J'ai des données agricoles sous forme de polygones que je voudrais tester pour des regroupements spatiaux / agglomérations spatiales.
Dans l'ensemble, j'ai environ 40 variables que je peux agréger et normaliser de différentes manières. Un moyen de normalisation pourrait être par exemple de calculer les valeurs de production par habitant dans chaque polygone. Une autre façon pourrait être de calculer les valeurs de production par ha dans chaque polygone.
Toutes les méthodes de normalisation et d'agrégation produisent différentes cartes avec différents modèles spatiaux: regroupements et non-regroupements. Donc, comme base pour mon analyse ultérieure, je ne veux pas identifier de telles combinaisons d'agrégation / standardisation qui produisent de puissants regroupements spatiaux. Par conséquent, je devrais comparer les différents résultats de l'agrégation et de la normalisation.
Bien sûr, je pourrais le faire en regardant manuellement les cartes (voir l'exemple ci-dessous). Mais c'est assez subjectif et seulement dans certains cas, vous pouvez faire des distinctions claires. Imaginez faire cela pour 40 variables et disons 8 façons possibles de préparation des données… Je préférerais donc utiliser une mesure objective, c'est-à-dire des statistiques spatiales.
J'utilise R et Arc GIS. Quelqu'un at-il une idée de la façon de mettre en œuvre une telle analyse?
Les exemples ci-dessous montrent la production de bananes une fois sans standardisation et une fois standardisée par habitant. ils se ressemblent beaucoup, mais lequel est plus spatialement groupé?
