Disponible con una licencia de Spatial Analyst.
Disponible con una licencia de 3D Analyst.
Resumen
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando kriging.
Uso
Kriging es un proceso intensivo del procesador. La velocidad de ejecución depende de la cantidad de puntos en el dataset de entrada y del tamaño de la ventana de búsqueda.
Los valores bajos en la varianza del ráster de predicción de salida opcional indica un alto grado de confianza en el valor previsto. Los valores altos pueden indicar que se necesitan más puntos de datos.
El tipo de kriging universal presupone que hay un componente estructural presente y que la tendencia local varía de una ubicación a otra.
Propiedades de semivariograma permite el control del semivariograma utilizado para kriging. Un valor predeterminado para Tamaño de intervalo se establece inicialmente en el tamaño de celda de salida predeterminado. Para Rango principal, Meseta parcial y Nugget, se calculará un valor predeterminado internamente, si no se especifica nada.
La varianza del ráster de predicción de salida opcional contiene la varianza de kriging en cada celda del ráster de salida. Al suponer que los errores kriging se distribuyen normalmente, hay una probabilidad del 95,5 por ciento de que el valor z real en la celda sea el valor del ráster previsto, sumando o restando dos veces la raíz cuadrada del valor en el ráster de varianza.
El Tamaño de celda de salida se puede definir mediante un valor numérico u obtenerse desde un dataset ráster existente. Si el tamaño de celda no se ha especificado explícitamente como el valor del parámetro, se deriva del entorno Tamaño de celda si se ha especificado. Si no se ha especificado el tamaño de celda del parámetro o el tamaño de celda del entorno, pero se ha configurado el entorno Ráster de alineación, se usa el tamaño de celda del ráster de alineación. Si no se especifica nada, el tamaño de celda se calcula a partir de la anchura o la altura de la extensión dividido por 250, donde la extensión se encuentra en el Sistema de coordenadas de salida especificado en el entorno.
Si el tamaño de celda se especifica usando un valor numérico, la herramienta lo usa directamente para el ráster de salida.
Si el tamaño de celda se especifica mediante un dataset ráster, el parámetro muestra la ruta del dataset ráster en lugar del valor del tamaño de celda. El tamaño de celda de ese dataset ráster se usa directamente en el análisis, siempre que la referencia espacial del dataset sea la misma que la referencia espacial de salida. Si la referencia espacial del dataset es diferente a la referencia espacial de salida, se proyecta en función del Método de proyección de tamaño de celda seleccionado.
Algunos datasets de entrada pueden tener algunos puntos con las mismas coordenadas x,y. Si los valores de los puntos de una ubicación común son los mismos, se consideran duplicados y no afectan a la salida. Si los valores son diferentes, se consideran puntos coincidentes.
Las distintas herramientas de interpolación pueden manejar esta condición de datos de maneras distintas. Por ejemplo, en algunos casos el primer punto coincidente encontrado se utiliza para el cálculo; en otros casos, se utiliza el último punto encontrado. Esto puede causar que algunas ubicaciones del ráster de entrada tengan valores distintos a los que puede esperar. La solución es preparar los datos quitando estos puntos coincidentes. La herramienta Capturar eventos de la caja de herramientas de Estadística espacial es útil para identificar cualquier punto coincidente en los datos.
Sintaxis
Kriging(in_point_features, z_field, out_surface_raster, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
in_point_features | Entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán en un ráster de superficie. | Feature Layer |
z_field | Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto. Puede ser un campo numérico o el campo Forma si las entidades de punto de entrada contienen valores z. | Field |
out_surface_raster | Ráster de superficie interpolado de salida. Siempre es un ráster de punto flotante. | Raster Dataset |
semiVariogram_props kriging_model | El modelo de Semivariograma que se utilizará. Hay dos modelos de kriging: Ordinario y Universal. El modelo Ordinario tiene cinco tipos de semivariogramas disponibles. El modelo Universal tiene dos tipos de semivariogramas disponibles. Cada semivariograma tiene varios parámetros opcionales que también se pueden establecer.
La forma del semivariograma es una cadena de texto: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}" Por ejemplo: "Circular, 2000, 2.6, 542" | KrigingModel |
cell_size (Opcional) | El tamaño de celda del ráster de salida que se va a crear. Este parámetro se puede definir mediante un valor numérico u obtenerse desde un dataset ráster existente. Si el tamaño de celda no se ha especificado explícitamente como valor de parámetro, se usa el valor del tamaño de celda del entorno si se ha especificado; de lo contrario, se utilizan reglas adicionales para calcularlo a partir de las otras entradas. Consulte la sección Uso para obtener más detalles. | Analysis Cell Size |
search_radius (Opcional) | Define cuáles de los puntos de entrada se utilizarán para interpolar el valor para cada celda en el ráster de salida. Hay dos maneras de especificar el vecindario de búsqueda: Variable y Fixed. Variable utiliza radios de búsqueda variables para encontrar una cantidad específica de puntos de muestra de entrada para la interpolación. Fixed utiliza una distancia fija especificada dentro de la cual se utilizarán todos los puntos de entrada. Variable es la configuración predeterminada. La sintaxis de estos parámetros es:
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Opcional) | Ráster de salida opcional en el que cada celda contiene los valores de varianza previstos para esa ubicación. | Raster Dataset |
Muestra de código
En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.Kriging_3d("ca_ozone_pts.shp", "OZONE", "c:/output/krigout",
"Spherical", 2000, "Variable 12")En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.
# Name: Kriging_3d_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
outRaster = "C:/output/krigoutput02"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/output/outvariance"
kModel = "CIRCULAR"
kRadius = 20000
# Execute Kriging
arcpy.Kriging_3d(inFeatures, field, outRaster, kModel,
cellSize, kRadius, outVarRaster)Entornos
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere 3D Analyst oSpatial Analyst
- Standard: Requiere 3D Analyst oSpatial Analyst
- Advanced: Requiere 3D Analyst oSpatial Analyst