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LOCAL INDICATOR SPATIAL AUTOCORRELATION [2 fiches]

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Fiche 1 2001-08-22

Anglais

Subject field(s)
  • Statistical Methods
  • Remote Sensing
  • Range Measurements (Telecommunications)
  • Environmental Studies and Analyses
CONT

Application of the Getis statistic to hemispheric and regional scale passive microwave derived snow water equivalent imagery.... In this study, five day averaged Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) derived SWE [snow water equivalent] imagery are analyzed with the Getis statistic(Gi), a local indicator of spatial autocorrelation.

CONT

In contrast to semivariance, the Getis statistic (Gi), generates values which relate variations within patterns of spatial dependence. Thus, it has the potential to uncover discrete spatial regimes which might be overlooked by existing techniques. ... Wulder and Boots have adapted the Getis statistic for processing remotely sensed imagery. The Getis statistic yields a standardized value which indicates both the degree of autocorrelation in the values of the digital numbers centered on a given pixel and the magnitude of these values in relation to those of the entire image. The Gi values measure the extent to which a pixel is surrounded by a cluster of high or low values of a particular variable (e.g. DN). Large positive Gi values denote a cluster of high DN values; large negative Gi values indicate the spatial dependence within a tree crown or between shadow elements. High positive values generated from infrared wavelength image data indicate the presence of a tree object whereas high negative values relate a non-tree feature.

OBS

Getis: This name refers to Mr. Arthur Getis, of San Diego State University, who developed the local autocorrelation statistic named after him. [Information obtained from Mr. Frank Eichel, RPF, ADV. Dipl. GIS, Msc Forestry (Remote Sensing) candidate, University of British Columbia.]

Terme(s)-clé(s)
  • Ghettis statistic
  • Getis value
  • Getis measure

Français

Domaine(s)
  • Méthodes statistiques
  • Télédétection
  • Mesures à distance (Télécommunications)
  • Études et analyses environnementales
OBS

statistique de Getis : terme proposé par Mme Michèle Bernier-Cardou, statisticienne, Ressources naturelles Canada, Centre de foresterie des Laurentides.

OBS

«Local Spatial Autocorrelation Characteristics of Landsat TM Imagery of a Managed Forest Area», par M. Wulder et B. Boots. [...] la mesure des indicateurs locaux d'association spatiale (LISA, «local indicators of spatial indicators» [sic : plutôt «local indicators of spatial association»]) permet d'évaluer pour chaque pixel de l'image à la fois le degré de dépendance spatiale du pixel par rapport aux pixels voisins et l'amplitude des valeurs de variation dans le voisinage du pixel. Dans cette étude, on applique une mesure LISA, la mesure Getis (Gi), à des images Landsat TM d'une région forestière aménagée. [...] Cette recherche exploratoire confirme que l'information sur la dépendance spatiale telle que dérivée de la mesure de (Gi) constitue une nouvelle source importante d'information spatiale pour l'évaluation des images numériques en milieu forestier.

Terme(s)-clé(s)
  • mesure de Getis

Espagnol

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Fiche 2 2001-08-22

Anglais

Subject field(s)
  • Statistical Methods
  • Remote Sensing
  • Range Measurements (Telecommunications)
  • Environmental Studies and Analyses
CONT

Local indicators of spatial autocorrelation.... As the name implies, this is a method for detecting spatial autocorrelation, typically in group-level data. Local indicators of spatial autocorrelation(LISA) allow for the decomposition of global indicators into the contribution of each individual observation. They detect clustering around a given observation rather than a pre-specified site somewhere in the sampled space. The LISA for each observation gives an indication of the extent of significant spatial clustering of similar values around that observation. The sum of LISAs for all observations is proportional to a global indicator of spatial association. There can be two interpretations of the LISA statistics, as indicators of local spatial clusters and as a diagnostic for outliers with respect to the measure of global association(local instability).

CONT

Application of the Getis statistic to hemispheric and regional scale passive microwave derived snow water equivalent imagery.... In this study, five day averaged Special Sensor Microwave/Imager(SSMI/I) derived SWE(snow water equivalent) imagery are analyzed with the Getis statistic(Gi), a local indicator of spatial autocorrelation.

PHR

LISA map, LISA result, LISA statistic.

Français

Domaine(s)
  • Méthodes statistiques
  • Télédétection
  • Mesures à distance (Télécommunications)
  • Études et analyses environnementales
CONT

«Local Spatial Autocorrelation Characteristics of Landsat TM Imagery of a Managed Forest Area», par M. Wulder et B. Boots. [...] la mesure des indicateurs locaux d'association spatiale (LISA, «local indicators of spatial indicators» [sic]) permet d'évaluer pour chaque pixel de l'image à la fois le degré de dépendance spatiale du pixel par rapport aux pixels voisins et l'amplitude des valeurs de variation dans le voisinage du pixel. Dans cette étude, on applique une mesure LISA, la mesure Getis (Gi), à des images Landsat TM d'une région forestière aménagée. [...] Cette recherche exploratoire confirme que l'information sur la dépendance spatiale telle que dérivée de la mesure de (Gi) constitue une nouvelle source importante d'information spatiale pour l'évaluation des images numériques en milieu forestier.

CONT

Des travaux plus récents ont permis de développer des mesures locales d'autocorrélation spatiale (Getis et Ord, 1992, Ord et Getis, 1995, Anselin, 1995). Ces mesures décomposent l'indice global de façon à identifier la contribution individuelle de chaque lieu; ils mesurent successivement pour chacun la dépendance/association spatiale entre la valeur de la variable prise en ce lieu et l'ensemble de celles prises dans son voisinage. Ces indices locaux permettent donc de détecter les poches locales d'autocorrélation spatiale. Les deux principales propriétés que doivent remplir les indices locaux pour être considérés comme des indicateurs locaux d'association spatiale (LISA) tels qu'ils ont été définis par Anselin (1995) sont les suivantes : (i) pour chaque observation, ils donnent des indications d'un éventuel regroupement de valeurs similaires (ou de tendance opposée) dans son voisinage, et (ii) la somme des indices locaux sur l'ensemble des observations est proportionnelle à l'indice global correspondant.

Espagnol

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