Кригинг (Kriging) (Spatial Analyst)

Уровень лицензии:BasicStandardAdvanced

Резюме

Интерполирует поверхность растра по точкам с использованием метода кригинга.

Более подробно о том, как работает Кригинг (Kriging)

Использование

Синтаксис

Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
ПараметрОбъяснениеТип данных
in_point_features

Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности.

Feature Layer
z_field

Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки.

Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения.

Field
semiVariogram_props
kriging_model

Модель кригинга (KrigingModel) определяет, какая модель кригинга будет использоваться.

Есть два типа классов кригинга. Метод Ординарной модели кригинга (KrigingModelOrdinary) обладает пятью доступными типами вариограмм. Метод Универсальной модели кригинга (KrigingModelUniversal) обладает двумя доступными типами вариограмм.

  • KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType – Используемая модель вариограммы. Доступные модели:
      • SPHERICAL – Сферическая модель вариограммы. Это значение используется по умолчанию.
      • CIRCULAR – Круговая модель вариограммы.
      • EXPONENTIAL – Экспоненциальная модель вариограммы.
      • GAUSSIAN – Гауссова модель вариограммы (или модель нормального распределения).
      • LINEAR – Линейная модель вариограммы с порогом.
  • KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType ─ Используемая модель вариограммы. Доступные модели:
      • LINEARDRIFT – Универсальный кригинг с линейным дрифтом.
      • QUADRATICDRIFT – Универсальный кригинг с квадратичным дрифтом.
  • После {semivariogramType}, остальные параметры являются общими между ординарным и универсальным кригингом.
    • lagSize – По умолчанию используется размер ячейки выходного растра.
    • majorRange – Представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует.
    • partialSill – Разность между самородком и порогом.
    • nugget – Представляет погрешность и вариацию на пространственных уровнях, слишком малых, чтобы их можно было выявить. Эффект самородка может быть обнаружен по отсутствию непрерывности в начале кривой модели.
KrigingModel
cell_size
(дополнительно)

Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра.

Будет использоваться значение в параметрах среды, если оно было явно задано; в противном случае, будет использован меньший из размеров ширины или высоты экстента входной пространственной привязки, деленный на 250.

Analysis Cell Size
search_radius
(дополнительно)

Класс Радиус (Radius) определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения для каждой ячейки в выходном растре.

Имеются два типа классов радиусов: Переменный радиус (RadiusVariable) и Фиксированный радиус (RadiusFixed). Переменный радиус поиска используется для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции. Фиксированный тип радиуса использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. По умолчанию используется тип Переменный.

  • RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
    • Количество точек (numberofPoints) – Целочисленное значение, задающее количество ближайших входных опорных точек, которые будут использоваться для интерполяции. Используемое по умолчанию значение – 12 точек.
    • Макс. расстояние (maxDistance) – Задает расстояние в единицах карты, которое ограничивает поиск до ближайших входных опорных точек. Значение по умолчанию – это длина диагонали экстента.
  • RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
    • Расстояние (Distance) – задает расстояние как радиус, в пределах которого будут использоваться входные опорные точки для выполнения интерполяции.

      Значение радиуса выражается в единицах карты. Радиус, применяемый по умолчанию, равен пятикратному размеру ячейки выходного растра.

    • Минимальное количество точек (minNumberofPoints) – целое число, определяющее минимальное количество точек, которые будут использованы для интерполяции значений. По умолчанию значение равно 0.

      Если в рамках заданного расстояния не обнаружено необходимого количества точек, расстояние поиска будет увеличиваться, пока не будет найдено заданное минимальное количество точек.

      При необходимости радиус поиска будет увеличиваться до тех пор, пока в нем не окажется Минимальное число точек ({minNumberofPoints}) или пока экстент радиуса не пересечет нижнюю (южную) и/или верхнюю (северную) границу экстента выходного растра. Всем местоположениям, которые не удовлетворяют вышеприведенным условиям, присваивается значение NoData.

Radius
out_variance_prediction_raster
(дополнительно)

Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение полудисперсии в этом положении.

Raster Dataset

Возвращено значение

ИмяОбъяснениеТип данных
out_surface_raster

Выходной растр интерполированной поверхности.

Raster

Пример кода

Кригинг. Пример 1 (окно Python)

В этом примере вводится точечный шейп-файл и интерполируется выходная поверхность в качестве растра 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")
Кригинг. Пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере вводится точечный шейп-файл и интерполируется выходная поверхность в качестве растра 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")

Параметры среды

Связанные темы

Информация о лицензировании

ArcGIS for Desktop Basic: Требует Spatial Analyst или 3D Analyst
ArcGIS for Desktop Standard: Требует Spatial Analyst или 3D Analyst
ArcGIS for Desktop Advanced: Требует Spatial Analyst или 3D Analyst
9/11/2013