Kriging (Spatial Analyst)
Zusammenfassung
Interpoliert eine Raster-Oberfläche anhand von Punkten mithilfe der Kriging-Methode.
Weitere Informationen zur Funktionsweise der Kriging-Methode
Verwendung
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Kriging ist ein verarbeitungsintensiver Prozess. Das Tempo der Ausführung ist abhängig von der Anzahl der Punkte im Eingabe-Dataset und der Größe des Suchfensters.
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Niedrige Werte im optionalen Feld "Ausgabe-Varianz des Vorhersage-Rasters" stehen für einen hohen Grad des Vertrauens in den vorhergesagten Wert. Hohe Werte können bedeuten, dass mehr Datenpunkte benötigt werden.
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Bei den Modellen der Kriging-Methode "Universal" wird vorausgesetzt, dass eine strukturelle Komponente vorhanden ist und dass der lokale Trend zwischen den Positionen variiert.
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Unter Erweiterte Parameter können Sie das für das Kriging verwendete Semivariogramm bestimmen. Der Standardwert für Lag size wird anfänglich auf den Wert der Ausgabe-Zellengröße gesetzt. Für Major range, Partial sill und Nugget wird intern ein Standardwert berechnet, wenn keine Werte angegeben werden.
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Der optionale Wert "Ausgabe-Varianz des Vorhersage-Rasters" ist die Kriging-Varianz in jeder Zelle des Ausgabe-Rasters. Sofern die Kriging-Fehler normal verteilt sind, besteht zu 95,5 % die Wahrscheinlichkeit, dass der tatsächliche Z-Wert in der Zelle dem vorhergesagten Raster-Wert ± zweimal die Quadratwurzel des Wertes im Vorhersage-Raster entspricht.
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Einige Eingabe-Datasets weisen mehrere Punkte mit denselben XY-Koordinaten auf. Wenn die Werte der Punkte an der gemeinsamen Position identisch sind, werden sie als Duplikate betrachtet und haben keinerlei Auswirkung auf die Ausgabe. Falls die Werte nicht identisch sind, werden sie als lagegleiche Punkte betrachtet.
Die verschiedenen Interpolationswerkzeuge verarbeiten diese Datenbedingung möglicherweise unterschiedlich. In einigen Fällen wird beispielsweise der erste lagegleiche Punkt für die Berechnung verwendet, während in anderen Fällen der letzte Punkt verwendet wird. Dies kann dazu führen, dass einige Positionen im Ausgabe-Raster andere Werte enthalten als Sie erwarten. Die Lösung besteht darin, Ihre Daten vorzubereiten, indem Sie diese lagegleichen Punkte entfernen. Das Werkzeug Ereignisse erfassen in der Toolbox "Spatial Statistics" unterstützt Sie bei der Ermittlung aller lagegleichen Punkte in Ihren Daten.
Syntax
| Parameter | Erläuterung | Datentyp |
in_point_features |
Die Eingabe-Punkt-Features mit den Z-Werten, die in ein Oberflächen-Raster interpoliert werden. | Feature Layer |
z_field |
Ein Feld mit einem Höhen- oder Größenwert für jeden Punkt. Dies kann ein Zahlenfeld oder das Shape-Feld sein, wenn die Eingabe-Punkt-Features Z-Werte enthalten. | Field |
semiVariogram_props kriging_model |
Die Klasse KrigingModel definiert, welches Kriging-Modell verwendet wird. Es gibt zwei Arten von Kriging-Klassen: Bei der Methode KrigingModelOrdinary sind fünf Typen von Semivariogrammen verfügbar. Bei der Methode KrigingModelUniversal sind zwei Typen von Semivariogrammen verfügbar.
| KrigingModel |
cell_size (optional) |
Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster. Dies ist der Wert in der Umgebung, wenn dieser explizit festgelegt wurde. Andernfalls wird die Breite oder Höhe (der kleinere Wert von beiden) der Ausdehnung der Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug dividiert durch 250 verwendet. | Analysis Cell Size |
search_radius (optional) |
Die Klasse Radius definiert, welcher der Eingabepunkte zum Interpolieren des Wertes jeder Zelle im Ausgabe-Raster verwendet wird. Es gibt zwei Typen von Radiusklassen: RadiusVariable und RadiusFixed. Es wird ein variabler Suchradius verwendet, um eine bestimmte Anzahl von Eingabereferenzpunkten für die Interpolation zu finden. Der Typ "Fest" verwendet eine bestimmte feste Entfernung, innerhalb der alle Eingabepunkte für die Interpolation verwendet werden. Standardmäßig wird der Typ "Variabel" verwendet.
| Radius |
out_variance_prediction_raster (optional) |
Das optionale Ausgabe-Raster, in dem jede Zelle die vorhergesagten Semivarianzwerte für die Position enthält. | Raster Dataset |
Rückgabewert
| Name | Erläuterung | Datentyp |
| out_surface_raster |
Das Ausgabe-Raster für die interpolierte Oberfläche. | Raster |
Codebeispiel
In diesem Beispiel wird ein Punkt-Shapefile eingegeben und die Ausgabeoberfläche als Grid-Raster interpoliert.
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")
In diesem Beispiel wird ein Punkt-Shapefile eingegeben und die Ausgabeoberfläche als Grid-Raster interpoliert.
# 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")