Kriging de ventana móvil (Geostatistical Analyst)

Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.

Resumen

Recalcula los parámetros de semivariograma Rango, Nugget y Meseta parcial en función de una vecindad más pequeña, desplazándose por todos los puntos de ubicación.

Más información sobre el funcionamiento de Window de ventana móvil

Uso

  • La fuente del modelo de estadísticas geográficas es una capa de estadísticas geográficas o un modelo de estadísticas geográficas (XML) que representa un modelo kriging distinto del kriging bayesiano empírico.

  • El dataset de entrada debe contener más de 10 puntos para que se ejecute la herramienta. Sin embargo, la herramienta es más efectiva con datasets grandes que presentan tendencias no estacionarias.

  • En la secuencia de comandos Python, la clase GeostatisticalDatasets de ArcPy será útil para rellenar el parámetro Dataset de entrada (s ).

  • Para los formatos de datos que admiten valores nulos, como clases de entidad de geodatabase de archivos, se utilizará un valor nulo para indicar que no se pudo hacer una predicción para esa ubicación o que el valor se debe ignorar cuando se usa como entrada. Para los formatos de datos que no admiten valores nulos, como los shapefiles, se utiliza el valor -1.7976931348623158e+308 (es el valor negativo de la constante de C++ DBL_MAX definida) para indicar que no se pudo realizar una predicción para esa ubicación.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Fuente del modelo de estadísticas geográficas de entrada

La fuente del modelo de estadísticas geográficas que se analizará.

File; Geostatistical Layer
Datasets de entrada

El nombre de los datasets de entrada y los nombres de campo que se utilizan en la creación de la capa de salida.

Geostatistical Value Table
Ubicaciones de observación de puntos de entrada

Ubicaciones de puntos donde se realizarán las predicciones.

Feature Layer
Máximo de vecinos a incluir

Número de vecinos a utilizar en la ventana móvil.

Long
Clase de entidad de salida

Clase de entidad que almacena los resultados.

Feature Class
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
Ráster de superficie de salida
(Opcional)

Los valores de predicción de la clase de entidad de salida se interpolan en un ráster usando el método de interpolación polinómica local.

Raster Dataset

arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, neighbors_max, out_featureclass, {cell_size}, {out_surface_grid})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_ga_model_source

La fuente del modelo de estadísticas geográficas que se analizará.

File; Geostatistical Layer
in_datasets

Un objeto GeostatisticalDatasets.

También puede ser una cadena de elementos delimitada por punto y coma. Cada elemento consta de los siguientes componentes:

  • La ruta de catálogo y el nombre de un dataset o el nombre de una capa en la tabla de contenido actual, seguido de un espacio.
  • Una secuencia de nombres de campo, cada nombre de campo separado por un espacio. En el caso de un ráster, se utilizarán los valores de celda.
Geostatistical Value Table
in_locations

Ubicaciones de puntos donde se realizarán las predicciones.

Feature Layer
neighbors_max

Número de vecinos a utilizar en la ventana móvil.

Long
out_featureclass

Clase de entidad que almacena los resultados.

Feature Class
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
out_surface_grid
(Opcional)

Los valores de predicción de la clase de entidad de salida se interpolan en un ráster usando el método de interpolación polinómica local.

Raster Dataset

Muestra de código

Ejemplo de MovingWindowKriging 1 (ventana de Python)

Predecir valores en ubicaciones de puntos seleccionados.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GAMovingWindowKriging_ga(
    "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE",
    "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp", "10", "C:/gapyexamples/output/outMWK", "", "")
Ejemplo de MovingWindowKriging 2 (script independiente)

Predecir valores en ubicaciones de puntos seleccionados.

# Name: MovingWindowKriging_Example_02.py
# Description: The kriging model is automatically estimated for each neighborhood
#              as the kriging interpolation moves through all the location 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/ca_ozone_pts.shp OZONE"
obsPoints = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
maxNeighbors = 10
outPoints = "C:/gapyexamples/output/outMWK"

# Execute MovingWindowKriging
arcpy.GAMovingWindowKriging_ga(inLayer, inPoints, obsPoints, maxNeighbors,
                               outPoints)

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere Geostatistical Analyst
  • Standard: Requiere Geostatistical Analyst
  • Advanced: Requiere Geostatistical Analyst

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