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Autocorrelação Espacial: Mapas de Cluster no ArcGIS

Autocorrelação Espacial: Mapas de Cluster no ArcGIS

Autocorrelacao Espacial no ArcGISExistem vários métodos e técnicas na Estatística Espacial, um deles é a autocorrelação espacial que apresenta o nível de similaridade, proximidade, correlação e aleatoriedade dos valores quantitativos amostrais representados. Uma técnica muito utilizada para esse tipo de análise são os mapas de Cluster que representam as informações geográficas agrupadas em valores próximos. Vejamos como trabalhar neste sentido com o ArcGIS.

Este tutorial é um Guest Post elaborado por Vanessa Cecília Benavides Silva, natural de Santiago/Veráguas Panamá. Possui graduação em Geografia e Análise Ambiental (2011) e especialização em Gestão Ambiental e Geoprocessamento (2012), ambos pelo pelo Centro Universitário de Belo Horizonte – UniBH. Atualmente é Analista GIS e ministra cursos GIS. Tem experiência na área de Análise Ambiental e de Geoprocessamento, na elaboração de mapas em geral e de base de dados para projetos diversos e monitoria de SIG no UniBH.

Com esse mapa também é possível analisar as outliers, ou seja, os valores que não são possíveis de serem agrupados, casos atípicos, pois apresentam valores distintos em suas proximidades.

Na representação espacial, essa função resulta na tipologia de padrões COType:

  • HH:alta-alta (agrupamento de valores altos e próximos);
  • LL:baixa-baixa (agrupamentp de valores baixos e próximos);
  • HL:alta-baixa (outlier de valores altos que não se agrupam, pois se encontram em meio a valores baixos);
  • LH:baixa-alta (outlier de valores baixos que não se agrupam, pois se encontram em meio a valores altos);

Não significativos: não se enquadram nos agrupamentos, pois apresentam níveis variados assim como os valores dos vizinhos.

Esses agrupamentos são feitos considerando a dispersão de Moran, LISA, P-value, Z-score e outros fatores.

No exemplo a seguir, têm-se os dados de taxa de alfabetização do estado de Minas Gerais referente ao ano de 2000.

COMO FAZER UM MAPA DE CLUSTER NO ARCGIS

No ArcMap, adicionar oshapefile com o dado quantitativo que será utilizado. Neste caso, será adicionado o shapefile dos municípios do estado de Minas Gerais que apresenta, em sua tabela de atributos, os dados de taxa de alfabetização.

Criar o mapa temático quantitativo da informação que se deseja representar:

Propriedades da Camada > Symbology > Quantities > Graduated colors:

Graduated colors

Para criar o mapa de Cluster e Outlier acesse o menu:

ArcToolbox > Spatial Statistics Tools > Mapping Clusters > Cluster and Outlier Analysis.

Cluster and Outlier Analysis

Na janela que se abre fique atento a cada informação que deve ser fornecida:

  • Input Feature Class: inserir o shapefile de entrada para a criação doscluster;
  • Input Field: marcar a coluna da tabela de atributos do shapefile que tem o dado quantitativo;
  • Output Feature Class: nome e pasta do arquivo de saída;
  • Conceptualization of Spatial Relationships: especificação do conceito de como a relação espacial ocorre;
  • Distance Method: marcar o método de como as distâncias serão realizadas a partir de seus vizinhos;
  • Standardization: selecionar alguma padronização caso os dados amostrais mostrem tendências.

Outlier Analysis

O mapa gerado apresenta na legenda a diferenciação pelo COType:

Resultado COType

Tabela de Cluster

BREVE ANÁLISE DO RESULTADO OBTIDO

A partir do mapa de Autocorrelação Espacial que considerou a taxa de alfabetização dos municípios do estado de Minas Gerais foi possível observar a espacialização dos diferentes níveis de alfabetização do estado.

De acordo com o mapa de Taxa de Alfabetização, os municípios com as maiores taxas concentram-se nas porções oeste e sul com as menores taxas nas porções leste e norte do estado.

Os clusters que apresentam valores altos e estão próximos (H-H) concentram-se nas porções oeste e sul e os que apresentam valores mais baixos e próximos (L-L) concentram-se na porção nordeste do estado.

A porção nordeste apresenta exceções, indicadas por H-L que são valores de taxa de alfabetização altos, porém, não se encontram agrupados, pois sua vizinhança apresenta valores baixos. Trata-se dos municípios de Montes Claros e Governador Valadares. A porção sul também apresenta exceção L-H, sendo o município de Santana do Jacaré o que apresenta baixa taxa de alfabetização em meio a municípios com alta taxa.

Os municípios considerados não significativos, não se enquadram nos agrupamentos, pois apresentam níveis de alfabetização variados assim como os valores dos municípios vizinhos.

Leitura complementar indicada:

Em resumo, temos os seguintes passos em nossa metodologia:

Resumo: Autocorrelação Espacial no ArcGIS

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