Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Mit der 3D Analyst-Lizenz verfügbar.
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.
Die Ausgabezellengröße kann über einen numerischen Wert definiert oder aus einem vorhandenen Raster-Dataset abgerufen werden. Wird die Zellengröße nicht explizit über den Parameterwert angegeben, wird sie aus der Umgebung Zellengröße abgeleitet, falls diese angegeben wurde. Wenn der Parameter und die Umgebung für die Zellengröße nicht angegeben wurden, aber die Umgebung Fang-Raster festgelegt wurde, wird die Zellengröße des Fang-Rasters verwendet. Wenn kein Wert angegeben wird, wird die Zellengröße aus der Breite oder Höhe der Ausdehnung (je nachdem was kürzer ist) berechnet, indem der Wert durch 250 dividiert wird. Dabei wird die Ausdehnung in der Umgebung in Ausgabekoordinatensystem angegeben.
Wenn die Zellengröße mit einem numerischen Wert angegeben wird, wird dieser vom Werkzeug direkt für das Ausgabe-Raster verwendet.
Wenn die Zellengröße mit einem Raster-Dataset angegeben wird, zeigt der Parameter anstelle des Zellengrößenwerts den Pfad des Raster-Datasets an. Die Zellengröße dieses Raster-Datasets wird direkt in der Analyse verwendet, vorausgesetzt der Raumbezug stimmt mit dem Ausgabe-Raumbezug überein. Wenn der Raumbezug des Datasets nicht mit dem Ausgabe-Raumbezug übereinstimmt, wird er basierend auf der ausgewählten Projektionsmethode für Zellengröße projiziert.
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
arcpy.ddd.Kriging(in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})| Parameter | Erklärung | 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.
Das Semivariogramm hat die Form einer Textzeichenfolge: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Beispiel: "Circular, 2000, 2.6, 542" | KrigingModel |
cell_size (optional) | Die Zellengröße des Ausgabe-Rasters, das erstellt wird. Dieser Parameter kann über einen numerischen Wert definiert oder aus einem vorhandenen Raster-Dataset abgerufen werden. Wenn die Zellengröße nicht explizit als Parameterwert angegeben wurde, wird der Zellengrößenwert der Umgebung verwendet, sofern dieser angegeben wurde. Andernfalls werden zusätzliche Regeln verwendet, um ihn aus anderen Eingaben zu berechnen. Weitere Informationen finden Sie in den Verwendungsmöglichkeiten. | 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. Variable ist die Standardeinstellung. Die Syntax für diese Parameter ist wie folgt:
| Radius |
out_variance_prediction_raster (optional) | Das optionale Ausgabe-Raster, in dem jede Zelle die vorhergesagten Varianzwerte 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)
In diesem Beispiel wird ein Punkt-Shapefile eingegeben und die Ausgabeoberfläche als Grid-Raster interpoliert.
# 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
# Check out the ArcGIS 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Kriging
arcpy.Kriging_3d(inFeatures, field, outRaster, kModel,
cellSize, kRadius, outVarRaster)
Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert 3D Analyst oder Spatial Analyst
- Standard: Erfordert 3D Analyst oder Spatial Analyst
- Advanced: Erfordert 3D Analyst oder Spatial Analyst