基于ArcGIS Pro的地理签到数据空间聚类分析

点点GIS 2022-06-28 08:05 发表于山西

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软件及数据

软件版本：ArcGIS Pro 2.5

数据时间：2014年11月

研究区域：重庆市

数据来源：微博签到数据

# 数据获取地址https://github.com/lzxue/WeiboDataShare

写在前面：基于地理签到数据，可以进行时空分析。我们可以知晓一个区域的活跃性，也能为店铺选址提供一定的决策依据。

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数据投影

实验所采用的坐标系均为CGCS2000投影坐标。整个实验全部数据坐标需要保持一致，否则会出现错误提示。投影主要分为3部分：地理签到数据的投影、矢量范围的投影、数据框的投影。

图1 查看CSV属性表

图2 CSV转为shp

图3 叠加天地图

图4 投影转换

加载重庆市shp，并将其转换为和前面一样的投影坐标

图5 区划范围投影

图6 投影坐标正确性查看

图7 两类数据叠加效果

图8 设置整个图层的投影

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创建格网

创建六边形格网，大小参数设置为5平方公里，范围选择和重庆市范围一直，会自动生成坐标范围，投影也是始终要保持一致。

选择六边形格网原因分析：

1）六边形在所有可用形状中有最多的空间相邻要素 ；

2）在六边形格网中，所有相邻的六边形之间都保持恒定的距离

图9 生成的六边形格网

    上一步生成的格网为矩形区域，现在需要将其按重庆市的整个范围提取，并且统计落在每个格网里面的签到数量。

图10 按位置选择

图11 生成新的join_Count字段

图12 格网统计符号化

图13 格网与签到点叠加

图14 局部细节放大1

图15 局部细节放大2

通过叠加签到数据，结果看起来还是很不错的。

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显著性统计

图16 参数设置

图17 显著性报告生成

图18 显著性报告

图19 显著性值统计

ArcGIS Pro给定了三种空间聚类方法：分别为DBSCAN空间聚类、 HDBSCAN 空间聚类和OPTICS 空间聚类。下面是不同聚类方法做出的实验结果。

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DBSCAN空间聚类

图20 DBSCAN法聚类

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 HDBSCAN 空间聚类

这一步需要的时间最长，建议耐心等待。

图21 HDBSCAN法聚类

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 OPTICS 空间聚类

图22 OPTICS法聚类

做完这三种聚类分析，后续有兴趣还可以叠加天地图影像查看具体的商圈或者区域名称。

图23 叠加天地图效果

本来是要做时空聚类分析的，可是很遗憾找到的数据并没有时间属性，无奈只能作罢，等下次有时间属性的地理签到数据就可以做时间聚类分析，做一个完整的时空聚类分析教程！

ArcGIS Pro使用感受：整个一套处理流程走下来，个人感觉ArcGIS Pro似乎更流畅一点，当设置好工作文件夹以后也会默认创建一个与之名称相同的gdb，默认每一步操作都会存储在这个gdb中，而不用像ArcGIS一样每次去选择，方便了很多！另外就是现在的操作右下角都有进度条了，让人等的更加有耐心。还可以加载CGCS2000坐标的矢量标注图、地形图、影像图，这些都方便了我们进一步的分析。总之还是很不错的，值得从ArcGIS转过来！

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