Ich habe landwirtschaftliche Daten in Form von Polygonen, die ich auf räumliche Cluster / räumliche Agglomerationen testen möchte.
Insgesamt habe ich ungefähr 40 Variablen, die ich auf verschiedene Arten aggregieren und standardisieren kann. Eine Möglichkeit zur Standardisierung könnte beispielsweise darin bestehen, Produktionswerte pro Kopf innerhalb jedes Polygons zu berechnen. Eine andere Möglichkeit könnte darin bestehen, Produktionswerte pro ha innerhalb jedes Polygons zu berechnen.
Alle Arten der Standardisierung und Aggregation erzeugen unterschiedliche Karten mit unterschiedlichen räumlichen Mustern: Clustering und No-Clustering. Als Grundlage für meine spätere Analyse möchte ich solche Aggregations- / Standardisierungskombinationen nicht identifizieren, die starke räumliche Cluster erzeugen. Daher müsste ich die verschiedenen Ergebnisse aus Aggregation und Standardisierung vergleichen.
Natürlich könnte ich dies tun, indem ich die Karten manuell betrachte (siehe Beispiel unten). Dies ist jedoch sehr subjektiv und nur in einigen Fällen können Sie klare Unterscheidungen treffen. Stellen Sie sich vor, Sie tun dies für 40 Variablen und sagen wir 8 Möglichkeiten der Datenaufbereitung. Daher würde ich lieber eine objektive Messung verwenden, dh räumliche Statistiken.
Ich benutze R und Arc GIS. Hat jemand eine Idee, wie man eine solche Analyse implementiert?
Die folgenden Beispiele zeigen die Bananenproduktion einmal ohne Standardisierung und einmal pro Kopf standardisiert. sie sehen sich sehr ähnlich, aber welches ist räumlicher gruppiert?
