| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力分析範囲 | サンプル位置が作成される入力分析範囲。 分析範囲はポリゴンまたは整数 (カテゴリ) ラスターでなければなりません。 ラスターの場合、NULL 値を含むセルは分析範囲に含まれません。 | Feature Layer; Raster Layer |
出力フィーチャ | サンプル位置を表す出力フィーチャ。 単純ランダムおよび層化サンプリングの出力フィーチャは、ポイントになります。 クラスター サンプリングの出力はポリゴンになります。 系統サンプリングの出力は、ポイントまたはポリゴンになります。 | Feature Class |
サンプリング方法 (オプション) | サンプル位置を作成するために使用するサンプリング方法を指定します。
| String |
階層 ID フィールド (オプション) | 階層 ID フィールドによる層化サンプリングで、階層を定義する階層 ID フィールド。 | Field |
階層サンプル数の割り当て方法 (オプション) | 層化サンプリングでは、各層内に作成するサンプル位置の数を決定するために使用する方法を指定します。
| String |
ビン形状 (オプション) | 系統およびクラスター サンプリングの場合、グリッド状のテッセレーション内の各ポリゴンの形状を指定します。
| String |
ビン サイズ (数または面積) (オプション) | 系統およびクラスター サンプリングの場合の、テッセレーション内の各ポリゴンのサイズ。 値は数 (分析範囲で作成されたテッセレーション ポリゴンの総数) または面積 (各テッセレーション ポリゴンの面積) として入力できます。 数の入力の場合のデフォルトは 100 です。 面積の入力の場合、値を指定する必要があります。 数が入力されると、ツールが指定された数のサンプル位置を作成しようとします。 正確な数で作成できない場合、警告が返されます。 | Areal Unit; Long |
H3 解像度 (オプション) | H3 六角形ビンの系統およびクラスター サンプリングの場合、六角形の H3 解像度を指定します。 座標精度の値が大きくなるごとに、ポリゴンの面積はサイズの 7 分の 1 になります。
| Long |
サンプル数 (オプション) | 作成されるサンプル位置の数。 このパラメーターは、単純ランダム サンプリングとクラスター サンプリングに常に適用されます。 層化サンプリングの場合、サンプル数が層の面積に比例するか、母集団フィールドに比例する場合に、このパラメーターが適用されます。 単純ランダムおよび層化サンプリングの場合、デフォルトは 100 です。 クラスター サンプリングの場合、デフォルトは 10 です。 | Long |
階層ごとのサンプル数 (オプション) | 各層のサンプル数が同じである層化サンプリングで、各層内に作成されるサンプル位置の数。 サンプルの総数は、この値と層の数を乗算した数になります。 デフォルトは 100 です。 | Long |
母集団フィールド (オプション) | サンプル数が母集団フィールドと同じか、母集団フィールドに比例する場合の、層化サンプリングの母集団フィールド。 | Field |
出力ジオメトリ タイプ (オプション) | 系統サンプリングの場合、サンプル位置をテッセレーション ポリゴンまたはテッセレーション ポリゴンの重心 (ポイント) のどちらにするのかを指定します。
| String |
サンプル ポイント間の最短距離 (オプション) | 単純ランダムおよび層化サンプリングの場合に、サンプル位置間で許容される最短距離。 単純ランダム サンプリングの場合、すべてのポイントの間隔がこの距離以上になります。 層化サンプリングの場合、同じ層内のポイントの間隔はこの距離以上になりますが、近傍の層のポイントの間隔はこの距離より近くなる可能性があります。 距離が大きい場合、位置同士の間隔を十分に取るために、作成されるサンプル位置の数が予想以上に少なくなる可能性があります。 この場合、警告メッセージが返されます。 | Linear Unit |
空間リレーションシップ (オプション) | 背景のテッセレーションからどのポリゴンをサンプリング位置として含めるのか指定します。 このパラメーターは、出力ジオメトリ タイプがポリゴンの場合に、クラスター サンプリングと系統サンプリングに適用されます。
| String |
サマリー
単純ランダム、層化、系統 (グリッド)、またはクラスター サンプリング設計を使用して、連続する分析範囲内にサンプル位置を作成します。
サンプリングとは、母集団の分析と母集団全体に関する推論を行うために、母集団から個を選択するプロセスです。 連続空間サンプリングでは、母集団を、場所や領域のサンプリング元となる連続領域として扱います。 たとえば、このツールを使用して、深い森林内の樹木のサンプル場所を作成したり、農地における土壌水分の測定値を収集したりできます。 このツールは、世帯、動物、都市などの不連続な母集団のサンプリングには適しません。
図
使用法
入力分析範囲は、ポリゴン フィーチャクラスまたは整数 (カテゴリ) ラスターである必要があります。 対話型フィーチャ入力を使用してマップ上に分析範囲を描画することもできます。 ラスターの場合、NULL 値を含むセルは分析範囲の一部と見なされません。
サンプル位置は、以下の主なサンプリング設計向けに作成できます。
- 単純ランダム サンプリング - 分析範囲内にサンプル ポイントをランダムに作成します。 分析範囲内の各位置がサンプル位置として選択される可能性は均等です。 分析範囲は 1 つのエリアとして処理され、ポリゴン間またはラスター カテゴリ間の境界はすべて無視されます (たとえば、1 つの州内のすべての郡のポリゴン フィーチャクラスは、州全体を示す 1 つのポリゴンと同じ分析範囲を定義します)。 単純ランダム サンプリングは、分析範囲全体を調査したい場合に役立ち、サンプリングにおける位置間の重要性に違いはありません。 単純ランダム サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターの [単純ランダム] オプションを選択します。
- 適用例: 分析範囲が深い森林で、どの位置にも樹木が存在すると想定される場合、単純ランダム サンプリングを使用して、森林内の樹木をランダムにサンプリングできます。
- 層化ランダム サンプリング - 分析範囲を異なる層 (土壌クラスや土地利用タイプなど) に分割し、各層内で単純ランダム サンプリングを別々に実行することで、サンプル ポイントを作成します。 層化ランダム サンプリングは、サンプル内ですべての層を確実に表示したい場合に役立ちます。 層化ランダム サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターの 3 つの層化オプションのいずれかを選択します (各タイプの層化の詳細については、次の使用上のヒントをご参照ください)。
- 適用例: 国立公園が標高クラスに分割されている場合、層化ランダム サンプリングを使用して、土壌サンプルを標高クラス別に収集できます。 これにより、公園内のすべての標高にわたり十分な土壌サンプルが集まります。
- 系統サンプリング - 分析範囲内にグリッド状の非ランダム パターンのサンプル位置を作成します。 グリッドは、通常はポリゴンで形成されるテッセレーション (六角形、四角形、三角形など) によって作成されます。 サンプル位置は、テッセレーション ポリゴンまたはポイント (テッセレーション ポリゴンの重心) として返すことができます。 系統サンプリングは、分析範囲のどのセクションも他のセクションより多くサンプリングされないようにする場合に役立ちます。分析範囲全体について推論するのではなく、サンプルのマップを作成することが目的である場合に必要とされることがよくあります。 系統サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターの [系統] オプションを選択します。
- 適用例: 海洋領域の海底を分析するために、サンプル位置の六角形グリッドを作成して、海洋植物の種をサンプリングできます。
- クラスター サンプリング - 系統サンプルを作成し、テッセレーションから一部のポリゴンをランダムに選択することで、サンプルのポリゴンを作成します。 作成されたポリゴンはクラスターと呼ばれ、通常はこれらのクラスターが徹底分析され、各クラスター内で可能な限りのサンプリングが行われます。 クラスター サンプリングは、近距離のサンプル同士の相互作用に最も大きな関心がある場合に役立ち、分析範囲の多くのセクションにサンプルが存在しない状態が許容されます。 クラスター サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターの [クラスター] オプションを選択します。
- 適用例: 昆虫コロニーをサンプリングする場合、クラスター サンプリングを使用して、プロットに小さいエリアを作成し、クラスター内のすべての昆虫コロニーをサンプリングします。
- 単純ランダム サンプリング - 分析範囲内にサンプル ポイントをランダムに作成します。 分析範囲内の各位置がサンプル位置として選択される可能性は均等です。 分析範囲は 1 つのエリアとして処理され、ポリゴン間またはラスター カテゴリ間の境界はすべて無視されます (たとえば、1 つの州内のすべての郡のポリゴン フィーチャクラスは、州全体を示す 1 つのポリゴンと同じ分析範囲を定義します)。 単純ランダム サンプリングは、分析範囲全体を調査したい場合に役立ち、サンプリングにおける位置間の重要性に違いはありません。 単純ランダム サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターの [単純ランダム] オプションを選択します。
層化サンプリングでは、階層を 3 つの方法で定義できます。 各方法は、[サンプリング方法] パラメーターのオプションとして表示されます。
- [個々のポリゴンによる層] - ポリゴン フィーチャクラス内の各レコードが 1 つの異なる層になります。 たとえば、分析範囲が、別々のポリゴンとして格納されたサブプロットを含むフィールドである場合、サンプル ポイントはサブプロットごとに別々に作成されます。 入力分析範囲はポリゴンでなければなりません。
- [隣接ラスター領域による層] - 整数 (カテゴリ) ラスターの各領域が 1 つの層になります。 ラスター領域は、(Value フィールドからの) 同じ値を持つセルの隣接ブロックで、セルの共有エッジによって接続されます。 2 つの領域が同じ値を持つのに相互に接続されていない場合、これらは別々の層になります。 入力分析範囲はラスターでなければなりません。
- [階層 ID フィールドによる層] - 同じ階層 ID 値を持つすべてのポリゴンまたはラスター セルが 1 つの層になります。 同じ層内にあるポリゴンまたはラスター セルが隣接している必要はありません。 [階層 ID フィールド] パラメーターに、階層 ID 値を含むフィールドを入力します。 このフィールドは整数またはテキストである必要があります。
各層に作成されるサンプル数は、[階層サンプル数の割り当て方法] パラメーターの以下のオプションのいずれかを使用して指定できます。
- [各層で同数] - 各層に同じ数のサンプルが作成されます。 [階層ごとのサンプル数] パラメーターに値を入力します。
- [層の面積に比例した数] - 層内のサンプル数は、層のサイズに比例します。 [サンプル数] パラメーターにサンプルの総数を入力すると、各層の面積に比例したサンプル数が各層に分配されます。
- [母集団フィールドと同数] - 各層のサンプル数は、母集団フィールドの値と同じになります。 [母集団フィールド] パラメーターのフィールドに入力します。 このフィールドに負の値を含めることはできず、整数タイプにする必要があります。
- [母集団フィールドに比例した数] - 各層のサンプル数は、母集団フィールドの値に比例します。 [母集団フィールド] パラメーターのフィールドに入力し、[サンプル数] パラメーターにサンプルの総数を入力します。
- [個々のポリゴンによる層] - ポリゴン フィーチャクラス内の各レコードが 1 つの異なる層になります。 たとえば、分析範囲が、別々のポリゴンとして格納されたサブプロットを含むフィールドである場合、サンプル ポイントはサブプロットごとに別々に作成されます。 入力分析範囲はポリゴンでなければなりません。
このツールを使用して、[サンプリング方法] パラメーターの明確なオプションとして提供されていない、さらに高度なサンプリング設計を作成することもできます。
- 2 段階のクラスター サンプリング - 最初にクラスター サンプルを作成し、次に各クラスター内にポイント (単純ランダム、層化、または系統) を作成することで、分析範囲全体のポイントのクラスターを作成します。 このサンプリング設計は、クラスター サンプルが必要だが、各クラスター ポリゴンを徹底分析するのが可能でない場合に役立ちます。 近距離のサンプルの相互作用に主に関心がある場合にも役立ちます。 2 段階のクラスター サンプリングを実行するには、まずツールを使用してクラスター サンプルを作成し、次に、単純ランダム、層化、または系統サンプリング設計でクラスター ポリゴンを入力分析範囲として使用します。
- 混合 (合成) サンプリング - 異なるサンプリング設計からサンプリング位置を別々に作成し、これらをマージして 1 つのデータセットを作成します。 たとえば、単純ランダム サンプルと 2 段階クラスター サンプルを組み合わせると、分析範囲全体にわたるサンプリング位置 (単純ランダム) が作成されますが、ここには多くのポイントによる小さなパッチ (2 段階クラスター) が含まれます。 この方法が役立つのは、単純ランダム サンプリング単独では近距離のサンプルの相互作用が見落とされる可能性があるものの、2 段階クラスター サンプリングではサンプル位置が存在しない分析範囲の多くのエリアがそのままになるからです。 この 2 つを組み合わせることで、分析範囲全体が確実に表示され、しかも近距離のサンプル間の相互作用を調査できるようになります。
指定された数のサンプル位置を作成できない場合は、警告が返されます。 これは次のような状況で発生することがあります。
- [サンプル ポイント間の最短距離] パラメーターの値が十分に大きいため、一部のポイント同士を最短距離よりも近づけないと、分析範囲 (または階層) 内に指定数のサンプル位置を作成できない場合。 この場合、指定された数よりも少ない数の位置が作成されます。
- [ビン サイズ] パラメーター値が数として入力されている場合、分析範囲内に指定された数のサンプル位置を常に作成することはできません。 ツールがさまざまな面積の値を試し、指定された値に最も近いサンプル数を作成する面積を使用します。 面積 (出力座標系の単位) と結果のサンプル位置数は、ジオプロセシング メッセージとして返されます。
指定されたパラメーターでサンプル位置が作成されない場合 (出力範囲が分析範囲と交差していない場合など)、エラーが返されます。
系統およびクラスター サンプリングでビン形状が H3 六角形以外の場合、テッセレーションの最初のポリゴンの重心が出力範囲の左下隅に作成されます。 H3 六角形の場合、六角形は固定された位置にあります。 すべてのビン形状に対して、[空間リレーションシップ] パラメーターを使用して、分析範囲と交差する、分析範囲に完全に含まれる、または分析範囲内に重心があるポリゴンを返すことができます。
階層 ID フィールドによる層化を行い、母集団フィールド (同数または比例) を使用する場合、各層の母集団はその層のすべてのポリゴンまたはラスター カテゴリの母集団フィールド値の合計になります。
隣接ラスター領域による層化を行う場合、母集団フィールドは使用できません。 カテゴリが複数のばらばらの領域で構成される場合でも、母集団フィールドの値はラスター カテゴリの総母集団を表すからです。 隣接ラスター領域による層化を行うときに母集団フィールドを使用するには、[ラスター → ポリゴン (Raster to Polygon)] ツールを使用してラスターをポリゴンに変換し、母集団の値を各ポリゴンに割り当てます (たとえば、各領域のセル数に比例して各カテゴリの母集団を割り当てます)。
領域または母集団フィールドに比例する階層サンプル数による層化サンプリングでは、最大剰余方式を使用して、丸め処理によってサンプル総数が変更されないようにします。
パラメーター
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})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_study_area | サンプル位置が作成される入力分析範囲。 分析範囲はポリゴンまたは整数 (カテゴリ) ラスターでなければなりません。 ラスターの場合、NULL 値を含むセルは分析範囲に含まれません。 | Feature Layer; Raster Layer |
out_features | サンプル位置を表す出力フィーチャ。 単純ランダムおよび層化サンプリングの出力フィーチャは、ポイントになります。 クラスター サンプリングの出力はポリゴンになります。 系統サンプリングの出力は、ポイントまたはポリゴンになります。 | Feature Class |
sampling_method (オプション) | サンプル位置を作成するために使用するサンプリング方法を指定します。
| String |
strata_id_field (オプション) | 階層 ID フィールドによる層化サンプリングで、階層を定義する階層 ID フィールド。 | Field |
strata_count_method (オプション) | 層化サンプリングでは、各層内に作成するサンプル位置の数を決定するために使用する方法を指定します。
| String |
bin_shape (オプション) | 系統およびクラスター サンプリングの場合、グリッド状のテッセレーション内の各ポリゴンの形状を指定します。
| String |
bin_size (オプション) | 系統およびクラスター サンプリングの場合の、テッセレーション内の各ポリゴンのサイズ。 値は数 (分析範囲で作成されたテッセレーション ポリゴンの総数) または面積 (各テッセレーション ポリゴンの面積) として入力できます。 数の入力の場合のデフォルトは 100 です。 面積の入力の場合、値を指定する必要があります。 数が入力されると、ツールが指定された数のサンプル位置を作成しようとします。 正確な数で作成できない場合、警告が返されます。 | Areal Unit; Long |
h3_resolution (オプション) | H3 六角形ビンの系統およびクラスター サンプリングの場合、六角形の H3 解像度を指定します。 座標精度の値が大きくなるごとに、ポリゴンの面積はサイズの 7 分の 1 になります。
| Long |
num_samples (オプション) | 作成されるサンプル位置の数。 このパラメーターは、単純ランダム サンプリングとクラスター サンプリングに常に適用されます。 層化サンプリングの場合、サンプル数が層の面積に比例するか、母集団フィールドに比例する場合に、このパラメーターが適用されます。 単純ランダムおよび層化サンプリングの場合、デフォルトは 100 です。 クラスター サンプリングの場合、デフォルトは 10 です。 | Long |
num_samples_per_strata (オプション) | 各層のサンプル数が同じである層化サンプリングで、各層内に作成されるサンプル位置の数。 サンプルの総数は、この値と層の数を乗算した数になります。 デフォルトは 100 です。 | Long |
population_field (オプション) | サンプル数が母集団フィールドと同じか、母集団フィールドに比例する場合の、層化サンプリングの母集団フィールド。 | Field |
geometry_type (オプション) | 系統サンプリングの場合、サンプル位置をテッセレーション ポリゴンまたはテッセレーション ポリゴンの重心 (ポイント) のどちらにするのかを指定します。
| String |
min_distance (オプション) | 単純ランダムおよび層化サンプリングの場合に、サンプル位置間で許容される最短距離。 単純ランダム サンプリングの場合、すべてのポイントの間隔がこの距離以上になります。 層化サンプリングの場合、同じ層内のポイントの間隔はこの距離以上になりますが、近傍の層のポイントの間隔はこの距離より近くなる可能性があります。 距離が大きい場合、位置同士の間隔を十分に取るために、作成されるサンプル位置の数が予想以上に少なくなる可能性があります。 この場合、警告メッセージが返されます。 | Linear Unit |
spatial_relationship (オプション) | 背景のテッセレーションからどのポリゴンをサンプリング位置として含めるのか指定します。 このパラメーターは、出力ジオメトリ タイプがポリゴンの場合に、クラスター サンプリングと系統サンプリングに適用されます。
| String |
コードのサンプル
次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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"
)次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# 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())