Esiste uno strumento Punti aggregati gratuiti disponibile per ArcGIS 10?

Devo fare alcune analisi Getis-Ord, ma prima devo aggregare i miei punti. Conosco XToolsPro, ma la funzione punti aggregati è bloccata ed è necessario acquistare una licenza per usarla. Mi chiedo se ci sia uno strumento gratuito là fuori, o una soluzione alternativa in ArcMap che mi manca per aggregare punti.

Qualche contesto: quello che ho sono oltre 8.000 punti, molti dei quali hanno attributi diversi, ma possono condividere la stessa posizione (approssimativa) geospaziale. Per questa analisi, ho solo bisogno di aggregare tutti i punti sovrapposti tra loro in base a un campo contenente un valore numerico da sommare. Per esempio:

Point A overlaps Point B and Point C.  
Point A field value = 1.4
Point B = 2.4, and 
Point C = 5.2.  

L'aggregato dei punti A, B e C restituirà il punto D con un valore di 9,0

Spero che abbia senso. Forse potrei cavarmela usando qualcosa di veramente semplice ma non l'ho ancora messo insieme. Qualsiasi aiuto tu possa offrire sarebbe apprezzato!

ArcGIS v10 farà questo. Prima esecuzione "Aggiungi coordinate XY". Quindi eseguire Dissolve, selezionare Point_X e Point_Y come campi di dissolvenza, aggiungere un campo statistico, Somma. L'ho appena testato su punti sovrapposti. L'output ha un singolo punto in ciascuna posizione di sovrapposizione mentre il campo numerico viene sommato, per quella posizione.

Ci sono molti modi per farlo. Uno semplice ed efficiente è costituito da:

1. Calcola le coordinate xey come campi nella tabella degli attributi.

2. Concatena queste coordinate in un identificatore.

3. Riassumi la tabella su questo identificatore, richiedendo la somma del campo numerico e le prime istanze di xe y.

4. Crea un tema evento punto della tabella di riepilogo, usando (x, y) per le coordinate.

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In un commento, @myClone scrive

i punti non si sovrappongono esattamente (il che significa che le coordinate xy sono vicine ma non uguali tra loro), ma ho solo bisogno di aggregare i punti che cadono entro 100 piedi l'uno dall'altro.

In generale non esiste una soluzione unica. Considera, ad esempio, tre punti in una linea in cui ognuno è separato di 75 piedi dal suo vicino:

*     *     *    
a     b     c

Raggruppi tutti e tre, nonostante la distanza (a, c)> 100? In caso contrario, quale soluzione scegli: (a, b), (c) o (a), (b, c)?

Due approcci , fornendo risposte diverse in questi casi, sono:

(i) Buffer tutti i punti di 50 = 100/2 piedi, richiedendo l'unione dei buffer. Unisci spazialmente i buffer ai punti: questo conferisce a ciascun punto l'attributo del buffer unito che lo contiene. Questo raggiunge l'obiettivo del passaggio (2) nella mia soluzione originale. Procedere da lì esattamente come prima. Nell'esempio questo raggrupperebbe a, b e c insieme.

(ii) Crea una griglia di 100 per 100 piedi e identifica i punti dalle loro celle della griglia. Ciò non richiede effettivamente il disegno della griglia o la memorizzazione delle sue caratteristiche, poiché la cella in cui si trova (x, y) è determinata dalla coppia ordinata (Floor ((x-x0) / 100), Floor ((y-y0 ) / 100)) dove (x0, y0) è l'origine della griglia che ti piace. Combina queste coordinate per identificare la cella, raggiungendo di nuovo il passaggio (2) nella mia soluzione originale. Procedere come prima.

Chiaramente il metodo (ii) non aggrega del tutto tutte le coppie di punti entro 100 piedi, perché è in grado di aggregare coppie fino a 100 * Sqrt (2) = 141 piedi l'una dall'altra. Puoi compensare riducendo la dimensione della griglia a 100 / Sqrt (2) = 71 piedi, ma alcune coppie entro 100 piedi non verranno aggregate. Scegli il tuo veleno.

Si noti che le soluzioni nel metodo (ii) dipendono dall'origine e dalla spaziatura della griglia. Usando una griglia di 100 piedi, produrrebbe {(a, b), (c)} o {(a), (b, c)}, a seconda dell'origine. Usando una griglia di 71 piedi, manterrebbe separati tutti e tre i punti, indipendentemente dall'origine.

Esistono altri metodi , che raggrupperò insieme in gruppi:

(iii) Utilizzare una procedura di clustering statistico , come k-mean o cluster gerarchico, per fare il lavoro. Ci sono molte informazioni pratiche al riguardo sul nostro sito affiliato , stats @ SE . Tipicamente il software stats accetta (id, x, y) triple come input e output (o può essere persuaso a output) una tabella di triple (id, cluster). Unisci questa tabella di output alla tabella degli attributi punto, ancora una volta riportandoci al passaggio (2) nella soluzione originale, ecc.

(iv) Alcuni software geostatistici , come GSLib , includono varie routine di "declustering" intese a preparare dati per variografia e Kriging. Il loro output di solito può essere reimportato nel software GIS e trasformato in un layer punto.

I metodi descritti finora ti danno il pieno controllo di ciò che sta succedendo, permettendoti di procedere con il tuo lavoro in modo consapevole e professionale (senza dover decodificare i tuoi strumenti software).

Infine, vale la pena menzionarlo

(v) copie recenti di ArcGIS dispongono di uno strumento per la declusterizzazione . Per quanto ricordo, non è chiaro come funzioni; devi leggere il codice sottostante per capire cosa sta succedendo.