Tenho dados agrícolas em forma de polígonos que gostaria de testar para agrupamentos espaciais / aglomerações espaciais.
Ao todo, tenho cerca de 40 variáveis que posso agregar e padronizar de maneiras diferentes. Uma maneira de padronizar poderia ser, por exemplo, calcular valores de produção per capita dentro de cada polígono. Outra maneira poderia ser calcular valores de produção por hectare dentro de cada polígono.
Todas as formas de padronização e agregação produzem mapas diferentes com diferentes padrões espaciais: agrupamentos e sem agrupamentos. Portanto, como base para minha análise posterior, não quero identificar essas combinações de agregação / padronização que produzem fortes agrupamentos espaciais. Portanto, eu precisaria comparar os diferentes resultados da agregação e padronização.
É claro que eu poderia fazer isso olhando manualmente nos mapas (veja o exemplo abaixo). Mas isso é bastante subjetivo e somente em alguns casos você pode fazer distinções claras. Imagine fazer isso para 40 variáveis e digamos 8 maneiras possíveis de preparação de dados ... Então, eu preferiria usar alguma medida objetiva, isto é, estatística espacial.
Eu uso R e Arc GIS. Alguém tem uma idéia de como implementar essa análise?
Os exemplos abaixo mostram a produção de banana uma vez sem padronização e uma vez padronizada per capita. eles parecem muito semelhantes, mas qual deles é mais agrupado espacialmente?
