| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Área de estudio de entrada | El área de estudio de entrada donde se crearán las ubicaciones de las muestras. El área de estudio deben ser polígonos o un ráster entero (categórico). En el caso de los rásteres, las celdas con valores nulos no se incluirán en el área de estudio. | Feature Layer; Raster Layer |
Entidades de salida | Las entidades de salida que representan las ubicaciones de las muestras. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, las entidades de salida serán puntos. Para el muestreo por clústeres, la salida serán polígonos. Para el muestreo sistemático, la salida pueden ser puntos o polígonos. | Feature Class |
Método de muestreo. (Opcional) | Especifica el método de muestreo que se utilizará para crear las ubicaciones de las muestras.
| String |
Campo Id. de estrato (Opcional) | Para el muestreo estratificado por campo Id. de estrato, el campo Id. de estrato que define los estratos. | Field |
Método de asignación de recuento de muestras de estratos (Opcional) | Para el muestreo estratificado, especifica el método que se utilizará para determinar el número de ubicaciones de muestra que se crearán en cada estrato.
| String |
Forma de bin (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, especifica la forma de cada polígono en la teselación cuadriculada.
| String |
Tamaño de bin [recuento o área] (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, el tamaño de cada polígono de la teselación. El valor puede proporcionarse como recuento (el número total de polígonos teselados creados en el área de estudio) o como área (el área de cada polígono teselado). Para la entrada de recuento, el valor predeterminado es 100. Para la entrada de área, debe proporcionarse un valor. Si se proporciona un recuento, la herramienta intentará crear el número especificado de ubicaciones de muestra. Si no se puede crear el número exacto, se devolverá una advertencia. | Areal Unit; Long |
Resolución H3 (Opcional) | Para el muestreo sistemático o por clústeres con intervalos de hexágonos H3, especifica la resolución H3 de los hexágonos. Con cada valor de resolución creciente, el área de los polígonos será uno séptimo del tamaño.
| Long |
Número de muestras (Opcional) | El número de ubicaciones de muestra que se crearán. Este parámetro se aplica siempre al muestreo aleatorio simple y al muestreo por clústeres. Para el muestreo estratificado, este parámetro se aplica cuando el recuento de la muestra sea proporcional al área del estrato o proporcional a un campo de población. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, el valor predeterminado es 100. Para el muestreo por clústeres, el valor predeterminado es 10. | Long |
Número de muestras por estrato (Opcional) | Para el muestreo estratificado con igual número de muestras en cada estrato, el número de ubicaciones de muestra creadas en cada estrato. El número total de muestras será este valor multiplicado por el número de estratos. El valor predeterminado es 100. | Long |
Population Field (Opcional) | El campo de población para el muestreo estratificado cuando el recuento de la muestra sea igual o proporcional a un campo de población. | Field |
Tipo de geometría de salida (Opcional) | Para el muestreo sistemático, especifica si las ubicaciones de las muestras serán polígonos teselados o centroides (puntos) de los polígonos teselados.
| String |
Distancia mínima entre puntos de muestreo (Opcional) | Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, la distancia mínima permitida entre las ubicaciones de la muestra. Para un muestreo aleatorio simple, todos los puntos estarán separados al menos por esta distancia. En el muestreo estratificado, los puntos de un mismo estrato estarán separados al menos por esta distancia, pero los puntos de estratos vecinos pueden estar más próximos que esta distancia. Para distancias grandes, pueden crearse menos ubicaciones de muestra de las esperadas para mantener las ubicaciones suficientemente separadas. En este caso, se devolverá un mensaje de advertencia. | Linear Unit |
Relación espacial (Opcional) | Especifica qué polígonos de una teselación de fondo se incluirán como ubicaciones de muestreo. Este parámetro se aplica al muestreo por clústeres y al muestreo sistemático cuando el tipo de geometría de salida es polígono.
| String |
Resumen
Crea ubicaciones de muestra dentro de un área de estudio continua utilizando diseños de muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático (cuadriculado) o por clústeres.
El muestreo es el proceso de seleccionar individuos de una población para estudiarlos y hacer inferencias sobre toda la población. El muestreo espacial continuo trata a la población como un área continua de la que se puede muestrear cualquier lugar o zona. Por ejemplo, puede utilizar esta herramienta para crear ubicaciones de muestreo para árboles dentro de un bosque denso o para recoger mediciones de humedad del suelo en un campo de cultivo. Esta herramienta no es adecuada para el muestreo de poblaciones discretas como hogares, animales o ciudades.
Ilustración
Uso
El área de estudio de entrada debe ser una clase de entidad poligonal o un ráster entero (categórico). También puede dibujar el área de estudio en un mapa utilizando la entrada interactiva de características. En el caso de los rásteres, las celdas con valores nulos no se considerarán parte del área de estudio.
Es posible crear ubicaciones de muestreo para los siguientes diseños de muestreo primario:
- Muestreo aleatorio simple: crea puntos de muestreo aleatoriamente dentro del área de estudio. Todos los lugares de la zona de estudio tienen las mismas probabilidades de ser seleccionados como lugares de muestreo. El área de estudio se tratará como un área única y se ignorarán todos los límites entre polígonos o categorías ráster (por ejemplo, una clase de entidad poligonal de todos los condados de un estado definirá la misma área de estudio que un único polígono de todo el estado). El muestreo aleatorio simple es útil cuando se desea investigar toda la zona de estudio, pero ningún lugar es más importante para el muestreo que otro. Para realizar un muestreo aleatorio simple, elija la opción Aleatorio simple del parámetro Método de muestreo.
- Ejemplo de aplicación: si el área de estudio es un bosque denso en el que se puede suponer que cada lugar tiene un árbol, se puede utilizar el muestreo aleatorio simple para tomar muestras aleatorias de árboles en el bosque.
- Muestreo aleatorio estratificado: crea puntos de muestreo dividiendo el área de estudio en estratos distintos (como la clase de suelo o el tipo de uso del suelo) y realizando un muestreo aleatorio simple por separado en cada estrato. El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se desea garantizar que todos los estratos estén representados en la muestra. Para realizar un muestreo aleatorio estratificado, elija una de las tres opciones de estratificación del parámetro Método de muestreo (consulte el siguiente consejo de uso para obtener información sobre cada tipo de estratificación).
- Ejemplo de aplicación: si un parque nacional se divide en clases de elevación, se puede utilizar el muestreo aleatorio estratificado para recoger muestras de suelo por separado para cada clase de elevación. De este modo se garantiza un muestreo suficiente del suelo en todas las elevaciones del parque.
- Muestreo sistemático: crea ubicaciones de muestreo en un patrón cuadriculado y no aleatorio en el área de estudio. La cuadrícula se crea mediante una teselación de polígonos de forma regular (por ejemplo, hexágonos, cuadrados o triángulos). Las ubicaciones de las muestras pueden devolverse como polígonos teselados o como puntos (los centroides de los polígonos teselados). El muestreo sistemático es útil para garantizar que no se muestrean más secciones del área de estudio que otras, lo que suele ser deseable cuando el objetivo es crear un mapa de las muestras en lugar de hacer inferencias sobre toda el área de estudio. Para realizar un muestreo sistemático, elija la opción Sistemático del parámetro Método de muestreo.
- Ejemplo de aplicación: para estudiar el fondo oceánico en una zona marina, puede crear una cuadrícula hexagonal de ubicaciones de muestreo para tomar muestras de especies de plantas marinas.
- Muestreo por clústeres: crea polígonos de muestra creando una muestra sistemática y seleccionando aleatoriamente algunos de los polígonos de la teselación. Los polígonos resultantes se denominan clústeres, y normalmente estos clústeres se estudian de forma exhaustiva muestreando todo lo posible dentro de cada uno de ellos. El muestreo por clústeres es útil cuando lo que más interesa es saber cómo interactúan las muestras entre sí a distancias cortas, y es aceptable que grandes secciones del área de estudio no tengan muestras. Para realizar un muestreo por clústeres, elija la opción Clúster del parámetro Método de muestreo.
- Ejemplo de aplicación: al muestrear colonias de insectos, se puede utilizar el muestreo por clústeres para crear pequeñas áreas de una parcela, y se muestrearán todas las colonias de insectos de los clústeres.
- Muestreo aleatorio simple: crea puntos de muestreo aleatoriamente dentro del área de estudio. Todos los lugares de la zona de estudio tienen las mismas probabilidades de ser seleccionados como lugares de muestreo. El área de estudio se tratará como un área única y se ignorarán todos los límites entre polígonos o categorías ráster (por ejemplo, una clase de entidad poligonal de todos los condados de un estado definirá la misma área de estudio que un único polígono de todo el estado). El muestreo aleatorio simple es útil cuando se desea investigar toda la zona de estudio, pero ningún lugar es más importante para el muestreo que otro. Para realizar un muestreo aleatorio simple, elija la opción Aleatorio simple del parámetro Método de muestreo.
Para el muestreo estratificado, puede definir los estratos de tres maneras. Cada uno de ellos está disponible como opción del parámetro Método de muestreo:
- Estratificar por polígono individual: cada registro en una clase de entidad de polígono es un estrato diferente. Por ejemplo, si el área de estudio es un campo con subparcelas almacenadas como polígonos separados, los puntos de muestreo se crearán por separado para cada subparcela. El área de estudio de entrada debe ser de polígonos.
- Estratificar por región ráster contigua: cada región de un ráster entero (categórico) será un estrato. Una región de ráster es un bloque contiguo de celdas con el mismo valor (del campo Value) que están conectadas por bordes de celda compartidos. Si dos regiones tienen el mismo valor, pero están desconectadas entre sí, serán estratos diferentes. El área de estudio de entrada debe ser un ráster.
- Estratificar por campo de Id de estrato: todos los polígonos o celdas ráster con el mismo valor de Id. de estrato serán un estrato. No es necesario que los polígonos o las celdas ráster sean contiguos para que estén en el mismo estrato. Indique el campo que contiene los valores de Id. de estrato en el parámetro Campo Id. de estrato. El campo debe ser entero o texto.
Puede especificar el número de muestras que se crearán en cada estrato utilizando una de las siguientes opciones del parámetro Método de asignación de recuento de muestras de estratos:
- Recuento igual en cada estrato: se creará un número igual de muestras en cada estrato. Indique el valor en el parámetro Número de muestras por estrato.
- Recuento proporcional al área del estrato: el número de muestras en los estratos será proporcional al tamaño de los estratos. Indique el número total de muestras en el parámetro Número de muestras y el recuento total se distribuirá a cada estrato proporcionalmente a su área.
- Recuento igual al campo de población: el número de muestras de cada estrato será igual a los valores de un campo de población. Introduzca el campo en el parámetro Campo de población. El campo no puede contener valores negativos y debe ser de tipo entero.
- Recuento proporcional al campo de población: el número de muestras de cada estrato será proporcional a los valores de un campo de población. Indique el campo en el parámetro Campo de población y el número total de muestras en el parámetro Número de muestras.
- Estratificar por polígono individual: cada registro en una clase de entidad de polígono es un estrato diferente. Por ejemplo, si el área de estudio es un campo con subparcelas almacenadas como polígonos separados, los puntos de muestreo se crearán por separado para cada subparcela. El área de estudio de entrada debe ser de polígonos.
La herramienta también puede utilizarse para crear diseños de muestreo más avanzados que no están disponibles como opciones explícitas del parámetro Método de muestreo.
- Muestreo por clústeres en dos etapas: crea clústeres de puntos en toda el área de estudio creando primero una muestra por clústeres y, a continuación, creando puntos (aleatorios simples, estratificados o sistemáticos) en cada conglomerado. El diseño de este muestreo es útil cuando se necesita una muestra de clústeres, pero no es factible estudiar exhaustivamente cada polígono de clústeres. También es útil cuando se está interesado principalmente en cómo interactúan las muestras a distancias cortas. Para realizar un muestreo por clústeres en dos etapas, utilice primero la herramienta para crear una muestra por clústeres y, a continuación, utilice los polígonos de clústeres como área de estudio de entrada en un diseño de muestreo aleatorio simple, estratificado o sistemático.
- Muestreo mixto (compuesto): crea por separado ubicaciones de muestreo a partir de diferentes diseños de muestreo y, a continuación, las fusiona en un único dataset. Por ejemplo, la combinación de una muestra aleatoria simple y una muestra por clústeres en dos etapas producirá ubicaciones de muestreo en toda la zona de estudio (aleatoria simple), pero también incluirá pequeñas parcelas con más puntos (por clústeres en dos etapas). Ello es útil porque el muestreo aleatorio simple por sí solo puede pasar por alto cómo interactúan las muestras a distancias cortas, pero el muestreo por clústeres en dos etapas deja grandes zonas del área de estudio sin ubicaciones de muestra. Combinando los dos, puede asegurarse de que toda la zona de estudio está representada y seguir investigando la interacción entre muestras a distancias cortas.
Se devolverá una advertencia si no se puede crear el número especificado de ubicaciones de muestra. Esto puede ocurrir en las siguientes situaciones:
- El valor del parámetro Distancia mínima entre puntos de muestreo es lo suficientemente grande como para que no se pueda crear el número especificado de ubicaciones de muestreo en el área de estudio (o estrato) sin que algunos puntos estén más cerca entre sí que la distancia mínima. En este caso, se crearán menos ubicaciones de las especificadas.
- Si el valor del parámetro Tamaño de bin se proporciona como un recuento, no siempre es posible crear el número especificado de ubicaciones de muestreo en el área de estudio. La herramienta probará varios valores de área y utilizará el área que cree un recuento de muestras más cercano al valor especificado. El área (en la unidad del sistema de coordenadas de salida) y el número resultante de ubicaciones de muestra se devolverán como mensajes de geoprocesamiento.
Si los parámetros especificados no crean ninguna ubicación de muestra (por ejemplo, si se utiliza una extensión de salida que no interseca el área de estudio), se devolverá un error.
Para el muestreo sistemático y de clústeres y cualquier forma de contenedor, excepto hexágonos H3, el centroide del primer polígono de la teselación se crea en la esquina inferior izquierda de la extensión de salida. En el caso de los hexágonos H3, los hexágonos están en ubicaciones fijas. Para todas las formas de contenedores, puede utilizar el parámetro Relación espacial para obtener los polígonos que se intersecan, están completamente dentro o tienen centroides que están dentro del área de estudio.
Si estratifica por el campo Id. del estrato y utiliza un campo de población (igual o proporcional), la población de cada estrato será la suma de los valores del campo de población de cada polígono o categoría ráster del estrato.
Si estratifica por región ráster contigua, no puede utilizar un campo de población. Esto se debe a que cada valor del campo de población representa la población total de una categoría ráster, incluso si la categoría está compuesta por múltiples regiones desagrupadas. Para utilizar campos de población al estratificar por región ráster contigua, utilice la herramienta Ráster a polígono para convertir el ráster en polígonos y asignar valores de población a cada polígono (por ejemplo, asignando la población de cada categoría proporcionalmente al número de celdas de cada una de sus regiones).
Para el muestreo estratificado con recuento de muestras por estratos proporcional al área o a un campo de población, se utiliza el método del resto más grande para garantizar que el recuento global de la muestra no se altere por el redondeo.
Parámetros
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})| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_study_area | El área de estudio de entrada donde se crearán las ubicaciones de las muestras. El área de estudio deben ser polígonos o un ráster entero (categórico). En el caso de los rásteres, las celdas con valores nulos no se incluirán en el área de estudio. | Feature Layer; Raster Layer |
out_features | Las entidades de salida que representan las ubicaciones de las muestras. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, las entidades de salida serán puntos. Para el muestreo por clústeres, la salida serán polígonos. Para el muestreo sistemático, la salida pueden ser puntos o polígonos. | Feature Class |
sampling_method (Opcional) | Especifica el método de muestreo que se utilizará para crear las ubicaciones de las muestras.
| String |
strata_id_field (Opcional) | Para el muestreo estratificado por campo Id. de estrato, el campo Id. de estrato que define los estratos. | Field |
strata_count_method (Opcional) | Para el muestreo estratificado, especifica el método que se utilizará para determinar el número de ubicaciones de muestra que se crearán en cada estrato.
| String |
bin_shape (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, especifica la forma de cada polígono en la teselación cuadriculada.
| String |
bin_size (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, el tamaño de cada polígono de la teselación. El valor puede proporcionarse como recuento (el número total de polígonos teselados creados en el área de estudio) o como área (el área de cada polígono teselado). Para la entrada de recuento, el valor predeterminado es 100. Para la entrada de área, debe proporcionarse un valor. Si se proporciona un recuento, la herramienta intentará crear el número especificado de ubicaciones de muestra. Si no se puede crear el número exacto, se devolverá una advertencia. | Areal Unit; Long |
h3_resolution (Opcional) | Para el muestreo sistemático o por clústeres con intervalos de hexágonos H3, especifica la resolución H3 de los hexágonos. Con cada valor de resolución creciente, el área de los polígonos será uno séptimo del tamaño.
| Long |
num_samples (Opcional) | El número de ubicaciones de muestra que se crearán. Este parámetro se aplica siempre al muestreo aleatorio simple y al muestreo por clústeres. Para el muestreo estratificado, este parámetro se aplica cuando el recuento de la muestra sea proporcional al área del estrato o proporcional a un campo de población. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, el valor predeterminado es 100. Para el muestreo por clústeres, el valor predeterminado es 10. | Long |
num_samples_per_strata (Opcional) | Para el muestreo estratificado con igual número de muestras en cada estrato, el número de ubicaciones de muestra creadas en cada estrato. El número total de muestras será este valor multiplicado por el número de estratos. El valor predeterminado es 100. | Long |
population_field (Opcional) | El campo de población para el muestreo estratificado cuando el recuento de la muestra sea igual o proporcional a un campo de población. | Field |
geometry_type (Opcional) | Para el muestreo sistemático, especifica si las ubicaciones de las muestras serán polígonos teselados o centroides (puntos) de los polígonos teselados.
| String |
min_distance (Opcional) | Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, la distancia mínima permitida entre las ubicaciones de la muestra. Para un muestreo aleatorio simple, todos los puntos estarán separados al menos por esta distancia. En el muestreo estratificado, los puntos de un mismo estrato estarán separados al menos por esta distancia, pero los puntos de estratos vecinos pueden estar más próximos que esta distancia. Para distancias grandes, pueden crearse menos ubicaciones de muestra de las esperadas para mantener las ubicaciones suficientemente separadas. En este caso, se devolverá un mensaje de advertencia. | Linear Unit |
spatial_relationship (Opcional) | Especifica qué polígonos de una teselación de fondo se incluirán como ubicaciones de muestreo. Este parámetro se aplica al muestreo por clústeres y al muestreo sistemático cuando el tipo de geometría de salida es polígono.
| String |
Muestra de código
La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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"
)La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())La siguiente secuencia de comandos Python muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# 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())