비고:
현재 이 기능은 Map Viewer Classic(이전의 Map Viewer)에서만 지원됩니다. 새 Map Viewer 후속 릴리즈에서 제공됩니다.
밀도 계산 도구는 입력 포인트 피처를 사용하여 관심 영역 내에서 밀도 맵을 계산합니다.
워크플로 다이어그램
GeoAnalytics Tools를 사용하여 분석
GeoAnalytics Tools를 사용하는 분석은 여러 ArcGIS GeoAnalytics Server 머신 및 코어에서 분산 처리를 사용하여 실행됩니다. ArcGIS Enterprise의 GeoAnalytics Tools 및 표준 피처 분석 도구에는 다양한 매개변수와 기능이 있습니다. 이러한 차이점에 대한 자세한 내용은 피처 분석 도구의 차이점을 참고하세요.
예시
- 조류 수를 사용하여 종 밀도를 계산할 수 있습니다. 그런 다음 밀도를 토지 피복 데이터와 비교하여 각 종이 선호하는 서식지를 확인할 수 있습니다.
- 비행 경로에 대한 GPS 측정치 밀도를 계산하여 교통량이 많은 영공을 확인할 수 있습니다.
사용 참고 사항
밀도 계산 도구를 사용하려면 포인트 피처의 단일 입력이 필요합니다.
필요에 따라 하나 이상의 개수 필드를 사용하여 밀도를 계산할 수 있습니다. 개수 필드는 각 위치의 사건 수를 지정하는 숫자 필드입니다. 시/군/구 또는 고속도로와 같은 피처는 각각 인구 또는 차선 밀도를 계산할 때 개수 필드를 사용할 수 있습니다. 개수 필드를 지정하면 포인트 밀도 이외에 개수 필드에 대해서도 밀도가 계산됩니다.
입력 포인트는 분석을 위해 그룹으로 집계됩니다. 데이터가 집계될 그룹 크기를 지정해야 합니다. 프로파일의 단위 설정에 따라 제곱마일 또는 제곱킬로미터가 출력 결과에 적용됩니다. 이러한 기본값은 도구 매개변수 밀도의 출력 단위 선택 드롭다운 메뉴를 사용하여 변경할 수 있습니다.
분석에 사용할 영역 레이어를 제공하거나 집약될 특정 크기 및 모양(육각형 또는 사각형)의 그룹을 생성할 수 있습니다. 육각형으로 집계하려는 경우 그룹 크기 d는 각 육각형의 높이이며 결과 육각형의 너비는 높이를 3의 제곱근으로 나눈 값의 2배입니다. 사각형으로 집계하려는 경우 그룹 크기 d는 사각형의 높이이며 높이는 너비와 같습니다. 
그룹 크기보다 큰 네이버후드 크기를 지정해야 합니다. 근린 크기는 관심 피처(그룹)와 동일한 근린 내의 입력 피처를 찾는 데 사용됩니다.
밀도 계산에는 다음과 같은 2가지 옵션이 있습니다. 균일 옵션은 네이버후드 내의 모든 값을 합한 다음 면적으로 나눕니다. 커널 옵션은 관심 피처로부터의 거리로 네이버후드 내의 값에 가중치를 적용하며 완만하게 가늘어지는 표면을 각 포인트에 맞추기 위해 커널 함수를 사용합니다.
밀도 계산에서는 시간 단계를 사용하여 분석을 선택적으로 수행할 수 있습니다. 각 시간 슬라이스는 시간 단계 외부의 피처와 독립적으로 분석됩니다. 시간 단계를 사용하려면 입력 데이터에 시간이 활성화되어 있고 인스턴트 시간을 나타내야 합니다. 시간 단계가 적용되면 결과 피처는 START_DATETIME 필드와 END_DATETIME 필드에서 나타낸 시간 간격입니다.
포인트가 포함된 그룹의 네이버후드 내의 영역만 반환됩니다.
밀도 계산을 사용하려면 영역 레이어에 투영 좌표계가 사용되어야 합니다. 데이터가 투영되지 않았거나 투영 좌표계를 설정하지 않은 경우 World Cylindrical Equal Area(WKID 54034)가 분석 결과에 사용됩니다.
현재 맵 범위 사용을 선택한 경우 현재 맵 범위 내에 보이는 피처만 분석됩니다. 선택하지 않으면 현재 맵 범위 외부에 있는 피처를 포함하여 입력 레이어에 있는 모든 입력 피처가 분석됩니다.
제한 사항
밀도는 포인트 피처에 대해서만 계산할 수 있습니다.
ArcGIS API for Python 예시
밀도 계산 도구는 ArcGIS API for Python을 통해 제공됩니다.
해당 예시에서는 1킬로미터 반경 그룹, 2킬로미터 반경 네이버후드, 1일 시간 단계를 사용하여 범위 밀도를 계산합니다.
# Import the required ArcGIS API for Python modules
import arcgis
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geoanalytics import analyze_patterns
# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and confirm that GeoAnalytics is supported
portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password", verify_cert=False)
if not portal.geoanalytics.is_supported():
print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")
exit(1)
# Find the feature layer to use for analysis and only use the features where a burglary occurred
crimes_search_result = portal.content.search("Crimes", "Feature Layer")
crimes_layer = crimes_search_result[0].layers[0]
crimes_layer.filter = "Burglary = 'TRUE'"
# Set the tool environment settings
arcgis.env.process_spatial_reference = 32618
arcgis.env.verbose = True
# Calculate daily crime density using 1-kilometer hexagon bins with a 2-kilometer radius
calculate_density_result = analyze_patterns.calculate_density(input_layer = crimes_layer,
weight = 'Uniform',
bin_type = 'Hexagon',
bin_size = 1,
bin_size_unit = "Kilometers",
time_step_interval = 1,
time_step_interval_unit = "Days",
radius = 2,
radius_unit = "Kilometers",
output_name = "crime_density")
# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook
processed_map = portal.map('NYC, NY', 10)
processed_map.add_layer(calculate_density_result)
processed_map
유사한 도구
밀도 계산을 사용하여 포인트 측정을 사용해 밀도 맵을 생성합니다. 서로 비슷하지만 약간 다른 문제를 해결하는 데 유용한 기타 도구를 사용할 수 있습니다.
Map Viewer Classic 분석 도구
라인 피처에 대해 밀도를 계산하거나 표준 분석 도구를 사용하려는 경우에는 밀도 계산 도구를 사용합니다.
근린이나 가중치 함수를 적용하지 않고 데이터를 집계하려는 경우에는 포인트 집계 도구를 사용합니다.
포인트 또는 영역 피처에서 통계적으로 유의한 군집을 찾으려는 경우 핫 스팟 찾기 도구를 사용합니다.
포인트 측정을 기준으로 값을 예측하려면 포인트 보간 표준 도구를 사용합니다.