空間ウェイト マトリックスの生成（Generate Spatial Weights Matrix） (空間統計解析)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

サマリ

空間ウェイト マトリックス ファイル（SWM）を構築して、データセット内のフィーチャ間の空間関係を表します。

空間ウェイト マトリックスの生成の詳細

図

ポリゴン隣接法に基づく空間ウェイト
ポリゴン隣接法に基づく空間リレーションシップ、Queen's Case（共有されたエッジまたはノード）。

使用法

構文

GenerateSpatialWeightsMatrix_stats (Input_Feature_Class, Unique_ID_Field, Output_Spatial_Weights_Matrix_File, Conceptualization_of_Spatial_Relationships, {Distance_Method}, {Exponent}, {Threshold_Distance}, {Number_of_Neighbors}, {Row_Standardization}, {Input_Table}, {Date_Time_Field}, {Date_Time_Interval_Type}, {Date_Time_Interval_Value})
パラメータ説明データ タイプ
Input_Feature_Class

フィーチャの空間関係の評価対象となるフィーチャクラス。

Feature Class
Unique_ID_Field

入力フィーチャクラスのすべてのフィーチャで値が異なる整数フィールドです。

Field
Output_Spatial_Weights_Matrix_File

作成する空間ウェイト マトリックス ファイル（SWM）についてのフル パス。

File
Conceptualization_of_Spatial_Relationships

フィーチャ間の空間リレーションシップをどのようにコンセプト化するかを指定します。

  • INVERSE_DISTANCE —あるフィーチャが別のフィーチャに及ぼす影響は、距離とともに減少します。
  • FIXED_DISTANCE —指定された各フィーチャの臨界距離内にあるすべてのものが分析に含められます。臨界距離外のものはすべて除外されます。
  • K_NEAREST_NEIGHBORS —最も近い K 個のフィーチャが分析に含められます。K は指定した数値パラメータです。
  • CONTIGUITY_EDGES_ONLY —境界を共有するポリゴン フィーチャが近隣フィーチャになります。
  • CONTIGUITY_EDGES_CORNERS —境界を共有するか、ノードを共有するポリゴン フィーチャが近隣フィーチャになります。
  • DELAUNAY_TRIANGULATION —重なり合わない三角形のメッシュが、フィーチャの重心から作成されます。エッジを共有する三角形ノードに関連付けられたフィーチャが近隣フィーチャになります。
  • SPACE_TIME_WINDOW —指定した臨界距離内および時間間隔内にあるフィーチャが近接フィーチャになります。
  • CONVERT_TABLE —空間関係を定義するテーブルです。

注意: ポリゴン隣接手法は、ArcGIS for Desktop Advanced ライセンスでしか利用できません。

String
Distance_Method
(オプション)

各フィーチャから隣接フィーチャまでの距離の計算方法を指定します。

  • EUCLIDEAN —2 つのポイント間の直線距離（最短距離）。
  • MANHATTAN —直角の軸（街区）に沿って計測した 2 つのポイント間の距離。X 座標と Y 座標の間の（絶対）距離を合計して計算します。
String
Exponent
(オプション)

逆距離の計算のためのパラメータ。典型的な値は 1 または 2 です。

Double
Threshold_Distance
(オプション)

Inverse Distance または Fixed Distance の空間リレーションシップのコンセプトについて、カットオフ値を指定します。この値は、環境出力データの座標系で指定した単位で指定します。時空間ウィンドウの空間リレーションシップのコンセプトについて、空間ウィンドウのサイズを定義します。

値をゼロにすると、距離の閾値が適用されません。このパラメータを空欄のままにすると、出力フィーチャクラスの範囲とフィーチャ数に基づきデフォルトの閾値が計算されます。

Double
Number_of_Neighbors
(オプション)

最小のまたは正確な近傍数を反映した整数。[K 個の最近隣フィーチャ（K Nearest Neighbors）] の場合、各フィーチャは指定された近傍数をもつことになります。[Inverse distance] または [固定距離]の場合、各フィーチャは少なくともこの数の近隣フィーチャをもつことになります（必要に応じて、近傍数を満たすために距離の閾値が一時的に引き上げられます）。アイランド ポリゴンが存在する場合に、[隣接] の空間リレーションシップのコンセプトの 1 つを選択すると、指定された数の最近隣ポリゴンがアイランド ポリゴンに関連付けられます。

Long
Row_Standardization
(オプション)

設計のサンプリングや適用される集約方式のためにフィーチャの分布に偏りがあると考えられる場合は、行を標準化することをお勧めします。

  • ROW_STANDARDIZATION —空間ウェイトは行で標準化されます。各ウェイトは行の合計で除されます。
  • NO_STANDARDIZATION —空間ウェイトの標準化は適用されません。
Boolean
Input_Table
(オプション)

入力フィーチャクラスにあるすべてのフィーチャを他のすべてのフィーチャに関連付ける数値ウェイトが格納されたテーブル。必須フィールドは、[入力フィーチャクラスの一意な ID（Input Feature Class Unique ID）] フィールド、[NID（近隣 ID）] フィールド、および [ウェイト] フィールドです。

Table
Date_Time_Field
(オプション)

各フィーチャのタイムスタンプを持つ日付フィールド。

Field
Date_Time_Interval_Type
(オプション)

時間の計測に使用する単位。

  • SECONDS —秒
  • MINUTES —分
  • HOURS —時間
  • DAYS —日
  • WEEKS —週
  • MONTHS —月
  • YEARS —年
String
Date_Time_Interval_Value
(オプション)

タイム ウィンドウを構成する時間単位数を示す整数。

たとえば、[日付/時間の間隔タイプ] に [時間] を、[日付/時間の間隔値] に 3 を選択した場合、タイム ウィンドウは 3 時間になります。指定した空間ウィンドウ内およびタイム ウィンドウ内にあるフィーチャが近接フィーチャになります。

Long

コードのサンプル

GenerateSpatialWeightsMatrix（空間ウェイト マトリックスの作成）の例 1（Python ウィンドウ）

次の Python ウィンドウ スクリプトは、GenerateSpatialWeightsMatrix（空間ウェイト マトリックスの作成）ツールの使用方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data"
arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("911Count.shp", "MYID","euclidean6Neighs.swm","K_NEAREST_NEIGHBORS","#", "#", "#", 6,"NO_STANDARDIZATION")
GenerateSpatialWeightsMatrix（空間ウェイト マトリックスの作成）の例 2（スタンドアロン Python スクリプト）

次のスタンドアロン Python ウィンドウのスクリプトは、GenerateSpatialWeightsMatrix（空間ウェイト マトリックスの作成）ツールの使用方法を示しています。

# Analyze the spatial distribution of 911 calls in a metropolitan area
# using the Hot-Spot Analysis Tool (Local Gi*)

# Import system modules
import arcpy

# Set geoprocessor object property to overwrite existing output, by default
arcpy.gp.overwriteOutput = True

# Local variables...
workspace = "C:/Data"

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

    # Copy the input feature class and integrate the points to snap
    # together at 500 feet
    # Process: Copy Features and Integrate
    cf = arcpy.CopyFeatures_management("911Calls.shp", "911Copied.shp",
                         "#", 0, 0, 0)

    integrate = arcpy.Integrate_management("911Copied.shp #", "500 Feet")

    # Use Collect Events to count the number of calls at each location
    # Process: Collect Events
    ce = arcpy.CollectEvents_stats("911Copied.shp", "911Count.shp", "Count", "#")

    # Add a unique ID field to the count feature class
    # Process: Add Field and Calculate Field
    af = arcpy.AddField_management("911Count.shp", "MyID", "LONG", "#", "#", "#", "#",
                     "NON_NULLABLE", "NON_REQUIRED", "#",
                     "911Count.shp")
    
    cf = arcpy.CalculateField_management("911Count.shp", "MyID", "[FID]", "VB")

    # Create Spatial Weights Matrix for Calculations
    # Process: Generate Spatial Weights Matrix... 
    swm = arcpy.GenerateSpatialWeightsMatrix_stats("911Count.shp", "MYID",
                        "euclidean6Neighs.swm",
                        "K_NEAREST_NEIGHBORS",
                        "#", "#", "#", 6,
                        "NO_STANDARDIZATION") 

    # Hot Spot Analysis of 911 Calls
    # Process: Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
    hs = arcpy.HotSpots_stats("911Count.shp", "ICOUNT", "911HotSpots.shp", 
                     "GET_SPATIAL_WEIGHTS_FROM_FILE",
                     "EUCLIDEAN_DISTANCE", "NONE",
                     "#", "#", "euclidean6Neighs.swm")

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

環境

出力データの座標系

フィーチャ ジオメトリが分析の前に [出力データの座標系] に投影されます。したがって、[閾値距離] パラメータに入力された値は、[出力データの座標系] で指定されている値と一致する必要があります。数学的演算はすべて、[出力データの座標系] の空間参照に基づいて行われます。[出力データの座標系] が度、分、および秒に基づく場合、測地距離はメートル単位の弦の距離を使用して推定されます。

関連トピック

空間関係のモデリング ツールセットの概要
空間的自己相関分析（Spatial Autocorrelation（Global Moran's I））
高/低クラスタ分析（High/Low Clustering (Getis-Ord General G)）
クラスタ/外れ値分析（Cluster and Outlier Analysis（Anselin Local Moran's I））
ホット スポット分析（Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)）
グループ分析（Grouping Analysis）
空間ウェイト
空間関係のモデリング
ネットワーク空間ウェイトの生成（Generate Network Spatial Weights）

ライセンス情報

ArcGIS for Desktop Basic: ○
ArcGIS for Desktop Standard: ○
ArcGIS for Desktop Advanced: ○
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5/10/2014