在地理信息系统（GIS）领域，时空模式挖掘是一个关键任务，用于提取隐藏在时空数据中的有用信息。这些信息对于了解现象的发展趋势、预测未来事件以及制定相关策略至关重要。为了实现这一目标，一系列强大的工具——时空模式挖掘工具（STPM）应运而生。STPM工具能够处理大规模的时空数据集，快速准确地识别出有价值的信息。

一、局部异常值分析

局部异常值是指在一个局部区域内与众不同的数据点。这些异常值可能代表着某些特殊情况或现象，需要我们进一步关注和探究。在STPM工具中，我们可以使用arcpy.LocalOutlierAnalysis_stpm函数进行局部异常值分析。该函数通过计算每个点的局部异常因子（LOF）来确定异常值。在Python脚本中输入以下代码：

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# 设置环境变量
env.workspace = "C:/data"
# 定义输入要素类和邻域半径
input_features = "roads"
neighborhood_radius = "499 meters"
# 执行局部异常值分析
out_local_outliers = LocalOutlierAnalysis(input_features, neighborhood_radius)
# 输出结果
print(out_local_outliers)

二、新兴时空热点分析

新兴时空热点是指随着时间推移而出现或变强的空间聚集现象。通过STPM工具中的arcpy.EmergingHotSpotAnalysis_stpm函数，我们可以识别这些热点并理解其背后的驱动因素。输入以下代码进行新兴时空热点分析：

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# 设置环境变量
env.workspace = "C:/data"
# 定义输入要素类和时间间隔
input_features = "incidents"
time_interval = "1 year"
# 执行新兴时空热点分析
out_hotspots = EmergingHotSpotAnalysis(input_features, time_interval)
# 输出结果
print(out_hotspots)

三、通过聚合点创建时空立方体

时空立方体是一种强大的可视化工具，用于展示时空数据的分布和演变。在STPM工具中，我们可以使用arcpy.CreateSpaceTimeCube_stpm函数来创建时空立方体。输入以下代码进行操作：

```python
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

设置环境变量

env.workspace = “C:/data”

定义输入要素类和其他参数

input_features = “events”
time_interval = “1 day”
date_field = “DATE”
time_start = “1/1/2020”
time_end = “12/31/2020”
pixel_size = “CELLSIZE”
pixel_format = “256”
palette = “C:/data/palette.bmp”
palette_type = “RGB”
palette_field = “Band 1”
palette_format = “C:/data/palette.bmp”
palette_size = “256”
time_aggregation = “END_TIME”
time_intervals = “1 year”
distance_aggregation = “MEAN”
band_number = “Band 1”
base_raster = “C:/data/base.tif”
tile_size = “512 512”
tile_format = “TIFF”
tile_compression = “LZW”
tile_field = “Band 1”
tile_nodata = “-9999”
tile_resampling = “BILINEAR”
base_nodata = “-9999”
base_resampling = “BILINEAR”
base_field = “Band 1”
base_pixeltype = “32bit float”
base