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Kriging

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

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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.

  • Weitere Informationen zur Geoverarbeitung von Umgebungen mit diesem Werkzeug finden Sie unter Analyseumgebungen und Spatial Analyst.

Syntax

Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
ParameterErläuterungDatentyp
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
semiVariogram_props
kriging_model

Die Klasse KrigingModel definiert, welches Kriging-Modell verwendet wird.

Es gibt zwei Arten von Kriging-Klassen: Bei der Methode KrigingModelOrdinary sind fünf Typen von Semivariogrammen verfügbar. Bei der Methode KrigingModelUniversal sind zwei Typen von Semivariogrammen verfügbar.

  • KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType – Das zu verwendende Semivariogramm-Modell. Die folgenden Modelle sind verfügbar:
      • 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".
  • KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType – Das zu verwendende Semivariogramm-Modell. Die folgenden Modelle sind verfügbar:
      • LINEARDRIFT – Kriging-Methode "Universal" mit linearer Nullpunktverschiebung.
      • QUADRATICDRIFT – Kriging-Methode "Universal" mit quadratischer Nullpunktverschiebung.
  • Die anderen Parameter nach {semivariogramType} sind für das Kriging mit den Optionen "Ordinary" und "Universal" gleich.
    • lagSize – 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.
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)

Die Klasse Radius definiert, welcher der Eingabepunkte zum Interpolieren des Wertes jeder Zelle im Ausgabe-Raster verwendet wird.

Es gibt zwei Arten von Radius-Klassen: RadiusVariable und RadiusFixed. Es wird ein variabler Suchradius verwendet, um eine bestimmte Anzahl von Eingabereferenzpunkten für die Interpolation zu finden. Der Typ "Fest" verwendet eine bestimmte feste Entfernung, innerhalb der alle Eingabepunkte für die Interpolation verwendet werden. Standardmäßig wird der Typ "Variabel" verwendet.

  • RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
    • {numberofPoints} – Dies ist ein Ganzzahlwert, der die Anzahl der nächstgelegenen Eingabereferenzpunkte angibt, die für die Interpolation verwendet werden. Die Standardeinstellung ist 12 Punkte.
    • {maxDistance} – Gibt die Entfernung in Karteneinheiten an, auf die die Suche nach den nächstgelegenen Eingabereferenzpunkten begrenzt wird. Der Standardwert ist die Länge der Ausdehnungsdiagonalen.
  • RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
    • {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.

    • {minNumberofPoints} – 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 {minNumberofPoints} 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

Rückgabewert

NameErläuterungDatentyp
out_surface_raster

Das Ausgabe-Raster für die interpolierte Oberfläche.

Es handelt sich stets um ein Gleitkomma-Raster.

Raster

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
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outKrig = Kriging("ozone_pts.shp", "OZONE", KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", 2000, 2.6, 542, 0), 2000, RadiusFixed(20000, 1))
outKrig.save("c:/sapyexamples/output/krigout")
Kriging – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

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

# Name: Kriging_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/sapyexamples/output/outvariance"
lagSize = 2000
majorRange = 2.6
partialSill = 542
nugget = 0

# Set complex variables
kModelOrdinary = KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", lagSize,
                                majorRange, partialSill, nugget)
kRadius = RadiusFixed(20000, 1)



# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute Kriging
outKriging = Kriging(inFeatures, field, kModelOrdinary, cellSize,
                     kRadius, outVarRaster)

# Save the output 
outKriging.save("C:/sapyexamples/output/krigoutput02")

Umgebungen

  • Auto Commit
  • Zellengröße
  • Aktueller Workspace
  • Ausdehnung
  • Geographische Transformationen
  • Maske
  • Ausgabe-CONFIG-Schlüsselwort
  • Ausgabe-Koordinatensystem
  • Raster-Statistiken
  • Scratch-Workspace
  • Fang-Raster
  • Kachelgröße

Lizenzinformationen

  • ArcGIS Desktop Basic: Erfordert Spatial Analyst oder 3D Analyst
  • ArcGIS Desktop Standard: Erfordert Spatial Analyst oder 3D Analyst
  • ArcGIS Desktop Advanced: Erfordert Spatial Analyst oder 3D Analyst

Verwandte Themen

  • Überblick über das Toolset "Interpolation"
  • Interpolationsanalyse
  • Vergleichen von Interpolationsmethoden
  • Kriging in Geostatistical Analyst

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