GA-Layer in Punkte (Geostatistical Analyst)

Mit der Geostatistical Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Exportiert einen geostatistischen Layer in Punkte. Dieses Werkzeug kann zum Vorhersagen von Werten für Positionen, zu denen keine Messungen vorliegen, oder zum Validieren der Vorhersagen für Positionen mit Messwerten verwendet werden.

Verwendung

  • Für Datenformate, die NULL-Werte unterstützen, z. B. Feature-Classes in File-Geodatabases, wird ein NULL-Wert verwendet, um anzugeben, dass für den Standort keine Vorhersage erstellt werden konnte oder dass der angezeigte Wert bei der Verwendung als Eingabe ignoriert werden soll. Für Datenformate, die NULL-Werte nicht unterstützen, z. B. Shapefiles, wird der Wert -1,7976931348623158e+308 (der negative Wert der in C++ definierten Konstanten DBL_MAX) verwendet, um anzugeben, dass für diese Position keine Vorhersage erstellt werden konnte.

  • Wenn ein Z-Feld für die Validierung angegeben wurde, dann werden die Vorhersagen und Standardfehler anders berechnet, als wenn kein Validierungsfeld angegeben wurde. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Referenzwerk:

    • Krivoruchko, K., A. Gribov und J. M. Ver Hoef, 2006, "A new method for handling the nugget effect in kriging," T. C. Coburn, J. M. Yarus und R. L. Chambers, Hrsg., Stochastic modeling and geostatistics: Principles, methods, and case studies, Band II: AAPG Computer Applications and Geology 5, S. 81–89.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Geostatistischer Eingabe-Layer

Der geostatistische Layer, der analysiert werden soll.

Geostatistical Layer
Eingabe-Beobachterpunktpositionen

Punktpositionen, an denen Vorhersagen oder Validierungen durchgeführt werden sollen.

Feature Layer
Feld für Validierung
(optional)

Wenn dieses Feld leer gelassen wird, werden Vorhersagen an den Positionspunkten durchgeführt. Wenn ein Feld ausgewählt wurde, werden Vorhersagen an den Positionspunkten durchgeführt und mit ihren Z_value_field-Werten verglichen. Anschließend wird eine Validierungsanalyse durchgeführt.

Field
Ausgabestatistiken an Punktpositionen

Die Ausgabe-Feature-Class, die entweder die Vorhersagen oder die Vorhersagen und die Validierungsergebnisse enthält.

Diese Feature-Class kann die folgenden Felder (sofern zutreffend) enthalten:

  • Source_ID (Quell-ID): Die Objekt-ID des Quellen-Features in Eingabe-Beobachterpunktpositionen.
    • Die Feature- oder Objektkennung des Eingabe-Datasets, das verwendet wurde.
  • Included (Eingeschlossen): Gibt an, ob für dieses Feature eine Vorhersage berechnet wurde. Dieses Feld kann einen der folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Beim Treffen einer Vorhersage an diesem Punkt sind keine Probleme aufgetreten.
    • Nicht genügend Nachbarn: Es sind nicht genügend Nachbarn vorhanden, um eine Vorhersage zu treffen.
    • Gewichtungsparameter ist zu klein: Der Gewichtungsparameter ist zu klein.
    • Überfüllung: Überlauf bei Gleitkommaberechnungen.
    • Problem bei der Datentransformation: Der Wert, der transformiert werden soll, liegt außerhalb des unterstützten Bereichs für die ausgewählte Transformation (nur beim Kriging).
    • Keine erklärenden Raster: Der Wert kann nicht berechnet werden, da eine der erklärenden Variablen nicht definiert ist. Der Punkt könnte sich außerhalb der Ausdehnung mindestens eines Rasters der erklärenden Variablen oder auf einer NoData-Zelle in mindestens einem der Raster der erklärenden Variablen befinden. Dies gilt nur für Modelle des Typs Regressionsvorhersage mit EBK.
  • Predicted (Vorhergesagt): Der Vorhersagewert an dieser Position.
  • Error (Fehler): Der vorhergesagte Wert minus dem Wert im Validierungsfeld.
  • StdError (Standardfehler): Der Standardfehler der Kriging-Methode.
  • Stdd_Error (Standardisierter Fehler): Die standardisierten Vorhersagefehler. Im Idealfall sind die standardisierten Vorhersagefehler normal verteilt.
  • NormValue (Normaler Wert): Der Normalverteilungswert (X-Achse), der den standardisierten Vorhersagefehlern (X-Achse) in den Q-Q-Plots für normalverteilte Daten entspricht.
  • CRPS (Continuous Ranked Probability Score): Der CRPS ist ein Diagnoseinstrument, das die Abweichung von der prädiktiven kumulativen Verteilungsfunktion zu jedem beobachteten Datenwert misst. Dieser Wert sollte so klein wie möglich sein. Dieses Diagnoseinstrument hat Vorteile gegenüber Diagnoseinstrumenten für Kreuzvalidierungen, da es die Daten mit einer vollständigen Verteilung anstatt mit Einzelpunktvorhersagen vergleicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt.
  • Interval90 (Innerhalb des 90-%-Intervalls): Gibt an, ob der Validierungspunkt in einem Konfidenzintervall von 90 Prozent liegt oder nicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt. Wenn das Modell zu den Daten passt, dann sollten 90 Prozent der Features in einem Konfidenzintervall von 90 Prozent enthalten sein. Dieses Feld kann die folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Der Validierungspunkt liegt im Konfidenzintervall von 90 Prozent.
    • Nein: Der Validierungspunkt liegt nicht im Konfidenzintervall von 90 Prozent.
    • Ausgeschlossen: An dieser Position kann keine Vorhersage getroffen werden.
  • Interval95 (Innerhalb des 95-%-Intervalls): Gibt an, ob der Validierungspunkt in einem Konfidenzintervall von 95 Prozent liegt oder nicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt. Wenn das Modell zu den Daten passt, dann sollten 95 Prozent der Features in einem Konfidenzintervall von 95 Prozent enthalten sein. Dieses Feld kann die folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Der Validierungspunkt liegt im Konfidenzintervall von 95 Prozent.
    • Nein: Der Validierungspunkt liegt nicht im Konfidenzintervall von 95 Prozent.
    • Ausgeschlossen: An dieser Position kann keine Vorhersage getroffen werden.
  • QuanVal (Validierungsquantil): Das Quantil des gemessenen Wertes bei dem Feature in Bezug auf die Vorhersageverteilung. Dieser Wert liegt im Bereich von 0 bis 1. Werte nahe 0 bedeuten, dass der gemessene Wert weit außen auf dem linken Ausläufer der Verteilung liegt. Werte nahe 1 bedeuten, dass der gemessene Wert weit außen auf dem rechten Ausläufer der Verteilung liegt. Wenn viele Werte nahe bei Extremwerten liegen, könnte dies darauf hinweisen, dass die Vorhersageverteilungen die Daten nicht gut modellieren und einige der Interpolationsparameter geändert werden müssen. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt.
Feature Class
Alle Felder aus Eingabe-Features anhängen
(optional)

Gibt an, ob alle Felder aus den Eingabe-Features in die Ausgabe-Feature-Class kopiert werden.

  • Aktiviert: Alle Felder der Eingabe-Features werden in die Ausgabe-Feature-Class kopiert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Deaktiviert: Es wird nur der Wert der Feature-ID kopiert; er erhält in der Ausgabe-Feature-Class den Namen Source_ID.
Boolean
Höhenfeld
(optional)

Das Feld, das die Höhe eines Eingabepunktes enthält. Dieser Parameter gilt nur für geostatistische 3D-Modelle. Wenn die Höhenwerte als Geometrieattribute im Feld "Shape.Z" gespeichert sind, sollten Sie das Feld verwenden. Wenn die Höhenangaben in einem Attributfeld gespeichert sind, müssen die Höhenangaben die Höhe über Normalhöhennull angeben. Positive Werte kennzeichnen die Entfernung über dem Meeresspiegel, und negative Werte kennzeichnen die Entfernung unter dem Meeresspiegel.

Field
Einheiten des Höhenfeldes
(optional)

Die Einheiten des Höhenfeldes. Dieser Parameter gilt nur für geostatistische 3D-Modelle. Wenn "Shape.Z" als Höhenfeld angegeben wurde, dann entsprechen die Einheiten automatisch den Z-Einheiten des vertikalen Koordinatensystems.

  • US Survey ZollHöhen werden in U.S. Survey Zoll angegeben.
  • US Survey FeetHöhen werden in U.S. Survey Feet angegeben.
  • US Survey YardsHöhen werden in U.S. Survey Yards angegeben.
  • US Survey MeilenHöhen werden in U.S. Survey Meilen angegeben.
  • US Survey SeemeilenHöhen werden in U.S. Survey Seemeilen angegeben.
  • MillimeterHöhen werden in Millimetern angegeben.
  • ZentimeterHöhen werden in Zentimetern angegeben.
  • DezimeterHöhen werden in Dezimetern angegeben.
  • MeterHöhen werden in Metern angegeben.
  • KilometerHöhen werden in Kilometern angegeben.
  • Internationale ZollHöhen werden in internationalen Zoll angegeben.
  • Fuß (international)Höhen werden in internationalen Fuß angegeben.
  • Internationale YardsHöhen werden in internationalen Yards angegeben.
  • Meilen (Statute Miles)Höhen werden in Meilen (Statute Miles) angegeben.
  • Internationale SeemeilenHöhen werden in internationalen Seemeilen angegeben.
String

arcpy.ga.GALayerToPoints(in_geostat_layer, in_locations, {z_field}, out_feature_class, {append_all_fields}, {elevation_field}, {elevation_units})
NameErläuterungDatentyp
in_geostat_layer

Der geostatistische Layer, der analysiert werden soll.

Geostatistical Layer
in_locations

Punktpositionen, an denen Vorhersagen oder Validierungen durchgeführt werden sollen.

Feature Layer
z_field
(optional)

Wenn dieses Feld leer gelassen wird, werden Vorhersagen an den Positionspunkten durchgeführt. Wenn ein Feld ausgewählt wurde, werden Vorhersagen an den Positionspunkten durchgeführt und mit ihren Z_value_field-Werten verglichen. Anschließend wird eine Validierungsanalyse durchgeführt.

Field
out_feature_class

Die Ausgabe-Feature-Class, die entweder die Vorhersagen oder die Vorhersagen und die Validierungsergebnisse enthält.

Diese Feature-Class kann die folgenden Felder (sofern zutreffend) enthalten:

  • Source_ID (Quell-ID): Die Objekt-ID des Quellen-Features in Eingabe-Beobachterpunktpositionen.
    • Die Feature- oder Objektkennung des Eingabe-Datasets, das verwendet wurde.
  • Included (Eingeschlossen): Gibt an, ob für dieses Feature eine Vorhersage berechnet wurde. Dieses Feld kann einen der folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Beim Treffen einer Vorhersage an diesem Punkt sind keine Probleme aufgetreten.
    • Nicht genügend Nachbarn: Es sind nicht genügend Nachbarn vorhanden, um eine Vorhersage zu treffen.
    • Gewichtungsparameter ist zu klein: Der Gewichtungsparameter ist zu klein.
    • Überfüllung: Überlauf bei Gleitkommaberechnungen.
    • Problem bei der Datentransformation: Der Wert, der transformiert werden soll, liegt außerhalb des unterstützten Bereichs für die ausgewählte Transformation (nur beim Kriging).
    • Keine erklärenden Raster: Der Wert kann nicht berechnet werden, da eine der erklärenden Variablen nicht definiert ist. Der Punkt könnte sich außerhalb der Ausdehnung mindestens eines Rasters der erklärenden Variablen oder auf einer NoData-Zelle in mindestens einem der Raster der erklärenden Variablen befinden. Dies gilt nur für Modelle des Typs Regressionsvorhersage mit EBK.
  • Predicted (Vorhergesagt): Der Vorhersagewert an dieser Position.
  • Error (Fehler): Der vorhergesagte Wert minus dem Wert im Validierungsfeld.
  • StdError (Standardfehler): Der Standardfehler der Kriging-Methode.
  • Stdd_Error (Standardisierter Fehler): Die standardisierten Vorhersagefehler. Im Idealfall sind die standardisierten Vorhersagefehler normal verteilt.
  • NormValue (Normaler Wert): Der Normalverteilungswert (X-Achse), der den standardisierten Vorhersagefehlern (X-Achse) in den Q-Q-Plots für normalverteilte Daten entspricht.
  • CRPS (Continuous Ranked Probability Score): Der CRPS ist ein Diagnoseinstrument, das die Abweichung von der prädiktiven kumulativen Verteilungsfunktion zu jedem beobachteten Datenwert misst. Dieser Wert sollte so klein wie möglich sein. Dieses Diagnoseinstrument hat Vorteile gegenüber Diagnoseinstrumenten für Kreuzvalidierungen, da es die Daten mit einer vollständigen Verteilung anstatt mit Einzelpunktvorhersagen vergleicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt.
  • Interval90 (Innerhalb des 90-%-Intervalls): Gibt an, ob der Validierungspunkt in einem Konfidenzintervall von 90 Prozent liegt oder nicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt. Wenn das Modell zu den Daten passt, dann sollten 90 Prozent der Features in einem Konfidenzintervall von 90 Prozent enthalten sein. Dieses Feld kann die folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Der Validierungspunkt liegt im Konfidenzintervall von 90 Prozent.
    • Nein: Der Validierungspunkt liegt nicht im Konfidenzintervall von 90 Prozent.
    • Ausgeschlossen: An dieser Position kann keine Vorhersage getroffen werden.
  • Interval95 (Innerhalb des 95-%-Intervalls): Gibt an, ob der Validierungspunkt in einem Konfidenzintervall von 95 Prozent liegt oder nicht. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt. Wenn das Modell zu den Daten passt, dann sollten 95 Prozent der Features in einem Konfidenzintervall von 95 Prozent enthalten sein. Dieses Feld kann die folgenden Werte enthalten:
    • Ja: Der Validierungspunkt liegt im Konfidenzintervall von 95 Prozent.
    • Nein: Der Validierungspunkt liegt nicht im Konfidenzintervall von 95 Prozent.
    • Ausgeschlossen: An dieser Position kann keine Vorhersage getroffen werden.
  • QuanVal (Validierungsquantil): Das Quantil des gemessenen Wertes bei dem Feature in Bezug auf die Vorhersageverteilung. Dieser Wert liegt im Bereich von 0 bis 1. Werte nahe 0 bedeuten, dass der gemessene Wert weit außen auf dem linken Ausläufer der Verteilung liegt. Werte nahe 1 bedeuten, dass der gemessene Wert weit außen auf dem rechten Ausläufer der Verteilung liegt. Wenn viele Werte nahe bei Extremwerten liegen, könnte dies darauf hinweisen, dass die Vorhersageverteilungen die Daten nicht gut modellieren und einige der Interpolationsparameter geändert werden müssen. Dieses Feld wird nur für Modelle der Typen Empirical Bayesian Kriging und Regressionsvorhersage mit EBK erstellt.
Feature Class
append_all_fields
(optional)

Gibt an, ob alle Felder aus den Eingabe-Features in die Ausgabe-Feature-Class kopiert werden.

  • ALLAlle Felder der Eingabe-Features werden in die Ausgabe-Feature-Class kopiert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • FID_ONLYEs wird nur die Feature-ID kopiert; sie erhält in der Ausgabe-Feature-Class den Namen Source_ID.
Boolean
elevation_field
(optional)

Das Feld, das die Höhe eines Eingabepunktes enthält. Dieser Parameter gilt nur für geostatistische 3D-Modelle. Wenn die Höhenwerte als Geometrieattribute im Feld "Shape.Z" gespeichert sind, sollten Sie das Feld verwenden. Wenn die Höhenangaben in einem Attributfeld gespeichert sind, müssen die Höhenangaben die Höhe über Normalhöhennull angeben. Positive Werte kennzeichnen die Entfernung über dem Meeresspiegel, und negative Werte kennzeichnen die Entfernung unter dem Meeresspiegel.

Field
elevation_units
(optional)

Die Einheiten des Höhenfeldes. Dieser Parameter gilt nur für geostatistische 3D-Modelle. Wenn "Shape.Z" als Höhenfeld angegeben wurde, dann entsprechen die Einheiten automatisch den Z-Einheiten des vertikalen Koordinatensystems.

  • INCHHöhen werden in U.S. Survey Zoll angegeben.
  • FOOTHöhen werden in U.S. Survey Feet angegeben.
  • YARDHöhen werden in U.S. Survey Yards angegeben.
  • MILE_USHöhen werden in U.S. Survey Meilen angegeben.
  • NAUTICAL_MILEHöhen werden in U.S. Survey Seemeilen angegeben.
  • MILLIMETERHöhen werden in Millimetern angegeben.
  • CENTIMETERHöhen werden in Zentimetern angegeben.
  • DECIMETERHöhen werden in Dezimetern angegeben.
  • METERHöhen werden in Metern angegeben.
  • KILOMETERHöhen werden in Kilometern angegeben.
  • INCH_INTHöhen werden in internationalen Zoll angegeben.
  • FOOT_INTHöhen werden in internationalen Fuß angegeben.
  • YARD_INTHöhen werden in internationalen Yards angegeben.
  • MILE_INTHöhen werden in Meilen (Statute Miles) angegeben.
  • NAUTICAL_MILE_INTHöhen werden in internationalen Seemeilen angegeben.
String

Codebeispiel

GALayerToPoints – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Exportieren eines geostatistischen Layers in eine Point-Feature-Class.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GALayerToPoints_ga("C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", 
                         "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp",                   
                         "", "C:/gapyexamples/output/krig_pts")
GALayerToPoints – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Exportieren eines geostatistischen Layers in eine Point-Feature-Class.

# Name: GALayerToPoints_Example_02.py
# Description: Exports a geostatistical layer to points.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

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

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
inPoints = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
zField = ""
outPoints = "C:/gapyexamples/output/krig_pts"

# Execute GALayerToPoints
arcpy.GALayerToPoints_ga(inLayer, inPoints, zField, outPoints)

Lizenzinformationen

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

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