概要
一連のポイントからの計測値に基づいて、新しい場所の値を推定します。このツールは、各ポイントの値を持つポイント データを入力として使用して、推定値で分類したエリアを作成します。
次のようなケースがあります。
- 大気環境管理区域には、汚染度を計測するセンサーがあります。[ポイントの内挿 (Interpolate Points)] を使用すると、汚染リスクがあるがセンサーのない場所 (たとえば、学校や病院) の汚染度を推定できます。
- 個々の植物から収集したサンプルに基づいて、作物の重金属濃度を推定します。
- 土壌養分濃度 (窒素、リン、カリウムなど) や他の指標 (導電率など) を推定して、作物収穫量との関係を研究し、田畑の各場所の肥料の正確な量を規定します。
- 気象学的な応用として、温度、降水量、関連変数 (酸性雨など) の推定などに利用できます。
図
使用法
ポイント レイヤーが入力レイヤーとして使用されます。入力レイヤーには、内挿の基準となる数値フィールドが必要です。[ポイントの内挿] は、温度や汚染度など、地勢上で緩やかに変化するデータを操作できる設計になっています。人口や平均所得のような近距離で大きく変化するデータには適していません。
[ポイントの内挿] ツールは、速度または精度を最適化する (妥協点を見つける) ように設定できます。推定の精度が高いほど、結果の算出にかかる時間が長くなり、この逆も当てはまります。
このツールで推定エラーの出力オプションを使用して、標準誤差のレイヤーを作成できます。内挿されたレイヤーに対して 95 パーセントの信頼区間を算出するには、内挿値を取得して、上限に 2 つの標準誤差を加算し、下限から 2 つの標準誤差を減算します。
このツールは、Esri の Empirical Bayesian Kriging 手法を使用して内挿を実行します。この手法に入力されたパラメーターは、内挿オプションによって制御されます。これらのパラメーターの概要を次に示します。
パラメーター 速度 デフォルト値 精度 Data transformation type
なし
なし
EMPIRICAL
Semivariogram model type
POWER (乗数)
POWER (乗数)
K_BESSEL
Maximum number of points in each local model
50
75
200
Local model area overlap factor
1
1.5
3
Number of simulated semivariograms
30
100
200
Minimum neighbors
8
10
15
Maximum neighbors
8
10
15
構文
arcpy.sfa.InterpolatePoints(inputLayer, outputName, {field}, {interpolateOption}, {outputPredictionError}, {classificationType}, {numClasses}, {classBreaks}, {boundingPolygonLayer}, {predictAtPointLayer})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
inputLayer | 連続するサーフェス レイヤーに内挿されるポイント フィーチャ。 | Feature Set |
outputName | ポータルに作成する出力レイヤーの名前。 | String |
field (オプション) | 内挿する値を含んでいる数値フィールド。 | Field |
interpolateOption (オプション) | 最高速度から最高精度まで、速度と精度の優先度を制御します。推定の精度を上げると、計算時間が長くなります。
| String |
outputPredictionError (オプション) | これをオンにすると、内挿推定の標準誤差のポリゴン レイヤーが出力されます。 標準誤差は、推定値の信頼性に関する情報を提供するため、有益です。おおよそ、実値は、95 パーセントの確率で推定値の 2 つの 標準誤差内に収まります。たとえば、新しい場所の推定値が 50、標準誤差が 5 であるとします。これは、このタスクでは、該当する場所の実値が 50 であることが最良の推定になりますが、最小値として 40 または最大値として 60 の可能性もあることを意味します。妥当な値の範囲を計算するには、標準誤差に 2 を掛けて求められた値を推定値に足すと範囲の上限が算出され、推定値から引くと範囲の下限が算出されます。
| Boolean |
classificationType (オプション) | 推定値をポリゴンに分類する方法を決定します。
| String |
numClasses (オプション) | この値を使用して、推定値の範囲を別々のクラスに分けます。各クラスの値の範囲は、分類タイプによって決まります。各クラスは、結果ポリゴンの境界線を定義します。 デフォルトは 10、最大値は 32 です。 | Long |
classBreaks [classBreaks,...] (オプション) | 手動分類を実行するには、目的の数値分類値を入力します。これらの値によって各クラスの上限が定義されるため、クラスの数は、入力した値の数と等しくなります。エリアは、入力した最大の閾値を超える推定値を持つ場所には作成されません。入力する値の数は、2 つ以上 32 個以下にする必要があります。 | Double |
boundingPolygonLayer (オプション) | 値を内挿をしたいポリゴンを指定するレイヤー。たとえば、湖内の魚の密度を内挿する場合、このパラメーターに湖の境界線を使用することができ、出力には湖の境界線内のポリゴンのみが含まれます。 | Feature Set |
predictAtPointLayer (オプション) | 推定値を計算するためのポイント位置を指定するオプションのレイヤー。これを使用すると、対象とする指定位置で推定を実行できます。たとえば、入力レイヤーが汚染度の計測値を表す場合は、このパラメーターを使用して、汚染リスクの高い場所 (たとえば、学校や病院) の汚染度を推定できます。次に、この情報を使用して、これらの地域の保健当局に勧告をすることができます。 | Feature Set |
派生した出力
| 名前 | 説明 | データ タイプ |
| outputLayer | 出力ポリゴン フィーチャ。各ポリゴンは、分類タイプおよびクラスの数に基づいて内挿された値を囲みます。 | フィーチャ セット |
| outputPredictionErrorLayer | 入力レイヤー内の各ポイントの推定エラーを含みます。 | フィーチャ セット |
| outputPredictedPointsLayer | 推定値を含む推定ポイント レイヤーからのポイントを含んでいるポイント レイヤー。 | フィーチャ セット |
環境
ライセンス情報
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