Krigeage (Spatial Analyst)
Récapitulatif
Interpole une surface raster à partir de points à l'aide du krigeage.
Utilisation
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Le processus de krigeage nécessite d'importantes ressources du processeur. La vitesse d'exécution dépend du nombre de points dans le jeu de données en entrée et la taille de la fenêtre de recherche.
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Les valeurs faibles comprises dans la variance en sortie facultative du raster de prévision indiquent un haut degré de confiance dans la valeur de prévision. Des valeurs élevées peuvent signifier que davantage de points de données sont nécessaires.
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Les types de krigeage universel supposent qu'il existe un composant structurel et que la tendance locale varie d'un emplacement à un autre.
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Les Paramètres avancés permettent de contrôler le semi-variogramme utilisé pour le krigeage. A l'origine, une Valeur de décalage par défaut est définie sur la taille de cellule en sortie par défaut. Les valeurs d'Etendue principale, de Seuil partiel et de Pépite sont calculées par défaut en interne si rien n'est spécifié.
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La variance en sortie facultative du raster de prévision contient la variance de krigeage au niveau de chaque cellule de raster en sortie. Si l'on part du principe que les erreurs de krigeage sont normalement distribuées, il existe 95,5% de probabilité que la valeur z réelle au niveau de la cellule corresponde à la valeur du raster prévue, plus ou moins deux fois la racine carrée de la valeur dans le raster de prévision.
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Certains jeux de données en entrée peuvent avoir plusieurs points avec les mêmes coordonnées x,y. Si les valeurs des points à l'emplacement commun sont les mêmes, elles sont considérées comme étant en double et n'ont aucune incidence sur la sortie. Si les valeurs sont différentes, elles sont considérées comme étant des points coïncidents.
Les différents outils d'interpolation peuvent gérer cette condition de données différemment. Par exemple dans certains cas, le premier point coïncident détecté est utilisé pour le calcul, tandis que dans d'autres cas, c'est le dernier point détecté qui est utilisé. Cela peut entraîner des valeurs inattendues pour les emplacements du raster en sortie. La solution consiste à préparer vos données en supprimant ces points coïncidents. L'outil Collect Events de la boîte à outils Outils de statistiques spatiales sert à identifier tous points coïncidents de vos données.
Syntaxe
| Paramètre | Explication | Type de données |
in_point_features |
Les entités points en entrée contenant les valeurs z à interpoler dans un raster de surface. | Feature Layer |
z_field |
Champ contenant une valeur de hauteur ou de magnitude pour chaque point. Il peut s'agir d'un champ numérique ou du champ Forme, si les entités ponctuelles en entrée contiennent des valeurs Z. | Field |
semiVariogram_props kriging_model |
La classe KrigingModel définit le modèle de krigeage utilisé. Il existe deux types de classes de krigeage. La méthode KrigingModelOrdinary présente cinq types de semi-variogramme disponibles. La méthode KrigingModelUniversal présente deux types de semi-variogramme disponibles.
| KrigingModel |
cell_size (Facultatif) |
Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie. Il s'agit de la valeur dans l'environnement s'il est explicitement défini, ou de la plus petite largeur ou hauteur de l'étendue des entités ponctuelles en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250. | Analysis Cell Size |
search_radius (Facultatif) |
La classe Rayon définit le point en entrée qui permet d'interpoler la valeur pour chaque cellule dans le raster en sortie. Il existe deux types de classes de rayons : RadiusVariable et RadiusFixed. Un rayon de recherche Variable permet de rechercher un nombre spécifié de points d'échantillonnage en entrée pour l'interpolation. Le type Fixed utilise une distance fixe spécifiée dans laquelle tous les points en entrée sont utilisés pour l'interpolation. Variable est le type par défaut.
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Facultatif) |
Raster en sortie facultatif où chaque cellule contient les valeurs de semi-variance prévues pour cette localisation. | Raster Dataset |
Valeur renvoyée
| Nom | Explication | Type de données |
| out_surface_raster |
Raster de surface interpolé en sortie. | Raster |
Exemple de code
Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster 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")
Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster 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")