Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией 3D Analyst.
Краткая информация
Интерполирует поверхность растра по точкам с использованием метода кригинга.
Использование
Кригинг – это процесс, требующий интенсивной работы процессора. Скорость вычисления зависит от числа точек во входном наборе данных и от размера окна поиска.
Низкие значения в дополнительном выходном растре прогнозируемой дисперсии указывают на высокую степень достоверности прогнозируемого значения. Высокие значения указывают на необходимость дополнительных точечных данных.
Виды универсального кригинга предполагают, что в данных существует структурная составляющая и что локальный тренд варьируется от одного местоположения к другому.
Опции Дополнительные параметры позволяют контролировать вариограмму, используемую при выполнении интерполяции по методу кригинга. Значение, используемое по умолчанию для Размера лага, изначально устанавливается равным используемому по умолчанию выходному размеру ячейки. Если никаких значений не задано, для Радиуса влияния, Частичного порога и Самородка будут вычислены используемые по умолчанию значения.
Дополнительная выходной растр прогнозируемой дисперсии содержит дисперсию кригинга в каждой ячейке выходного растра. При допущении, что погрешности кригинга подчиняются закону нормального распределения, вероятность того, что действительное z-значение в ячейке равно проинтерполированному значению на растре, равна 95,5 процентам, плюс-минус двукратный размер корня квадратного значения на растре вариации.
Некоторые входные данные могут содержать несколько точек с одинаковыми x,y координатами. Если значения точек в одних и тех же местоположениях совпадают, такие точки считаются идентичными, и предполагается, что они не влияют на выходные данные. Если значения различаются, такие точки рассматриваются как совпадающие.
Различные инструменты интерполяции могут использовать это условие для данных по-разному. Например, в некоторых случаях для вычисления используется первая встреченная совпадающая точка; в других случаях используется последняя точка. Такая ситуация может приводить к тому, что в некоторых точках выходного растра значения будут отличаться от ожидаемых. Решением этой проблемы может стать предварительная подготовка данных, при которой совпадающие точки будут удалены. Инструмент Собрать события в наборе инструментов Пространственная статистика полезен для идентификации совпадающих точек в ваших данных.
Синтаксис
Kriging_3d (in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_point_features | Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности. | Feature Layer |
z_field | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения. | Field |
out_surface_raster | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster Dataset |
semiVariogram_props kriging_model | Используемая модель вариограммы. Имеются две модели кригинга: Ординарная и Универсальная. Ординарная модель кригинга имеет пять доступных типов вариограмм. Универсальная модель кригинга имеет два доступных типа вариограмм. Каждая вариограмма имеет несколько дополнительных устанавливаемых параметров.
Формой вариограммы является текстовая строка: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Пример: "Circular, 2000, 2,6, 542" | KrigingModel |
cell_size (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Будет использоваться значение в параметрах среды, если оно было явно задано; в противном случае, будет использован меньший из размеров ширины или высоты экстента входной пространственной привязки, деленный на 250. | Analysis Cell Size |
search_radius (Дополнительный) | Определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения каждой ячейки в выходной растр. Имеются два способа задания окрестности поиска: Variable и Fixed. Variable использует переменный радиус поиска для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции.Fixed использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. Variable используется по умолчанию. Синтаксис для данных параметров:
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Дополнительный) | Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении. | Raster Dataset |
Пример кода
Kriging, пример 1 (окно Python)
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность - растр Grid.
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, пример 2 (автономный скрипт)
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность - растр Grid.
# 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)
Параметры среды
Информация о лицензиях
- ArcGIS Desktop Basic: Требует 3D Analyst или Spatial Analyst
- ArcGIS Desktop Standard: Требует 3D Analyst или Spatial Analyst
- ArcGIS Desktop Advanced: Требует 3D Analyst или Spatial Analyst