Геостатистическое моделирование Гаусса (Geostatistical Analyst)
Резюме
Выполняет условное и безусловное геостатическое моделирование на основе модели простого кригинга.
Использование
-
Входной геостатистический слой должен быть результатом применения простого кригинга к набору данных. Геостатические слои, являющиеся результатом других видов кригинга, не могут быть использованы в этом инструменте.
Дополнительно:
- Чтобы обеспечить, что входные данные следуют стандартному нормальному распределению, рекомендуется преобразование данных по методу нормальных меток.
- Кластеризованные данные должны быть декластеризованы (с использованием метода ячейки или полигона с вырезанным контуром), так чтобы входная гистограмма точно представляла исследуемую выборку. Гистограмма воспроизводится (в среднем) в реализациях.
-
Для создания условных реализаций, условные данные должны быть такими же, как и данные, используемые для построения модели простого кригинга, на которой основано моделирование. Но другие наборы данных могут использоваться для условия реализаций.
-
Выходные данные, созданные этим инструментом, могут быть определены следующим образом.
- Префикс, за которым следует от s0 до sN (где N является числом реализаций) используется для именования имитированных растров, если выбрана опция Сохранить моделируемые растры (Save simulated rasters).
- Префикс, за которым следует MIN, MAX, MEAN, STDDEV, QUARTILE1, MEDIAN, QUARTILE3, QUANTILE или P_THRSHLD, используется для именования выходных растров, если выбраны эти опции постобработки.
- Префикс, за которым следует имя полигонального класса пространственных объектов, используется для именования выходного полигонального класса пространственных объектов, если выбрана постобработка областей интереса (статических полигонов).
-
Для определения выходных данных разных сеансов имитации используйте разные префиксы. При использовании одного префикса все предыдущие результаты, начинающиеся с этого префикса, будут удалены перед созданием новых результатов. Либо выходные данные разных сеансов имитирования могут храниться в отдельных папках.
-
При выборе полигональный выходной класс объектов будет содержать суммарную статистику значений, имитированных в каждом полигоне. Более подробно об этих суммарных статистиках см. в разделе Как работает геостатистическое моделирование Гаусса.
-
Полигоны, представляющие области интереса, должны быть полностью расположены в пределах экстента имитированного растра. Если какая-либо часть полигона покрыта значениями NoData в имитированных растрах, таблица атрибутов полигона содержит недопустимые результаты. В этом случае в поле CELL_COUNT будет отображаться число ячеек внутри полигона, которые имеют имитированные значения, и это число будет выражаться в виде отрицательного значения.
-
Начальное значение (установленное в переменных среды — см. раздел Генератор случайных чисел) задает последовательность случайных чисел, используемых при моделировании. По умолчанию начальное значение равно 0, так что при каждом моделировании используется новая последовательность случайных чисел. Если для начального числа установлено значение, большее 0, результаты моделирования будут реплицироваться, пока не будет изменено начальное значение. Установка для начального числа значения, отличного от 0, может быть полезна, если результаты моделирования должны быть реплицированы.
-
Если выбран вариант сохранения имитированных растров, только первые два растра будут добавлены в таблицу содержания в ArcMap. Однако можно перейти к выходной рабочей области и добавить остальные.
-
Параметр среды для обработки совпадающих точек (задаваемый в параметрах ArcGIS Geostatistical Analyst Extension) не влияет на результаты безусловного или условного моделирования. Если построен слой простого кригинга (он будет использован как входные данные для моделирования), управление наборами входных данных с совпадающими точками производится в мастере операций геостатистики (Geostatistical Wizard).
-
Для условного моделирования точки набора данных, которые попадают внутрь одной ячейки, будут усреднены, и реализации будут удовлетворять условиям для наследования этого среднего значения. При большом размере выходной ячейки много точек попадет внутрь каждой ячейки и будут усреднены, и реализации будут удовлетворять условиям для наследования этих немногих (сравнительно) средних значений.
Если заданы ограничивающие пространственные объекты, любые объекты или растры, заданные параметром среды Маска, будут игнорироваться.
-
На текущее программное обеспечение накладываются следующие ограничения.
- Максимальный размер растра ограничен 2049^2 ячейками (2049 строк на 2049 столбцов в квадратном растре).
- Максимальное число реализаций, которые могут быть запрошены в одном прогоне, равно 4500. Обратите внимание, что максимальное число растров, которые могут содержаться в рабочей области, равно 4999.
- Моделирование, основанное на моделях периодических вариограмм (J-Бесселя и эффекта дыры) может быть неточным.
-
Ошибка Недостаточно памяти для выполнения требуемой операции может указывать, что запрошенный размер ячейки приведет к слишком большому выходному растру.
-
Для форматов данных, которые поддерживают нулевые значения (Null), например для классов пространственных объектов файловых и персональных баз геоданных, нулевое значение (Null) значение используется для указания того, что для данного местоположения не удалось выполнить интерполяцию, или что значение следует игнорировать при его использовании в качестве входного. Для форматов данных, которые не поддерживают нулевые значения (Null), например для шейп-файлов, используется значение -1,7976931348623158e+308 (это отрицательный вариант определенной в языке C++ константы DBL_MAX) для указания того, что для данного местоположения не удалось выполнить интерполяцию.
Синтаксис
Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_geostat_layer |
Входной геостатистический слой, являющийся результатом модели Простого кригинга (Simple Kriging). | Geostatistical Layer |
number_of_realizations |
Число выполняемых имитаций. | Long |
output_workspace |
Хранит все результаты имитаций. | Workspace |
output_simulation_prefix |
Алфавитно-цифровой префикс от 1 до 3 символов, который автоматически добавляется к именам выходных наборов данных. | String |
in_conditioning_features (дополнительно) |
Пространственные объекты, используемые для задания условий реализаций. В случае незаполнения создаются реализации без условий. | Feature Layer |
conditioning_field (дополнительно) |
Поле, используемое для задания условий реализаций. В случае незаполнения создаются реализации без условий. | Field |
conditioning_measurement_error_field (дополнительно) |
Задает постоянное значение погрешности измерений для всех входных данных на входной модели вариограммы. Используйте это поле, если значения погрешности измерений в опорных точках различаются. Применяются единицы измерения входных данных. При отсутствии значений погрешности измерений оставьте это поле пустым. | Field |
cell_size (дополнительно) |
Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Это значение можно явно задать на вкладке Анализ растра (Raster Analysis) окна Настройки параметров среды (Environment Settings). Если не задано иное, используется наименьшее значение из ширины и высоты экстента входных точечных объектов во входной пространственной привязке, деленное на 250. | Analysis Cell Size |
in_bounding_dataset (дополнительно) |
Лимитирует анализ ограничивающим полигоном вокруг объектов. Если введены точечные объекты, то автоматически создается выпуклая оболочка полигона. Затем реализации выполняются в пределах этого полигона. Если заданы ограничивающие пространственные объекты, любые объекты или растры, заданные параметром среды Маска, будут игнорироваться. | Feature Layer |
save_simulated_rasters (дополнительно) |
Определяет, были ли сохранены на диск сымитированные растры. | Boolean |
quantile (дополнительно) |
Значение квантили, для которого будет создан выходной растр. | Double |
threshold (дополнительно) |
Пороговое значение, для которого будет создан выходной растр, в виде процента от количества превышений заданного порога, по принципу «ячейка за ячейкой». | Double |
in_stats_polygons (дополнительно) |
Эти полигоны представляют области интереса, для которых вычисляется суммарная статистика. | Feature Layer |
raster_stat_type [raster_stat_type,...] (дополнительно) |
Сымитированные растры подвергаются последующей обработке по принципу «ячейка за ячейкой», при этом вычисляется каждый выбранный тип статистики, которая записывается в выходном растре.
| String |
Пример кода
Выполняет безусловное моделирование.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GaussianGeostatisticalSimulations_ga("C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "10",
"C:/gapyexamples/output", "ggs", "", "",
"2000", "", "", "", "", "", "MEAN")
Выполняет безусловное моделирование.
# Name: GaussianGeostatisticalSimulations_Example_02.py
# Description: This tool performs conditional or unconditional geostatistical
# simulation based on a Simple Kriging model.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
numRealizations = 10
outWorkspace = "C:/gapyexamples/output"
cellSize = 2000
prefix = "ggs"
rasstatType = "MEAN"
conFeatures = ""
conField = ""
boundingData = ""
savesimRasters = ""
quantile = ""
threshold = ""
statsPolygons = ""
errorField = ""
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")
# Execute GaussianGeostatisticalSimulations
arcpy.GaussianGeostatisticalSimulations_ga(
inLayer, numRealizations, outWorkspace, prefix, conFeatures, conField,
cellSize, boundingData, savesimRasters, quantile, threshold,
statsPolygons, rasstatType, errorField)