Kriging (3D Analyst)

Resumen

Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando kriging.

Más información sobre cómo funciona Kriging

Uso

• Kriging es un proceso intensivo del procesador. La velocidad de ejecución depende de la cantidad de puntos en el dataset de entrada y del tamaño de la ventana de búsqueda.

• Los valores bajos en la varianza del ráster de predicción de salida opcional indica un alto grado de confianza en el valor previsto. Los valores altos pueden indicar que se necesitan más puntos de datos.

• El tipo de kriging universal presupone que hay un componente estructural presente y que la tendencia local varía de una ubicación a otra.

• Parámetros avanzados permite controlar el semivariograma utilizado para kriging. Un valor predeterminado para Tamaño de intervalo se establece inicialmente en el tamaño de celda de salida predeterminado. Para Rango principal, Meseta parcial y Nugget, se calculará un valor predeterminado internamente, si no se especifica nada.

• La varianza del ráster de predicción de salida opcional contiene la varianza de kriging en cada celda del ráster de salida. Al suponer que, por lo general, los errores kriging se distribuyen, hay una probabilidad del 95,5 por ciento de que el valor z real en la celda sea el valor del ráster previsto, sumando o restando dos veces la raíz cuadrada del valor del ráster de predicción.

• Algunos datasets de entrada pueden tener algunos puntos con las mismas coordenadas x,y. Si los valores de los puntos de una ubicación común son los mismos, se consideran duplicados y no afectan a la salida. Si los valores son diferentes, se consideran puntos coincidentes.

  Las distintas herramientas de interpolación pueden manejar esta condición de datos de maneras distintas. Por ejemplo, en algunos casos el primer punto coincidente encontrado se utiliza para el cálculo; en otros casos, se utiliza el último punto encontrado. Esto puede causar que algunas ubicaciones del ráster de entrada tengan valores distintos a los que puede esperar. La solución es preparar los datos quitando estos puntos coincidentes. La herramienta Adquirir eventos de la caja de herramientas de Estadística espacial es útil para identificar cualquier punto coincidente en los datos.

Sintaxis

Kriging_3d (in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
in_point_features	Entidades de punto de entrada que contienen los valores z que se interpolarán en un ráster de superficie.	Feature Layer
z_field	Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto. Puede ser un campo numérico o el campo Forma si las entidades de punto de entrada contienen valores z.	Field
out_surface_raster	Ráster de superficie interpolado de salida.	Raster Dataset
semiVariogram_props kriging_model	El modelo de semivariograma que se utilizará. Hay dos modelos de kriging, Ordinario y Universal. El modelo Ordinario tiene cinco tipos de semivariogramas disponibles. El modelo Universal tiene dos tipos de semivariogramas disponibles. Cada semivariograma tiene varios parámetros opcionales que también se pueden establecer. Modelos de semivariograma Ordinarios: Spherical: modelo de semivariograma esférico. Esta es la opción predeterminada. Circular: modelo de semivariograma circular. Exponencial: modelo de semivariograma exponencial. Gaussian: modelo de semivariograma Gaussiano (o de distribución normal). Linear: modelo de semivariograma lineal con una meseta. Modelos de semivariograma Universales: LinearDrift: kriging universal con coeficiente de tendencia lineal. QuadraticDrift: kriging universal con coeficiente de tendencia cuadrática. Después de que se define el modelo de semivariograma, los demás parámetros son comunes entre kriging Ordinario y Universal. Estos son: Tamaño de intervalo: la opción predeterminada es el tamaño de celda ráster de salida. MajorRange: representa la distancia más allá de la cual hay poca o ninguna correlación. PartialSill: diferencia entre el nugget y la meseta. Nugget: representa el error y la variación a una escala espacial que es demasiado fina para ser detectada. El efecto nugget se ve como una discontinuidad del origen. La forma del semivariograma es una cadena de texto: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Por ejemplo: "Circular, 2000, 2,6, 542"	KrigingModel
cell_size (Opcional)	El tamaño de celda con el que se creará el ráster de salida. Este será el valor del entorno si se establece explícitamente; de lo contrario, es el valor más bajo del ancho o de la altura de la extensión de las entidades de punto de entrada, en la referencia espacial de entrada, dividido por 250.	Analysis Cell Size
search_radius (Opcional)	Define cuáles de los puntos de entrada se utilizarán para interpolar el valor para cada celda en el ráster de salida. Hay dos maneras de especificar el vecindario de búsqueda: Variable y Fijo. Variable utiliza un radio de búsqueda variable para encontrar una cantidad específica de puntos de muestra de entrada para la interpolación. Fixed utiliza una distancia fija especificada dentro de la cual todos los puntos de entrada se utilizarán. Variable es la opción predeterminada. La sintaxis de estos parámetros es: Variable, número_de_puntos, distancia_máxima, en donde: number_of_points: es un valor entero que especifica la cantidad de puntos de muestra de entrada más cercanos que se utilizarán para realizar la interpolación. El valor predeterminado es 12 puntos. maximum_distance: especifica la distancia, en unidades de mapa, mediante la cual se limitará la búsqueda de los puntos de muestra de entrada más cercanos. El valor predeterminado es la longitud de la extensión de la diagonal. Fijo, distancia, minimum_number_of_points, en donde: distancia: especifica la distancia como un radio dentro del cual los puntos de muestra de entrada se utilizarán para realizar la interpolación. El valor del radio se expresa en unidades de mapa. El radio predeterminado es cinco veces el tamaño del ráster de salida. minimum_number_of_points: un entero que define la cantidad de puntos mínima que se utilizará para la interpolación. El valor predeterminado es 0. Si el número de puntos requerido no se encuentra dentro de la distancia especificada, la distancia de búsqueda aumentará hasta que se encuentre la cantidad mínima de puntos especificada. Cuando sea necesario aumentar el radio de búsqueda, se hará hasta que la minimum_number_of_points caiga dentro de este radio, o hasta que el radio cruce la extensión inferior (sur) o superior (norte) del ráster de salida. Se asigna NoData a todas las ubicaciones que no cumplen con las condiciones anteriores.	Radius
out_variance_prediction_raster (Opcional)	Ráster de salida opcional donde cada celda contiene los valores de semivarianza previstos para esa ubicación.	Raster Dataset

Ejemplo de código

Ejemplo 1 de Kriging (ventana de Python)

En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.

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")

Ejemplo 2 de Kriging (secuencia de comandos independiente)

En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.

# 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)

Entornos

Tamaño de celda, Espacio de trabajo actual, Sistema de coordenadas de salida, Extensión, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster, Máscara