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Krigeage

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

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  • Informations de licence

Récapitulatif

Interpole une surface raster à partir de points à l'aide du krigeage.

Pour en savoir plus sur la fonction Krigeage

Utilisation

  • Le processus de krigeage nécessite d'importantes ressources du processeur. La vitesse d'exécution dépend du nombre de points dans le jeu de données en entrée et la taille de la fenêtre de recherche.

  • Les valeurs faibles comprises dans la variance en sortie facultative du raster de prévision indiquent un haut degré de confiance dans la valeur de prévision. Des valeurs élevées peuvent signifier que davantage de points de données sont nécessaires.

  • Les types de krigeage universel supposent qu'il existe un composant structurel et que la tendance locale varie d'un emplacement à un autre.

  • Les paramètres avancés permettent de contrôler le semi-variogramme utilisé pour le krigeage. A l'origine, une Valeur de décalage par défaut est définie sur la taille de cellule en sortie par défaut. Les valeurs d'Etendue principale, de Seuil partiel et de Pépite sont calculées par défaut en interne si rien n'est spécifié.

  • La variance en sortie facultative du raster de prévision contient la variance de krigeage au niveau de chaque cellule de raster en sortie. Si l'on part du principe que les erreurs de krigeage sont normalement distribuées, il existe 95,5 % de probabilité que la valeur z réelle au niveau de la cellule corresponde à la valeur du raster prévue, plus ou moins deux fois la racine carrée de la valeur dans le raster de variance.

  • Certains jeux de données en entrée peuvent avoir plusieurs points avec les mêmes coordonnées x,y. Si les valeurs des points à l'emplacement commun sont les mêmes, elles sont considérées comme étant en double et n'ont aucune incidence sur la sortie. Si les valeurs sont différentes, elles sont considérées comme étant des points coïncidents.

    Les différents outils d'interpolation peuvent gérer cette condition de données différemment. Par exemple dans certains cas, le premier point coïncident détecté est utilisé pour le calcul, tandis que dans d'autres cas, c'est le dernier point détecté qui est utilisé. Cela peut entraîner des valeurs inattendues pour les emplacements du raster en sortie. La solution consiste à préparer vos données en supprimant ces points coïncidents. L'outil Collect Events de la boîte à outils Outils de statistiques spatiales sert à identifier tous points coïncidents de vos données.

  • Pour plus d'informations sur les environnements de géotraitement qui s'appliquent à cet outil, reportez-vous à la rubrique Environnements d'analyse et Spatial Analyst.

Syntaxe

Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
ParamètreExplicationType de données
in_point_features

Les entités points en entrée contenant les valeurs z à interpoler dans un raster de surface.

Feature Layer
z_field

Champ contenant une valeur de hauteur ou de magnitude pour chaque point.

Il peut s'agir d'un champ numérique ou du champ Forme, si les entités ponctuelles en entrée contiennent des valeurs Z.

Field
semiVariogram_props
kriging_model

La classe KrigingModel définit le modèle de krigeage utilisé.

Il existe deux types de classes de krigeage. La méthode KrigingModelOrdinary présente cinq types de semi-variogramme disponibles. La méthode KrigingModelUniversal présente deux types de semi-variogramme disponibles.

  • KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType : modèle de semi-variogramme à utiliser. Les modèles disponibles sont notamment :
      • SPHERICAL : modèle de semi-variogramme sphérique. Il s'agit de l'option par défaut.
      • CIRCULAR : modèle de semi-variogramme circulaire.
      • EXPONENTIAL : modèle de semi-variogramme exponentiel.
      • GAUSSIAN : modèle de semi-variogramme gaussien (ou de distribution normale).
      • LINEAR : modèle de semi-variogramme linéaire avec un seuil.
  • KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType : modèle de semi-variogramme à utiliser. Les modèles disponibles sont notamment :
      • LINEARDRIFT : krigeage universel avec dérive linéaire.
      • QUADRATICDRIFT : krigeage universel avec dérive quadratique.
  • Après {semivariogramType}, les autres paramètres sont communs aux krigeages ordinaire et universel.
    • lagSize : la valeur par défaut est la taille de cellule du raster en sortie.
    • majorRange : représente une distance au-delà de laquelle il n'y a que peu ou pas de corrélation.
    • partialSill : différence entre la pépite et le seuil.
    • nugget : représente l'erreur et la variation à des échelles spatiales trop petites pour être détectées. L'effet pépite est considéré comme une discontinuité à l'origine.
KrigingModel
cell_size
(Facultatif)

Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie.

Il s'agit de la valeur dans l'environnement s'il est explicitement défini, ou de la plus petite largeur ou hauteur de l'étendue des entités ponctuelles en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250.

Analysis Cell Size
search_radius
(Facultatif)

La classe Radius définit le point en entrée qui permet d'interpoler la valeur pour chaque cellule dans le raster en sortie.

Il existe deux types de classes de rayon : RadiusVariable et RadiusFixed. Un rayon de recherche Variable permet de rechercher un nombre spécifié de points d'échantillonnage en entrée pour l'interpolation. Le type Fixed utilise une distance fixe spécifiée dans laquelle tous les points en entrée sont utilisés pour l'interpolation. Variable est le type par défaut.

  • RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
    • {numberofPoints} : valeur entière spécifiant le nombre de points d'échantillonnage en entrée les plus proches à utiliser pour effectuer l'interpolation. La valeur par défaut est 12.
    • {maxDistance} : spécifie la distance, en unités de carte, de limite de la recherche des points d'échantillonnage en entrée les plus proches. La valeur par défaut est la longueur de la diagonale de l'étendue.
  • RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
    • {distance} : spécifie la distance en tant que rayon au sein duquel les points d'échantillonnage en entrée permettent d'effectuer l'interpolation.

      La valeur du rayon est exprimée en unités de carte. Le rayon par défaut est de 5 fois la taille de cellule du raster en sortie.

    • {minNumberofPoints} : entier définissant le nombre minimal de points à utiliser pour l'interpolation. La valeur par défaut est 0.

      Si le nombre de points requis n'est pas trouvé dans la distance spécifiée, la distance de recherche augmente jusqu'à ce que le nombre minimal de points spécifié soit trouvé.

      Le rayon de recherche est augmenté lorsque cela est nécessaire jusqu'à ce que la valeur de l'option {minNumberofPoints} soit comprise dans ce rayon ou que l'étendue du rayon traverse l'étendue inférieure (sud) et/ou supérieure (nord) du raster en sortie. La valeur NoData est attribuée à tous les emplacements qui ne remplissent pas la condition susmentionnée.

Radius
out_variance_prediction_raster
(Facultatif)

Raster en sortie facultatif où chaque cellule contient les valeurs de semi-variance prévues pour cette localisation.

Raster Dataset

Valeur renvoyée

NomExplicationType de données
out_surface_raster

Raster de surface interpolé en sortie.

Il s'agit toujours d'un raster à virgule flottante.

Raster

Exemple de code

1er exemple d'utilisation de l'outil Krigeage (fenêtre Python)

Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster Grid.

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")
2e exemple d'utilisation de l'outil Krigeage (script autonome)

Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster Grid.

# 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")

Environnements

  • Validation automatique
  • Taille de cellule
  • Espace de travail courant
  • Etendue
  • Transformations géographiques
  • Masque
  • Mot-clé CONFIG en sortie
  • Système de coordonnées en sortie
  • Statistiques raster
  • Espace de travail temporaire
  • Raster de capture
  • Taille de tuile

Informations de licence

  • ArcGIS for Desktop Basic: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst
  • ArcGIS for Desktop Standard: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst
  • ArcGIS for Desktop Advanced: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst

Thèmes connexes

  • Vue d'ensemble du jeu d'outils Interpolation
  • Présentation de l'analyse d'interpolation
  • Comparaison des méthodes d'interpolation
  • Krigeage dans Geostatistical Analyst
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