02

2008-Apr

Spatial Statistics part2.공간적자기상관의 가시화(ArcGIS Tools toolbox이용)

작성자: 이형민 IP ADRESS: *.132.241.41 조회 수: 28649

공간적자기상관은 ArcGIS Tool을 이용하여 시각화 및 유의성을 검증해 볼 수 있다.

ArcGIS의 Spatial Statistics Tools toolbox는 이러한 기능을 제공하고 있는데 각각의 기능은 다음과 같다(많이 사용되는 기능순으로 정리함).

 

 Analyzing Patterns

-Average Nearest Neighbor

; 연구지역(study area)내의 각각의 공간객체들 간의 거리의 평균값을 계산한 후, 공간객체들 간의 공간패턴(pattern)을 찾아낸다.

Expected Mean Distance값을 비교하여 공각객체들이 군집(Clustered)되어 있는지 혹은 분산(Dispersed)되어 있는지 시각화한다.

Nearest Neighbor Ratio

Pattern

Ratio = 1

Random

Ratio < 1

Clustered

Ratio > 1

Dispersed


-High/Low Clustering(Getis-Ord G)

; 전제연구지역(entire study area)에서 높은 값과 낮은 값들의 군집 경향을 보여준다.

High index value = high values cluster

low index value = high values cluster


-Hot Spot Analysis(Getis-Ord Gi*)

; 연구지역내의 공간객체의 z-score(통계학적으로 의미있는 정도)를 계산하여 높은 값과 낮은 값들의 집중도를 보여준다.

이는 Crime prevention, Finding source of an epidemic, Locating target market에 이용 할 수 있다.
특히, z-score에 유의해야 한다.

-Cluster and OutlinerAnalysis(Anselin Local Morans' I)

; 연구지역내에서 발생할 수 있는 공간적자기상관의 국지적 변이(local variatons)를 고려한 시각적 지표이다(Getis and Ord, 1992; Anselin, 1995). 이 LISA를 이용하면 한 변수의 공간적자기상관이 특정 지역에서 높게 나타나는 'Hot spot'을 찾을 수 있다.

국지적인 규모에서 공간자기상관 정도를 측정하기 위해서는, 각각의 공간단위(each areal unit)에서 공간자기상관 값이 계산되어야 하는데 여러 LISA중 가장 손쉽게 활용될 수 있는 것은 '국지 Moran (local Moran)'이다.  공간단위 i의 국지 Moran 은 다음과 같이 정의될 수 있다.

 

                                                                                            


 

-Spatial Autocorrelation(Morans’ I)

; 전체연구지역의 공간적자기상관 관계를 하나의 값으로 보여주는 글로벌 지수(global index)이다.

공간적자기상관을 파악하기 위한 유용한 측정척도로, 인접해 있는 공간단위 (neighboring spatial units)들이 갖는 값(values)을 비교하여 이 계수를 산출하게 된다. 만일 인접한 공간단위들이 '전체 연구지역(entire study area)'에 걸쳐 유사한 값을 갖는 경우, Moran I 계수는 높은 '정적 공간상관'을 갖는 반면, 인접한 공간 단위들이 서로 상이한 값들을 갖게 되면 Moran I 계수는 높은 '부적 공간상관'을 갖게 된다. Moran I 계수는 다음의 식으로 표현될 수 있다.



ArcGIS Tool에서는 일정한 범위안에서의 경계면 공유정도와 비슷한 속성을 가짐의 기준으로 군집정도를 판정한다.

Moran’s I

Pattern

I > 0

공간객체는 공간상에서 군집되어 있으며 비슷한 속성을 가짐

I = 0

공간객체는 공간상에서 랜덤하게 존재하며 비슷한 속성을 가지지 않음

I < 0

공간객체는 공간상에서 분산되어 존재하며 높은값과 낮은값들이 점철되어 있음

 

 

※ 위의 내용은 경희대학교 행정학과 김광구님의 글에서 일부분을 발췌 하였습니다.
※ 글 작성자에 의하여 편집 및 내용을 첨가 하였습니다.
 


 

 

* 김한국님에 의해서 게시물 이동되었습니다 (2008-04-03 23:20)
profile

김한국

2008.04.02 22:01
*.129.59.223
툴과 함께 설명하니 직관적이고 좋구요... ^^
profile

김재연

2008.04.04 16:07
*.133.76.42
좋은 글 감사합니다~ ^^
List of Articles
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
28 SOM을 이용한 환경분석결과 - 아래 GeoSOM과의 연계성을 검토할 수 있겠네요. file + 4 정광석 2008-11-06 25234
27 GeoSOM과 Geo3DSOM - 공간자료의 비선형적 처리와 그룹화 file 정광석 2008-11-06 21574
26 공간자기상관 이해를 위한 참고문헌 file + 3 aienkien 2008-04-23 26980
25 공간통계 1 - 공간자기상관의 해석 file + 8 김한국 2008-04-06 32518
24 GIS 공간패턴(통계 분석) 논문~ file + 1 김한국 2008-04-03 28489
» Spatial Statistics part2.공간적자기상관의 가시화(ArcGIS Tools toolbox이용) + 2 이형민 2008-04-02 28649
22 Spatial Statistics part1.공간적자기상관이란.. + 6 이형민 2008-04-02 27921
21 [re] Spatial Statistics part1.공간적자기상관이란.. 이형민 2008-04-03 24690
20 [re] Spatial Statistics part1.공간적자기상관이란.. 이형민 2008-04-03 22916
19 래스터 파일 value 값의 형태(실수, 정수)에 따른 의미 + 3 김한국 2008-01-04 15646
18 Tin 제작시 hard and soft breaklines 차이... 김한국 2007-12-21 15913
17 [환경]환경기초시설의 설치시 GIS의 활용 + 1 이형민 2007-10-15 12828
16 DEM을 활용한 유역 생성(홍수, 수리수문 관련 분석에 기초적으로 활용되는 알고리즘) + 17 김한국 2007-10-14 30748
15 지하철 노선을 이용한 지하철 이동영역 추출하기(차량이동거리 알고리즘 응용) + 4 김한국 2007-01-03 16716
14 교통량 파악을 어떻게 정량적으로 할 수 있을까?.. file + 4 김한국 2006-12-13 14735
13 GIS 보간방법 (IDW(Inverse Distance Weighted), Kriging) file + 2 김한국 2006-12-08 40363
12 아파트 상승률 분석결과 비교 IDW(Inverse Distance Weighted) Kriging + 2 김한국 2007-11-21 14650
11 그림파일을 ArcGIS에 shp파일에 겹쳐 보기 김한국 2006-07-27 20052
10 <좌표변환> TM -> 경위도 김한국 2006-07-27 24718
9 DXF 파일에서 특정 레이터를 추출하여 shp로 저장하기..... file + 2 김한국 2006-07-27 16299