Porównaj przestrzenne wzorce skupień / aglomeracji dla danych wielokątów

9

Posiadam dane rolnicze w postaci wielokątów, które chciałbym przetestować pod kątem klastrów przestrzennych / aglomeracji przestrzennych.

W sumie mam około 40 zmiennych, które mogę agregować i standaryzować na różne sposoby. Jednym ze sposobów standaryzacji może być na przykład obliczenie wartości produkcji na mieszkańca w każdym wielokącie. Innym sposobem może być obliczenie wartości produkcji na ha w każdym wielokącie.

Wszystkie sposoby standaryzacji i agregacji tworzą różne mapy o różnych wzorach przestrzennych: klastrowanie i brak klastrowania. Tak więc jako podstawa do mojej późniejszej analizy nie chcę identyfikować takich kombinacji agregacji / standaryzacji, które wytwarzają silne skupienia przestrzenne. Dlatego musiałbym porównać różne wyniki agregacji i standaryzacji.

Oczywiście mógłbym to zrobić, patrząc ręcznie na mapy (patrz przykład poniżej). Ale jest to dość subiektywne i tylko w niektórych przypadkach można wyraźnie rozróżnić. Wyobraź sobie, że robisz to dla 40 zmiennych i, powiedzmy, 8 możliwych sposobów przygotowania danych… Wolałbym więc zastosować obiektywny pomiar, tj. Statystykę przestrzenną.

Używam R i Arc GIS. Czy ktoś ma pomysł, jak przeprowadzić taką analizę?

Poniższe przykłady pokazują produkcję bananów raz bez standaryzacji i raz znormalizowaną na mieszkańca. wyglądają bardzo podobnie, ale który jest bardziej skupiony przestrzennie? Bez standaryzacji Standaryzowany

polygon spatial-statistics clustering Dspanes
źródło
1
Rzuć
radek
Znam niektóre z tych narzędzi. Myślę, że są one zasadniczo zaprojektowane do wielowymiarowej analizy skupień. Ale w moim przypadku najpierw chciałbym zobaczyć jednoczynnikowy pomiar klastrów. dla danych punktowych może to być coś podobnego do analizy gęstości lub analizy punktów aktywnych. Ale nie wiem, czy jest coś podobnego dla danych wielokąta.
Dspanes
1
ok, myślę, że może analiza HotSpot w ArcGIS może
zadziałać
Daj LISA szansę - dostępny zarówno w ArcGIS, jak i R.
radek
5
O ile nie zaszła istotna zmiana w kodzie Python ESRI, zdecydowanie zalecałbym NIE używanie modelu ArcGIS LISA na danych wielokąta. Kod konwertuje na centroidy wielokątów i nie używa sąsiedztwa sąsiadów, co jest dość niepoprawne. Uruchomienie testu LISA przy użyciu macierzy sąsiedztwa sąsiadującego pierwszego lub drugiego rzędu jest proste w pakiecie R spdep. Dobrą alternatywą jest GeoDA ( geodacenter.asu.edu ).
Jeffrey Evans

Odpowiedzi:

1

Morans, dałbym wam jedną miarę klastrowania przestrzennego.

AnserGIS
źródło