Создать пространственно сбалансированные точки (Create Spatially Balanced Points) (Geostatistical Analyst)

Резюме

Создает набор опорных точек на основании вероятности включения. Это приводит к пространственно сбалансированному, т. е. максимизированному и, как следствие, более эффективному проекту сети опорных точек.

Как работает инструмент Создать пространственно сбалансированные точки (Create Spatially Balanced Points)

Использование

• Входной растр вероятности содержит значения от 0 до 1. Чем выше значение, тем выше вероятность того, что ячейка будет включена в проект сети опорных точек.
• Все значения на изучаемой территории должны иметь вероятности включения >= 0, а все значения вне ее пределов ― нулевые вероятности.
• Размер ячейки растра вероятности включения определяет лучшее разрешение, при котором будут созданы опорные точки (опорные точки расположены в центре выбранных ячеек).
• Когда точечные, линейные или полигональные объекты преобразуются в растр (чтобы получить входной растр вероятности), должно быть учтено следующее.
  • Размер ячейки (разрешение) должен быть достаточным, чтобы различать все важные объекты в совокупности. Чтобы достичь этого, можно установить размер ячейки меньше, чем половина минимального расстояния между объектами.
  • Для линейных и полигональных объектов размер ячейки следует установить так, чтобы эти объекты (например, меандрирующие потоки) были адекватно представлены на результирующем растре.
  • Также следует учитывать точность, с которой опорные точки могут быть размещены в полевых условиях. Если они будут определяться с помощью GPS с точностью определения координат 10 м, тогда размер ячейки должен быть 10 м.
  • Размер растра вероятности включения должен быть верно оценен. Если он слишком большой (маленький размер ячейки или много ячеек), то обработка будет длиться дольше.
• Чтобы избежать искажений на выходных данных, рекомендуется, чтобы количество опорных точек было меньше 1% от числа ячеек на растре вероятности включения.
• В этом инструменте поддерживается только генератор случайных чисел Mersenne Twister (описан в Random_number_generator).
• Инициирующее значение генератора можно изменить в Настройках среды (Environment Settings).
  • Если используемое инициирующее значение равно 0 (значение по умолчанию), при каждом запуске инструмента будет использоваться другой набор случайных чисел и создаваться другой набор опорных точек.
  • Если используемое инициирующее значение не равно 0, при каждом запуске инструмента, пока значение не будет изменено, будет создаваться одинаковый набор выборочных областей. Установка положительного инициирующего значения полезна, когда вы хотите, перезапуская инструмент, каждый раз добавлять или удалять разное количество опорных точек из соответствующего набора.

Синтаксис

CreateSpatiallyBalancedPoints_ga (in_probability_raster, number_output_points, out_feature_class)

Параметр	Объяснение	Тип данных
in_probability_raster	Этот растр определяет вероятности включения для каждого положения в области интереса. Значения положений варьируются от 0 (низкая вероятность включения) до 1 (высокая вероятность включения).	Raster Layer; Mosaic Layer
number_output_points	Укажите, сколько опорных точек следует создать.	Long
out_feature_class	Выходной класс пространственных объектов содержит выбранные опорные точки и их вероятности включения.	Feature Class

Пример кода

CreateSpatiallyBalancedPoints, пример 1 (окно Python)

Создает набор пространственно сбалансированных точек на основании входного растра вероятности включения.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga("ca_prob", "10", "C:/gapyexamples/output/csbp")

CreateSpatiallyBalancedPoints, пример 2 (автономный скрипт)

Создает набор пространственно сбалансированных точек на основании входного растра вероятности включения.

# Name: CreateSpatiallyBalancedPoints_Example_02.py
# Description: This tool generates a set of sample points based on inclusion
#   probabilities. The resulting sample design is spatially balanced, meaning
#   that the spatial independence between samples is maximized, making the 
#   design more efficient than sampling the study area at random.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inProb = "ca_prob"
numberPoints = 10
outPoints = "C:/gapyexamples/output/csbp"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute CreateSpatiallyBalancedPoints
arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga(inProb, numberPoints, outPoints)

Параметры среды

Выходная система координат (Output Coordinate System), Экстент (Extent), Генератор случайных чисел (Random number generator)

Информация о лицензировании

ArcGIS for Desktop Basic: Требует Инструменты Geostatistical Analyst

ArcGIS for Desktop Standard: Требует Инструменты Geostatistical Analyst

ArcGIS for Desktop Advanced: Требует Инструменты Geostatistical Analyst