カーネル密度比の計算 (Calculate Kernel Density Ratio) (Spatial Analyst)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

2 つの入力フィーチャ データセットを使用して、空間的な相対リスク サーフェスを計算します。 比率の分子は犯罪数や患者数などのケースを表し、分母は総人口などのコントロールを表します。

使用法

• このツールは、[カーネル密度 (Kernel Density)] ツールと同じ計算を使用して、密度サーフェスを作成します。 [カーネル密度 (Kernel Density)] ツールと [カーネル密度比の計算 (Calculate Kernel Density Ratio)] ツールの出力は同じように見えますが、[カーネル密度比の計算 (Calculate Kernel Density Ratio)] ツールの出力は正規化されるため、比例値が表示されます。 [カーネル密度 (Kernel Density)] ツールの出力は正規化されません。 密度比は、解析する現象が総人口などのコントロールを必要とする場合に使用します。

  個々の密度サーフェスは、比率の計算前に [カーネル密度 (Kernel Density)] ツールで計算されます。

• 人口フィールドの値が非常に大きいか非常に小さいと、不自然に見える結果が生成されることがあります。 人口フィールドの平均が 1 よりもはるかに大きい場合 (たとえば、都市の人口)、デフォルトの検索範囲が非常に小さくなることがあり、その結果、入力値の周囲のリングが小さくなります。 [Population フィールド] の平均が 1 よりも非常に小さい場合、計算された検索範囲が不当に大きく見えることがあります。 このような場合は、独自の検索範囲を指定できます。

• [出力セル サイズ] パラメーターは、数値で定義するか、既存のラスター データセットから取得することができます。 セル サイズがパラメーター値として明示的に指定されていない場合、セル サイズ環境が指定されていれば、そこから取得されます。 パラメーターのセル サイズまたは環境のセル サイズは指定されていないが、スナップ対象ラスター環境が設定されている場合、スナップ対象ラスターのセル サイズが使用されます。 何も指定されていない場合、セル サイズは範囲の幅および高さのうち小さい方を 250 で割った値で計算されます (範囲が環境で指定された出力座標系に存在する場合)。

• 数値を使用してセル サイズを指定した場合、出力ラスターではそれが直接使用されます。

  ラスター データセットを使用してセル サイズを指定した場合、パラメーターにはセル サイズの値ではなく、ラスター データセットのパスが表示されます。 データセットの空間参照が出力空間参照と同じであれば、そのラスター データセットのセル サイズが解析で直接使用されます。 データセットの空間参照が出力空間参照と異なる場合、指定した [セル サイズ投影法] の値に基づいて投影されます。

• 検索範囲の値が大きいほど、より滑らかで単純化された密度のラスターが作成されます。 値が小さいほど、詳細を示すラスターが作成されます。

• デフォルトの検索範囲は、空間構成と入力ポイントの数に基づいて計算されます。 この方法は、検索範囲が不当に大きくならないように、空間的な外れ値 (他の入力ポイントから非常に離れた入力ポイント) を修正します。

• [出力のセル値] (Python では out_cell_values) パラメーターは、出力ラスターの値が何を表すかを指定します。 [密度] を選択した場合、値は、各セルの単位面積あたりのカーネル密度の値を表します。 [予測数] を選択すると、セル面積あたりのカーネルの密度の値を表します。 密度の値からカウントを計算する等式は、「カウント = 密度 × 面積」です。

• 正しい距離と面積を正確に維持する投影を使用してローカル縮尺で解析を実行する場合は、[方法] (Python では method) パラメーターの [平面] オプションが適しています。 地域的な縮尺または大縮尺で (たとえば、Web メルカトルや任意の地理座標系を使用して) 解析を実行する場合は、[測地線] オプションが適しています。 この方法では、楕円体の曲率を考慮して、極と日付変更線の近くのデータを正確に処理します。

• 密度の計算時、近傍内にあるポイントまたはラインの一部だけが考慮されます。 特定セルの近傍内にポイントやライン セクションがない場合、そのセルには NoData が割り当てられます。

• NULL 値をサポートするデータ形式 (ファイル ジオデータベース フィーチャクラスなど) では、入力として使用された NULL 値は無視されます。

• [入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分母として使用] (Python では in_features_denominator) のフィーチャがゼロの場合は、そのフィーチャの検索範囲内の出力結果が NoData になります。

• デフォルトの出力座標系は [入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分子として使用] (Python では in_features_numerator) に基づいています。

  [分子の検索範囲] (Python では search_radius_numerator) と [分母の検索範囲] (Python では search_radius_denominator) のデフォルト値は、[入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分子として使用] の出力座標系の距離単位に基づいています。 出力座標系環境設定を使用すると、[分子の検索範囲] パラメーターと [分母の検索範囲] パラメーターの値は出力座標系環境設定の距離単位に基づきます。

  デフォルトの解析範囲は、[入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分子として使用] と [入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分母として使用] の値の共通範囲になります。

• このツールに適用されるジオプロセシング環境の詳細については、「解析環境と Spatial Analyst」をご参照ください。

• 参考文献:

  Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. New York: Chapman and Hall, 1986.

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分子として使用	密度を計算するケースの入力フィーチャ (ポイントまたはライン)。	Feature Layer
入力ポイントまたはポリライン フィーチャを分母として使用	密度を計算するコントロールの入力フィーチャ (ポイントまたはライン)。	Feature Layer
分子の人口フィールド	各フィーチャの人口値を示すフィールド。 値フィールドは、連続サーフェスを作成する地形上に分散する個数や数量です。 アイテムや特殊な値を使用せず、各フィーチャを 1 回だけカウントする場合は、OID または FID を使用します。 人口フィールドの値は、整数値または浮動小数点値です。 入力フィーチャに z 値がある場合は、Shape フィールドを使用できます。	Field
分母の人口フィールド	各フィーチャの人口値を示すフィールド。 値フィールドは、連続サーフェスを作成する地形上に分散する個数や数量です。 アイテムや特殊な値を使用せず、各フィーチャを 1 回だけカウントする場合は、OID または FID を使用します。 人口フィールドの値は、整数値または浮動小数点値です。 入力フィーチャに z 値がある場合は、Shape フィールドを使用できます。	Field
出力セル サイズ (オプション)	作成される出力ラスターのセル サイズ。 このパラメーターは、数値で定義するか、既存のラスター データセットから取得することができます。 セル サイズがパラメーター値として明示的に指定されていない場合、環境セル サイズの値が指定されていれば、それが使用されます。そうでない場合、その他のルールを使用してその他の入力から計算されます。 詳細については、使用法セクションをご参照ください。	Analysis Cell Size
分子の検索範囲 (オプション)	密度の計算対象となる検索範囲。 単位は、出力空間参照の投影法の距離単位に基づきます。 たとえば、単位がメートルの場合、1 マイル近傍内のフィーチャをすべて含めるには、検索範囲を 1609.344 に設定します (1 マイル = 1609.344 メートル)。 デフォルトの検索半径は、空間的な外れ値 (つまり、他のポイントから非常に離れているポイント) に十分強い Silverman's Rule of Thumb (Silverman, 1986) の空間的変異を使用して、その入力データセットに特化して計算されます。 このアルゴリズムの説明については、使用上のヒントをご参照ください。	Double
分母の検索範囲 (オプション)	密度の計算対象となる検索範囲。 単位は、出力空間参照の投影法の距離単位に基づきます。 たとえば、単位がメートルの場合、1 マイル近傍内のフィーチャをすべて含めるには、検索範囲を 1609.344 に設定します (1 マイル = 1609.344 メートル)。 デフォルトの検索半径は、空間的な外れ値 (つまり、他のポイントから非常に離れているポイント) に十分強い Silverman's Rule of Thumb (Silverman, 1986) の空間的変異を使用して、その入力データセットに特化して計算されます。 このアルゴリズムの説明については、使用上のヒントをご参照ください。	Double
出力のセル値 (オプション)	出力ラスターの値が表す内容を指定します。 セルの値は指定されたセル サイズにリンクされているため、結果のラスターは異なるセル サイズに合わせてリサンプリングすることはできません。 密度—値は、各セルの単位面積あたりのカーネル密度の値の計算結果を表します。 これがデフォルトです。 カウント—値は、セル面積あたりのカーネル密度の値の計算結果を表します。	String
方法 (オプション)	平面地球 (平面) を使用するか楕円体 (測地線) 距離の最短経路を使用するかを指定します。 ポイントを入力フィーチャとしてのみサポートする測地方法。 平面—フィーチャが使用される平面距離。 これがデフォルトです。 測地線—フィーチャが使用される測地距離。	String
分子の入力バリア フィーチャ (オプション)	バリアを定義するデータセット。 バリアはポリライン フィーチャまたはポリゴン フィーチャのレイヤーになります。	Feature Layer
分母の入力バリア フィーチャ (オプション)	バリアを定義するデータセット。 バリアはポリライン フィーチャまたはポリゴン フィーチャのレイヤーになります。	Feature Layer

戻り値

ラベル	説明	データ タイプ
出力ラスター	出力カーネル密度ラスター。 常に浮動小数点ラスターです。	Raster

Python

CalculateKernelDensityRatio(in_features_numerator, in_features_denominator, population_field_numerator, population_field_denominator, {cell_size}, {search_radius_numerator}, {search_radius_denominator}, {out_cell_values}, {method}, {in_barriers_numerator}, {in_barriers_denominator})

名前	説明	データ タイプ
in_features_numerator	密度を計算するケースの入力フィーチャ (ポイントまたはライン)。	Feature Layer
in_features_denominator	密度を計算するコントロールの入力フィーチャ (ポイントまたはライン)。	Feature Layer
population_field_numerator	各フィーチャの人口値を示すフィールド。 値フィールドは、連続サーフェスを作成する地形上に分散する個数や数量です。 アイテムや特殊な値を使用せず、各フィーチャを 1 回だけカウントする場合は、OID または FID を使用します。 人口フィールドの値は、整数値または浮動小数点値です。 入力フィーチャに z 値がある場合は、Shape フィールドを使用できます。	Field
population_field_denominator	各フィーチャの人口値を示すフィールド。 値フィールドは、連続サーフェスを作成する地形上に分散する個数や数量です。 アイテムや特殊な値を使用せず、各フィーチャを 1 回だけカウントする場合は、OID または FID を使用します。 人口フィールドの値は、整数値または浮動小数点値です。 入力フィーチャに z 値がある場合は、Shape フィールドを使用できます。	Field
cell_size (オプション)	作成される出力ラスターのセル サイズ。 このパラメーターは、数値で定義するか、既存のラスター データセットから取得することができます。 セル サイズがパラメーター値として明示的に指定されていない場合、環境セル サイズの値が指定されていれば、それが使用されます。そうでない場合、その他のルールを使用してその他の入力から計算されます。 詳細については、使用法セクションをご参照ください。	Analysis Cell Size
search_radius_numerator (オプション)	密度の計算対象となる検索範囲。 単位は、出力空間参照の投影法の距離単位に基づきます。 たとえば、単位がメートルの場合、1 マイル近傍内のフィーチャをすべて含めるには、検索範囲を 1609.344 に設定します (1 マイル = 1609.344 メートル)。 デフォルトの検索半径は、空間的な外れ値 (つまり、他のポイントから非常に離れているポイント) に十分強い Silverman's Rule of Thumb (Silverman, 1986) の空間的変異を使用して、その入力データセットに特化して計算されます。 このアルゴリズムの説明については、使用上のヒントをご参照ください。	Double
search_radius_denominator (オプション)	密度の計算対象となる検索範囲。 単位は、出力空間参照の投影法の距離単位に基づきます。 たとえば、単位がメートルの場合、1 マイル近傍内のフィーチャをすべて含めるには、検索範囲を 1609.344 に設定します (1 マイル = 1609.344 メートル)。 デフォルトの検索半径は、空間的な外れ値 (つまり、他のポイントから非常に離れているポイント) に十分強い Silverman's Rule of Thumb (Silverman, 1986) の空間的変異を使用して、その入力データセットに特化して計算されます。 このアルゴリズムの説明については、使用上のヒントをご参照ください。	Double
out_cell_values (オプション)	出力ラスターの値が表す内容を指定します。 DENSITIES—値は、各セルの単位面積あたりのカーネル密度の値の計算結果を表します。 これがデフォルトです。 EXPECTED_COUNTS—値は、セル面積あたりのカーネル密度の値の計算結果を表します。 セルの値は指定されたセル サイズにリンクされているため、結果のラスターは異なるセル サイズに合わせてリサンプリングすることはできません。	String
method (オプション)	平面地球 (平面) を使用するか楕円体 (測地線) 距離の最短経路を使用するかを指定します。 PLANAR—フィーチャが使用される平面距離。 これがデフォルトです。 GEODESIC—フィーチャが使用される測地距離。 ポイントを入力フィーチャとしてのみサポートする測地方法。	String
in_barriers_numerator (オプション)	バリアを定義するデータセット。 バリアはポリライン フィーチャまたはポリゴン フィーチャのレイヤーになります。	Feature Layer
in_barriers_denominator (オプション)	バリアを定義するデータセット。 バリアはポリライン フィーチャまたはポリゴン フィーチャのレイヤーになります。	Feature Layer

戻り値

名前	説明	データ タイプ
out_raster	出力カーネル密度ラスター。 常に浮動小数点ラスターです。	Raster

コードのサンプル

CalculateKernelDensityRatio の例 1 (Python ウィンドウ)

次の例では、ポイント シェープファイルから滑らかな密度比ラスターを計算しています。

from arcpy import env 
from arcpy.sa import * 
env.workspace = r"C:/sapyexamples/data" 
outKDenRa = CalculateKernelDensityRatio("rec_sites.shp", "rec_sites.shp", "Crime", "POP", 45, 1200, 1200, "", "GEODESIC") 
outKDenRa.save(r"C:/sapyexamples/output/KD_out.tif")

CalculateKernelDensityRatio の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の例では、ポイント シェープファイルから滑らかな密度比ラスターを計算しています。

# Name: CalculateKernelDensityRatio_Ex_02.py 
# Description: Calculates the ozone concentration per population of each county out of 
#              Sierra Nevada Mountain in California 
#              based on the two point samples using a kernel function to 
#              fit a smoothly tapered surface of density ratio. 
# Requirements: Spatial Analyst Extension 

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy import env 
from arcpy.sa import * 

# Set environment settings 
env.workspace = r"C:/sapyexamples/data" 

# Set local variables 
inFeatures1 = "ozone_california.shp" 
inFeatures2 = "pop_california.shp" 
populationField1 = "OZONE" 
populationField2 = "POP" 
cellSize = 60 
searchRadius1 = 2500 
searchRadius2 = 500 
inBarriers1 = "SierraNevada.shp" 
inBarriers2 = "county.shp" 

# Execute CalculateKernelDensityRatio 
outKernelDensityRatio = CalculateKernelDensityRatio(inFeatures1, inFeatures2, populationField1, populationField2,
                                                    cellSize, searchRadius1, searchRadius2, "DENSITIES", "PLANAR",
                                                    inBarriers1, inBarriers2) 

# Save the output  
outKernelDensityRatio.save(r"C:/sapyexamples/output/KD_ozone_california.tif")

環境

自動コミット, セル サイズ, セル サイズ投影法, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, マスク, 出力データのコンフィグレーション キーワード, 出力座標系, 並列処理ファクター, テンポラリ ワークスペース, スナップ対象ラスター, タイル サイズ