Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Геостатистические слои могут конвертироваться в растровый формат при помощи инструмента геообработки Слой GA в грид из набора инструментов Geostatistical Analyst (см. Общие сведения о работе с группой инструментов Геостатистические слои). Вы также можете открыть этот инструмент, щелкнув правой кнопкой мыши в таблице содержания ArcMap и выбрав Данные > Экспорт в растр.
Блоковая интерполяция используется при создании растра из геостатистического слоя. Блоковая интерполяция – это метод интерполяции, который позволяет прогнозировать среднее значение явления в пределах указанной зоны. Для эмпирического Байесовского кригинга и других – не кригинговых – методов в процессе блоковой интерполяции вычисляются проинтерполированные значения для ряда указанных местоположений в пределах зоны; значения усредняются, и среднее значение назначается в качестве проинтерполированного для целой зоны. Например, если необходимо проинтерполировать 10 местоположений в пределах зоны, интерполяция будет выполнена для каждого из 10 местоположений с помощью определенной модели интерполяции и исходных опорных точек, отобранных для характеристики явления.
Для кригинговых методов (кроме байесовского) значение ячейки растра вычисляется в соответствии со стандартными уравнениями блокового кригинга (см. ссылку в конце раздела). Если используется трансформация, стандартные уравнения блокового кригинга применяются к трансформированным данным, и во время обратной трансформации выполняется коррекция. Однако после выполнения обратной трансформации эти блок-прогнозы могут быть неточными, поэтому рекомендуется использовать моделирование с помощью инструмента геообработки Геостатистическое моделирование Гаусса.
При преобразовании геостатистического слоя в растр, формы блоков, выполняющих усреднение, находятся в пределах растровых ячеек. На следующей диаграмме показаны опорные точки с конфигурацией блока (растр), который будет использован для блоковой интерполяции:
В процессе преобразования можно указать количество интерполируемых местоположений внутри каждой ячейки, которое будет использовано в процессе усреднения. Например, можно указать проинтерполированные значения для двух точек в направлении x и трех точек в направлении y для каждой ячейки. Проинтерполированные точки будут распределены в пределах каждой ячейки так, что будут представлять (или оказывать воздействие) такую же зону. Таким образом, ни одной из проинтерполированных точек не будет присвоен вес. Проинтерполированные точки расположены в центре каждого подблока – в нашем случае, в центре каждого из шести блоков.
На следующей диаграмме с помощью выделенной ячейки отображен процесс блоковой интерполяции для одной ячейки (или блока) в растре. Эта процедура применяется к каждой ячейке выходного растра.
На диаграмме выделенный блок из предыдущей диаграммы изображен крупным планом. Интерполяция будет выполнена для шести точек ячейки с помощью модели интерполяции, указанной для геостатистического слоя и исходных опорных точек. Шесть проинтерполированных значений будут усреднены и присвоены этой ячейке.
Если указать только одну точку в направлении x и одну в направлении y, интерполяция будет выполнена для центра каждой выходной ячейки. Время обработки увеличится, поскольку возрастет количество интерполируемых точек.
Большее количество проинтерполированных точек в направлении x или y может потребоваться для вычисления направленных трендов. Во 2-м и 3-м вышеприведенных примерах, интервал между проинтерполированными точками в направлении север-юг короче, чем в направлении восток-запад. Большее количество проинтерполированных точек в направлении север-юг увеличивает выборку в этом направлении для фиксирования более высокой вариации. То есть значения явления изменяются быстрее в направлении север-юг, чем в направлении восток-запад. Чтобы зафиксировать это, потребуется больше опорных точек в этом направлении.
Литература
- Chiles, J.P. and Delfiner, P., Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty., John Wiley & Sons, New York (1999), Section 3.5 (pp. 203-211)