Zusammenfassung
Führt eine Anpassung der Eingabe-Flurstücke mit der Methode der kleinsten Quadrate aus, um das Parcel-Fabric-Messnetz zu analysieren. Eine Anpassung der kleinsten Quadrate ist ein mathematisches Verfahren, das statistische Analysen verwendet, um die wahrscheinlichsten Koordinaten für verbundene Punkte in einem Messnetz zu schätzen. Die Anpassungsmethode der kleinsten Quadrate kann für das Parcel-Fabric ausgeführt werden, um die räumliche Genauigkeit der Positionen von Flurstückseckpunkten auszuwerten und zu verbessern.
Weitere Informationen zum Ausführen einer Anpassung der kleinsten Quadrate für die Parcel-Fabric
Je nachdem, ob Sie die räumliche Genauigkeit auswerten oder die räumliche Genauigkeit verbessern möchten, können für das Parcel-Fabric Anpassungen unterschiedlicher Typen ausgeführt werden.
- Konsistenzprüfung: Verwendet eine freie Netzwerkanpassung, um die Maße (Bemaßungen) an Eingabe-Flurstückslinien auf grobe Fehler und Ausreißer zu prüfen
- Gewichtete Anpassung: Verwendet zwei oder mehr feste oder gewichtete Passpunkte, um aktualisierte Koordinaten für Punkte auf den Eingabe-Flurstücken zu schätzen
Verwendung
Führen Sie die Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate für eine Auswahl an Flurstücken und Linien aus. Wenn keine Flurstücke ausgewählt sind, wird die Anpassung für das gesamte Parcel-Fabric-Dataset ausgeführt.
Hinweis:
Die Ausführung einer Anpassung der kleinsten Quadrate für eine große Anzahl Flurstücke kann zu langen Verarbeitungszeiten führen und große Mengen an Festplattenspeicherplatz belegen.
Eine Auswahl von Flurstücken und Linien kann als Eingabe für die Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate verwendet werden. Wenn Flurstücke ausgewählt wurden, können Bemaßungen an den Flurstückslinien und Koordinaten der Endpunkte der Flurstückslinien als Eingabe für die Anpassung verwendet werden. Wenn Linien oder Verbindungslinien ausgewählt wurden, werden die Bemaßungen an den Linien und die Koordinaten ihrer Endpunkte als Eingabe für die Anpassung verwendet.
Tipp:
Wählen Sie Verbindungslinien aus, wenn sie in der Anpassung der kleinsten Quadrate einbezogen werden sollen.
Wählen Sie die Option Konsistenzprüfung als Wert des Parameters Analysetyp aus, um die Bemaßungen an Flurstückslinien auf Fehler und Ausreißer zu prüfen. Zum Beispiel sollten Sie eine Konsistenzprüfung an neu eingegebenen Daten ausführen, um Fehler zu erkennen, bevor Sie sie in das Parcel-Fabric integrieren.
Wählen Sie die Option Gewichtete kleinste Quadrate als Wert des Parameters Analysetyp aus, um die räumliche Genauigkeit der Koordinaten von Flurstückspunkten zu aktualisieren und zu verbessern. Ein weiteres Beispiel für die Ausführung einer gewichteten Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate ist die Auswertung, wie sich neu hinzugefügte Daten auf die räumliche Genauigkeit von Punkten auswirken. Für eine gewichtete Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate sind mindestens zwei feste oder Passpunkte erforderlich.
Die Ergebnisse der Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate werden in Adjustment-Feature-Classes für weitere Analysen gespeichert. Die Adjustment-Feature-Classes können Sie verwenden, um die angepassten Daten anzuzeigen und zu analysieren, bevor Sie die Anpassung auf die Parcel-Fabric-Punkte anwenden. Ergebnisse der Anpassung sind Bemaßungen, angepasste Punkte und weitere statistische Daten, wie zum Beispiel Positionsunsicherheiten und Fehlerellipsen.
Wenn die Ergebnisse der gewichteten Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate akzeptabel sind, dann führen Sie das Werkzeug Anpassungsmethode der kleinsten Quadrate auf Flurstücke anwenden aus, um die Ergebnisse der Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate auf Parcel-Fabric-Punkte anzuwenden.
Syntax
arcpy.parcel.AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment(in_parcel_fabric, analysis_type, {convergence_tolerance})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_parcel_fabric | Das Eingabe-Parcel-Fabric, das mit der Anpassungsmethode der kleinsten Quadrate analysiert werden soll. | Parcel Layer |
analysis_type | Gibt den Typ der Analyse mit der Methode der kleinsten Quadrate an, der in der Anpassung verwendet werden soll.
| String |
convergence_tolerance (optional) | Die Toleranz für die maximale Koordinatenverschiebung, die nach dem Durchlaufen der Anpassung der kleinsten Quadrate erwartet wird. Eine Anpassung der kleinsten Quadrate wird wiederholt (in Iterationen) ausgeführt, bis die Lösung konvergiert. Die Lösung gilt als konvergiert, wenn die eingetretene maximale Koordinatenverschiebung kleiner als die angegebene Konvergenztoleranz wird. Der Standardwert beträgt 0,05 Meter. | Linear Unit |
Abgeleitete Ausgabe
| Name | Erklärung | Datentyp |
| updated_parcel_fabric | Die aktualisierte Parcel-Fabric. | Parcel-Fabric |
| updated_adjustment_points | Die aktualisierte AdjustmentPoints-Feature-Class. | Feature-Layer |
| updated_adjustment_lines | Die aktualisierte AdjustmentLines-Feature-Class. | Feature-Layer |
| updated_adjustment_vectors | Die aktualisierte AdjustmentVectors-Feature-Class. | Feature-Layer |
Codebeispiel
Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie mit dem Werkzeug AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment im unmittelbaren Modus ein Parcel-Fabric-Messnetz analysiert wird.
import arcpy
arcpy.parcel.AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment('c:/Parcels/Database.gdb/CountyParcels/CountyFabric',
'CONSISTENCY_CHECK', 0.05)Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Nein
- Standard: Ja
- Advanced: Ja