360 Secure SkillHub
360 安全技能中心

geoskill-spatial-autocorrelation

该 Skill 通过命令行脚本对空间数据进行全局 Moran's I、局部 Moran's I(LISA)和 Getis-Ord Gi* 分析,并用蒙特卡洛随机置换给出伪 p 值,支持 rook 邻接与 KNN 权重矩阵。合成模式本地生成模拟数据,真实模式读取本地输入文件,默认离线运行,输出 GeoTIFF/GeoJSON/JSON 结果与运行清单。

ruiduobao
ruiduobao
热度 7.64
最近更新 2026-08-04 21:49:29
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:数据处理 / 研究 / 报告撰写

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add geoskill-spatial-autocorrelation
Metadata
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

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

pip install numpy rasterio scipy geopandas shapely

Usage / 使用方法

Example 1 (Synthetic Data, Offline)

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

Example 2 (Specified Region + Silent Mode)

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

Example 3 (Real Input)

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

Example 4 (Minimal-Region Boundary Test)

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

pip install numpy rasterio scipy geopandas shapely

使用方法

示例 1(合成数据,离线)

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)

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)

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)

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