Centrality Analysis Tools<\/A><\/P>
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Abbildung 1 Centrality Analysis Tools (CAT)<\/SPAN><\/P>Die Begriffe Netzwerk und Graph werden in diesem Blog austauschbar verwendet. Hier bezieht sich Netzwerk nicht auf einen ArcGIS Network-Datensatz. Es bedeutet einfach eine Menge von Knotenobjekten, die durch Kanten verbunden sind. In ArcGIS könnten diese Knoten Punkte, Polygone oder vielleicht sogar andere Linien sein. Die Kanten können als Polylinien betrachtet werden, die zwei Knoten verbinden. Das Netzwerk könnte auch Rasterregionen sein, die durch Polylinien verbunden sind, welche eine Kostenoberfläche mit
Cost Connectivity<\/A> durchqueren.<\/P><\/P>
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Abbildung 2 Einige städtische Gebiete im Mittleren Westen, verbunden durch Hauptstraßen. Cost Connectivity wurde verwendet, um <\/SPAN><\/P>„natürliche“ Nachbarn zu finden und die Städte über das Straßennetz zu verbinden.<\/SPAN><\/P><\/P>Wie sich herausstellt, ist die Ausgabe von Cost Connectivity (CC) perfekte Eingabe für die Centrality Analysis Tools. Werfen wir einen Blick auf die CC-Ausgabetabelle.<\/P>
<\/P>Abbildung 3 Cost Connectivity-Ausgabe mit ausgewählter Option "out_neighbors_paths".<\/SPAN><\/P><\/P>Sehen wir uns nun an, wie dies mit den Eingabeparametern für CAT Node Centrality übereinstimmt.<\/P><\/P>
<\/P> Abbildung 4 Parameter des Node Centrality Tools <\/SPAN><\/P><\/P>Hier gibt es ein paar Dinge zu erwähnen. Das Feld Starting Node Field und Ending Node Field geben keine Richtung an. Tatsächlich geht das Tool davon aus, dass die Kosten in beide Richtungen gleich sind. Ich habe Shape_Length verwendet, hätte aber auch PathCost oder ein anderes Feld verwenden können, das die Kosten angibt, um von einem Knoten zum anderen zu gelangen. Diese Tabelle und ihre zugehörige Feature-Class werden von Cost Connectivity erstellt, wenn Sie die Option „out_neighbor_paths“ auswählen. Während die Option Minimum Spanning Tree funktioniert, erscheint die Neighbor-Ausgabe für die Centrality-Analyse sinnvoller. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass Sie keine Verbindungen in Ihrem Graph haben, die einen Knoten mit sich selbst verbinden und dass alle Verbindungskosten größer als null sind.<\/P><\/P>
<\/P>Abbildung 5 Optionen für den Node Centrality-Typ<\/SPAN><\/P><\/P>Sowohl das Node als auch das Edge Centrality Tool erfordern „verbundene“ Graphen, was bedeutet, dass alle Knoten im Graph mit dem Rest des Netzwerks verbunden sein müssen. Wenn Sie Knoten haben, die nicht verbunden oder von allen anderen Knoten erreichbar sind, funktionieren einige Funktionen nicht. Dies kann passieren, wenn Sie Knoten auf Inseln haben, die aus irgendeinem Grund unerreichbar sind. In diesem Fall müssen Sie entweder eine Verbindung herstellen und ihr sehr hohe Kosten zuweisen oder diese Knoten aus der Analyse entfernen.<\/P><\/P>Da diese Tools bestimmte Eingaben erfordern, habe ich ein Graph Info Tool hinzugefügt, damit Benutzer Informationen über Größe und Verbundenheit ihrer Eingabedaten erhalten können, bevor sie versuchen, entweder das Node- oder Edge-Centrality-Tool auszuführen.<\/P><\/P>
<\/P>Abbildung 6 Das Graph Info Tool liefert wichtige Informationen über potenzielle Eingabedaten,
ohne dass eines der Tools zuerst ausgeführt werden muss.
Eine letzte Sache ist zu beachten – viele der innerhalb dieser Tools verfügbaren Centrality-Maße erfordern die Berechnung des optimalen Pfads zwischen allen Knoten im Netzwerk. Dies ist sehr rechenintensiv und Ausführungszeit sowie Computerressourcenbedarf wachsen exponentiell. Es ist am besten, das Tool zunächst an einem relativ kleinen Netzwerk mit 1000 Knoten und vielleicht 5000 Verbindungen auszuprobieren, bevor man versucht, es auf größeren Datensätzen auszuführen – nur um ein Gefühl für Zeit- und Ressourcenbedarf zu bekommen. Das oben gezeigte Beispiel läuft in weniger als fünf Sekunden ab, aber es gibt nur 587 Knoten und 1469 Verbindungen.
Bitte laden Sie die Toolbox herunter, probieren Sie sie aus und lassen Sie mich wissen, was Sie denken. Ich würde gerne von Ihren Anwendungsfällen hören.
