تحليل الارتباط الذاتي المكاني هو طريقة تستخدم لتقييم أنماط التوزيع المكاني في مجموعة بيانات تقيس العلاقات المكانية المتبادلة بين نقاط البيانات2. فيما يلي الخطوات الأساسية لإجراء تحليل الارتباط الذاتي المكاني2:
إعداد البيانات 2:
تأكد من أن بياناتك تتضمن معلومات الموقع المكاني، مثل إحداثيات الموقع الجغرافي أو قيم البكسل على الخريطة أو السمات الجيولوجية.2
تحديد المسافات والأوزان 2:
اختر مقياس مسافة مناسبا، مثل المسافة الإقليدية أو مسافة مانهاتن، لحساب المسافة المكانية بين نقاط البيانات2.
حدد دالة الوزن التي تصف درجة الاتصال بين النقاط ، والتي يمكن أن تكون ثنائية (على سبيل المثال ، مع مراعاة النقاط المجاورة فقط) أو مستمرة (على سبيل المثال ، الأوزان القائمة على المسافة)2. احسب مقياس الارتباط الذاتي المكاني 2:
تستخدم مقاييس مثل Moran's I أو Geary's C لتحديد الارتباط الذاتي المكاني2.
Moran's I هو مقياس عالمي يقيس الارتباط المكاني لمجموعة البيانات بأكملها2.
Geary's C هو مؤشر محلي يحسب الارتباط داخل حي صغير بالقرب من كل نقطة2.
تتراوح قيم هذه المؤشرات من -1 إلى 1 ، مع اقتراب 1 يشير إلى ارتباط إيجابي قوي ، وقرب وثيق من -1 يشير إلى ارتباط سلبي قوي ، والقرب من 0 يشير إلى عدم وجود ارتباط 2.
تفسير وتحليل النتائج 2:
تفسير الأنماط المكانية والارتباطات في البيانات استنادا إلى مقاييس الارتباط الذاتي المكاني المحسوبة2.
قد يشير الارتباط الإيجابي إلى علاقة مجمعة مكانيا ، بينما قد يشير الارتباط السلبي إلى تشتت مكانيا 2. يساعد تحليل الارتباط الذاتي المكاني في فهم التبعيات المكانية والأنماط في البيانات ، وهو مهم بشكل خاص لتحليل البيانات المكانية في مجالات مثل الجغرافيا والبيئة والتخطيط الحضري.
版权申明 | 隐私权政策 | حق النشر @2018 العالم المعرفة الموسوعية
