Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Entidades de entrada | Las entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán. | Feature Layer |
Campo de valores Z | Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto. Puede ser un campo numérico o el campo Shape si las entidades de entrada contienen valores z o m. | Field |
Capa de estadísticas geográficas de salida (Opcional) | La capa de estadísticas geográficas generada. Esta capa es una salida obligatoria solo si no se requiere un ráster de salida. | Geostatistical Layer |
Ráster de salida (Opcional) | El ráster de salida. Este ráster es una salida obligatoria solo si no se requiere una capa de estadísticas geográficas de salida. | Raster Dataset |
Tamaño de celda de salida (Opcional) | El tamaño de celda con el que se creará el ráster de salida. Este valor se puede establecer explícitamente en Entornos con el parámetro Tamaño de celda. Si no está configurado, es el valor más bajo del ancho o la altura de la extensión de las entidades de puntos de entrada, en la referencia espacial de salida, dividido entre 250. | Analysis Cell Size |
Tipo de transformación de datos (Opcional) | Tipo de transformación que se aplicará a los datos de entrada.
| String |
Número máximo de puntos de cada modelo local (Opcional) | Los datos de entrada se dividirán automáticamente en grupos que no tienen más que este número de puntos. | Long |
Factor de superposición del área del modelo local (Opcional) | Factor que representa el grado de superposición entre los modelos locales (también llamados subconjuntos). Cada punto de entrada puede encontrarse en varios subconjuntos, y el factor de superposición especifica el número promedio de subconjuntos en los que se encontrará cada punto. Un valor alto del factor de superposición hace que la superficie de salida sea más suave, pero también aumenta el tiempo de procesamiento. Los valores típicos varían entre 0,01 y 5. | Double |
Número de semivariogramas simulados (Opcional) | El número de semivariogramas simulados de cada modelo local. | Long |
Vecindad de búsqueda (Opcional) | Define qué puntos colindantes se utilizarán para controlar la salida. Estándar circular es la opción predeterminada. Estándar circular
Circular suavizado
| Geostatistical Search Neighborhood |
Tipo de superficie de salida (Opcional) | El tipo de superficie en el que almacenar los resultados de interpolación.
| String |
Valor de cuantil (Opcional) | El valor de cuantil para el cual se generará el ráster de salida. | Double |
Tipo de umbral de probabilidad (Opcional) | Especifica si se calculará la probabilidad de exceder o no exceder el umbral especificado.
| String |
Umbral de probabilidad (Opcional) | El valor del umbral de probabilidad. Si se deja vacío, se utilizará la mediana (cuantil 50) de los datos de entrada. | Double |
Tipo de modelo de semivariograma (Opcional) | El modelo de semivariograma que se utilizará para la interpolación. Las opciones disponibles dependen del valor del parámetro Tipo de transformación de datos. Si el tipo de transformación se establece en Ninguna, solo estarán disponibles los tres primeros semivariogramas. Si el tipo es Empírica o Empírica logarítmica, estarán disponibles los últimos seis semivariogramas. Para obtener más información sobre cómo elegir un semivariograma adecuado para sus datos, consulte el tema Qué es el kriging bayesiano empírico.
| String |
Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Resumen
El kriging bayesiano empírico es un método de interpolación que tiene en cuenta el error al estimar el semivariograma subyacente a través de simulaciones repetidas.
Uso
Este método kriging puede manipular razonablemente datos de entrada no estacionarios.
Este método de interpolación admite únicamente las Vecindades de búsqueda Estándar circular y Circular suavizado.
La opción Circular suavizado de Vecindad de búsqueda aumentará considerablemente el tiempo de ejecución.
Cuanto mayores sean los valores de Número máximo de puntos de cada modelo loca y Factor de superposición del modelo local, mayor será el tiempo de ejecución. Aplicar una Transformación de datos también aumentará considerablemente el tiempo de ejecución.
Para evitar que se quede sin memoria, el software puede limitar el número de núcleos de CPU que se pueden utilizar para el procesamiento en paralelo.
Si los datos de entrada están en un sistema de coordenadas geográficas, todas las distancias se calcularán mediante distancias de cuerda. Para obtener más información sobre distancias de cuerda, consulte la sección Cálculos de distancia para datos en coordenadas geográficas del tema de ayuda Qué es el kriging bayesiano empírico.
Parámetros
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})
Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_features | Las entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán. | Feature Layer |
z_field | Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto. Puede ser un campo numérico o el campo Shape si las entidades de entrada contienen valores z o m. | Field |
out_ga_layer (Opcional) | La capa de estadísticas geográficas generada. Esta capa es una salida obligatoria solo si no se requiere un ráster de salida. | Geostatistical Layer |
out_raster (Opcional) | El ráster de salida. Este ráster es una salida obligatoria solo si no se requiere una capa de estadísticas geográficas de salida. | Raster Dataset |
cell_size (Opcional) | El tamaño de celda con el que se creará el ráster de salida. Este valor se puede establecer explícitamente en Entornos con el parámetro Tamaño de celda. Si no está configurado, es el valor más bajo del ancho o la altura de la extensión de las entidades de puntos de entrada, en la referencia espacial de salida, dividido entre 250. | Analysis Cell Size |
transformation_type (Opcional) | Tipo de transformación que se aplicará a los datos de entrada.
| String |
max_local_points (Opcional) | Los datos de entrada se dividirán automáticamente en grupos que no tienen más que este número de puntos. | Long |
overlap_factor (Opcional) | Factor que representa el grado de superposición entre los modelos locales (también llamados subconjuntos). Cada punto de entrada puede encontrarse en varios subconjuntos, y el factor de superposición especifica el número promedio de subconjuntos en los que se encontrará cada punto. Un valor alto del factor de superposición hace que la superficie de salida sea más suave, pero también aumenta el tiempo de procesamiento. Los valores típicos varían entre 0,01 y 5. | Double |
number_semivariograms (Opcional) | El número de semivariogramas simulados de cada modelo local. | Long |
search_neighborhood (Opcional) | Define qué puntos colindantes se utilizarán para controlar la salida. Estándar circular es la opción predeterminada. A continuación, se muestran clases de vecindades de búsqueda: SearchNeighborhoodStandardCircular y SearchNeighborhoodSmoothCircular. Estándar circular
Circular suavizado
| Geostatistical Search Neighborhood |
output_type (Opcional) | El tipo de superficie en el que almacenar los resultados de interpolación. Para obtener más información sobre los tipos de superficie de salida, consulte ¿Qué tipos de superficie de salida pueden generar los modelos de interpolación?
| String |
quantile_value (Opcional) | El valor de cuantil para el cual se generará el ráster de salida. | Double |
threshold_type (Opcional) | Especifica si se calculará la probabilidad de exceder o no exceder el umbral especificado.
| String |
probability_threshold (Opcional) | El valor del umbral de probabilidad. Si se deja vacío, se utilizará la mediana (cuantil 50) de los datos de entrada. | Double |
semivariogram_model_type (Opcional) |
El modelo de semivariograma que se utilizará para la interpolación.
Las opciones disponibles dependen del valor del parámetro transformation_type. Si el tipo de transformación se establece en NONE, solo estarán disponibles los tres primeros semivariogramas. Si el tipo es EMPIRICAL o LOGEMPIRICAL, estarán disponibles los últimos seis semivariogramas. Para obtener más información sobre cómo elegir un semivariograma adecuado para sus datos, consulte el tema Qué es el kriging bayesiano empírico. | String |
Muestra de código
Interpolar una serie de entidades de puntos a un ráster.
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")
Interpolar una serie de entidades de puntos a un ráster.
# 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)
Entornos
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere Geostatistical Analyst
- Standard: Requiere Geostatistical Analyst
- Advanced: Requiere Geostatistical Analyst