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克里金法

需要 Spatial Analyst 许可。

摘要

使用克里金法将点插值成栅格表面。

了解有关克里金法工作原理的详细信息

用法

  • 克里金法是一个占用大量处理器资源的过程。执行速度取决于输入数据集中点的数量和搜索窗口的大小。

  • 预测栅格可选输出方差中的低值指示预测值的高置信度。较高值可能表明需要使用更多的数据点。

  • 泛克里金法类型假定有结构组件存在，且局部趋势将随位置的变化而变化。

  • 高级参数可控制克里金法所使用的半变异函数。步长大小的默认值初始设置为默认输出像元大小。对于主要范围、偏基台和块金来说，如果未进行任何设置，将会内部计算默认值。

  • 预测栅格的可选输出方差在每个输出栅格像元中都含有克里金法方差。假设克里金误差是正态分布的，则像元中实际 z 值等于预测栅格值加上或减去方差栅格中值的平方根 2 倍的可能性为 95.5%。

  • 某些输入数据集可能包含多个具有相同 x,y 坐标的点。如果共有位置处点的值相同，则将其视为重复项，但并不影响输出。如果值不同，则将这些点视为重合点。

    各种插值工具可在不同条件下以不同方式处理此数据。例如，在某些情况下，使用遇到的第一个重合点进行计算；而在其他情况下，则使用遇到的最后一个点进行计算。这可能导致输出栅格中某些位置的值与预期值不同。解决办法就是在准备数据时移除这些重合点。“空间统计”工具箱中的收集事件工具用于识别数据中所有的重合点。

  • 有关适用于此工具的地理处理环境的详细信息，请参阅分析环境和 Spatial Analyst。

语法

Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
参数说明数据类型
in_point_features

包含要插值到表面栅格中的 z 值的输入点要素。

Feature Layer
z_field

存放每个点的高度值或量级值的字段。

如果输入点要素包含 z 值，则该字段可以是数值型字段或者 Shape 字段。

Field
semiVariogram_props
kriging_model

KrigingModel 类定义要使用的克里金模型。

克里金类分为两种类型。KrigingModelOrdinary 方法具有五种可用的半变异函数。KrigingModelUniversal 方法具有两种可用的半变异函数。

  • KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType - 要使用的半变异函数模型。可用模型包括：
      • SPHERICAL - 球面半变异函数模型。这是默认设置。
      • CIRCULAR- 圆半变异函数模型。
      • EXPONENTIAL- 指数半变异函数模型。
      • GAUSSIAN- 高斯（或正态分布）半变异函数模型。
      • LINEAR- 采用基台的线性半变异函数模型。
  • KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType - 要使用的半变异函数模型。可用模型包括：
      • LINEARDRIFT - 采用一次漂移函数的泛克里金法。
      • QUADRATICDRIFT- 采用二次漂移函数的泛克里金法。
  • 在定义 {semivariogramType} 之后，其他参数均为普通克里金法和泛克里金法所共有的参数。
    • lagSize - 默认值为输出栅格像元大小。
    • majorRange - 表示一种距离，超出此距离即认定为不相关。
    • partialSill - 块金和基台之间的差值。
    • nugget - 表示因过于微小而无法检测到的空间尺度下的误差和变差。块金效应被视为在原点处的不连续。
KrigingModel
cell_size
(可选)

要创建的输出栅格的像元大小。

如果明确设置该值，则它将是环境中的值，否则，它是输入空间参考中输入点要素范围的宽度或高度除以 250 之后得到的较小值。

Analysis Cell Size
search_radius
(可选)

Radius 类可定义要用来对输出栅格中各像元值进行插值的输入点。

radius 类分为两种类型：RadiusVariable 和 RadiusFixed。使用“可变”搜索半径来查找用于插值的指定数量的输入采样点。“固定”类型使用指定的固定距离，将利用此距离范围内的所有输入点进行插值。“可变”类型是默认值。

  • RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
    • {numberofPoints} - 指定要用于执行插值的最邻近输入采样点数量的整数值。默认值为 12 个点。
    • {maxDistance} - 使用地图单位指定距离，以此限制对最邻近输入采样点的搜索。默认值是范围的对角线长度。
  • RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
    • {distance} - 指定用作半径的距离，在该半径范围内的输入采样点将用于执行插值。

      半径值使用地图单位来表示。默认半径是输出栅格像元大小的五倍。

    • {minNumberofPoints} - 定义用于插值的最小点数的整数。默认值为 0。

      如果在指定距离内没有找到所需点数，则将增加搜索距离，直至找到指定的最小点数。

      搜索半径需要增加时就会增加，直到 {minNumberofPoints} 在该半径范围内，或者半径的范围越过输出栅格的下部（南）和/或上部（北）范围为止。NoData 会分配给不满足以上条件的所有位置。

Radius
out_variance_prediction_raster
(可选)

可选输出栅格中的每个像元都包含该位置的预测半方差值。

Raster Dataset

返回值

名称说明数据类型
out_surface_raster

输出插值后的表面栅格。

其总为浮点栅格。

Raster

代码示例

克里金法 (Kriging) 示例 1（Python 窗口）

该示例输入一个点 shapefile，然后通过对表面插值，输出得到 Grid 栅格。

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")
克里金法 (Kriging) 示例 2（独立脚本）

该示例输入一个点 shapefile，然后通过对表面插值，输出得到 Grid 栅格。

# 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")

环境

许可信息

  • ArcGIS Desktop Basic: 需要 Spatial Analyst 或 3D Analyst
  • ArcGIS Desktop Standard: 需要 Spatial Analyst 或 3D Analyst
  • ArcGIS Desktop Advanced: 需要 Spatial Analyst 或 3D Analyst

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