SearchNeighborhoodSmoothCircular (arcpy)

Краткая информация

Класс SearchNeighborhoodSmoothCircular может использоваться для задания окрестности поиска в Эмпирическом байесовском кригинге, ОВР, Интерполяции по методу локальных полиномов и Радиальных базисных функциях (только когда используется ключевое слово INVERSE_MULTIQUADRIC_FUNCTION). Класс использует входные данные, задающие радиус окружности поиска и коэффициент сглаживания.

Сглаженная интерполяция (Smooth interpolation)

Синтаксис

SearchNeighborhoodSmoothCircular ({radius}, {smoothFactor})

Параметр	Объяснение	Тип данных
radius	Расстояние, у единицах карты, задающее длину радиуса окружности поиска.	Double
smoothFactor	Определяет степень применяемого сглаживания. 0 – без сглаживания, 1 – максимальное сглаживание.	Double

Свойства

Свойство	Объяснение	Тип данных
radius (чтение и запись)	Расстояние, в единицах карты, задающее длину радиуса окружности поиска.	Double
smoothFactor (чтение и запись)	Определяет степень сглаживания: 0 – без сглаживания, 1 – максимальное сглаживание.	Double
nbrType (только чтение)	Тип окрестности: Smooth (сглаженный) или Standard (стандартный).	String

Пример кода

SearchNeighborhoodSmoothCircular (окно Python)

Пример использования SearchNeighborhoodSmoothCircular с Эмпирическим байесовским кригингом для создания выходного растра.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(
    "ca_ozone_pts", "OZONE", "outLPI", "C:/gapyexamples/output/lpiout", "2000",
    "2", arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(300000, 300000, 0, 0.5), "QUARTIC", 
    "", "", "", "", "PREDICTION")

SearchNeighborhoodSmoothCircular (автономный скрипт)

Пример использования SearchNeighborhoodSmoothCircular с Эмпирическим байесовским кригингом для создания выходного растра.

# Name: LocalPolynomialInterpolation_Example_02.py
# Description: Local Polynomial interpolation fits many polynomials, each 
#              within specified overlapping neighborhoods. 
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

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

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outLPI"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/lpiout"
cellSize = 2000.0
power = 2
kernelFunction = "QUARTIC"
bandwidth = ""
useConNumber = ""
conNumber = ""
weightField = ""
outSurface = "PREDICTION"

# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
smoothFactor = 0.5
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(majSemiaxis, minSemiaxis,
                                                     angle, smoothFactor)


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

# Execute LocalPolynomialInterpolation
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
                                      cellSize, power, searchNeighbourhood,
                                      kernelFunction, bandwidth, useConNumber,
                                      conNumber, weightField, outSurface)