Подпись | Описание | Тип данных |
Входные точечные объекты | Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности. | Feature Layer |
Поле значений Z | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения. | Field |
Выходная растровая поверхность | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster Dataset |
Свойства вариограммы | Используемая модель вариограммы. Имеются два метода кригинга: Ординарный и Универсальный. Ординарный кригинг может использовать следующие модели вариограммы:
Универсальный кригинг может использовать следующие модели вариограммы:
Эти опции доступны в диалоговом окне Дополнительные параметры (Advanced Parameters). Этими параметрами являются:
| KrigingModel |
Размер выходной ячейки (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании. | Analysis Cell Size |
Радиус поиска (Дополнительный) | Определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения каждой ячейки в выходной растр. Есть две опции: Переменный и Фиксированный. По умолчанию используется тип Переменный.
| Radius |
Выходной растр прогнозируемой дисперсии (Дополнительный) | Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении. | Raster Dataset |
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией 3D Analyst.
Краткая информация
Интерполирует поверхность растра по точкам с использованием метода кригинга.
Инструмент Эмпирический байесовский кригинг обеспечивает улучшенную производительность и функциональность.
Использование
Кригинг – это процесс, требующий интенсивной работы процессора. Скорость вычисления зависит от числа точек во входном наборе данных и от размера окна поиска.
Низкие значения в дополнительном выходном растре прогнозируемой дисперсии указывают на высокую степень достоверности прогнозируемого значения. Высокие значения указывают на необходимость дополнительных точечных данных.
Виды универсального кригинга предполагают, что в данных существует структурная составляющая и что локальный тренд варьируется от одного местоположения к другому.
Свойств вариограммы позволяют контролировать вариограмму, используемую при выполнении интерполяции по методу кригинга. Значение, используемое по умолчанию для Размера лага, изначально устанавливается равным используемому по умолчанию выходному размеру ячейки. Если никаких значений не задано, для Радиуса влияния, Частичного порога и Самородка будут вычислены используемые по умолчанию значения.
Дополнительная выходной растр прогнозируемой дисперсии содержит дисперсию кригинга в каждой ячейке выходного растра. При допущении, что погрешности кригинга подчиняются закону нормального распределения, вероятность того, что действительное z-значение в ячейке равно проинтерполированному значению на растре, равна 95,5 процентам, плюс-минус двукратный размер корня квадратного значения на растре вариации.
Параметр Размер выходной ячейки может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, он извлекается из среды Размер ячейки, если он был указан. Если параметр размера ячейки или параметр среды размера ячейки не были заданы, но задан параметр среды Растр привязки, используется размер ячейки растра привязки. Если нечего не задано, размер ячейки рассчитывается как меньшее из значений ширины или высоты экстента, деленных на 250, в которых экстент находится в выходной системе координат, указанной в параметрах среды.
Если размер ячейки задан с использованием числового значения, инструмент будет использовать его непосредственно для выходного растра.
Если размер ячейки задан с использованием набора растровых данных, параметр покажет путь к набору растровых данных вместо значения размера ячейки. Размер ячейки этого набора растровых данных будет использоваться непосредственно в анализе при условии, что пространственная привязка набора данных совпадает с выходной пространственной привязкой. Если пространственная привязка набора данных отличается от выходной пространственной привязки, она будет спроецирована на основе значения Метод проецирования размера ячейки.
Некоторые входные данные могут содержать несколько точек с одинаковыми x,y координатами. Если значения точек в одних и тех же местоположениях совпадают, такие точки считаются идентичными, и предполагается, что они не влияют на выходные данные. Если значения различаются, такие точки рассматриваются как совпадающие.
Различные инструменты интерполяции могут использовать это условие для данных по-разному. Например, в некоторых случаях для вычисления используется первая встреченная совпадающая точка; в других случаях используется последняя точка. Такая ситуация может приводить к тому, что в некоторых точках выходного растра значения будут отличаться от ожидаемых. Решением этой проблемы может стать предварительная подготовка данных, при которой совпадающие точки будут удалены. Инструмент Собрать события в наборе инструментов Пространственная статистика полезен для идентификации совпадающих точек в ваших данных.
Для форматов данных, поддерживающих значения Null, таких как классы объектов файловой базы геоданных, значение Null будет игнорироваться при использовании в качестве входных данных.
Параметры
arcpy.ddd.Kriging(in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
Имя | Описание | Тип данных |
in_point_features | Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности. | Feature Layer |
z_field | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения. | Field |
out_surface_raster | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster Dataset |
semiVariogram_props kriging_model | Используемая модель вариограммы. Имеются две модели кригинга: Ординарная и Универсальная. Ординарная модель кригинга имеет пять доступных типов вариограмм. Универсальная модель кригинга имеет два доступных типа вариограмм. Каждая вариограмма имеет несколько дополнительных устанавливаемых параметров.
Формой вариограммы является текстовая строка: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Пример: "Circular, 2000, 2,6, 542" | KrigingModel |
cell_size (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании. | Analysis Cell Size |
search_radius (Дополнительный) | Определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения каждой ячейки в выходной растр. Имеются два способа задания окрестности поиска: Variable и Fixed. Variable использует переменный радиус поиска для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции.Fixed использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. Variable используется по умолчанию. Синтаксис для данных параметров:
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Дополнительный) | Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении. | Raster Dataset |
Пример кода
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр Grid.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.Kriging_3d("ca_ozone_pts.shp", "OZONE", "c:/output/krigout",
"Spherical", 2000, "Variable 12")
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр Grid.
# Name: Kriging_3d_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
outRaster = "C:/output/krigoutput02"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/output/outvariance"
kModel = "CIRCULAR"
kRadius = 20000
# Execute Kriging
arcpy.ddd.Kriging(inFeatures, field, outRaster, kModel,
cellSize, kRadius, outVarRaster)