| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Área de estudio de entrada | El área de estudio de entrada donde se crearán las ubicaciones de muestra. El área de estudio debe ser polígonos o un ráster de tipo entero (categórico). Para los rásteres, las celdas con valores nulos no se incluirán en el área de estudio. | Feature Layer; Raster Layer |
Entidades de salida | Las entidades de salida que representan las ubicaciones de muestra. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, las entidades de salida serán puntos. Para el muestreo por clústeres, el resultado serán polígonos. Para el muestreo sistemático, el resultado pueden ser puntos o polígonos. | Feature Class |
Método de muestreo. (Opcional) | Especifica el método de muestreo que se utilizará para crear las ubicaciones de muestra.
| String |
Campo de Id. de estrato (Opcional) | Para el muestreo estratificado por campo de Id. de estrato, el campo de Id. de estrato es el que define los estratos. | Field |
Método de asignación de recuento de muestras de estratos (Opcional) | Para el muestreo estratificado, especifica el método que se utilizará para determinar el número de ubicaciones de muestra que se crearán en cada estrato.
| String |
Forma de bin (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, especifica la forma de los polígonos que se generarán en la teselación cuadriculada.
| String |
Tamaño de bin [recuento o área] (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, la forma de cada polígono en la teselación. El valor se puede proporcionar como un recuento (el número total de polígonos teselado creados en el área de estudio) o como un área (el área de cada polígono teselado). Para la entrada del recuento, el valor predeterminado es 100. Para la entrada del área, se debe proporcionar un valor. Si se proporciona un recuento, la herramienta intentará crear el número especificado de ubicaciones de muestra. Si no se puede crear el número exacto, se devolverá una advertencia. | Areal Unit; Long |
Resolución H3 (Opcional) | Para muestreo sistemático o por clústeres con bins hexagonales H3, especifica la resolución H3 de los hexágonos. Con cada valor de resolución creciente, el área de los polígonos será uno séptimo del tamaño.
| Long |
Número de muestras (Opcional) | El número de ubicaciones de muestra que se crearán. Este parámetro siempre se aplica al muestreo aleatorio simple y por clústeres Para el muestreo estratificado, este parámetro se aplica cuando el recuento de la muestra será proporcional al área del estrato o proporcional a un campo de población. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, el valor predeterminado es 100. Para el muestreo por clústeres, el valor predeterminado es 10. | Long |
Número de muestras por estrato (Opcional) | Para el muestreo estratificado con un mismo recuento de muestras en cada estrato, el número de ubicaciones de muestra creadas dentro de cada estrato. El número total de muestras será este valor multiplicado por el número de estratos. El valor predeterminado es 100. | Long |
Campo de población (Opcional) | El campo de población para el muestreo estratificado cuando el recuento de la muestra es igual o proporcional a un campo de población. | Field |
Tipo de geometría de salida (Opcional) | Para el muestreo sistemático, especifica si las ubicaciones de muestra serán polígonos teselados o centroides (puntos) de los polígonos teselados.
| String |
Distancia mínima entre puntos de muestra (Opcional) | Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, la distancia más pequeña permitida entre las ubicaciones de muestra. Para el muestreo aleatorio simple, todos los puntos estarán separados al menos a esta distancia. Para el muestreo estratificado, los puntos dentro del mismo estrato estarán separados por al menos esta distancia, pero los puntos de los estratos vecinos pueden estar más cerca que esta distancia. Para distancias grandes, se pueden crear menos ubicaciones de muestra de las esperadas para mantener las ubicaciones lo suficientemente separadas. En este caso, se devolverá un mensaje de advertencia. | Linear Unit |
Relación espacial (Opcional) | Especifica qué polígonos de una teselación de fondo se incluirán como ubicaciones de muestreo. Este parámetro se aplica al muestreo por clústeres y al muestreo sistemático cuando el tipo de geometría de salida es polígono.
| String |
Resumen
Crea ubicaciones de muestra dentro de un área de estudio continua utilizando diseños de muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático (cuadriculado) o por clústeres.
El muestreo es el proceso de seleccionar individuos de una población a fin de estudiarlos y hacer inferencias sobre toda la población. El muestreo espacial continuo trata a la población como un área continua desde la cual se puede muestrear cualquier ubicación o área. Por ejemplo, puede utilizar esta herramienta para crear ubicaciones de muestra para árboles dentro de un bosque denso o para recopilar mediciones de humedad del suelo en un campo de cultivo. Esta herramienta no es adecuada para muestrear poblaciones discretas como hogares, animales o ciudades.
Ilustración
Uso
El área de estudio de entrada debe ser una clase de entidad poligonal o un ráster entero (categórico). También puede dibujar el área de estudio en un mapa utilizando la entrada interactiva de entidades. Para los rásteres, las celdas con valores nulos no se considerarán parte del área de estudio.
Se pueden crear ubicaciones de muestra para los siguientes diseños de muestreo principal:
- Muestreo aleatorio simple: crea puntos de muestra aleatoriamente dentro del área de estudio. Cada ubicación del área de estudio tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como ubicación de muestra. El área de estudio se tratará como un área única y se ignorarán todos los límites entre polígonos o categorías ráster (por ejemplo, una clase de entidad de polígono de todos los condados dentro de un estado definirá la misma área de estudio como un único polígono de todo el estado). El muestreo aleatorio simple es útil cuando se desea investigar toda el área de estudio, pero ningún lugar es más importante para el muestreo que otro. Para realizar un muestreo aleatorio simple, seleccione la opción Aleatorio simple del parámetro Método de muestreo.
- Aplicación de ejemplo: si el área de estudio es un bosque denso donde se puede suponer que cada ubicación tiene un árbol, se puede utilizar el muestreo aleatorio simple para muestrear aleatoriamente árboles dentro del bosque.
- Muestreo aleatorio estratificado: crea puntos de muestra dividiendo el área de estudio en distintos estratos (como clase de suelo o tipo de uso del suelo) y realizando un muestreo aleatorio simple por separado dentro de cada estrato. El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se desea garantizar que todos los estratos estén representados en la muestra. Para realizar un muestreo aleatorio estratificado, especifique una de las tres opciones de estratificación para el parámetro Método de muestreo (consulte el siguiente consejo de uso para obtener información sobre cada tipo de estratificación).
- Aplicación de ejemplo: si un parque nacional se divide en clases de elevación, se puede utilizar un muestreo aleatorio estratificado para recolectar muestras de suelo por separado para cada clase de elevación. Esto garantiza que habrá suficientes muestras de suelo para todas las elevaciones del parque.
- Muestreo sistemático: crea ubicaciones de muestra en un patrón cuadriculado y no aleatorio dentro del área de estudio. La cuadrícula se crea mediante una teselación de polígonos de formas regulares (como hexágonos, cuadrados o triángulos). Las ubicaciones de muestra se pueden devolver como polígonos teselados o como puntos (los centroides de los polígonos teselados). El muestreo sistemático es útil para garantizar que ninguna sección del área de estudio se muestree más que otras, lo que a menudo es deseable cuando el objetivo es crear un mapa de las muestras en lugar de hacer inferencias sobre toda el área de estudio. Para realizar un muestreo sistemático, especifique la opción Sistemático para el parámetro Método de muestreo.
- Aplicación de ejemplo: para estudiar el fondo del océano en un área marina, puede crear una cuadrícula hexagonal de ubicaciones de muestra para muestrear especies de plantas marinas.
- Muestreo por clústeres: crea polígonos de muestra mediante la creación de una muestra sistemática y la selección aleatoria de algunos de los polígonos de la teselación. Los polígonos resultantes se denominan clústeres y, por lo general, se estudian de forma exhaustiva, muestreando tanto como sea posible dentro de cada clúster. El muestreo por clústeres es útil cuando lo que le interesa es cómo interactúan las muestras entre sí en distancias cortas, y es aceptable que grandes secciones del área de estudio no tengan muestras. Para realizar un muestreo por clústeres, especifique la opción Clústeres del parámetro Método de muestreo.
- Aplicación de ejemplo: al tomar muestras de colonias de insectos, se puede utilizar el muestreo por clústeres para crear áreas pequeñas de una parcela, y se muestrearán todas las colonias de insectos dentro de los clústeres.
- Muestreo aleatorio simple: crea puntos de muestra aleatoriamente dentro del área de estudio. Cada ubicación del área de estudio tiene la misma probabilidad de ser seleccionada como ubicación de muestra. El área de estudio se tratará como un área única y se ignorarán todos los límites entre polígonos o categorías ráster (por ejemplo, una clase de entidad de polígono de todos los condados dentro de un estado definirá la misma área de estudio como un único polígono de todo el estado). El muestreo aleatorio simple es útil cuando se desea investigar toda el área de estudio, pero ningún lugar es más importante para el muestreo que otro. Para realizar un muestreo aleatorio simple, seleccione la opción Aleatorio simple del parámetro Método de muestreo.
Para el muestreo estratificado, puede definir los estratos de las tres maneras que se indican a continuación. Cada una de ellas es una opción para el parámetro Método de muestreo:
- Estratificar por polígono individual: cada registro de una clase de entidad de polígono es un estrato diferente. Por ejemplo, si el área de estudio es un campo con subparcelas almacenadas como polígonos separados, los puntos de muestra se crearán por separado para cada subparcela. El área de estudio de entrada deben ser polígonos.
- Estratificar por región ráster contigua: cada región de un ráster entero (categórico) será un estrato. Una región ráster es un bloque de celdas contiguo con el mismo valor (del campo Value) que están conectadas por bordes de celda compartidos. Si dos regiones tienen el mismo valor pero están desconectadas entre sí, serán estratos diferentes. El área de estudio de entrada debe ser un ráster.
- Estratificar por campo Id. de estrato: todos los polígonos o celdas ráster con el mismo valor de Id. de estrato serán un estrato. No es necesario que los polígonos o celdas ráster sean contiguos para estar en el mismo estrato. Proporcione el campo que contiene los valores de Id. de estrato en el parámetro Campo de Id. de estrato. El campo debe ser de tipo entero o texto.
Puede especificar el número de muestras que se crearán en cada estrato utilizando una de las siguientes opciones para el parámetro Método de asignación de recuento de muestras de estratos:
- Recuento igual en cada estrato: se creará un número igual de muestras en cada estrato. Proporcione el valor en el parámetro Número de muestras por estrato.
- Recuento proporcional al área del estrato: el número de muestras de los estratos será proporcional al tamaño de los estratos. Proporcione el número total de muestras en el parámetro Número de muestras y el recuento total se distribuirá en cada estrato de manera proporcional a su área.
- Recuento igual al campo de población: el número de muestras de cada estrato será igual a los valores de un campo de población. Proporcione el campo en el parámetro Campo de población. El campo no puede contener valores negativos y debe ser de tipo entero.
- Recuento proporcional al campo de población: el número de muestras de cada estrato será proporcional a los valores de un campo de población Proporcione el campo en el parámetro Campo de población y el número total de muestras en el parámetro Número de muestras.
- Estratificar por polígono individual: cada registro de una clase de entidad de polígono es un estrato diferente. Por ejemplo, si el área de estudio es un campo con subparcelas almacenadas como polígonos separados, los puntos de muestra se crearán por separado para cada subparcela. El área de estudio de entrada deben ser polígonos.
También puede utilizar la herramienta para crear los siguientes diseños de muestreo avanzados que no están disponibles como opciones explícitas para el parámetro Método de muestreo:
- Muestreo por clústeres en dos etapas: crea grupos de puntos en toda el área de estudio creando primero una muestra de clúster y luego creando puntos (aleatorio simple, estratificado o sistemático) dentro de cada clúster. Este diseño de muestreo es útil cuando se necesita una muestra de clúster, pero no es factible estudiar exhaustivamente cada polígono de clúster. También resulta útil cuando lo que más le interesa es cómo interactúan las muestras a distancias cortas. Para realizar un muestreo por clústeres en dos etapas, primero utilice la herramienta para crear una muestra por clúster y, seguidamente, utilice los polígonos del clúster como área de estudio de entrada en un diseño de muestreo aleatorio simple, estratificado o sistemático.
- Muestreo mixto (compuesto): crea ubicaciones de muestreo separadas a partir de diferentes diseños de muestreo y, a continuación, las fusiona en un único dataset. Por ejemplo, combinar una muestra aleatoria simple y una muestra por clústeres de dos etapas producirá ubicaciones de muestreo en toda el área de estudio (aleatorio simple), y también incluirá pequeños parches con más puntos (clústeres de dos etapas). Esto es útil porque el muestreo aleatorio simple por sí solo puede pasar por alto cómo interactúan las muestras en distancias cortas, pero el muestreo por clústeres en dos etapas deja grandes áreas del área de estudio sin ubicaciones de muestra. Al combinar ambos, puede asegurarse de que toda el área de estudio esté representada y aún así investigar la interacción entre muestras en distancias cortas.
Si no se puede crear el número especificado de ubicaciones de muestra, se devolverá una advertencia. Esto puede ocurrir en las siguientes situaciones:
- El valor del parámetro Distancia mínima entre puntos de muestra es tan grande que no se puede crear el número especificado de ubicaciones de muestreo dentro del área de estudio (o estrato) sin que algunos puntos estén más cerca entre sí que la distancia mínima. En este caso, se crearán menos ubicaciones de las especificadas.
- Si el valor del parámetro Tamaño de bin se proporciona como un recuento, no siempre es posible crear el número especificado de ubicaciones de muestra en el área de estudio. La herramienta probará varios valores de área y utilizará el área que cree un recuento de muestra más cercano al valor especificado. El área (en la unidad del sistema de coordenadas de salida) y el número resultante de ubicaciones de muestra se devolverán como mensajes de geoprocesamiento.
Si los parámetros especificados no crean ninguna ubicación de muestra (como usar una extensión de salida que no interseca el área de estudio), se devolverá un error.
Para el muestreo sistemático y por clústeres y cualquier forma de bin, excepto los hexágonos H3, el centroide del primer polígono de la teselación se crea en la esquina inferior izquierda de la extensión de salida. Para los hexágonos H3, los hexágonos están en ubicaciones fijas. Para todas las formas de contenedores, puede utilizar el parámetro Relación espacial para obtener los polígonos que se intersecan, están completamente dentro o tienen centroides que están dentro del área de estudio.
Si estratifica por campo de Id. de estrato y utiliza un campo de población (igual o proporcional), la población de cada estrato será la suma de los valores del campo de población de cada polígono o categoría de ráster del estrato.
Si estratifica por región ráster contigua, no es posible utilizar un campo de población. Esto se debe a que cada valor de campo de población representa la población total de una categoría ráster incluso si la categoría está compuesta por varias regiones separadas. Para usar campos de población mientras estratifica por región ráster contigua, use la herramienta De ráster a polígono para convertir el ráster en polígonos y asignar valores de población a cada polígono (por ejemplo, asignando la población de cada categoría proporcionalmente al número de celdas en cada una de sus regiones).
Si utiliza el entorno Extensión con un área de estudio poligonal, cualquier polígono que se cruce con la extensión se incluirá en el área de estudio, y las ubicaciones de las muestras se crearán en todo el polígono aunque se encuentren fuera de la extensión proporcionada.
Para el muestreo estratificado con un recuento de muestras de estratos proporcional al área o un campo de población, se utiliza el Método del resto más grande para garantizar que el recuento general de la muestra no se altere debido al redondeo.
Parámetros
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(in_study_area, out_features, {sampling_method}, {strata_id_field}, {strata_count_method}, {bin_shape}, {bin_size}, {h3_resolution}, {num_samples}, {num_samples_per_strata}, {population_field}, {geometry_type}, {min_distance}, {spatial_relationship})| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_study_area | El área de estudio de entrada donde se crearán las ubicaciones de muestra. El área de estudio debe ser polígonos o un ráster de tipo entero (categórico). Para los rásteres, las celdas con valores nulos no se incluirán en el área de estudio. | Feature Layer; Raster Layer |
out_features | Las entidades de salida que representan las ubicaciones de muestra. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, las entidades de salida serán puntos. Para el muestreo por clústeres, el resultado serán polígonos. Para el muestreo sistemático, el resultado pueden ser puntos o polígonos. | Feature Class |
sampling_method (Opcional) | Especifica el método de muestreo que se utilizará para crear las ubicaciones de muestra.
| String |
strata_id_field (Opcional) | Para el muestreo estratificado por campo de Id. de estrato, el campo de Id. de estrato es el que define los estratos. | Field |
strata_count_method (Opcional) | Para el muestreo estratificado, especifica el método que se utilizará para determinar el número de ubicaciones de muestra que se crearán en cada estrato.
| String |
bin_shape (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, especifica la forma de los polígonos que se generarán en la teselación cuadriculada.
| String |
bin_size (Opcional) | Para el muestreo sistemático y por clústeres, la forma de cada polígono en la teselación. El valor se puede proporcionar como un recuento (el número total de polígonos teselado creados en el área de estudio) o como un área (el área de cada polígono teselado). Para la entrada del recuento, el valor predeterminado es 100. Para la entrada del área, se debe proporcionar un valor. Si se proporciona un recuento, la herramienta intentará crear el número especificado de ubicaciones de muestra. Si no se puede crear el número exacto, se devolverá una advertencia. | Areal Unit; Long |
h3_resolution (Opcional) | Para muestreo sistemático o por clústeres con bins hexagonales H3, especifica la resolución H3 de los hexágonos. Con cada valor de resolución creciente, el área de los polígonos será uno séptimo del tamaño.
| Long |
num_samples (Opcional) | El número de ubicaciones de muestra que se crearán. Este parámetro siempre se aplica al muestreo aleatorio simple y por clústeres Para el muestreo estratificado, este parámetro se aplica cuando el recuento de la muestra será proporcional al área del estrato o proporcional a un campo de población. Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, el valor predeterminado es 100. Para el muestreo por clústeres, el valor predeterminado es 10. | Long |
num_samples_per_strata (Opcional) | Para el muestreo estratificado con un mismo recuento de muestras en cada estrato, el número de ubicaciones de muestra creadas dentro de cada estrato. El número total de muestras será este valor multiplicado por el número de estratos. El valor predeterminado es 100. | Long |
population_field (Opcional) | El campo de población para el muestreo estratificado cuando el recuento de la muestra es igual o proporcional a un campo de población. | Field |
geometry_type (Opcional) | Para el muestreo sistemático, especifica si las ubicaciones de muestra serán polígonos teselados o centroides (puntos) de los polígonos teselados.
| String |
min_distance (Opcional) | Para el muestreo aleatorio simple y estratificado, la distancia más pequeña permitida entre las ubicaciones de muestra. Para el muestreo aleatorio simple, todos los puntos estarán separados al menos a esta distancia. Para el muestreo estratificado, los puntos dentro del mismo estrato estarán separados por al menos esta distancia, pero los puntos de los estratos vecinos pueden estar más cerca que esta distancia. Para distancias grandes, se pueden crear menos ubicaciones de muestra de las esperadas para mantener las ubicaciones lo suficientemente separadas. En este caso, se devolverá un mensaje de advertencia. | Linear Unit |
spatial_relationship (Opcional) | Especifica qué polígonos de una teselación de fondo se incluirán como ubicaciones de muestreo. Este parámetro se aplica al muestreo por clústeres y al muestreo sistemático cuando el tipo de geometría de salida es polígono.
| String |
Muestra de código
En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Create 50 sampling locations in the dissolved California counties.
import arcpy
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(
in_study_area="CA_counties",
out_features="outputSamplingLocations"
sampling_method="RANDOM",
strata_id_field=None,
strata_count_method="EQUAL",
bin_shape="HEXAGON",
bin_size=None,
h3_resolution=7,
num_samples=50,
num_samples_per_strata=100,
population_field=None,
geometry_type="POINT",
min_distance="15 NauticalMilesInt",
spatial_relationship = "HAVE_THEIR_CENTER_IN"
)En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Simple random sampling
# Create 50 sample points in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SRS"
# Define the sampling method and number of samples.
samplingMethod = "RANDOM"
numSamples=50
# Define the minimum distance between any two points.
minDistance= "15 NauticalMilesInt"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", "", "", "", numSamples, "", "", "",
minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Stratify by individual polygons
# Create 100 sample points in each polygon.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBIP"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_POLY"
# Create 100 samples in each polygon.
strataCountMethod = "EQUAL"
numSamplesPerStrata=100
# Define the minimum distance between any two points in the same polygon.
minDistance= "15 Meters"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", "",
numSamplesPerStrata, "", "", minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Stratify by contiguous raster region
# Create 100 points in a raster study area with number of samples in
# each region proportional to the area of the region.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/raster_study_area.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBCRR"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_RAST"
# Create 100 points and allocate proportionally to the area of the regions.
strataCountMethod = "PROP_AREA"
numSamples=100
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", numSamples)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Stratify by strata ID field
# Create sample points in each land use category of a raster.
# Use a population field to define the number of samples in each category.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/land_use_raster.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBSIDF"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_ID"
# All raster cells with the same value are in the same stratum.
strataIDField = "LandUse"
# Define the number of samples using a population field.
strataCountMethod = "FIELD"
populationField="Population"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, strataIDField, strataCountMethod, "", "", "",
"", "", populationField)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Systematic sampling
# Create sample points in a hexagonal tessellation in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SYS"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "SYSTEMATIC"
# Create points in a hexagonal tessellation.
binShape = "HEXAGON"
binSize = "10000 SquareFeet"
outputGeometryType = "POINT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", "", "", "",
outputGeometryType)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())En el siguiente script de Python se muestra cómo utilizar la función CreateSpatialSamplingLocations.
# Cluster sampling
# Create 100 cluster polygons that are diamond shaped.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_CLUST"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "CLUSTER"
# Create a diamond tessellation and randomly choose 100 polygons.
binShape = "DIAMOND"
binSize = "1000000 SquareFeet"
numSamples=100
spatialRelationship = "INTERSECT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", numSamples, "",
"", "", "", spatialRelationship)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Advanced: Sí