Vergleichen Sie räumliche Cluster- / Agglomerationsmuster für Polygondaten

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Ich habe landwirtschaftliche Daten in Form von Polygonen, die ich auf räumliche Cluster / räumliche Agglomerationen testen möchte.

Insgesamt habe ich ungefähr 40 Variablen, die ich auf verschiedene Arten aggregieren und standardisieren kann. Eine Möglichkeit zur Standardisierung könnte beispielsweise darin bestehen, Produktionswerte pro Kopf innerhalb jedes Polygons zu berechnen. Eine andere Möglichkeit könnte darin bestehen, Produktionswerte pro ha innerhalb jedes Polygons zu berechnen.

Alle Arten der Standardisierung und Aggregation erzeugen unterschiedliche Karten mit unterschiedlichen räumlichen Mustern: Clustering und No-Clustering. Als Grundlage für meine spätere Analyse möchte ich solche Aggregations- / Standardisierungskombinationen nicht identifizieren, die starke räumliche Cluster erzeugen. Daher müsste ich die verschiedenen Ergebnisse aus Aggregation und Standardisierung vergleichen.

Natürlich könnte ich dies tun, indem ich die Karten manuell betrachte (siehe Beispiel unten). Dies ist jedoch sehr subjektiv und nur in einigen Fällen können Sie klare Unterscheidungen treffen. Stellen Sie sich vor, Sie tun dies für 40 Variablen und sagen wir 8 Möglichkeiten der Datenaufbereitung. Daher würde ich lieber eine objektive Messung verwenden, dh räumliche Statistiken.

Ich benutze R und Arc GIS. Hat jemand eine Idee, wie man eine solche Analyse implementiert?

Die folgenden Beispiele zeigen die Bananenproduktion einmal ohne Standardisierung und einmal pro Kopf standardisiert. sie sehen sich sehr ähnlich, aber welches ist räumlicher gruppiert? Ohne Standardisierung Standardisiert

Dspanes
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Werfen
Radek
Ich kenne einige dieser Tools. Ich denke, sie sind grundsätzlich für die multivariate Clusteranalyse konzipiert. Aber in meinem Fall würde ich zuerst eine univariate Messung von Clustern sehen. Bei Punktdaten kann es sich um eine Dichteanalyse oder Hot-Spot-Analyse handeln. Aber ich weiß nicht, ob es etwas Ähnliches für Polygondaten gibt.
Dspanes
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ok Ich denke, vielleicht könnte HotSpot Analysis in ArcGIS den Job machen ...
Dspanes
Geben Sie LISA eine
Chance
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Sofern sich der Python-Code von ESRI nicht wesentlich geändert hat, würde ich dringend empfehlen, das ArcGIS LISA-Modell NICHT für Polygondaten zu verwenden. Der Code konvertiert in Polygonschwerpunkte und verwendet keine Nachbarnachbarschaft, was völlig falsch ist. Es ist einfach, eine LISA unter Verwendung einer Nachbarkontingenzmatrix 1. oder 2. Ordnung im R spdep-Paket auszuführen. Eine schöne Alternative ist GeoDA ( geodacenter.asu.edu ).
Jeffrey Evans

Antworten:

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Morans Ich würde Ihnen ein Maß für die räumliche Häufung geben.

AnserGIS
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