Empirical Bayesian Kriging (Geostatistical Analyst)

Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Empirical Bayesian Kriging ist eine Interpolationsmethode, die beim Schätzen des zugrunde liegenden Semivariogramms durch wiederholte Simulationen den Fehler berücksichtigt.

Was ist Empirical Bayesian Kriging?

Verwendung

  • Diese Kriging-Methode funktioniert mit mäßig nichtstationären Eingabedaten.

  • Für diese Interpolationsmethode sind nur die Suchnachbarschaften Standard: Kreisförmig und Glätten: Kreisförmig zulässig.

  • Bei Verwendung der Option Glätten: Kreisförmig für Suchnachbarschaft nimmt die Ausführungszeit beträchtlich zu.

  • Je größer die Werte von Maximale Anzahl Punkte in jedem lokalen Modell und Überlappungsfaktor des lokalen Modells, desto länger die Ausführungszeit. Bei Verwendung einer Datentransformation nimmt die Ausführungszeit ebenfalls beträchtlich zu.

  • Um zu vermeiden, dass nicht genügend Arbeitsspeicher verfügbar ist, kann die Software die Anzahl der CPU-Kerne, die für die Parallelverarbeitung verwendet werden können, begrenzen.

  • Wenn sich die Eingabedaten in einem geographischen Koordinatensystem befinden, werden alle Entfernungen anhand von Sehnenentfernungen berechnet. Weitere Informationen zu Sehnenentfernungen finden Sie im Abschnitt Entfernungsberechnungen für Daten in geographischen Koordinaten im Hilfethema "Was ist Empirical Bayesian Kriging?".

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-Features

Die Eingabe-Punkt-Features mit den Z-Werten, die interpoliert werden.

Feature Layer
Z-Wert-Feld

Feld mit einem Höhen- oder Betragswert für jeden Punkt. Dies kann ein Zahlenfeld oder das Shape-Feld sein, wenn die Eingabe-Features Z- oder M-Werte enthalten.

Field
Geostatistischer Ausgabe-Layer
(optional)

Der erzeugte geostatistische Layer. Dieser Layer ist nur dann eine erforderliche Ausgabe, wenn kein Ausgabe-Raster angefordert wird.

Geostatistical Layer
Ausgabe-Raster
(optional)

Das Ausgabe-Raster. Dieses Raster ist nur dann eine erforderliche Ausgabe, wenn kein geostatistischer Ausgabe-Layer angefordert wird.

Raster Dataset
Ausgabe-Zellengröße
(optional)

Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster.

Dieser Wert kann unter Umgebungen explizit über den Parameter Zellengröße festgelegt werden.

Falls er nicht festgelegt wird, ist die Zellengröße der kleinere Wert der Breite bzw. Höhe der Ausdehnung von Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug, dividiert durch 250.

Analysis Cell Size
Datentransformationstyp
(optional)

Die Art der Transformation, die auf die Eingabedaten angewendet wird.

  • KeineEs wird keine Transformation angewendet. Dies ist die Standardeinstellung.
  • EmpiricalTransformation durch multiplikatives Verzerren mit der Basisfunktion "Empirical".
  • Log EmpiricalTransformation durch multiplikatives Verzerren mit der Basisfunktion "Log Empirical". Alle Datenwerte müssen positiv sein. Bei Auswahl dieser Option sind alle Vorhersagen positiv.
String
Maximale Anzahl Punkte in jedem lokalen Modell
(optional)

Die Eingabedaten werden automatisch in Gruppen unterteilt, die nicht mehr als diese Anzahl von Punkten enthalten.

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 von 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. Typische Werte liegen im Bereich von 0,01 und 5.

Double
Anzahl simulierter Semivariogramme
(optional)

Die Anzahl der simulierten Semivariogramme in jedem lokalen Modell.

Long
Suchnachbarschaft
(optional)

Definiert, welche umgebenden Punkte zum Steuern der Ausgabe verwendet werden sollen. Die Standardoption ist "Standard: Kreisförmig".

Standard: Kreisförmig

  • Maximale Anzahl von Nachbarn: Die maximale Anzahl von Nachbarn, die für Schätzung des Wertes an der unbekannten Position verwendet werden.
  • Minimale Anzahl von Nachbarn: Die minimale Anzahl von Nachbarn, die für Schätzung des Wertes an der unbekannten Position verwendet werden.
  • Sektortyp: Die Geometrie der Nachbarschaft.
    • Ein Sektor: Einzelne Ellipse.
    • Vier Sektoren: In vier Sektoren unterteilte Ellipse.
    • Vier Sektoren gedreht: In vier Sektoren unterteilte und um 45 Grad gedrehte Ellipse.
    • Acht Sektoren: In acht Sektoren unterteilte Ellipse.
  • Winkel: Der Rotationswinkel der Achse (Kreis) oder großen Halbachse (Ellipse) des beweglichen Fensters.
  • Radius: Die Länge des Radius des Suchkreises.

Glätten: Kreisförmig

  • Glättungsfaktor: Mit der Option "Nahtlose Interpolation" wird in einer Entfernung, die dem Produkt aus großer Halbachse und Glättungsfaktor entspricht, eine äußere und eine innere Ellipse erstellt. Die Punkte außerhalb der kleinen und innerhalb der großen Ellipse werden anhand einer Sigmoid-Funktion mit einem Wert zwischen Null und Eins gewichtet.
  • Radius: Die Länge des Radius des Suchkreises.
Geostatistical Search Neighborhood
Ausgabe-Oberflächentyp
(optional)

Oberflächentyp für die Speicherung der Interpolationsergebnisse.

  • VorhersageVorhergesagte Oberflächen werden aus den interpolierten Werten erzeugt.
  • Standardfehler der VorhersageStandard-Error-Oberflächen werden aus den Standard Errors der interpolierten Werte erzeugt.
  • WahrscheinlichkeitWahrscheinlichkeitsoberfläche der Werte, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten oder nicht überschreiten.
  • QuantilQuantiloberfläche mit der Vorhersage des angegebenen Quantils der Vorhersageverteilung.
String
Quantil-Wert
(optional)

Quantil-Wert, für den das Ausgabe-Raster 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.

  • ÜberschreitenWahrscheinlichkeitswerte überschreiten den Schwellenwert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Nicht überschreitenWahrscheinlichkeitswerte werden den Schwellenwert nicht überschreiten.
String
Wahrscheinlichkeitsschwellenwert
(optional)

Der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert. Wenn dieser Parameter leer ist, wird der Medianwert (50. Quantil) der Eingabedaten verwendet.

Double
Semivariogramm-Modelltyp
(optional)

Das Semivariogramm-Modell, das für die Interpolation verwendet wird.

Die verfügbaren Optionen hängen vom Wert des Parameters Datentransformationstyp ab.

Wenn der Transformationstyp auf Keine festgelegt ist, sind nur die ersten drei Semivariogramme verfügbar. Wenn der Typ auf Empirical oder Log Empirical festgelegt ist, sind die letzten sechs Semivariogramme verfügbar.

Weitere Informationen zum Auswählen eines geeigneten Semivariogramms für Ihre Daten finden Sie unter dem Thema Was ist Empirical Bayesian Kriging?.

  • PotenzPotenz-Semivariogramm
  • LinearLineares Semivariogramm
  • Thin Plate SplineThin-Plate-Spline-Semivariogramm
  • ExponentiellExponentielles Semivariogramm
  • Exponential DetrendedExponentielles Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung
  • WhittleWhittle-Semivariogramm
  • Whittle DetrendedWhittle-Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung
  • K-BesselK-Bessel-Semivariogramm
  • K-Bessel DetrendedK-Bessel-Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung
String

arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging(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}, {semivariogram_model_type})
NameErläuterungDatentyp
in_features

Die Eingabe-Punkt-Features mit den Z-Werten, die interpoliert werden.

Feature Layer
z_field

Feld mit einem Höhen- oder Betragswert für jeden Punkt. Dies kann ein Zahlenfeld oder das Shape-Feld sein, wenn die Eingabe-Features Z- oder M-Werte enthalten.

Field
out_ga_layer
(optional)

Der erzeugte geostatistische Layer. Dieser Layer ist nur dann eine erforderliche Ausgabe, wenn kein Ausgabe-Raster angefordert wird.

Geostatistical Layer
out_raster
(optional)

Das Ausgabe-Raster. Dieses Raster ist nur dann eine erforderliche Ausgabe, wenn kein geostatistischer Ausgabe-Layer angefordert wird.

Raster Dataset
cell_size
(optional)

Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster.

Dieser Wert kann unter Umgebungen explizit über den Parameter Zellengröße festgelegt werden.

Falls er nicht festgelegt wird, ist die Zellengröße der kleinere Wert der Breite bzw. Höhe der Ausdehnung von Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug, dividiert durch 250.

Analysis Cell Size
transformation_type
(optional)

Die Art der Transformation, die auf die Eingabedaten angewendet wird.

  • NONEEs wird keine Transformation angewendet. Dies ist die Standardeinstellung.
  • EMPIRICALTransformation durch multiplikatives Verzerren mit der Basisfunktion "Empirical".
  • LOGEMPIRICALTransformation durch multiplikatives Verzerren mit der Basisfunktion "Log Empirical". Alle Datenwerte müssen positiv sein. Bei Auswahl dieser Option sind alle Vorhersagen positiv.
String
max_local_points
(optional)

Die Eingabedaten werden automatisch in Gruppen unterteilt, die nicht mehr als diese Anzahl von Punkten enthalten.

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 von 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. Typische Werte liegen im Bereich von 0,01 und 5.

Double
number_semivariograms
(optional)

Die Anzahl der simulierten Semivariogramme in jedem lokalen Modell.

Long
search_neighborhood
(optional)

Definiert, welche umgebenden Punkte zum Steuern der Ausgabe verwendet werden sollen. Die Standardoption ist "Standard: Kreisförmig".

Es gibt folgende Suchnachbarschaftsklassen: SearchNeighborhoodStandardCircular und SearchNeighborhoodSmoothCircular.

Standard: Kreisförmig

  • radius: Die Länge des Radius des Suchkreises.
  • angle: Der Rotationswinkel der Achse (Kreis) oder großen Halbachse (Ellipse) des beweglichen Fensters.
  • nbrMax: Die maximale Anzahl der Nachbarn, die zum Schätzen des Wertes an der unbekannten Position verwendet werden sollen.
  • nbrMin: die minimale Anzahl der Nachbarn, die zum Schätzen des Wertes an der unbekannten Position verwendet werden sollen.
  • sectorType: Die Geometrie der Nachbarschaft.
    • ONE_SECTOR: Einzelne Ellipse.
    • FOUR_SECTORS: In vier Sektoren unterteilte Ellipse.
    • FOUR_SECTORS_SHIFTED: In vier Sektoren unterteilte und um 45 Grad gedrehte Ellipse.
    • EIGHT_SECTORS: In acht Sektoren unterteilte Ellipse.

Glätten: Kreisförmig

  • radius: Die Länge des Radius des Suchkreises.
  • smoothFactor: Mit der Option "Nahtlose Interpolation" wird in einer Entfernung, die dem Produkt aus großer Halbachse und Glättungsfaktor entspricht, eine äußere und eine innere Ellipse erstellt. Die Punkte außerhalb der kleinen und innerhalb der großen Ellipse werden anhand einer Sigmoid-Funktion mit einem Wert zwischen Null und Eins gewichtet.
Geostatistical Search Neighborhood
output_type
(optional)

Oberflächentyp für die Speicherung der Interpolationsergebnisse.

Weitere Informationen zu den Ausgabe-Oberflächentypen finden Sie unter Welche Ausgabeoberflächentypen können die Interpolationsmodelle generieren?

  • PREDICTIONVorhergesagte Oberflächen werden aus den interpolierten Werten erzeugt.
  • PREDICTION_STANDARD_ERRORStandard-Error-Oberflächen werden aus den Standard Errors der interpolierten Werte erzeugt.
  • PROBABILITYWahrscheinlichkeitsoberfläche der Werte, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten oder nicht überschreiten.
  • QUANTILEQuantiloberfläche mit der Vorhersage des angegebenen Quantils der Vorhersageverteilung.
String
quantile_value
(optional)

Quantil-Wert, für den das Ausgabe-Raster generiert werden soll.

Double
threshold_type
(optional)

Gibt an, ob die Wahrscheinlichkeit, dass der angegebene Schwellenwert überschritten oder nicht überschritten wird, berechnet werden soll.

  • EXCEEDWahrscheinlichkeitswerte überschreiten den Schwellenwert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • NOT_EXCEEDWahrscheinlichkeitswerte werden den Schwellenwert nicht überschreiten.
String
probability_threshold
(optional)

Der Wahrscheinlichkeitsschwellenwert. Wenn dieser Parameter leer ist, wird der Medianwert (50. Quantil) der Eingabedaten verwendet.

Double
semivariogram_model_type
(optional)

Das Semivariogramm-Modell, das für die Interpolation verwendet wird.

  • POWERPotenz-Semivariogramm
  • LINEARLineares Semivariogramm
  • THIN_PLATE_SPLINEThin-Plate-Spline-Semivariogramm
  • EXPONENTIALExponentielles Semivariogramm
  • EXPONENTIAL_DETRENDEDExponentielles Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung
  • WHITTLEWhittle-Semivariogramm
  • WHITTLE_DETRENDEDWhittle-Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung
  • K_BESSELK-Bessel-Semivariogramm
  • K_BESSEL_DETRENDEDK-Bessel-Semivariogramm mit Trendbereinigung erster Ordnung

Die verfügbaren Optionen hängen vom Wert des Parameters transformation_type ab. Wenn der Transformationstyp auf NONE festgelegt ist, sind nur die ersten drei Semivariogramme verfügbar. Wenn der Typ auf EMPIRICAL oder LOGEMPIRICAL festgelegt ist, sind die letzten sechs Semivariogramme verfügbar.

Weitere Informationen zum Auswählen eines geeigneten Semivariogramms für Ihre Daten finden Sie unter dem Thema Was ist Empirical Bayesian Kriging?.

String

Codebeispiel

EmpiricalBayesianKriging – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Interpolieren einer Reihe von Punkt-Features auf ein Raster.

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", "", "", "", "LINEAR")
EmpiricalBayesianKriging – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Interpolieren einer Reihe von Punkt-Features auf ein Raster.

# 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 = "EMPIRICAL"
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 = ""
semivariogram = "K_BESSEL"

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

Lizenzinformationen

  • Basic: Erfordert Geostatistical Analyst
  • Standard: Erfordert Geostatistical Analyst
  • Advanced: Erfordert Geostatistical Analyst

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