Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
サマリー
クリギングによりポイントからラスター サーフェスを内挿します。
使用法
クリギングは、プロセッサに負荷がかかるプロセスです。実行速度は、入力データセット内のポイント数と検索ウィンドウのサイズによって決まります。
オプション出力である予測分散ラスター内の値が小さいことは、予測値の信頼度が高いことを示しています。値が大きい場合は、もっと多くのデータ ポイントが必要かもしれません。
ユニバーサル クリンギングのタイプは、構造コンポーネントが存在していることと、ローカル トレンドが場所によって異なっていることが前提になっています。
[詳細パラメーター] では、クリギングに使用するセミバリオグラムを制御できます。[Lag size] のデフォルト値は、デフォルトの出力セル サイズに初期設定されます。[Major range]、[Partial sill]、[Nugget] については、何も指定されていなければデフォルト値が最初に計算されます。
オプション出力である予測分散ラスターには、各出力ラスター セルのクリギング分散が格納されます。クリギング エラーが標準的に分散しているとすると、セルの実際の Z 値が、予測ラスター値±分散ラスター内の値の平方根× 2 の範囲内にある可能性は、95.5 パーセントです。
入力データセットには X、Y 座標が同じである位置に複数のポイントが存在することがあります。共通の位置にあるポイントの値が同じである場合、それは重複とみなされて出力には影響しません。値が異なる場合は、一致ポイントと見なされます。
このデータ条件の処理方法は各種内挿ツールによって異なることがあります。たとえば、最初に遭遇した一致ポイントが計算に使用されることも、最後に遭遇した一致ポイントが計算に使用されることもあります。そのため、出力ラスター内のある位置に予想とは異なる値が出力される可能性があります。対策としては、このような一致ポイントを削除したデータを用意しておくことです。[Spatial Statistics] ツールボックスの [イベントの集計 (Collect Events)] ツールは、データ内の一致ポイントを特定するのに役立ちます。
このツールに適用されるジオプロセシング環境の詳細については、「解析環境と Spatial Analyst」をご参照ください。
構文
Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
in_point_features | サーフェス ラスターとして内挿する Z 値を含む入力ポイント フィーチャ。 | Feature Layer |
z_field | 各ポイントの高さまたは大きさの値を保持するフィールド。 これは数値フィールドまたは、入力ポイント フィーチャが Z 値を含む場合は Shape フィールドです。 | Field |
semiVariogram_props kriging_model | KrigingModel クラスはどのクリギング モデルを使用するかを定義します。 KrigingModel クラスには、次の 2 つのタイプがあります。KrigingModelOrdinary メソッドでは 5 種類のセミバリオグラムが使用できます。KrigingModelUniversal メソッドでは 2 種類のセミバリオグラムが使用できます。
| KrigingModel |
cell_size (オプション) | 作成する出力ラスターのセル サイズ。 環境設定で特定の値が指定されている場合は、その値を使用します。そうでない場合、セル サイズは、入力空間参照において、入力ポイント フィーチャの範囲の幅または高さ (どちらか短いほう) を 250 で割った値になります。 | Analysis Cell Size |
search_radius (オプション) | Radius クラスは、どの入力ポイントを使用して出力ラスターの各セル値を内挿するかを定義します。 Radius クラスには、次の 2 つのタイプがあります。RadiusVariable と RadiusFixed です。可変検索範囲は、指定された数の入力サンプル ポイントを見つけて内挿するときに使用されます。固定タイプでは、指定された固定距離内にあるすべての入力ポイントが内挿に使用されます。デフォルトは可変タイプです。
| Radius |
out_variance_prediction_raster (オプション) | オプションの出力ラスターであり、各セルにその位置の予測分散値が格納されます。 | Raster Dataset |
戻り値
| 名前 | 説明 | データ タイプ |
| out_surface_raster | 内挿された出力サーフェス ラスター。 常に浮動小数点ラスターです。 | Raster |
コードのサンプル
Kriging (クリギング) の例 1 (Python ウィンドウ)
この例では、ポイント シェープファイルを入力として、内挿したサーフェスを GRID ラスターとして出力します。
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 (クリギング) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
この例では、ポイント シェープファイルを入力として、内挿したサーフェスを GRID ラスターとして出力します。
# 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")
環境
ライセンス情報
- ArcGIS Desktop Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst または 3D Analyst
- ArcGIS Desktop Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst または 3D Analyst
- ArcGIS Desktop Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst または 3D Analyst