Kriging—Hilfe | ArcGIS for Desktop

Mit der 3D Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung
Verwendung
Syntax
Codebeispiel
Umgebung
Lizenzierungsinformationen

Zusammenfassung

Interpoliert eine Raster-Oberfläche anhand von Punkten mithilfe der Kriging-Methode.

Weitere Informationen zur Funktionsweise der Kriging-Methode

Verwendung

Kriging ist ein verarbeitungsintensiver Prozess. Das Tempo der Ausführung ist abhängig von der Anzahl der Punkte im Eingabe-Dataset und der Größe des Suchfensters.
Niedrige Werte im optionalen Feld "Ausgabe-Varianz des Vorhersage-Rasters" stehen für einen hohen Grad des Vertrauens in den vorhergesagten Wert. Hohe Werte können bedeuten, dass mehr Datenpunkte benötigt werden.
Bei den Modellen der Kriging-Methode "Universal" wird vorausgesetzt, dass eine strukturelle Komponente vorhanden ist und dass der lokale Trend zwischen den Positionen variiert.
Unter Erweiterte Parameter können Sie das für das Kriging verwendete Semivariogramm bestimmen. Der Standardwert für Lag size wird anfänglich auf den Wert der Ausgabe-Zellengröße gesetzt. Für Major range, Partial sill und Nugget wird intern ein Standardwert berechnet, wenn keine Werte angegeben werden.
Der optionale Wert "Ausgabe-Varianz des Vorhersage-Rasters" ist die Kriging-Varianz in jeder Zelle des Ausgabe-Rasters. Sofern die Kriging-Fehler normal verteilt sind, beträgt die Wahrscheinlichkeit 95,5 %, dass der tatsächliche Z-Wert in der Zelle dem vorhergesagten Raster-Wert ± zweimal die Quadratwurzel des Wertes im Varianz-Raster entspricht.
Einige Eingabe-Datasets weisen mehrere Punkte mit denselben XY-Koordinaten auf. Wenn die Werte der Punkte an der gemeinsamen Position identisch sind, werden sie als Duplikate betrachtet und haben keinerlei Auswirkung auf die Ausgabe. Falls die Werte nicht identisch sind, werden sie als lagegleiche Punkte betrachtet.
Die verschiedenen Interpolationswerkzeuge verarbeiten diese Datenbedingung möglicherweise unterschiedlich. In einigen Fällen wird beispielsweise der erste lagegleiche Punkt für die Berechnung verwendet, während in anderen Fällen der letzte Punkt verwendet wird. Dies kann dazu führen, dass einige Positionen im Ausgabe-Raster andere Werte enthalten als Sie erwarten. Die Lösung besteht darin, Ihre Daten vorzubereiten, indem Sie diese lagegleichen Punkte entfernen. Das Werkzeug Ereignisse erfassen in der Toolbox "Spatial Statistics" unterstützt Sie bei der Ermittlung aller lagegleichen Punkte in Ihren Daten.

Syntax

Kriging_3d (in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})

Parameter	Erläuterung	Datentyp
in_point_features	Die Eingabe-Punkt-Features mit den Z-Werten, die in ein Oberflächen-Raster interpoliert werden.	Feature Layer
z_field	Ein Feld mit einem Höhen- oder Größenwert für jeden Punkt. Dies kann ein Zahlenfeld oder das Shape-Feld sein, wenn die Eingabe-Punkt-Features Z-Werte enthalten.	Field
out_surface_raster	Das Ausgabe-Raster für die interpolierte Oberfläche. Es handelt sich stets um ein Gleitkomma-Raster.	Raster Dataset
semiVariogram_props kriging_model	Das zu verwendende Semivariogramm-Modell. Es gibt zwei Kriging-Modelle: "Ordinary" und "Universal". Bei dem Modell "Ordinary" sind fünf Typen von Semivariogrammen verfügbar. Bei dem Modell "Universal" sind zwei Typen von Semivariogrammen verfügbar. Jedes Semivariogramm verfügt über mehrere optionale Parameter, die zusätzlich festgelegt werden können. Semivariogramme im Modell "Ordinary" Spherical – Das Semivariogramm-Modell "Sphärisch". Dies ist die Standardeinstellung. Circular – Das Semivariogramm-Modell "Kreisförmig". Exponential – Das Semivariogramm-Modell "Exponential". Gaussian – Das Semivariogramm-Modell "Gaußsche" (Normalverteilung). Linear – Das Semivariogramm-Modell "Linear" mit "Sill". Semivariogramme im Modell "Universal" LinearDrift – Kriging-Methode "Universal" mit linearer Nullpunktverschiebung. QuadraticDrift – Kriging-Methode "Universal" mit quadratischer Nullpunktverschiebung. Die anderen Parameter nach der Definition des Semivariogramm-Modells sind für das Kriging mit den Optionen "Ordinary" und "Universal" gleich. Zu diesen zählen folgende: Lag size ‑ Standardmäßig wird die Zellengröße des Ausgabe-Rasters verwendet. MajorRange ‑ Gibt eine Entfernung an, über die hinaus es wenig oder keine Korrelation gibt. PartialSill ‑ Die Differenz zwischen "Nugget" und "Sill". Nugget ‑ Steht für den Fehler und die Variation bei räumlichen Maßstäben, die für eine Erkennung zu fein sind. Der Nugget-Effekt zeigt sich als Unterbrechung im Ursprung. Das Semivariogramm hat die Form einer Textzeichenfolge: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Beispiel: "Circular, 2000, 2.6, 542"	KrigingModel
cell_size (optional)	Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster. Dies ist der Wert in der Umgebung, wenn dieser explizit festgelegt wurde. Andernfalls wird die Breite oder Höhe (der kleinere Wert von beiden) der Ausdehnung der Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug dividiert durch 250 verwendet.	Analysis Cell Size
search_radius (optional)	Definiert, welcher der Eingabepunkte zum Interpolieren des Wertes jeder Zelle im Ausgabe-Raster verwendet wird. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Suchumgebung anzugeben: Variable und Fixed. Variable verwendet einen variablen Suchradius, um eine bestimmte Anzahl von Eingabereferenzpunkten für die Interpolation zu finden. Fixed verwendet eine bestimmte feste Entfernung, innerhalb der alle Eingabepunkte verwendet werden. Der Standardwert ist Variable. Die Syntax für diese Parameter ist wie folgt: Variable, number_of_points, maximum_distance, wobei Folgendes gilt: number_of_points – Dies ist ein Ganzzahlwert, der die Anzahl der nächstgelegenen Eingabereferenzpunkte angibt, die für die Interpolation verwendet werden. Die Standardeinstellung ist 12 Punkte. maximum_distance – Gibt die Entfernung in Karteneinheiten an, auf die die Suche nach den nächstgelegenen Eingabereferenzpunkten begrenzt wird. Der Standardwert ist die Länge der Ausdehnungsdiagonalen. Fixed, distance, minimum_number_of_points, wobei Folgendes gilt: distance – Gibt die Entfernung als Radius an, innerhalb dessen alle Eingabereferenzpunkte für die Interpolation verwendet werden. Der Wert des Radius wird in Karteneinheiten angegeben. Der Standardradius ist fünfmal so groß wie die Zellengröße des Ausgabe-Rasters. minimum_number_of_points – Ein Ganzzahlwert, der die Mindestanzahl von Punkten für die Interpolation definiert. Der Standardwert ist 0. Wird die erforderliche Anzahl von Punkten nicht innerhalb der angegebenen Entfernung gefunden, wird die Suchentfernung so lange vergrößert, bis die angegebene Mindestanzahl von Punkten gefunden wurde. Muss der Suchradius vergrößert werden, erfolgt dies so lange, bis die minimum_number_of_points innerhalb dieses Radius liegt oder die Ausdehnung des Radius die untere (südliche) und/oder die obere (nördliche) Ausdehnung des Ausgabe-Rasters schneidet. Allen Positionen, die der obigen Bedingung nicht genügen, wird der Wert "NoData" zugewiesen.	Radius
out_variance_prediction_raster (optional)	Das optionale Ausgabe-Raster, in dem jede Zelle die vorhergesagten Semivarianzwerte für die Position enthält.	Raster Dataset

Codebeispiel

Kriging – Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird ein Punkt-Shapefile eingegeben und die Ausgabeoberfläche als Grid-Raster interpoliert.

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")

Kriging – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)