| Étiquette | Explication | Type de données |
Source de modèle géostatistique en entrée | Source de modèle géostatistique à analyser. | File; Geostatistical Layer |
Input dataset(s) | Nom des jeux de données en entrée et noms de champ utilisés lors de la création de la couche en sortie. | Geostatistical Value Table |
Localisations d’observation des points en entrée | Localisations ponctuelles dans lesquelles des prédictions sont réalisées. | Feature Layer |
Nombre maximal de voisins à inclure | Nombre de voisins à utiliser dans la fenêtre mobile. | Long |
Classe d'entités en sortie | Classe d’entités stockant les résultats. | Feature Class |
Taille de cellule en sortie (Facultatif) | Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie. Cette valeur peut être définie de manière explicite dans Environnements par le paramètre Taille de cellule. Si elle n’est pas définie, il s’agit de la valeur la plus petite entre la largeur et la hauteur de l’étendue de l’entité ponctuelle en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250. | Analysis Cell Size |
Raster de surface en sortie (Facultatif) | Les valeurs de prédiction dans la classe d’entités en sortie sont interpolées sur un raster à l’aide de la méthode Interpolation polynomiale locale. | Raster Dataset |
Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.
Synthèse
Recalcule les paramètres de semi-variogramme Portée, Pépite et Seuil partiel en fonction d’un voisinage inférieur passant par tous les points de localisation.
En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Krigeage à fenêtre mobile
Utilisation
La source du modèle géostatistique est soit une couche géostatistique, soit un modèle géostatistique (XML) représentant un modèle de krigeage différent du krigeage bayésien empirique.
Le jeu de données en entrée doit contenir plus de 10 points pour que l’outil fonctionne. Néanmoins, l’outil est plus efficace avec des jeux de données volumineux comportant des tendances non stationnaires.
Dans les scripts Python, la classe ArcPy GeostatisticalDatasets est utile pour renseigner le paramètre Jeu(x) de données en entrée.
Pour les formats de données prenant en charge les valeurs nulles (par exemple, les classes d’entités de géodatabase fichier), une valeur nulle est ignorée pour indiquer qu’une prédiction ne peut pas être établie pour cette localisation et que la valeur doit être ignorée lorsqu’elle est utilisée comme entrée. Pour les formats de données qui ne prennent pas en charge les valeurs nulles, par exemple les shapefiles, la valeur -1.7976931348623158e+308 est utilisée (c’est la valeur négative de la constante définie C++ DBL_MAX) pour indiquer qu’une prévision ne peut pas être établie pour cette localisation.
Paramètres
arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, neighbors_max, out_featureclass, {cell_size}, {out_surface_grid})| Nom | Explication | Type de données |
in_ga_model_source | Source de modèle géostatistique à analyser. | File; Geostatistical Layer |
in_datasets | Un objet GeostatisticalDatasets. Par ailleurs, il peut s’agir d’une chaîne d’éléments séparés par des points virgules. Chaque élément est composé des composants suivants :
| Geostatistical Value Table |
in_locations | Localisations ponctuelles dans lesquelles des prédictions sont réalisées. | Feature Layer |
neighbors_max | Nombre de voisins à utiliser dans la fenêtre mobile. | Long |
out_featureclass | Classe d’entités stockant les résultats. | Feature Class |
cell_size (Facultatif) | Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie. Cette valeur peut être définie de manière explicite dans Environnements par le paramètre Taille de cellule. Si elle n’est pas définie, il s’agit de la valeur la plus petite entre la largeur et la hauteur de l’étendue de l’entité ponctuelle en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250. | Analysis Cell Size |
out_surface_grid (Facultatif) | Les valeurs de prédiction dans la classe d’entités en sortie sont interpolées sur un raster à l’aide de la méthode Interpolation polynomiale locale. | Raster Dataset |
Exemple de code
Prédisez les valeurs aux localisations ponctuelles sélectionnées.
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", "", "")Prédisez les valeurs aux localisations ponctuelles sélectionnées.
# 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)Environnements
Informations de licence
- Basic: Nécessite Geostatistical Analyst
- Standard: Nécessite Geostatistical Analyst
- Advanced: Nécessite Geostatistical Analyst
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