Krigeage bayésien empirique (Geostatistical Analyst)—ArcGIS Pro

Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.

Synthèse

Le krigeage bayésien empirique est une méthode d’interpolation qui tient compte de l’erreur d’estimation du semi-variogramme sous-jacent à l’aide de simulations répétées.

Présentation du krigeage bayésien empirique

Utilisation

Cette méthode de krigeage peut gérer les données en entrée modérément non stationnaires.
Seules les types de Voisinages de recherche Circulaire standard et Circulaire lissé sont autorisés pour cette méthode d’interpolation.
L’option Circulaire lissé pour Voisinage de recherche augmente considérablement le temps d’exécution.
Plus les valeurs Nombre maximal de points dans chaque modèle local et Facteur de superposition du modèle local sont élevées, plus l’exécution est longue. L’application d’une Transformation de données augmente également considérablement le temps d’exécution.
Pour éviter que la mémoire devienne insuffisante, le logiciel peut limiter le nombre de cœurs de processeur pouvant être utilisés pour le traitement parallèle.
Si les données en entrée se trouvent dans un système de coordonnées géographiques, toutes les distances seront calculées à l’aide d’une distance de corde. Pour plus d’informations sur les distances de corde, reportez-vous à la section Calculs de distance pour les données de coordonnées géographiques dans la rubrique d’aide Présentation du krigeage bayésien empirique.

Paramètres

Étiquette	Explication	Type de données
Entités en entrée	Entités ponctuelles en entrée contenant les valeurs z à interpoler.	Feature Layer
Champ de la valeur Z	Champ contenant une valeur de hauteur ou de magnitude pour chaque point. Il peut s’agir d’un champ numérique ou du champ Forme si les entités en entrée contiennent des valeurs z ou des valeurs m.	Field
Couche géostatistique en sortie (Facultatif)	Couche géostatistique produite. Cette couche est une sortie obligatoire uniquement si aucun raster en sortie n’est demandé.	Geostatistical Layer
Raster en sortie (Facultatif)	Raster en sortie. Ce raster est une sortie obligatoire uniquement si aucune couche géostatistique en sortie n’est demandée.	Raster Dataset
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
Data transformation type (Facultatif)	Type de transformation à appliquer aux données en entrée. Aucun—Ne pas appliquer la transformation. Il s’agit de l’option par défaut. Empirique—Transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Empirique. Log empirical (Logarithmique empirique)—Transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Logarithmique empirique. Toutes les valeurs de données doivent être positives. Si cette option est sélectionnée, toutes les prédictions seront positives.	String
Maximum number of points in each local model (Facultatif)	Les données en entrée seront automatiquement divisées en groupes ne contenant pas plus que ce nombre de points.	Long
Local model area overlap factor (Facultatif)	Facteur représentant le degré de superposition entre les modèles locaux (également appelés sous-ensembles). Chaque point en entrée peut être compris dans plusieurs sous-ensembles. Le facteur de superposition indique le nombre moyen des sous-ensembles dans lesquels chaque point sera compris. Une valeur élevée du facteur de superposition rend la surface en sortie plus lisse, mais augmente également le temps de traitement. Les valeurs varient généralement entre 0,01 et 5.	Double
Number of simulated semivariograms (Facultatif)	Nombre de semi-variogrammes simulés de chaque modèle local.	Long
Search neighborhood (Facultatif)	Définit les points de voisinage qui seront utilisés pour contrôler la sortie. Circulaire standard est le paramètre par défaut. Circulaire standard Nbre max. de voisins - Nombre maximal de voisins qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. Nbre min. de voisins - Nombre minimal de voisins qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. Type de secteur — Géométrie du voisinage. Un secteur — Ellipse unique. Quatre secteurs — Ellipse divisée en quatre secteurs. Quatre secteurs orientés - Ellipse divisée en quatre secteurs et orientée à 45 degrés Huit secteurs — Ellipse divisée en huit secteurs. Angle — Angle de rotation de l’axe (cercle) ou du demi-grand axe (ellipse) de la fenêtre mobile. Rayon — Longueur du rayon du cercle de recherche. Circulaire lissé Facteur de lissage — L’option Interpolation lisse crée une ellipse extérieure et une ellipse intérieure à une distance égale au semi-grand axe multiplié par le facteur de lissage. Les points se trouvant à l’extérieur de la plus petite ellipse, mais à l’intérieur de la plus grande ellipse sont pondérés à l’aide d’une fonction sigmoïde avec une valeur comprise entre zéro et un. Rayon — Longueur du rayon du cercle de recherche.	Geostatistical Search Neighborhood
Type de surface en sortie (Facultatif)	Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation. Prévision—Les surfaces de prédiction sont générées à partir des valeurs interpolées. Erreur standard de prédiction—Les surfaces d’erreur standard sont générées à partir des erreurs standard des valeurs interpolées. Probabilité—Surface de probabilité des valeurs dépassant ou non un certain seuil. Quantile—Surface de quantile prédisant le quantile spécifié de la distribution de la prédiction.	String
Valeur de quantile (Facultatif)	Valeur du quantile pour laquelle le raster en sortie est généré.	Double
Type de seuil de probabilité (Facultatif)	Indique si la probabilité de dépassement ou de non-dépassement du seuil spécifié doit être calculée. Dépasser—Les valeurs de probabilité dépassent le seuil. Il s’agit de l’option par défaut. Ne pas dépasser—Les valeurs de probabilité ne dépasseront pas le seuil.	String
Seuil de probabilité (Facultatif)	Valeur de seuil de probabilité. Si ce champ n’est pas renseigné, la médiane (50^e quantile) des données en entrée sera utilisée.	Double
Type de modèle de semi-variogramme (Facultatif)	Le modèle de semi-variogramme qui sera utilisé pour l’interpolation. Les choix disponibles dépendent de la valeur du paramètre Type de transformation des données. Si le type de transformation est défini sur Aucune, seuls les trois premiers semi-variogrammes sont disponibles. Si le type est Empirique ou Logarithmique empirique, les six derniers semi-variogrammes sont disponibles. Pour plus d’informations sur le choix d’un semi-variogramme approprié à vos données, reportez-vous à la rubrique Présentation du krigeage bayésien empirique. Puissance—Semi-variogramme de type puissance Linéaire—Semi-variogramme de type linéaire Spline de plaque mince—Semi-variogramme de type spline de plaque mince Exponentiel—Semi-variogramme de type exponentiel Exponentiel décomposé—Semi-variogramme exponentiel avec premier ordre de suppression des tendances Whittle—Semi-variogramme de type Whittle Whittle décomposé—Semi-variogramme Whittle avec premier ordre de suppression des tendances K de Bessel—Semi-variogramme de type K de Bessel K de Bessel décomposé—Semi-variogramme K de Bessel avec premier ordre de suppression des tendances	String

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})

Nom	Explication	Type de données
in_features	Entités ponctuelles en entrée contenant les valeurs z à interpoler.	Feature Layer
z_field	Champ contenant une valeur de hauteur ou de magnitude pour chaque point. Il peut s’agir d’un champ numérique ou du champ Forme si les entités en entrée contiennent des valeurs z ou des valeurs m.	Field
out_ga_layer (Facultatif)	Couche géostatistique produite. Cette couche est une sortie obligatoire uniquement si aucun raster en sortie n’est demandé.	Geostatistical Layer
out_raster (Facultatif)	Raster en sortie. Ce raster est une sortie obligatoire uniquement si aucune couche géostatistique en sortie n’est demandée.	Raster Dataset
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
transformation_type (Facultatif)	Type de transformation à appliquer aux données en entrée. NONE—Ne pas appliquer la transformation. Il s’agit de l’option par défaut. EMPIRICAL—Transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Empirique. LOGEMPIRICAL—Transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Logarithmique empirique. Toutes les valeurs de données doivent être positives. Si cette option est sélectionnée, toutes les prédictions seront positives.	String
max_local_points (Facultatif)	Les données en entrée seront automatiquement divisées en groupes ne contenant pas plus que ce nombre de points.	Long
overlap_factor (Facultatif)	Facteur représentant le degré de superposition entre les modèles locaux (également appelés sous-ensembles). Chaque point en entrée peut être compris dans plusieurs sous-ensembles. Le facteur de superposition indique le nombre moyen des sous-ensembles dans lesquels chaque point sera compris. Une valeur élevée du facteur de superposition rend la surface en sortie plus lisse, mais augmente également le temps de traitement. Les valeurs varient généralement entre 0,01 et 5.	Double
number_semivariograms (Facultatif)	Nombre de semi-variogrammes simulés de chaque modèle local.	Long
search_neighborhood (Facultatif)	Définit les points de voisinage qui seront utilisés pour contrôler la sortie. Circulaire standard est le paramètre par défaut. Les classes de voisinage de recherche sont les suivantes : SearchNeighborhoodStandardCircular et SearchNeighborhoodSmoothCircular. Circulaire standard radius — Longueur du rayon du cercle de recherche. angle — Angle de rotation de l’axe (cercle) ou du demi-grand axe (ellipse) de la fenêtre mobile. nbrMax - Nombre maximal de voisins qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. nbrMin - Nombre minimal de voisins qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. sectorType - Géométrie du voisinage. ONE_SECTOR - Ellipse unique. FOUR_SECTORS - Ellipse divisée en quatre secteurs. FOUR_SECTORS_SHIFTED - Ellipse divisée en quatre secteurs et orientée à 45 degrés EIGHT_SECTORS - Ellipse divisée en huit secteurs. Circulaire lissé radius — Longueur du rayon du cercle de recherche. smoothFactor — L’option Interpolation lisse crée une ellipse extérieure et une ellipse intérieure à une distance égale au semi-grand axe multiplié par le facteur de lissage. Les points se trouvant à l’extérieur de la plus petite ellipse, mais à l’intérieur de la plus grande ellipse sont pondérés à l’aide d’une fonction sigmoïde avec une valeur comprise entre zéro et un.	Geostatistical Search Neighborhood
output_type (Facultatif)	Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation. Pour en savoir plus sur les types de surface en sortie, reportez-vous à Quels types de surface en sortie peuvent générer les modèles d’interpolation ? PREDICTION—Les surfaces de prédiction sont générées à partir des valeurs interpolées. PREDICTION_STANDARD_ERROR—Les surfaces d’erreur standard sont générées à partir des erreurs standard des valeurs interpolées. PROBABILITY—Surface de probabilité des valeurs dépassant ou non un certain seuil. QUANTILE—Surface de quantile prédisant le quantile spécifié de la distribution de la prédiction.	String
quantile_value (Facultatif)	Valeur du quantile pour laquelle le raster en sortie est généré.	Double
threshold_type (Facultatif)	Indique si la probabilité de dépassement ou de non-dépassement du seuil spécifié doit être calculée. EXCEED—Les valeurs de probabilité dépassent le seuil. Il s’agit de l’option par défaut. NOT_EXCEED—Les valeurs de probabilité ne dépasseront pas le seuil.	String
probability_threshold (Facultatif)	Valeur de seuil de probabilité. Si ce champ n’est pas renseigné, la médiane (50^e quantile) des données en entrée sera utilisée.	Double
semivariogram_model_type (Facultatif)	Le modèle de semi-variogramme qui sera utilisé pour l’interpolation. POWER—Semi-variogramme de type puissance LINEAR—Semi-variogramme de type linéaire THIN_PLATE_SPLINE—Semi-variogramme de type spline de plaque mince EXPONENTIAL—Semi-variogramme de type exponentiel EXPONENTIAL_DETRENDED—Semi-variogramme exponentiel avec premier ordre de suppression des tendances WHITTLE—Semi-variogramme de type Whittle WHITTLE_DETRENDED—Semi-variogramme Whittle avec premier ordre de suppression des tendances K_BESSEL—Semi-variogramme de type K de Bessel K_BESSEL_DETRENDED—Semi-variogramme K de Bessel avec premier ordre de suppression des tendances Les choix disponibles dépendent de la valeur du paramètre transformation_type. Si le type de transformation est défini sur NONE, seuls les trois premiers semi-variogrammes sont disponibles. Si le type est EMPIRICAL ou LOGEMPIRICAL, les six derniers semi-variogrammes sont disponibles. Pour plus d’informations sur le choix d’un semi-variogramme approprié à vos données, reportez-vous à la rubrique Présentation du krigeage bayésien empirique.	String

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction EmpiricalBayesianKriging (fenêtre Python)

Interpolez une série d’entités ponctuelles sur un raster.

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")

Exemple 2 d’utilisation de la fonction EmpiricalBayesianKriging (script autonome)

Interpolez une série d’entités ponctuelles sur un raster.

# 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)

Environnements

Taille de cellule, Points coïncidents, Espace de travail courant, Étendue, Transformations géographiques, Masque, Système de coordonnées en sortie, Facteur de traitement parallèle, Raster de capture

Informations de licence

Basic: Nécessite Geostatistical Analyst
Standard: Nécessite Geostatistical Analyst
Advanced: Nécessite Geostatistical Analyst

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