| Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Eingabe-Features | Die Eingabe-Punkt-Features mit dem Feld, das interpoliert wird. | Feature Layer |
Höhenfeld | Das Feld in Eingabe-Features, das den Höhenwert eines Eingabepunktes enthält. Wenn die Höhenwerte als Geometrieattribute im Feld "Shape.Z" gespeichert sind, sollten Sie das Feld verwenden. Wenn die Höhenwerte in einem Attributfeld gespeichert sind, müssen die Höhenwerte die Höhe über Normalhöhennull angeben. Positive Werte kennzeichnen die Entfernung über dem Meeresspiegel, und negative Werte kennzeichnen die Entfernung unter dem Meeresspiegel. | Field |
Wertfeld | Das Feld in Eingabe-Features mit den gemessenen Werten, die interpoliert werden sollen. | Field |
Geostatistischer Ausgabe-Layer | Der geostatistische Ausgabe-Layer, in dem das Ergebnis der Interpolation angezeigt werden soll. | Geostatistical Layer |
Einheiten des Höhenfeldes (optional) | Die Einheiten für das Höhenfeld. Wenn "Shape.Z" als Höhenfeld angegeben wurde, dann entsprechen die Einheiten automatisch den Z-Einheiten des vertikalen Koordinatensystems.
| String |
Messfehlerfeld (optional) | Gibt den Messfehler für jeden Punkt in den Eingabe-Features an. Für jeden Punkt sollte der Wert dieses Feldes einer Standardabweichung des gemessenen Wertes des Punktes entsprechen. Verwenden Sie dieses Feld, wenn die Messfehlerwerte nicht an jedem Punkt gleich sind. Eine häufige Quelle nicht konstanter Messfehler ist, dass die Daten mit unterschiedlichen Geräten gemessen werden. Die Geräte können unterschiedlich genau sein und daher unterschiedliche Messfehler erzeugen. Beispiel: Ein Thermometer rundet auf das nächste ganze Grad, ein anderes rundet auf das nächste Zehntelgrad. Die Variabilität der Messwerte wird oft vom Hersteller des Messgeräts angegeben oder ist aus der empirischen Praxis bekannt. Lassen Sie diesen Parameter leer, wenn es keine Messfehlerwerte gibt oder die Messfehlerwerte unbekannt sind. | Field |
Semivariogramm-Modelltyp (optional) | Das Semivariogramm-Modell, das für die Interpolation verwendet wird.
| String |
Transformationstyp (optional) | Die Art der Transformation, die auf die Eingabe-Features angewendet werden soll.
| String |
Größe der Teilmenge (optional) | Die Größe der Teilmenge. Die Eingabedaten werden vor der Verarbeitung automatisch in Teilmengen unterteilt. Dieser Parameter steuert die Anzahl der Punkte, die in jeder Teilmenge enthalten sein sollen. | Long |
Faktor der Überlappung von Bereichen zwischen lokalen Modellen (optional) | Ein Faktor, der den Grad der Überlappung zwischen lokalen Modellen (auch Teilmengen genannt) angibt. Jeder Eingabepunkt kann mehreren Teilmengen angehören, und der Überlappungsfaktor gibt die durchschnittliche Anzahl der Teilmengen an, zu denen jeder Punkt gehört. Mit einem hohen Wert für den Überlappungsfaktor wird die Ausgabe-Oberfläche mehr geglättet, aber auch die Verarbeitungszeit verlängert. Die Werte müssen zwischen 1 und 5 liegen. Da die tatsächlich verwendete Überlappung in der Regel größer als dieser Wert ist, enthält jede Teilmenge dieselbe Anzahl von Punkten. | Double |
Anzahl simulierter Semivariogramme (optional) | Die Anzahl der simulierten Semivariogramme in jedem lokalen Modell. Wenn mehr Simulationen verwendet werden, werden die Modellberechnungen stabiler, aber die Berechnungszeit ist auch länger. | Long |
Ordnung der Trendbereinigung (optional) | Die Ordnung der Trendbereinigung in vertikaler Richtung. Bei den meisten Daten in drei Dimensionen ändern sich die Werte der Punkte in vertikaler Richtung schneller als in horizontaler Richtung. Die Trendbereinigung in vertikaler Richtung soll helfen, dies abzuschwächen und die Berechnungen zu stabilisieren.
| String |
Höheninflationsfaktor (optional) | Ein konstanter Wert, der vor der Teilmengengenerierung und Modellschätzung mit dem Wert im Höhenfeld multipliziert wird. Bei den meisten Daten in drei Dimensionen ändern sich die Werte der Punkte schneller vertikal als horizontal. Dieser Faktor streckt die Positionen der Punkte, sodass eine vertikale Entfernungseinheit statistisch einer horizontalen Entfernungseinheit entspricht. Die Positionen der Punkte werden zurück an ihre ursprünglichen Positionen verschoben, bevor das Ergebnis der Interpolation zurückgegeben wird. Diese Korrektur ist erforderlich, damit das Semivariogramm-Modell richtig geschätzt wird und die Suchnachbarschaft die richtigen Nachbarn verwendet. Der Höheninflationsfaktor ist ein Faktor ohne Einheit und liefert ungeachtet der Einheiten der X-, Y- oder Z-Koordinate der Eingabepunkte dieselben Ergebnisse. Wenn für diesen Parameter kein Wert angegeben wurde, dann wird während der Ausführung über eine Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit ein Wert berechnet. Dieser Wert wird dann in einer Geoverarbeitungsmeldung ausgegeben. Der Wert, der während der Ausführung berechnet wird, liegt zwischen 1 und 1000. Sie können aber auch Werte zwischen 0,01 und 1.000.000 eingeben. Wenn der berechnete Wert gleich 1 oder 1000 ist, dann können Sie Werte außerhalb dieses Bereichs angeben und einen auf Kreuzvalidierung basierenden Wert auswählen. | Double |
Suchnachbarschaft (optional) | Gibt die Anzahl und Ausrichtung der Nachbarn an, die zum Vorhersagen von Werten an neuen Positionen verwendet werden sollen. Standard 3D
| Geostatistical Search Neighborhood |
Standardmäßige Ausgabehöhe (optional) | Die Standardhöhe des geostatistischen Ausgabe-Layers. Der geostatistische Layer wird immer als horizontale Oberfläche in einer bestimmten Höhe dargestellt, und dieser Parameter gibt diese Höhe an. Nach dem Erstellen kann die Höhe des geostatistischen Layers mit dem Bereichsschieberegler geändert werden. | Double |
Ausgabe-Oberflächentyp (optional) | Oberflächentyp für die Speicherung der Interpolationsergebnisse.
| String |
Quantil-Wert (optional) | Quantil-Wert, für den der Ausgabe-Layer generiert werden soll. | Double |
Typ des Wahrscheinlichkeitsschwellenwertes (optional) | Gibt an, ob die Wahrscheinlichkeit, dass der angegebene Schwellenwert überschritten oder nicht überschritten wird, berechnet werden soll.
| String |
Wahrscheinlichkeitsschwellenwert (optional) | Der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert. Wenn dieser Parameter leer ist, wird der Medianwert (50. Quantil) der Eingabedaten verwendet. | Double |
Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.
Zusammenfassung
Empirical Bayesian Kriging 3D ist eine geostatistische Interpolationsmethode, die Empirical Bayesian Kriging zum Interpolieren von 3D-Punktdaten verwendet. Alle Punkte müssen X-, Y- und Z-Koordinaten und einen zu interpolierenden Messwert aufweisen. Die Ausgabe ist ein geostatistischer Layer in 3D, der als 2D-Transekt in einer bestimmten Höhe berechnet und gerendert wird. Sie können die Höhe des Layers mithilfe des Bereichsschiebereglers ändern, woraufhin der Layer aktualisiert wird, um die interpolierten Vorhersagen für die neue Höhe anzuzeigen.
Potenzielle Anwendungsbereiche der 3D-Interpolation:
- Ozeanographen können Karten des gelösten Sauerstoffs und Salzgehalts in verschiedenen Tiefen des Meeres erstellen.
- Atmosphärenforscher können Modelle für Verschmutzung und Treibhausgase der gesamten Atmosphäre erstellen.
- Geologen können unterirdische geologische Eigenschaften, wie zum Beispiel Mineralkonzentrationen und Porosität, vorhersagen.
Abbildung
Verwendung
Zum Angeben des Parameters Eingabe-Features gibt es die folgenden Möglichkeiten:
- 3D-Punkt-Features mit Höhenwerten, die als Geometrieattribut in "Shape.Z" gespeichert sind
- 2D-Punkt-Features mit Höhenwerten, die in einem Attributfeld gespeichert sind
Empfohlen wird, dass Sie 3D-Punkt-Features angeben, da alle Einheiten und Einheitenumrechnungen automatisch erfolgen können. Mit dem Geoverarbeitungswerkzeug Feature in 3D nach Attribut können Sie 2D-Punkt-Features mit einem Höhenfeld in 3D-Punkt-Features konvertieren.
Geostatistische Layer in 3D können Vorhersagen zu Zielpunkten in 3D treffen sowie in Raster und Feature-Konturlinien in jeder Höhe exportiert werden. Mehrere Raster in verschiedenen Höhen können auch gleichzeitig exportiert und als multidimensionales Raster-Dataset gespeichert werden.
Alle Eingabe-Features müssen sich in einem projizierten Koordinatensystem befinden. Wenn Ihre Punkte in einem geographischen Koordinatensystem mit Koordinaten für Breitengrad und Längengrad gespeichert sind, dann müssen vor der Verwendung dieses Werkzeugs diese Punkte mit dem Werkzeug Projizieren projiziert werden.
Zum Berechnen von Vorhersagen wird eine Standard 3D-Suchnachbarschaft verwendet. Alle Entfernungen zum Suchen von Nachbarn werden dann im gestreckten Koordinatensystem berechnet, nachdem der Parameter Höheninflationsfaktor angewendet wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Horizontale und vertikale Veränderungen der Datenwerte.
Parameter
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in_features, elevation_field, value_field, out_ga_layer, {elevation_units}, {measurement_error_field}, {semivariogram_model_type}, {transformation_type}, {subset_size}, {overlap_factor}, {number_simulations}, {trend_removal}, {elev_inflation_factor}, {search_neighborhood}, {output_elevation}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold})| Name | Erläuterung | Datentyp |
in_features | Die Eingabe-Punkt-Features mit dem Feld, das interpoliert wird. | Feature Layer |
elevation_field | Das Feld in in_features, das den Höhenwert eines Eingabepunktes enthält. Wenn die Höhenwerte als Geometrieattribute im Feld "Shape.Z" gespeichert sind, sollten Sie das Feld verwenden. Wenn die Höhenwerte in einem Attributfeld gespeichert sind, müssen die Höhenwerte die Höhe über Normalhöhennull angeben. Positive Werte kennzeichnen die Entfernung über dem Meeresspiegel, und negative Werte kennzeichnen die Entfernung unter dem Meeresspiegel. | Field |
value_field | Das Feld in in_features mit den gemessenen Werten, die interpoliert werden sollen. | Field |
out_ga_layer | Der geostatistische Ausgabe-Layer, in dem das Ergebnis der Interpolation angezeigt werden soll. | Geostatistical Layer |
elevation_units (optional) | Die Einheiten für elevation_field. Wenn "Shape.Z" als Höhenfeld angegeben wurde, dann entsprechen die Einheiten automatisch den Z-Einheiten des vertikalen Koordinatensystems.
| String |
measurement_error_field (optional) | Gibt den Messfehler für jeden Punkt in den Eingabe-Features an. Für jeden Punkt sollte der Wert dieses Feldes einer Standardabweichung des gemessenen Wertes des Punktes entsprechen. Verwenden Sie dieses Feld, wenn die Messfehlerwerte nicht an jedem Punkt gleich sind. Eine häufige Quelle nicht konstanter Messfehler ist, dass die Daten mit unterschiedlichen Geräten gemessen werden. Die Geräte können unterschiedlich genau sein und daher unterschiedliche Messfehler erzeugen. Beispiel: Ein Thermometer rundet auf das nächste ganze Grad, ein anderes rundet auf das nächste Zehntelgrad. Die Variabilität der Messwerte wird oft vom Hersteller des Messgeräts angegeben oder ist aus der empirischen Praxis bekannt. Lassen Sie diesen Parameter leer, wenn es keine Messfehlerwerte gibt oder die Messfehlerwerte unbekannt sind. | Field |
semivariogram_model_type (optional) | Das Semivariogramm-Modell, das für die Interpolation verwendet wird.
| String |
transformation_type (optional) | Die Art der Transformation, die auf die Eingabe-Features angewendet werden soll.
| String |
subset_size (optional) | Die Größe der Teilmenge. Die Eingabedaten werden vor der Verarbeitung automatisch in Teilmengen unterteilt. Dieser Parameter steuert die Anzahl der Punkte, die in jeder Teilmenge enthalten sein sollen. | Long |
overlap_factor (optional) | Ein Faktor, der den Grad der Überlappung zwischen lokalen Modellen (auch Teilmengen genannt) angibt. Jeder Eingabepunkt kann mehreren Teilmengen angehören, und der Überlappungsfaktor gibt die durchschnittliche Anzahl der Teilmengen an, zu denen jeder Punkt gehört. Mit einem hohen Wert für den Überlappungsfaktor wird die Ausgabe-Oberfläche mehr geglättet, aber auch die Verarbeitungszeit verlängert. Die Werte müssen zwischen 1 und 5 liegen. Da die tatsächlich verwendete Überlappung in der Regel größer als dieser Wert ist, enthält jede Teilmenge dieselbe Anzahl von Punkten. | Double |
number_simulations (optional) | Die Anzahl der simulierten Semivariogramme in jedem lokalen Modell. Wenn mehr Simulationen verwendet werden, werden die Modellberechnungen stabiler, aber die Berechnungszeit ist auch länger. | Long |
trend_removal (optional) | Die Ordnung der Trendbereinigung in vertikaler Richtung. Bei den meisten Daten in drei Dimensionen ändern sich die Werte der Punkte in vertikaler Richtung schneller als in horizontaler Richtung. Die Trendbereinigung in vertikaler Richtung soll helfen, dies abzuschwächen und die Berechnungen zu stabilisieren.
| String |
elev_inflation_factor (optional) | Ein konstanter Wert, der vor der Teilmengengenerierung und Modellschätzung mit dem Wert im Höhenfeld multipliziert wird. Bei den meisten Daten in drei Dimensionen ändern sich die Werte der Punkte schneller vertikal als horizontal. Dieser Faktor streckt die Positionen der Punkte, sodass eine vertikale Entfernungseinheit statistisch einer horizontalen Entfernungseinheit entspricht. Die Positionen der Punkte werden zurück an ihre ursprünglichen Positionen verschoben, bevor das Ergebnis der Interpolation zurückgegeben wird. Diese Korrektur ist erforderlich, damit das Semivariogramm-Modell richtig geschätzt wird und die Suchnachbarschaft die richtigen Nachbarn verwendet. Der Höheninflationsfaktor ist ein Faktor ohne Einheit und liefert ungeachtet der Einheiten der X-, Y- oder Z-Koordinate der Eingabepunkte dieselben Ergebnisse. Wenn für diesen Parameter kein Wert angegeben wurde, dann wird während der Ausführung über eine Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit ein Wert berechnet. Dieser Wert wird dann in einer Geoverarbeitungsmeldung ausgegeben. Der Wert, der während der Ausführung berechnet wird, liegt zwischen 1 und 1000. Sie können aber auch Werte zwischen 0,01 und 1.000.000 eingeben. Wenn der berechnete Wert gleich 1 oder 1000 ist, dann können Sie Werte außerhalb dieses Bereichs angeben und einen auf Kreuzvalidierung basierenden Wert auswählen. | Double |
search_neighborhood (optional) | Gibt die Anzahl und Ausrichtung der Nachbarn bei Verwendung der Klasse SearchNeighborhoodStandard3D an. Standard 3D
| Geostatistical Search Neighborhood |
output_elevation (optional) | Die Standardhöhe des out_ga_layer. Der geostatistische Layer wird immer als horizontale Oberfläche in einer bestimmten Höhe dargestellt, und dieser Parameter gibt diese Höhe an. Nach dem Erstellen kann die Höhe des geostatistischen Layers mit dem Bereichsschieberegler geändert werden. | Double |
output_type (optional) | Oberflächentyp für die Speicherung der Interpolationsergebnisse. Weitere Informationen zu den Ausgabe-Oberflächentypen finden Sie unter What output surface types can the interpolation models generate?
| String |
quantile_value (optional) | Quantil-Wert, für den der Ausgabe-Layer generiert werden soll. | Double |
threshold_type (optional) | Gibt an, ob die Wahrscheinlichkeit, dass der angegebene Schwellenwert überschritten oder nicht überschritten wird, berechnet werden soll.
| String |
probability_threshold (optional) | Der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert. Wenn dieser Parameter leer ist, wird der Medianwert (50. Quantil) der Eingabedaten verwendet. | Double |
Codebeispiel
Interpolieren einer 3D-Point-Feature-Class mit dem Werkzeug Empirical Bayesian Kriging 3D.
import arcpy
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D("my3DLayer", "Shape.Z", "myValueField", "myGALayer", "METER", "",
"POWER", "NONE", 100, 1, 100, "NONE", "",
"NBRTYPE=Standard3D RADIUS=10000 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR",
"", "PREDICTION", 0.5, "EXCEED", None)Interpolieren einer 3D-Point-Feature-Class mit dem Werkzeug Empirical Bayesian Kriging 3D.
# Name: EBK3D_Example_02.py
# Description: Interpolates 3D points.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
in3DPoints = "C:/gapyexamples/input/my3DPoints.shp"
elevationField = "Shape.Z"
valueField = "myValueField"
outGALayer = "myGALayer"
elevationUnit = "METER"
measurementErrorField = "myMEField"
semivariogramModel = "LINEAR"
transformationType = "NONE"
subsetSize = 80
overlapFactor = 1.5
numSimulations = 200
trendRemoval = "FIRST"
elevInflationFactor = 20
radius = 10000
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "FOUR_SECTORS"
searchNeighborhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard3D(radius, maxNeighbors, minNeighbors, sectorType)
outputElev = 1000
outputType = "PREDICTION"
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")
# Execute Empirical Bayesian Kriging 3D
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in3DPoints, elevationField, valueField, outGALayer, elevationUnit, myMEField,
semivariogramModel, transformationType, subsetSize, overlapFactor, numSimulations,
trendRemoval, elevInflationFactor, searchNeighborhood, outputElev, outputType)Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert Geostatistical Analyst
- Standard: Erfordert Geostatistical Analyst
- Advanced: Erfordert Geostatistical Analyst