geoskill-spatial-autocorrelation

Global Moran I+LISA+Gi*+蒙特卡洛检验，评估空间聚集模式

空间自相关分析 | Spatial Autocorrelation

Assesses spatial clustering patterns: computes Global Moran's I (with normal-approximation z/p values), Local Moran's I (LISA), and Getis-Ord Gi*, and derives pseudo p-values via Monte Carlo random permutation tests. Supports rook adjacency and KNN weight matrices.

Core Algorithm / 核心算法

• Global Moran's I and its variance
• LISA local autocorrelation
• Getis-Ord Gi* with Monte Carlo test

Dependencies / 依赖

bash

pip install numpy rasterio scipy geopandas shapely

Usage / 使用方法

Example 1 (Synthetic Data, Offline)

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

Example 2 (Specified Region + Silent Mode)

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 121.0 31.0 122.0 32.0 --synthetic --output-dir ./out2 --quiet

Example 3 (Real Input)

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --input <your data file> --output-dir ./out3

Example 4 (Minimal-Region Boundary Test)

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 116.39 39.90 116.40 39.91 --synthetic --output-dir ./out4 --quiet

Output / 输出

File	Format	Description
lisa.tif	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	Primary output
gi_star.tif	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	Primary output
autocorrelation_stats.json	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	Primary output
output-manifest.json	JSON	Run manifest

Data Source / 数据源 / Source

• Synthetic mode: locally generates physically consistent simulated data, with no external data source.
• Real mode: reads local input files, with no network requests.

Privacy / 隐私声明 / Privacy

• Runs fully offline by default and makes no network requests.
• --synthetic mode reads no external data.
• All computation is done locally; no user data is uploaded.

License / License

MIT

---

---

name: geoskill-spatial-autocorrelation description: 'Global Moran I+LISA+Gi*+蒙特卡洛检验，评估空间聚集模式'

空间自相关分析 | Spatial Autocorrelation

评估空间聚集模式：计算 Global Moran's I（含正态近似 z/p 值）、Local Moran's I（LISA）与 Getis-Ord Gi*，并用蒙特卡洛随机置换检验给出伪 p 值。支持 rook 邻接与 KNN 权重矩阵。

核心算法

• Global Moran's I 及方差
• LISA 局部自相关
• Getis-Ord Gi* 与蒙特卡洛检验

依赖

bash

pip install numpy rasterio scipy geopandas shapely

使用方法

示例 1（合成数据，离线）

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

示例 2（指定区域 + 静默）

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 121.0 31.0 122.0 32.0 --synthetic --output-dir ./out2 --quiet

示例 3（真实输入）

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --input <你的数据文件> --output-dir ./out3

示例 4（极小区域边界测试）

bash

python geoskill-spatial-autocorrelation.py --bbox 116.39 39.90 116.40 39.91 --synthetic --output-dir ./out4 --quiet

输出

文件	格式	说明
lisa.tif	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	主产物
gi_star.tif	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	主产物
autocorrelation_stats.json	GeoTIFF/GeoJSON/JSON	主产物
output-manifest.json	JSON	运行清单

数据源 / Source

• 合成模式：本地生成物理一致的模拟数据，无外部数据源。
• 真实模式：读取本地输入文件，无网络请求。

隐私声明 / Privacy

• 默认完全离线运行，不发起任何网络请求。
• --synthetic 模式不读取任何外部数据。
• 所有计算在本地完成，不上传用户数据。

License

MIT