Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией 3D Analyst.
Сводка
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.
Выходной размер ячейки можно задать как числовым значением, так и получить из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки невозможно указать непосредственно как значение параметра, он будет получен из параметра среды Размер ячейки, если он был там задан. Если же и в параметр среды значение размера ячейки не указано, но настроен параметр Растр привязки, то будет использоваться значение величины его ячейки. Если же ни один из параметров не задан, то размер ячейки будет вычислен как наименьшее значение длины либо ширины экстента растра, поделенное на 250, при этом экстент берется из параметра среды Выходная система координат.
Если размер ячейки указан в виде числа, то инструмент будет использовать это значение для выходного растра.
Если для определения размера ячейки указан другой растр, в параметре будет показан путь к набору растровых данных вместо значения размера ячейки. Размер ячейки этого растра будет использоваться непосредственно в анализе указанная пространственная привязка набора данных будет такой же, как и выходная система координат. Если же пространственная привязка набора данных отличается от выходной пространственной привязки, на будет перепроецирована на основе выбранного Метода проецирования размера ячейки.
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.
См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.
Синтаксис
Kriging(in_point_features, z_field, 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 |
semiVariogram_props kriging_model | Класс KrigingModel определяет, какая модель кригинга будет использоваться. Есть два типа классов кригинга. Метод KrigingModelOrdinary включает пять доступных типов вариограмм. Метод KrigingModelUniversal включает два доступных типа вариограмм.
| KrigingModel |
cell_size (Дополнительный) | Размер ячейки выходного растра, который будет создан. Этот параметр можно задать как числовым значением, так и получить из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки не был в явном виде задан как значение параметра, будет использоваться значение размера ячейки, указанное в параметрах среды геообработки, если же и оно не указано, будут использоваться дополнительные правила вычисления размера ячейки на основе входных данных. Более подробно см. использование. | Analysis Cell Size |
search_radius (Дополнительный) | Класс Radius определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения для каждой ячейки в выходном растре. Есть два типа классов радиуса: RadiusVariable и RadiusFixed. Переменный радиус поиска используется для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции. Фиксированный тип радиуса использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. По умолчанию используется тип Переменный.
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Дополнительный) | Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении. | Raster Dataset |
Значение отраженного сигнала
| Имя | Объяснение | Тип данных |
| out_surface_raster | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster |
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
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, пример 2 (автономный скрипт)
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность - растр 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")
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Spatial Analyst или 3D Analyst
- Standard: Требуется Spatial Analyst или 3D Analyst
- Advanced: Требуется Spatial Analyst или 3D Analyst