedem aggregierten Punkt wird eine Anzahl zugewiesen, die die Anzahl der zusammen gefangenen Ereignisse widerspiegelt. Die aggregierten Punkte werden anschließend mit der Ereignisanzahl analysiert, die als Analysefeld dient. Die Option Nahe gelegene Ereignisse aggregieren, um gewichtete Punkte zu erstellen ist eine geeignete Aggregationsstrategie, wenn Sie über viele lagegleiche oder fast lagegleiche Punkte verfügen und Aspekte des räumlichen Musters der ursprünglichen Punktdaten beibehalten möchten.
Hinweis:
In vielen Fällen können Sie Nahe gelegene Ereignisse aggregieren, um gewichtete Punkte zu erstellen, Ereignisse in Netzgittern zählen und Ereignisse in Hexagongittern zählen testen, um zu ermitteln, welches Ergebnis das räumliche Muster der ursprünglichen Punktdaten am besten widerspiegelt. Netz- und Hexagon-Lösungen können Punkt-Ereignis-Cluster künstlich trennen, die Ausgabe ist jedoch möglicherweise leichter zu interpretieren als eine Ausgabe mit gewichteten Punkten. Obwohl Netzgitter in der Regel das häufiger verwendete Aggregations-Shape sind, sind Hexagone möglicherweise eine bessere Option für bestimmte Analysen.Vorsicht:
Die Analyse von Punktdaten ohne die Angabe eines Analysefeldes ist nur sinnvoll, wenn Sie über alle bekannten Punktereignisse verfügen und Sie sicher sein können, dass die analysierte Punktverteilung nicht verzerrt ist. Bei Referenzdaten wird fast immer ein Analysefeld hinzugefügt, es sei denn, Sie sind besonders am räumlichen Muster des Referenzpunktschemas interessiert.
- Für Ereignisse in Netzgittern zählen und Ereignisse in Hexagongittern zählen wird eine entsprechende Polygonzellengröße berechnet und zum Erstellen eines Netzes oder Hexagonpolygonnetzes verwendet, das anschließend über die Ereignispunkte positioniert wird. Zudem werden die Punkte innerhalb jeder Polygonzelleis berechnet. Wenn der Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren nicht bereitgestellt wird, werden die Zellen mit 0 Punkten entfernt und nur die verbleibenden Zellen analysiert. Wenn ein Feature-Layer für umgebende Polygone bereitgestellt wird, werden alle Zellen, die sich innerhalb der umgebenden Polygone befinden, beibehalten und analysiert. Die Punktanzahl der einzelnen Polygonzellen wird als Analysefeld verwendet.
Wenn Sie Ereignisse in Netzgittern zählen oder Ereignisse in Hexagongittern zählen als Methode für die Aggregation der Ereignisdaten auswählen, können Sie optional den Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren bereitstellen. Wenn keine umgebenden Polygone bereitgestellt werden, kann das Werkzeug nicht erkennen, ob eine Position ohne Ereignis den Wert 0 haben sollte, um anzugeben, dass ein Ereignis an dieser Position möglich, jedoch nicht aufgetreten ist, oder ob die Position aus der Analyse entfernt werden sollte, weil Ereignisse an dieser Position niemals auftreten würden. Demzufolge werden nur Zellen mit mindestens einem Ereignis für die Analyse beibehalten, wenn keine umgebenden Polygone bereitgestellt werden. Wenn dieses Verhalten nicht gewünscht ist, können Sie den Feature-Layer Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren, bereitstellen, um sicherzustellen, dass alle Positionen innerhalb der umgebenden Polygone beibehalten werden. Netz- oder Hexagonzellen, denen keine Ereignisse zugrunde liegen, wird die Ereigniszahl 0 zugewiesen.
Jedes Ereignis außerhalb von Umgebende Polygone, die den räumlichen Geltungsbereich für Ereignisse definieren oder Polygone zum Aggregieren von Ereignissen in Anzahlwerte wird aus der Analyse ausgeschlossen.
Wenn das Werkzeug nicht zur Auswahl optimaler Standardwerte für Gitterzellengröße und Analysemaßstab verwendet werden soll, kann Einstellungen überschreiben verwendet werden, um die Zellengröße oder das Entfernungsband für die Analyse festzulegen.
Mit der Option Zellengröße können Sie die Größe des Gitter festlegen, das für die Aggregierung Ihrer Punktdaten verwendet wurde. Sie können beispielsweise festlegen, dass jede Zelle im Netzgitter die Größe 50 x 50 Meter haben sollte. Beim Aggregieren in Hexagone entspricht die Zellengröße der Höhe jedes Hexagons und die Breite des resultierenden Hexagons der doppelten Höhe dividiert durch die Quadratwurzel von 3.
Sie sollten die Werkzeuge Räumliche Gewichtungsmatrix erstellen und Hot-Spot-Analyse (Getis-Ord Gi*) oder die Werkzeuge unter Space Time Pattern Mining verwenden, wenn Sie Raum-Zeit-Hot-Spots ermitteln möchten. Weitere Informationen zur Raum-Zeit-Cluster-Analyse finden Sie unter dem Thema Raum-Zeit-Cluster-Analysen und in der Dokumentation zu Space Time Pattern Mining.
-
Sie können Karten-Layer verwenden, um die Eingabe-Feature-Class zu definieren. Beim Verwenden eines Layers mit einer Auswahl sind nur die ausgewählten Features in der Analyse enthalten.
Der Layer Ausgabe-Features wird dem Inhaltsverzeichnis automatisch hinzugefügt, wobei das Standard-Rendering auf das Feld Gi_Bin angewendet wird. Das Hot-to-Cold-Rendering wird durch eine Layer-Datei in <ArcGIS Pro>\Resources\ArcToolBox\Templates\Layers definiert. Sie können das Standard-Rendering nach Bedarf erneut anwenden, indem Sie das Werkzeug Symbolisierung aus Layer anwenden verwenden.
Vorsicht:
Denken Sie beim Verwenden von Shapefiles daran, dass diese keine NULL-Werte speichern können. Werkzeuge oder andere Verfahren zur Erstellung von Shapefiles aus Nicht-Shapefile-Eingaben speichern oder interpretieren NULL-Werte möglicherweise als Wert 0. In manchen Fällen werden NULL-Werte in Shapefiles als sehr große negative Werte gespeichert. Dies kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen zur Geoverarbeitung für die Shapefile-Ausgabe.
Parameter
arcpy.stats.OptimizedHotSpotAnalysis(Input_Features, Output_Features, {Analysis_Field}, {Incident_Data_Aggregation_Method}, {Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible}, {Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts}, {Density_Surface}, {Cell_Size}, {Distance_Band})| Name | Erläuterung | Datentyp |
Input_Features | Die Punkt- oder Polygon-Feature-Class, für die die Hot-Spot-Analyse durchgeführt wird. | Feature Layer |
Output_Features | Die Ausgabe-Feature-Class zum Empfangen des Z-Wertes, des p-Wertes und der Gi_Bin-Ergebnisse. | Feature Class |
Analysis_Field (optional) | Das Zahlenfeld (Anzahl von Ereignissen, Kriminalitätsraten, Testergebnisse usw.), das ausgewertet werden soll. | Field |
Incident_Data_Aggregation_Method (optional) | Die Aggregationsmethode, die zum Erstellen gewichteter Features für die Analyse aus Ereignispunktdaten verwendet werden soll.
| String |
Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible (optional) | Eine Polygon-Feature-Class, die definiert, wo die Ereignis-Input_Features möglicherweise auftreten könnten. | Feature Layer |
Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts (optional) | Die Polygone, die zum Aggregieren der Ereignis-Input_Features verwendet werden, um eine Ereignisanzahl für jedes Polygon-Feature zu ermitteln. | Feature Layer |
Density_Surface (optional) | Der Parameter Density_Surface ist deaktiviert. Er wird nur aus Gründen der Abwärtskompatibilität als Werkzeugparameter beibehalten. Das Werkzeug Kerndichte kann verwendet werden, wenn Sie eine Visualisierung der Dichteoberfläche Ihrer gewichteten Punkte erhalten möchten. | Raster Dataset |
Cell_Size (optional) | Die Größe der Gitterzellen, die zum Aggregieren der Input_Features verwendet werden. Beim Aggregieren in ein Hexagongitter wird diese Entfernung als Höhe zum Konstruieren der Polygone mit Hexagonen verwendet. | Linear Unit |
Distance_Band (optional) | Die räumliche Ausdehnung der Analysenachbarschaft. Anhand dieses Wertes wird bestimmt, welche Features zusammen analysiert werden, um lokale Cluster-Bildung zu bewerten. | Linear Unit |
Codebeispiel
Das folgende Skript für das Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie die Funktion OptimizedHotSpotAnalysis verwenden.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\OHSA"
arcpy.OptimizedHotSpotAnalysis_stats("911Count.shp", "911OptimizedHotSpots.shp",
"#", "SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS")Im folgenden eigenständigen Python-Skript wird veranschaulicht, wie Sie die Funktion OptimizedHotSpotAnalysis verwenden.
# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# Import system modules
import arcpy
# Set property to overwrite existing output, by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables...
workspace = r"C:\OHSA\data.gdb"
try:
# Set the current workspace (to avoid having to specify the full path to
# the feature classes each time)
arcpy.env.workspace = workspace
# Create a polygon that defines where incidents are possible
# Process: Minimum Bounding Geometry of 911 call data
arcpy.management.MinimumBoundingGeometry("Calls911", "Calls911_MBG",
"CONVEX_HULL", "ALL", "#",
"NO_MBG_FIELDS")
# Optimized Hot Spot Analysis of 911 call data using fishnet aggregation method with a bounding polygon of 911 call data
# Process: Optimized Hot Spot Analysis
ohsa = arcpy.stats.OptimizedHotSpotAnalysis("Calls911", "Calls911_ohsaFishnet",
"#", "COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS",
"Calls911_MBG")
except arcpy.ExecuteError:
# If any error occurred when running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages())Umgebungen
Sonderfälle
- Ausgabe-Koordinatensystem
Die Feature-Geometrie wird vor der Analyse auf das Ausgabe-Koordinatensystem projiziert. Alle mathematischen Berechnungen basieren auf dem Raumbezug des Ausgabe-Koordinatensystems. Wenn das Ausgabekoordinatensystem auf Grad, Minuten und Sekunden basiert, werden geodätische Entfernungen mithilfe von Sehnenentfernungen geschätzt.