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ポイントの内挿 (Interpolate Points) (ラスター解析)

このトピックの内容

  1. サマリー
  2. 図
  3. 使用法
  4. パラメーター
  5. 環境
  6. ライセンス情報

サマリー

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

ポイントの内挿ツール

使用法

  • このラスター解析ポータル ツールは、ラスター解析 用の ArcGIS Image Server が構成された ArcGIS Enterprise ポータルにサイン インすると使用できます。 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。

パラメーター

ダイアログPython

ラベル説明データ タイプ
入力ポイント フィーチャ

内挿する入力ポイント フィーチャ。

Feature Set
内挿されるフィールド

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
出力名

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
最適化の対象
(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。

  • 速度—処理速度が最適化されます。
  • バランス—速度と精度のバランスをとります。 これがデフォルトです。
  • 精度—処理の精度が最適化されます。
String
データを正規分布に変換
(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。

  • オン - 正規分布への変換が適用されます。
  • オフ - 変換は適用されません。 これがデフォルトです。
Boolean
ローカル モデルのサイズ
(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
近傍数
(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
出力セル サイズ
(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
出力推定エラー
(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。

  • オフ - 出力推定エラーは生成されません。 これがデフォルトです。
  • オン - 出力推定エラーが生成されます。
Boolean

派生した出力

ラベル説明データ タイプ
出力ラスター

出力ラスター。

Raster Layer
出力エラー ラスター

出力推定エラー ラスター。

Raster Layer

arcpy.ra.InterpolatePoints(inputPointFeatures, interpolateField, outputName, {optimizeFor}, {transformData}, {sizeOfLocalModels}, {numberOfNeighbors}, {outputCellSize}, {outputPredictionError})
名前説明データ 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。

  • SPEED—処理速度が最適化されます。
  • BALANCE—速度と精度のバランスをとります。 これがデフォルトです。
  • ACCURACY—処理の精度が最適化されます。
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。

  • NO_TRANSFORM—変換は適用されません。 これがデフォルトです。
  • TRANSFORM—正規分布への変換が適用されます。
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。

  • OUTPUT_ERROR—推定エラー ラスターを作成します。
  • NO_OUTPUT_ERROR—推定エラー ラスターを作成しません。 これがデフォルトです。
Boolean

派生した出力

名前説明データ タイプ
outputRaster

出力ラスター。

Raster Layer
outputErrorRaster

出力推定エラー ラスター。

Raster Layer

コードのサンプル

InterpolatePoints の例 1 (Python ウィンドウ)

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.ra.InterpolatePoints('https://MyPortal.esri.com/server/rest/services/Hosted/myPoints/FeatureServer/0',
                           'myField', 'outImgServ', 'SPEED', 'False', 50, 8, '10000 Meters', 'NO_OUTPUT_ERROR')
InterpolatePoints の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

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.ra.InterpolatePoints(inPoints, inField, outRaster, optimizeFor, transform, 
                           subsetSize, numNeighbors, outCellSize, error)

環境

範囲, セル サイズ, マスク, 出力座標系, ピラミッド, スナップ対象ラスター

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

関連トピック

  • パターンの分析ツールセットの概要
  • ジオプロセシング ツールの検索
  • Empirical Bayesian Kriging

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  2. 図
  3. 使用法
  4. パラメーター
  5. 環境
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