| Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Eingabe-Untersuchungsgebiet | Das Eingabe-Untersuchungsgebiet, in dem die Stichprobenpositionen erstellt werden. Das Untersuchungsgebiet muss aus Polygonen oder einem ganzzahligen (kategorisierten) Raster bestehen. Bei Rastern werden Zellen mit NULL-Werten nicht in das Untersuchungsgebiet aufgenommen. | Feature Layer; Raster Layer |
Ausgabe-Features | Die Ausgabe-Features, die die Stichprobenpositionen darstellen. Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung sind die Ausgabe-Features Punkte. Bei der Cluster-Stichprobenerstellung werden Polygone ausgegeben. Bei der systematischen Stichprobenerstellung kann die Ausgabe in Form von Punkten oder Polygonen erfolgen. | Feature Class |
Stichprobenmethode (optional) | Gibt die Stichprobenmethode an, die zum Erstellen der Stichprobenpositionen verwendet wird.
| String |
Schicht-ID-Feld (optional) | Bei stratifizierter Stichprobenerstellung nach Schicht-ID-Feld das Schicht-ID-Feld, das die Schichten definiert. | Field |
Zuordnungsmethode für Stichprobenanzahl in Schichten (optional) | Gibt bei stratifizierter Stichprobenerstellung die Methode an, mit der die Anzahl der Stichprobenpositionen bestimmt wird, die in jeder Schicht erstellt werden.
| String |
Abschnitts-Shape (optional) | Gibt bei systematischer und Cluster-Stichprobenerstellung das Shape der einzelnen Polygone im gerasterten Mosaik an.
| String |
Abschnittsgröße [Anzahl oder Fläche] (optional) | Gibt bei systematischer und Cluster-Stichprobenerstellung die Größe der einzelnen Polygone im Mosaik an. Der Wert kann als Anzahl (die Gesamtzahl der im Untersuchungsgebiet erstellten Mosaik-Polygone) oder als Fläche (die Fläche jedes Mosaik-Polygons) angegeben werden. Bei Angabe der Anzahl ist der Standardwert 100. Bei Angabe der Fläche muss ein Wert angegeben werden. Wenn eine Anzahl angegeben wird, versucht das Werkzeug, die angegebene Anzahl von Stichprobenpositionen zu erstellen. Wenn die genaue Anzahl nicht erstellt werden kann, wird eine Warnung ausgegeben. | Areal Unit; Long |
H3-Auflösung (optional) | Bei systematischer oder Cluster-Stichprobenerstellung mit H3-Hexagonabschnitten wird die H3-Auflösung der Hexagone angegeben. Mit jedem höheren Auflösungswert wird die Fläche der Polygone um ein Siebtel vergrößert.
| Long |
Anzahl von Stichproben (optional) | Die Anzahl der Stichprobenpositionen, die erstellt werden. Dieser Parameter gilt immer für die einfache Zufalls- und die Cluster-Stichprobenerstellung. Bei stratifizierter Stichprobenerstellung gilt dieser Parameter, wenn die Stichprobenzahl proportional zur Schichtfläche oder proportional zu einem Grundgesamtheitsfeld ist. Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung ist der Standardwert 100. Bei der Cluster-Stichprobenerstellung ist der Standardwert 10. | Long |
Anzahl der Stichproben pro Schicht (optional) | Bei stratifizierter Stichprobenerstellung mit gleicher Anzahl von Stichprobenpositionen in jeder Schicht die Anzahl der Stichprobenpositionen, die in jeder Schicht erstellt werden. Die Gesamtzahl der Stichproben ergibt sich aus diesem Wert multipliziert mit der Anzahl der Schichten. Die Standardeinstellung ist 100. | Long |
Feld mit Grundgesamtheit (optional) | Das Grundgesamtheitsfeld für die stratifizierte Stichprobenerstellung, wenn die Stichprobenzahl gleich oder proportional zu einem Grundgesamtheitsfeld ist. | Field |
Ausgabegeometrietyp (optional) | Gibt bei systematischer Stichprobenerstellung an, ob es sich bei den Stichprobenpositionen um Mosaik-Polygone oder um Schwerpunkte (Punkte) der Mosaik-Polygone handelt.
| String |
Kürzeste Entfernung zwischen Stichprobenpunkten (optional) | Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung ist dies die kleinste zulässige Entfernung zwischen den Stichprobenpositionen. Bei der einfachen zufälligen Stichprobenerstellung sind alle Punkte mindestens so weit voneinander entfernt. Bei stratifizierten Stichproben liegen die Punkte innerhalb derselben Schicht mindestens in dieser Entfernung voneinander entfernt, während die Punkte in benachbarten Schichten näher beieinander liegen können als dieser Entfernung. Bei größeren Entfernungen können weniger Stichprobenpositionen als erwartet erstellt werden, um die Entfernung zwischen den Positionen ausreichend groß zu halten. In diesem Fall wird eine Warnmeldung zurückgegeben. | Linear Unit |
Räumliche Beziehung (optional) | Gibt an, welche Polygone aus einem Hintergrundmosaik als Stichprobenpositionen einbezogen werden sollen. Dieser Parameter gilt für die Cluster-Stichprobenerstellung und für die systematische Stichprobenerstellung, wenn der Typ der Ausgangsgeometrie "Polygon" ist.
| String |
Zusammenfassung
Erstellt Stichprobenpositionen innerhalb eines kontinuierlichen Untersuchungsgebiets unter Verwendung von einfachen Zufalls-, stratifizierten, systematischen (Gitternetz) oder Cluster-Stichprobenmethoden.
Unter Stichproben versteht man die Auswahl von Einzelwerten aus einer Grundgesamtheit, um sie zu untersuchen und Rückschlüsse auf die gesamte Grundgesamtheit zu ziehen. Bei der Erstellung von kontinuierlichen räumlichen Stichprobenpositionen wird die Grundgesamtheit als eine kontinuierliche Fläche betrachtet, aus der für jede Position oder jede Fläche eine Stichprobe erstellt werden kann. Mit diesem Werkzeug können Sie beispielsweise Stichprobenpositionen für Bäume in einem dichten Wald erstellen oder Messungen der Bodenfeuchte auf einem Feld vornehmen. Dieses Werkzeug eignet sich nicht für die Erfassung von Stichproben aus diskontinuierlichen Grundgesamtheiten wie Haushalte, Tiere oder Städte.
Abbildung
Verwendung
Das Eingabeuntersuchungsgebiet muss eine Polygon-Feature-Class oder ein ganzzahliges (kategorisiertes) Raster sein. Sie können das Untersuchungsgebiet auch mithilfe der interaktiven Feature-Eingabe auf einer Karte darstellen. Bei Rastern werden Zellen mit NULL-Werten nicht als Teil des Untersuchungsgebiets betrachtet.
Stichprobenpositionen können für die folgenden primären Stichprobenentwürfe erstellt werden.
- Einfache Zufallsstichproben: Die Stichprobenpunkte werden nach dem Zufallsprinzip innerhalb des Untersuchungsgebiets ausgewählt. Jede Position im Untersuchungsgebiet hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, als Stichprobenposition ausgewählt zu werden. Das Untersuchungsgebiet wird als ein einzelnes Gebiet behandelt, und alle Grenzen zwischen Polygon- oder Rasterkategorien werden ignoriert (z. B. definiert eine Polygon-Feature-Class aller Landkreise innerhalb eines US-Bundesstaates dasselbe Untersuchungsgebiet wie ein einzelnes Polygon des gesamten Bundesstaates). Einfache Zufallsstichproben sind nützlich, wenn Sie das gesamte Untersuchungsgebiet untersuchen möchten, aber alle Positionen dieselbe Wichtigkeit für die Stichprobenerstellung haben. Um eine einfache Zufallsstichprobe durchzuführen, wählen Sie die Option Einfache Zufallsauswahl im Parameter Stichprobenmethode aus.
- Anwendungsbeispiel: Handelt es sich bei dem Untersuchungsgebiet um einen dichten Wald, bei dem davon ausgegangen werden kann, dass sich an jeder Position ein Baum befindet, können einfache Zufallsstichproben verwendet werden, um die Bäume innerhalb des Waldes nach dem Zufallsprinzip auszuwählen.
- Stratifizierte Zufallsstichproben: Erzeugt Stichprobenpunkte, indem das Untersuchungsgebiet in verschiedene Schichten (z. B. Bodenklasse oder Land-Use-Typ) eingeteilt und innerhalb jeder Schicht eine einfache Zufallsstichprobe getrennt durchgeführt wird. Eine stratifizierte Zufallsstichprobe ist nützlich, wenn Sie sicherstellen möchten, dass alle Schichten in der Stichprobe vertreten sind. Um eine stratifizierte Zufallsstichprobe durchzuführen, wählen Sie eine der drei Optionen zu den Schichten im Parameter Stichprobenmethode aus (Informationen zu den einzelnen Schichtungstypen finden Sie im nächsten Verwendungshinweis).
- Anwendungsbeispiel: Wenn ein Nationalpark in Höhenklassen eingeteilt ist, können mithilfe der stratifizierten Zufallsstichprobe Bodenproben für jede Höhenklasse getrennt entnommen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass in allen Höhenlagen des Parks ausreichend Bodenproben entnommen werden.
- Systematische Stichprobenerfassung: Die Stichprobenpositionen werden in einem gerasterten, nicht zufälligen Muster innerhalb des Untersuchungsgebiets erstellt. Das Raster wird durch ein Mosaik aus regelmäßig geformten Polygonen (z. B. Hexagone, Quadrate oder Dreiecke) erstellt. Die Stichprobenpositionen können als mosaikierte Polygone oder als Punkte (die Mittelpunkte der mosaikierten Polygone) zurückgegeben werden. Systematische Stichprobenerstellung ist nützlich, um sicherzustellen, dass aus keinem Abschnitt des Untersuchungsgebiets mehr Proben entnommen werden als aus anderen. Dies ist häufig wünschenswert, wenn das Ziel darin besteht, eine Karte der Stichproben zu erstellen und nicht, Rückschlüsse auf das gesamte Untersuchungsgebiet zu ziehen. Um eine systematische Stichprobenerstellung durchzuführen, wählen Sie die Option Systematisch im Parameter Stichprobenmethode aus.
- Anwendungsbeispiel: Um den Meeresboden in einem Meeresgebiet zu untersuchen, können Sie ein hexagonales Raster von Stichprobenpositionen erstellen, um Stichproben von Meerespflanzenarten zu ziehen.
- Cluster-Stichprobenerstellung: Erzeugt Stichprobenpolygone, indem eine systematische Stichprobe erstellt und einige der Polygone zufällig aus dem Mosaik ausgewählt werden. Die sich daraus ergebenden Polygone werden als Cluster bezeichnet, und in der Regel werden diese Cluster erschöpfend untersucht, wobei innerhalb jedes Clusters so viele Stichproben wie möglich gezogen werden. Die Cluster-Stichprobenerstellung ist nützlich, wenn Sie vor allem daran interessiert sind, wie sich Stichproben in kurzen Entfernungen verändern, und es akzeptabel ist, dass es für große Teile des Untersuchungsgebiets keine Stichproben gibt. Um eine Cluster-Stichprobenerstellung durchzuführen, wählen Sie die Option Cluster im Parameter Stichprobenmethode aus.
- Anwendungsbeispiel: Bei der Stichprobenerstellung von Insektenkolonien können mithilfe der Cluster-Stichprobenerstellung kleine Bereiche eines Gebiets gebildet werden, wobei für alle Insektenkolonien innerhalb der Cluster Stichproben genommen werden.
- Einfache Zufallsstichproben: Die Stichprobenpunkte werden nach dem Zufallsprinzip innerhalb des Untersuchungsgebiets ausgewählt. Jede Position im Untersuchungsgebiet hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, als Stichprobenposition ausgewählt zu werden. Das Untersuchungsgebiet wird als ein einzelnes Gebiet behandelt, und alle Grenzen zwischen Polygon- oder Rasterkategorien werden ignoriert (z. B. definiert eine Polygon-Feature-Class aller Landkreise innerhalb eines US-Bundesstaates dasselbe Untersuchungsgebiet wie ein einzelnes Polygon des gesamten Bundesstaates). Einfache Zufallsstichproben sind nützlich, wenn Sie das gesamte Untersuchungsgebiet untersuchen möchten, aber alle Positionen dieselbe Wichtigkeit für die Stichprobenerstellung haben. Um eine einfache Zufallsstichprobe durchzuführen, wählen Sie die Option Einfache Zufallsauswahl im Parameter Stichprobenmethode aus.
Bei der stratifizierten Stichprobenerstellung können Sie die Schichten auf drei Arten definieren. Für jede Art verfügt der Parameter Stichprobenmethode über eine entsprechende Option:
- Stratifizieren nach individuellem Polygon: Jeder Datensatz in einer Polygon-Feature-Class ist eine andere Schicht. Handelt es sich bei dem Untersuchungsgebiet beispielsweise um ein Feld mit Teilflächen, die als separate Polygone gespeichert sind, werden für jede Teilfläche separate Stichprobenpunkte erstellt. Das Eingabe-Untersuchungsgebiet muss aus Polygonen bestehen.
- Stratifizieren nach zusammenhängenden Rasterregionen: Jede Region eines ganzzahligen (kategorisierten) Rasters ist eine Schicht. Eine Rasterregion ist ein zusammenhängender Block von Zellen mit demselben Wert (aus dem Feld "Value"), die durch gemeinsame Zellränder verbunden sind. Wenn zwei Regionen über den gleichen Wert verfügen, aber nicht miteinander verbunden sind, werden sie verschiedenen Schichten zugeordnet. Das Eingabe-Untersuchungsgebiet muss ein Raster sein.
- Stratifizieren nach Schicht-ID-Feld: Alle Polygone oder Rasterzellen mit dem gleichen Schicht-ID-Wert bilden eine Schicht. Die Polygone oder Rasterzellen müssen nicht zusammenhängend sein, um sich in derselben Schicht zu befinden. Geben Sie das Feld mit den Werten für die Schicht-ID im Parameter Schicht-ID-Feld an. Das Feld muss ein Ganzzahl- oder ein Textfeld sein.
Sie können die in jeder Schicht erstellte Anzahl der Stichproben angeben, indem Sie eine der folgenden Optionen des Parameters Zuordnungsmethode für Stichprobenanzahl in Schichten verwenden:
- Gleiche Anzahl in jeder Schicht: In jeder Schicht wird die gleiche Anzahl von Stichproben genommen. Geben Sie den Wert für den Parameter Anzahl der Stichproben pro Schicht an.
- Anzahl proportional zur Schichtfläche: Die Anzahl der Stichproben in den Schichten ist proportional zur Größe der Schichten. Geben Sie die Gesamtzahl der Stichproben im Parameter Anzahl der Stichproben an. Diese Gesamtzahl wird auf jede Schicht proportional zu ihrer Fläche verteilt.
- Anzahl gleich Grundgesamtheitsfeld: Die Anzahl der Stichproben in jeder Schicht entspricht den Werten eines Grundgesamtheitsfeldes. Geben Sie das Feld im Parameter Grundgesamtheitsfeld an. Das Feld darf keine negativen Werte und nur Ganzzahlen enthalten.
- Anzahl proportional zu Grundgesamtheitsfeld: Die Anzahl der Stichproben in jeder Schicht ist proportional zu den Werten eines Grundgesamtheitsfeldes. Geben Sie das Feld im Parameter Grundgesamtheitsfeld und die Gesamtanzahl der Stichproben im Parameter Anzahl der Stichproben an.
- Stratifizieren nach individuellem Polygon: Jeder Datensatz in einer Polygon-Feature-Class ist eine andere Schicht. Handelt es sich bei dem Untersuchungsgebiet beispielsweise um ein Feld mit Teilflächen, die als separate Polygone gespeichert sind, werden für jede Teilfläche separate Stichprobenpunkte erstellt. Das Eingabe-Untersuchungsgebiet muss aus Polygonen bestehen.
Mit dem Werkzeug können auch erweiterte Stichprobenentwürfe erstellt werden, die nicht als explizite Optionen des Parameters Stichprobenmethode verfügbar sind.
- Zweistufige Cluster-Stichprobenerstellung: Erstellt Cluster von Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet, indem zunächst eine Cluster-Stichprobe erstellt und dann Punkte (zufällig (einfach), stratifiziert oder systematisch) innerhalb jedes Clusters erstellt werden. Dieser Stichprobenentwurf ist nützlich, wenn eine Cluster-Stichprobe benötigt wird, es aber nicht möglich ist, jedes Cluster-Polygon vollständig zu untersuchen. Es ist auch dann nützlich, wenn Sie in erster Linie daran interessiert sind, wie sich Stichproben in kurzen Entfernungen verändern. Um eine zweistufige Cluster-Stichprobenerstellung durchzuführen, verwenden Sie zunächst das Werkzeug zum Erstellen einer Cluster-Stichprobe. Verwenden Sie dann die Cluster-Polygone als Eingabe-Untersuchungsgebiet in einem einfachen zufälligen, stratifizierten oder systematischen Stichprobenentwurf.
- Gemischte (kombinierte) Stichprobenerstellung: Es werden Stichprobenpositionen aus verschiedenen Stichprobenentwürfen getrennt erstellt und dann in einem einzigen Dataset zusammengeführt. Die Kombination einer einfachen Zufallsstichprobe und einer zweistufigen Cluster-Stichprobe führt beispielsweise zu Stichprobenpositionen im gesamten Untersuchungsgebiet (einfache Zufallsstichprobe), schließt aber auch kleine Bereiche mit mehr Punkten ein (zweistufige Cluster-Stichprobenerstellung). Dies ist nützlich, da bei einfachen Zufallsstichproben die Veränderung zwischen den Stichproben bei kurzen Entfernungen nicht berücksichtigt werden kann, während bei der zweistufigen Cluster-Stichprobenerstellung große Bereiche des Untersuchungsgebiets ohne Stichprobenpositionen bleiben. Durch die Kombination der beiden Methoden können Sie sicherstellen, dass das gesamte Untersuchungsgebiet repräsentiert ist, und dennoch die Veränderungen zwischen den Stichproben in kurzen Entfernungen untersuchen.
Kann die angegebene Anzahl von Stichprobenpositionen nicht erstellt werden, wird eine Warnung ausgegeben. Dies kann in den folgenden Situationen auftreten:
- Der Wert des Parameters Kürzeste Entfernung zwischen Stichprobenpunkten ist so groß gewählt, dass die angegebene Anzahl von Stichprobenpositionen innerhalb des Untersuchungsgebiets (oder der Schicht) nicht erstellt werden kann, ohne dass einige Punkte näher beieinander liegen als der Mindestabstand. In diesem Fall werden weniger Positionen erstellt als angegeben.
- Wenn der Wert des Parameters Abschnittsgröße als Anzahl angegeben wird, kann die angegebene Anzahl von Stichprobenpositionen im Untersuchungsgebiet möglicherweise nicht immer erstellt werden. Das Werkzeug probiert verschiedene Flächenwerte aus und verwendet die Fläche, deren Stichprobenzahl dem angegebenen Wert am nächsten kommt. Die Fläche (in der Einheit des Ausgabekoordinatensystems) und die sich daraus ergebende Anzahl der Stichprobenpositionen werden als Geoverarbeitungsmeldungen zurückgegeben.
Wenn mit den angegebenen Parametern keine Stichprobenpositionen erzeugt werden können (z. B. bei Verwendung einer Ausgabeausdehnung ohne Überschneidung mit dem Untersuchungsgebiet), wird ein Fehler zurückgegeben.
Bei systematischer und Cluster-Stichprobenerstellung und jedem Abschnitts-Shape außer H3-Hexagonen wird der Schwerpunkt des ersten Polygons des Mosaiks in der unteren linken Ecke der Ausgabeausdehnung erstellt. Bei H3-Hexagonen befinden sich die Hexagone an festen Positionen. Für alle Abschnitts-Shapes können Sie den Parameter Räumliche Beziehung verwenden, um die Polygone zurückzugeben, die das Untersuchungsgebiet schneiden, sich vollständig darin befinden oder deren Schwerpunkte innerhalb des Untersuchungsgebiets liegen.
Wenn Sie nach dem Schicht-ID-Feld stratifizieren und ein Grundgesamtheitsfeld (gleich oder proportional) verwenden, ist die Gesamtheit jeder Schicht gleich der Summe der Werte des Grundgesamtheitsfelds aller Polygon- oder Rasterkategorien in der Schicht.
Wenn Sie nach zusammenhängenden Rasterregionen stratifizieren, können Sie kein Grundgesamtheitsfeld verwenden. Dies liegt daran, dass jeder Wert des Grundgesamtheitsfeldes die Gesamtheit einer Rasterkategorie darstellt, auch wenn die Kategorie aus mehreren getrennten Regionen besteht. Um Grundgesamtheitsfelder bei der Stratifizierung nach zusammenhängenden Rasterregionen zu verwenden, verwenden Sie das Werkzeug Raster in Polygon, um das Raster in Polygone umzuwandeln und jedem Polygon Grundgesamtheitswerte zuzuweisen (z. B. indem Sie die Grundgesamtheit jeder Kategorie proportional zur Anzahl der Zellen in jeder ihrer Regionen zuordnen).
Bei der stratifizierten Stichprobenerstellung mit einer zur Fläche oder einem Grundgesamtheitsfeld proportionalen Schichtanzahl wird die Methode des größten Restes angewandt, um sicherzustellen, dass die Gesamtstichprobenanzahl nicht durch Rundung verändert wird.
Parameter
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(in_study_area, out_features, {sampling_method}, {strata_id_field}, {strata_count_method}, {bin_shape}, {bin_size}, {h3_resolution}, {num_samples}, {num_samples_per_strata}, {population_field}, {geometry_type}, {min_distance}, {spatial_relationship})| Name | Erläuterung | Datentyp |
in_study_area | Das Eingabe-Untersuchungsgebiet, in dem die Stichprobenpositionen erstellt werden. Das Untersuchungsgebiet muss aus Polygonen oder einem ganzzahligen (kategorisierten) Raster bestehen. Bei Rastern werden Zellen mit NULL-Werten nicht in das Untersuchungsgebiet aufgenommen. | Feature Layer; Raster Layer |
out_features | Die Ausgabe-Features, die die Stichprobenpositionen darstellen. Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung sind die Ausgabe-Features Punkte. Bei der Cluster-Stichprobenerstellung werden Polygone ausgegeben. Bei der systematischen Stichprobenerstellung kann die Ausgabe in Form von Punkten oder Polygonen erfolgen. | Feature Class |
sampling_method (optional) | Gibt die Stichprobenmethode an, die zum Erstellen der Stichprobenpositionen verwendet wird.
| String |
strata_id_field (optional) | Bei stratifizierter Stichprobenerstellung nach Schicht-ID-Feld das Schicht-ID-Feld, das die Schichten definiert. | Field |
strata_count_method (optional) | Gibt bei stratifizierter Stichprobenerstellung die Methode an, mit der die Anzahl der Stichprobenpositionen bestimmt wird, die in jeder Schicht erstellt werden.
| String |
bin_shape (optional) | Gibt bei systematischer und Cluster-Stichprobenerstellung das Shape der einzelnen Polygone im gerasterten Mosaik an.
| String |
bin_size (optional) | Gibt bei systematischer und Cluster-Stichprobenerstellung die Größe der einzelnen Polygone im Mosaik an. Der Wert kann als Anzahl (die Gesamtzahl der im Untersuchungsgebiet erstellten Mosaik-Polygone) oder als Fläche (die Fläche jedes Mosaik-Polygons) angegeben werden. Bei Angabe der Anzahl ist der Standardwert 100. Bei Angabe der Fläche muss ein Wert angegeben werden. Wenn eine Anzahl angegeben wird, versucht das Werkzeug, die angegebene Anzahl von Stichprobenpositionen zu erstellen. Wenn die genaue Anzahl nicht erstellt werden kann, wird eine Warnung ausgegeben. | Areal Unit; Long |
h3_resolution (optional) | Bei systematischer oder Cluster-Stichprobenerstellung mit H3-Hexagonabschnitten wird die H3-Auflösung der Hexagone angegeben. Mit jedem höheren Auflösungswert wird die Fläche der Polygone um ein Siebtel vergrößert.
| Long |
num_samples (optional) | Die Anzahl der Stichprobenpositionen, die erstellt werden. Dieser Parameter gilt immer für die einfache Zufalls- und die Cluster-Stichprobenerstellung. Bei stratifizierter Stichprobenerstellung gilt dieser Parameter, wenn die Stichprobenzahl proportional zur Schichtfläche oder proportional zu einem Grundgesamtheitsfeld ist. Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung ist der Standardwert 100. Bei der Cluster-Stichprobenerstellung ist der Standardwert 10. | Long |
num_samples_per_strata (optional) | Bei stratifizierter Stichprobenerstellung mit gleicher Anzahl von Stichprobenpositionen in jeder Schicht die Anzahl der Stichprobenpositionen, die in jeder Schicht erstellt werden. Die Gesamtzahl der Stichproben ergibt sich aus diesem Wert multipliziert mit der Anzahl der Schichten. Die Standardeinstellung ist 100. | Long |
population_field (optional) | Das Grundgesamtheitsfeld für die stratifizierte Stichprobenerstellung, wenn die Stichprobenzahl gleich oder proportional zu einem Grundgesamtheitsfeld ist. | Field |
geometry_type (optional) | Gibt bei systematischer Stichprobenerstellung an, ob es sich bei den Stichprobenpositionen um Mosaik-Polygone oder um Schwerpunkte (Punkte) der Mosaik-Polygone handelt.
| String |
min_distance (optional) | Bei einfacher zufälliger und stratifizierter Stichprobenerstellung ist dies die kleinste zulässige Entfernung zwischen den Stichprobenpositionen. Bei der einfachen zufälligen Stichprobenerstellung sind alle Punkte mindestens so weit voneinander entfernt. Bei stratifizierten Stichproben liegen die Punkte innerhalb derselben Schicht mindestens in dieser Entfernung voneinander entfernt, während die Punkte in benachbarten Schichten näher beieinander liegen können als dieser Entfernung. Bei größeren Entfernungen können weniger Stichprobenpositionen als erwartet erstellt werden, um die Entfernung zwischen den Positionen ausreichend groß zu halten. In diesem Fall wird eine Warnmeldung zurückgegeben. | Linear Unit |
spatial_relationship (optional) | Gibt an, welche Polygone aus einem Hintergrundmosaik als Stichprobenpositionen einbezogen werden sollen. Dieser Parameter gilt für die Cluster-Stichprobenerstellung und für die systematische Stichprobenerstellung, wenn der Typ der Ausgangsgeometrie "Polygon" ist.
| String |
Codebeispiel
Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Create 50 sampling locations in the dissolved California counties.
import arcpy
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(
in_study_area="CA_counties",
out_features="outputSamplingLocations"
sampling_method="RANDOM",
strata_id_field=None,
strata_count_method="EQUAL",
bin_shape="HEXAGON",
bin_size=None,
h3_resolution=7,
num_samples=50,
num_samples_per_strata=100,
population_field=None,
geometry_type="POINT",
min_distance="15 NauticalMilesInt",
spatial_relationship = "HAVE_THEIR_CENTER_IN"
)Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Simple random sampling
# Create 50 sample points in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SRS"
# Define the sampling method and number of samples.
samplingMethod = "RANDOM"
numSamples=50
# Define the minimum distance between any two points.
minDistance= "15 NauticalMilesInt"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", "", "", "", numSamples, "", "", "",
minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Stratify by individual polygons
# Create 100 sample points in each polygon.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBIP"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_POLY"
# Create 100 samples in each polygon.
strataCountMethod = "EQUAL"
numSamplesPerStrata=100
# Define the minimum distance between any two points in the same polygon.
minDistance= "15 Meters"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", "",
numSamplesPerStrata, "", "", minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Stratify by contiguous raster region
# Create 100 points in a raster study area with number of samples in
# each region proportional to the area of the region.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/raster_study_area.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBCRR"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_RAST"
# Create 100 points and allocate proportionally to the area of the regions.
strataCountMethod = "PROP_AREA"
numSamples=100
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", numSamples)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Stratify by strata ID field
# Create sample points in each land use category of a raster.
# Use a population field to define the number of samples in each category.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/land_use_raster.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBSIDF"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_ID"
# All raster cells with the same value are in the same stratum.
strataIDField = "LandUse"
# Define the number of samples using a population field.
strataCountMethod = "FIELD"
populationField="Population"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, strataIDField, strataCountMethod, "", "", "",
"", "", populationField)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Systematic sampling
# Create sample points in a hexagonal tessellation in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SYS"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "SYSTEMATIC"
# Create points in a hexagonal tessellation.
binShape = "HEXAGON"
binSize = "10000 SquareFeet"
outputGeometryType = "POINT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", "", "", "",
outputGeometryType)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie die Funktion CreateSpatialSamplingLocations verwendet wird.
# Cluster sampling
# Create 100 cluster polygons that are diamond shaped.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_CLUST"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "CLUSTER"
# Create a diamond tessellation and randomly choose 100 polygons.
binShape = "DIAMOND"
binSize = "1000000 SquareFeet"
numSamples=100
spatialRelationship = "INTERSECT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", numSamples, "",
"", "", "", spatialRelationship)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())