ArcGIS Help 10.1 - 经验贝叶斯克里金法 (地统计分析)

摘要

经验贝叶斯克里金法是一种插值方法，可通过反复模拟，对基础半变异函数估算中的错误进行说明。

用法

该克里金法可处理一般程度上不稳定的输入数据。
此插值方法仅允许标准圆和平滑圆搜索邻域。
平滑圆搜索邻域将显著增加执行时间。
每个本地模型中的最大点数值和本地模型重叠系数值越大，执行时间就越长。应用数据变换也会显著增加执行时间。

语法

EmpiricalBayesianKriging_ga (in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {transformation_type}, {max_local_points}, {overlap_factor}, {number_semivariograms}, {search_neighborhood}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold})

参数	说明	数据类型
in_features	包含要插入的 z 值的输入点要素。	Feature Layer
z_field	表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。	Field
out_ga_layer (可选)	生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。	Geostatistical Layer
out_raster (可选)	输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。	Raster Dataset
cell_size (可选)	要创建的输出栅格的像元大小。可在“环境设置”的“栅格分析”下显式设置此值。如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。	Analysis Cell Size
transformation_type (可选)	将应用到输入数据的变换类型。 NONE — 不应用任何变换。这是默认设置。 EMPIRICAL —使用“经验”基本函数进行“乘偏斜”变换。 LOGEMPIRICAL —使用“对数经验”基本函数进行“乘偏斜”变换。所有数据值必须为正。	String
max_local_points (可选)	输入数据将自动分组，其点数不大于这一数目。	Long
overlap_factor (可选)	表示本地模型（也称子集）之间重叠程度的系数。每个输入点均可落入多个子集中，重叠系数指定了各点将落入的子集的平均数。重叠系数值越高，输出表面就越平滑，但处理时间也越长。典型值在 0.01 到 5 范围内变化。	Double
number_semivariograms (可选)	模拟的半变异函数的数量。	Long
search_neighborhood (可选)	定义用于控制输出的周围点。“标准”为默认选项。这是搜索邻域类（SearchNeighborhoodStandardCircular 和 SearchNeighborhoodSmoothCircular）。 StandardCircular 半径 - 搜索圆的半径长度。角度 - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。最大相邻要素数 - 用于估计未知位置值的最大相邻要素数。最小相邻要素数 - 用于估计未知位置值的最小相邻要素数。扇区类型 - 邻域的几何。单扇区 - 单个椭圆。四扇区 - 分为四个扇区的椭圆。偏移四扇区 - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。八扇区 - 分为八个扇区的椭圆。 SmoothCircular 半径 - 搜索圆的半径长度。平滑系数 -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用 sigmoidal 函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，该函数的值介于 0 和 1 之间。	Geostatistical Search Neighborhood
output_type (可选)	用于存储插值结果的表面类型。 PREDICTION —预测表面可通过内插值生成。 PREDICTION_STANDARD_ERROR — 标准误差表面可通过内插值的标准误差生成。 PROBABILITY —值超过或未超过某一特定阈值的概率曲面。 QUANTILE —描述预测高于某一特定值的几率的分位数曲面。	String
quantile_value (可选)	要生成的输出栅格的分位数。	Double
threshold_type (可选)	确定概率值是否超过了阈值。 EXCEED —概率值超过了阈值。这是默认设置。 NOT_ EXCEED — 概率值将不会超过阈值。	String
probability_threshold (可选)	概率阈值。如果留空，将使用输入数据的中值。	Double

代码实例

EmpiricalBayesianKriging 示例 1（Python 窗口）

将一系列点要素插值成栅格。

import arcpy
arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outEBK", "C:/gapyexamples/output/ebkout",
                                  10000, "NONE", 50, 0.5, 100,
                                  arcpy.SearchNeighborhoodStandardCircular(300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
                                  "PREDICTION", "", "", "")

EmpiricalBayesianKriging 示例 2（独立脚本）

将一系列点要素插值成栅格。

# Name: EmpiricalBayesianKriging_Example_02.py
# Description: Bayesian kriging approach whereby many models created around the
#   semivariogram model estimated by the restricted maximum likelihood algorithm is used.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri

# 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 = "outEBK"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/ebkout"
cellSize = 10000.0
transformation = "NONE"
maxLocalPoints = 50
overlapFactor = 0.5
numberSemivariograms = 100
# Set variables for search neighborhood
radius = 300000
smooth = 0.6
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmoothCircular(radius, smooth)
outputType = "PREDICTION"
quantileValue = ""
thresholdType = ""
probabilityThreshold = ""
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute EmpiricalBayesianKriging
arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
                                  cellSize, transformation, maxLocalPoints, overlapFactor, numberSemivariograms,
                                  searchNeighbourhood, outputType, quantileValue, thresholdType, probabilityThreshold)

环境

像元大小, 当前工作空间, 掩膜, 输出坐标系, 范围, 临时工作空间, 捕捉栅格, 重合点

许可信息

ArcGIS for Desktop Basic:需要 Geostatistical Analyst

ArcGIS for Desktop Standard:需要 Geostatistical Analyst

ArcGIS for Desktop Advanced:需要 Geostatistical Analyst

9/15/2013

经验贝叶斯克里金法 (地统计分析)

摘要

用法

语法

代码实例

环境

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