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、各ポイントの値を含むポイント データを取得して、推定値のラスターを返します。
図
![[ポイントの内挿 (Interpolate Points)] ツール](GUID-06D80BB3-7154-4FAA-9C9B-D665450EF3BC-web.png "[ポイントの内挿 (Interpolate Points)] ツール")
使用法
このラスター解析 ポータル ツールは、ArcGIS Enterprise の
ポータルにサイン インすると使用できます。このポータルに、ArcGIS Image Server 用に構成された Raster Analysis があります。ツールを起動すると、ArcGIS Pro がクライアントとしてサービスを提供し、ArcGIS Enterprise とフェデレートされているサーバーで処理が発生します。ポータル ツールはポータルから入力としてレイヤーを受け取り、ポータルに出力を作成します。入力フィーチャ レイヤーには、ポータルからのレイヤー、フィーチャ サービスへの URI または URL を使用できます。このポータル ツールへの入力としてはローカルのフィーチャ データとレイヤーを使用できますが、ポータルのレイヤーを入力することをお勧めします。
内挿は、一緒にマージされて最終的な出力ラスターを作成する、多くのローカル内挿モデルを生成することによって実行されます。各ローカル モデル内のポイントの数は、[ローカル モデルのサイズ] パラメーターを使用して制御できます。
[Empirical Bayesian Kriging] ツールが、基本的な内挿を実行するために使用されます。このツールは、ArcGIS Geostatistical Analyst エクステンションの一部です。ツールの多くのパラメーターが [ポイントの内挿 (Interpolate Points)] で公開されていますが、多くは [最適化の対象] パラメーターによって自動的に制御されます。
構文
arcpy.ra.InterpolatePoints(inputPointFeatures, interpolateField, outputName, {optimizeFor}, {transformData}, {sizeOfLocalModels}, {numberOfNeighbors}, {outputCellSize}, {outputPredictionError})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
inputPointFeatures | 内挿する入力ポイント フィーチャ。 | Feature Set |
interpolateField | 内挿するデータ値を含むフィールド。このフィールドの値は数値でなければなりません。 | Field |
outputName | 出力ラスター サービスの名前。 デフォルトの名前は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。レイヤー名がすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。 | String |
optimizeFor (オプション) | 速度と精度の優先度を選択します。推定の精度を上げると、計算時間が長くなります。
| String |
transformData (オプション) | 解析を実行する前に、データを正規分布に変換するかどうかを選択します。データ値が正規分布していない (釣り鐘型でない) ようであれば、変換を実行することをお勧めします。
| Boolean |
sizeOfLocalModels (オプション) | 各ローカル モデル内のポイントの数を選択します。値が大きいほど、内挿が全体的かつ安定的になりますが、小縮尺の効果が失われることがあります。値が小さいほど、内挿がローカルになるため、小縮尺の効果が得られる可能性が高くなりますが、内挿が不安定になる可能性があります。 | Long |
numberOfNeighbors (オプション) | 特定のセルで予測を計算する場合に使用する近傍の数。 | Long |
outputCellSize (オプション) | 出力ラスターのセル サイズと単位を設定します。推定エラー ラスターが作成された場合、それもこのセル サイズを使用します。 単位には、キロメートル、メートル、マイル、フィートを使用できます。 デフォルトの単位はメートルです。 | Linear Unit |
outputPredictionError (オプション) | 内装される推定値の標準誤差のラスターを出力するかどうかを選択します。 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。 内装される推定値の標準誤差のラスターが要求された場合、そのラスターの名前は、[結果レイヤーの名前] と同じになりますが、Errors が追加されます。
| Boolean |
派生した出力
| 名前 | 説明 | データ タイプ |
| outputRaster | 出力ラスター。 | ラスター レイヤー |
| outputErrorRaster | 出力推定エラー ラスター。 | ラスター レイヤー |
コードのサンプル
この例では、ポイント フィーチャ サービスをイメージ サービス ラスターに内挿します。
import arcpy
arcpy.InterpolatePoints_ra('https://MyPortal.esri.com/server/rest/services/Hosted/myPoints/FeatureServer/0',
'myField', 'outImgServ', 'SPEED', 'False', 50, 8, '10000 Meters', 'NO_OUTPUT_ERROR')この例では、ポイント フィーチャ サービスをイメージ サービス ラスターに内挿します。
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: InterpolatePoints_example02.py
# Description: Interpolates a point feature service into an image service raster.
#
# Requirements: ArcGIS Image Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inPoints = 'https://MyPortal.esri.com/server/rest/services/Hosted/myPoints/FeatureServer/0'
inField = 'myField'
outRaster = 'outImgServ'
optimizeFor = 'SPEED'
transform = 'False'
subsetSize = 50
numNeighbors = 8
outCellSize = '10000 Meters'
error = 'NO_OUTPUT_ERROR'
# Execute InterpolatePoints
arcpy.InterpolatePoints_ra(inPoints, inField, outRaster, optimizeFor, transform,
subsetSize, numNeighbors, outCellSize, error)環境
ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 ArcGIS Image Server
- Standard: 次のものが必要 ArcGIS Image Server
- Advanced: 次のものが必要 ArcGIS Image Server