Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.
L’extension Geostatistical Analyst contient une suite d’outils qui vous aident à préparer vos données à interpoler, à ajuster un modèle d’interpolation et à valider les résultats de l’interpolation. Les deux principaux composants de Geostatistical Analyst sont l’assistant géostatistique et la boîte à outils Geostatistical Analyst.
Geostatistical Wizard
L’assistant géostatistique est accessible via l’onglet du ruban Analysis (Analyse) dans ArcGIS Pro.
L’assistant géostatistique constitue un ensemble dynamique de pages conçu pour vous guider tout au long du processus de création d’un modèle d’interpolation et d’évaluation de ses performances. Les choix que vous effectuez sur une page déterminent les options qui seront disponibles sur les pages suivantes et la manière dont vous interagissez avec les données pour développer un modèle adapté. L’assistant vous guide de A à Z : du choix de la méthode d’interpolation à l’affichage des mesures de résumé des performances attendues du modèle. Une version simple de ce processus (pour l’interpolation pondérée par l’inverse de la distance) est représenté graphiquement ci-dessous :
Processus de génération d’un modèle d’interpolation
Geostatistical Analyst comprend de nombreux outils pour analyser les données et produire différentes surfaces en sortie. Même si les motifs de vos enquêtes peuvent varier, vous êtes encouragé à adopter l’approche décrite dans Processus géostatistique pour analyser et apparier les processus spatiaux :
- Représenter les données : créez des couches et affichez-les dans ArcGIS Pro.
- Explorer les données : examinez les propriétés statistiques et spatiales de vos jeux de données avec, par exemple, l’histogramme.
- Choisir une méthode d’interpolation appropriée : le choix doit être motivé par les objectifs de l’étude, votre compréhension du phénomène et les surfaces en sortie disponibles.
- Ajuster le modèle : réalisez l’interpolation, éventuellement en configurant les paramètres pour ajuster les propriétés statistiques de vos données.
- Effectuer des diagnostics : vérifiez que les résultats sont raisonnables et évaluez la surface en sortie à l’aide de la validation croisée et de la validation. Cela vous aide à comprendre la qualité des prévisions effectuées par le modèle aux localisations non échantillonnées.
La boîte à outils Geostatistical Analyst propose de nombreuses méthodes d’interpolation. Il est important de toujours garder une compréhension claire des objectifs de votre étude et de la façon dont les valeurs prévues (et d’autres informations associées) éclairent vos décisions lors du choix d’une méthode. Consultez Arbres de classification pour en savoir plus sur les arbres de classification des diverses méthodes.
Méthodes d’interpolation disponibles dans Geostatistical Analyst
Les fonctions d’interpolation dans Geostatistical Analyst peuvent se diviser en deux catégories : déterministes et géostatistiques.
Méthodes déterministes
Les techniques déterministes comportent des paramètres qui contrôlent le degré de similitude (par exemple, la pondération par l’inverse de la distance) des valeurs ou le degré de lissage (par exemple, les fonctions de base radiale) sur la surface. Ces techniques ne reposent pas sur un modèle de traitement spatial aléatoire. Aucune mesure ou modélisation explicite de l’autocorrélation spatiale ne figure dans les données. Les méthodes déterministes sont notamment :
- Interpolation polynomiale globale
- Interpolation polynomiale locale
- Pondération par l’inverse de la distance
- Fonctions de base radiale
- Interpolation avec interruptions (avec des interruptions imperméables ou semi-perméables dans le processus d’interpolation) :
Méthodes géostatistiques
Les techniques géostatistiques supposent qu’au moins une partie de la variation spatiale observée dans un phénomène naturel peut être modélisée par des processus aléatoires avec l’autocorrélation spatiale et exigent une modélisation explicite de l’autocorrélation spatiale. Les techniques géospatiales peuvent servir à décrire et modéliser des modèles spatiaux (variographie), à prévoir des valeurs à des localisations non mesurées (krigeage) et à évaluer l’incertitude associée à une valeur prévue aux localisations non mesurées (krigeage).
En savoir plus sur le krigeage dans Geostatistical Analyst
Le krigeage bayésien empirique est disponible sous forme d’outil de géotraitement. L’outil peut être utilisé pour produire les surfaces suivantes :
- Cartes de valeurs prévues de krigeage
- Cartes d’erreurs standard de krigeage associées aux valeurs prévues
- Cartes de probabilité, indiquant si un niveau critique défini a été dépassé
- Cartes de quantiles pour un niveau de probabilité prédéterminé
L’outil Prévision de la régression EBK peut être utilisé pour créer des modèles de krigeage bayésien empirique qui utilisent des rasters de variable explicative pour améliorer la précision de l’interpolation. L’outil Couche GA vers rasters peut être utilisé pour exporter ces modèles vers les quatre types en sortie décrits ci-dessus.
L’outil Krigeage bayésien empirique 3D peut être utilisé pour interpoler les points 3D qui disposent d’une coordonnée x, y et z et d’une valeur mesurée à interpoler.
Boîte à outils Geostatistical Analyst
La boîte à outils Geostatistical Analyst inclut des outils pour analyser les données, produire différentes surfaces d’interpolation, examiner et convertir des couches géostatistiques dans d’autres formats, effectuer une simulation géostatistique et une analyse de sensibilité, et faciliter la conception de réseaux d’échantillonnage. Les outils ont été rassemblés dans cinq jeux d’outils :
- Interpolation : contient des outils de géotraitement qui réalisent l’interpolation utilisée en tant qu’outils autonomes, ou dans ModelBuilder et Python.
- Conception du réseau d’échantillonnage : contient des outils qui facilitent la conception ou la modification d’un réseau de surveillance ou d’une conception d’échantillonnage existante.
- Simulation : étend le krigeage en effectuant une simulation géostatistique et autorise l’extraction des résultats simulés pour les points ou zones polygonales.
- Utilitaires : outils d’usage général visant à extraire des sous-ensembles d’un jeu de données, effectuer une validation croisée pour évaluer les performances du modèle, examiner la sensibilité aux variations dans les paramètres du semi-variogramme et interpréter visuellement les voisinages utilisés par les outils d’interpolation.
- Utilisation des couches géostatistiques : comporte des outils qui génèrent des prévisions pour les localisations ponctuelles, exportent des couches géostatistiques aux formats raster et vectoriel et génèrent de nouvelles couches géostatistiques basées sur des modèles.
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