経験ベイズ クリギング 3D (Empirical Bayesian Kriging 3D) (Geostatistical Analyst)

Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

経験ベイズ クリギング方法を使用して 3D ポイントを内挿します。 すべてのポイントに、X、Y、Z 座標と、内挿する計測値が必要です。 3D 地球統計レイヤーが出力され、ある高さでの 2D 横断ラインとして計算およびレンダリングされます。 レンジ スライダーを使用してレイヤーの高さを変更すると、レイヤーが更新されて、その新しい高さの内挿された予測が表示されます。

3D 内挿は、次のような場合に適用できます。

• 海洋学者は、海洋のさまざまな水深の溶存酸素と塩分濃度のマップを作成できます。
• 大気科学者は、大気中の汚染および温室効果ガスのモデルを作成できます。
• 地質学者は、鉱物濃度や間隙率などのサブサーフェスの地質特性を推定できます。

経験ベイズ クリギング 3D の詳細

図

内挿された 3D ポイントを示しています。

使用法

• 入力フィーチャは、次の方法で指定できます。

  • Shape.Z のジオメトリ属性として高さが格納された 3D ポイント フィーチャ
  • 高さが属性フィールドに格納された 2D ポイント フィーチャ

  すべての単位と単位変換が自動的に行われるため、3D ポイント フィーチャを指定することをお勧めします。 [属性でフィーチャを 3D に変換 (Feature To 3D By Attribute)] ツールを使用して、高さフィールドを含む 2D ポイント フィーチャを 3D ポイント フィーチャに変換できます。

• 3D 地球統計レイヤーは、[GA レイヤー 3D → NetCDF (GA Layer 3D To NetCDF)] ツールを使用して、ボクセル レイヤーとして視覚化できます。 また、3D のターゲット ポイントに対する推定、ラスターへのエクスポート、任意の高さでのフィーチャ コンターへのエクスポートを行うこともできます。 また、高さの異なる複数のラスターを同時にエクスポートし、多次元ラスター データセットとして保存することもできます。

• すべての入力フィーチャは投影座標系を使用している必要があります。 ポイントが緯度座標と経度座標を含む地理座標系に格納されている場合、このツールを使用する前に [投影変換 (Project)] ツールを使用して投影変換する必要があります。

• Standard3D 検索近傍を使用して推定値を計算します。 近傍の検索に使用されるすべての距離は、[高さ拡大係数] パラメーター値が適用された後、ストレッチした座標系で計算されます。 詳細については、「データ値の水平方向および鉛直方向の変化」をご参照ください。

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力フィーチャ	内挿されるフィールドを含む入力ポイント フィーチャ。	Feature Layer
高さフィールド	各入力ポイントの高さ値を含む入力フィーチャのフィールド。 高さ値がジオメトリ属性として Shape.Z に格納されている場合は、そのフィールドを使用することをお勧めします。 高さ値が属性フィールドに格納されている場合、高さ値は平均海水面からの距離を示す必要があります。 正の値は海水面から上方向への距離を示し、負の値は海水面から下方向への距離を示します。	Field
値フィールド	内挿する計測値を含む入力フィーチャのフィールド。	Field
出力地球統計レイヤー	内挿結果を表示する出力地球統計レイヤー。	Geostatistical Layer
高さフィールドの単位 (オプション)	高さフィールドの単位。 Shape.Z が高さフィールドに指定されている場合、単位は自動的に鉛直座標系の Z 単位に一致します。 US Survey インチ—高さの単位は米国測量インチです。 米国測量フィート—高さの単位は米国測量フィートです。 米国測量ヤード—高さの単位は米国測量ヤードです。 米国測量マイル—高さの単位は米国測量マイルです。 米国測量海里—高さの単位は米国測量海里です。 ミリメートル—高さの単位はミリメートルです。 センチメートル—高さの単位はセンチメートルです。 デシメートル—高さの単位はデシメートルです。 メートル—高さの単位はメートルです。 キロメートル—高さの単位はキロメートルです。 国際インチ—高さの単位は国際インチです。 国際フィート—高さの単位は国際フィートです。 国際ヤード—高さの単位は国際ヤードです。 法定マイル—高さの単位は法定マイルです。 国際海里—高さの単位は国際海里です。	String
測定誤差フィールド (オプション)	各ポイントの測定誤差値を含む入力フィーチャのフィールド。 この値は、各ポイントの測定値のいずれかの標準偏差に対応する必要があります。 各ポイントで測定誤差の値が同じでない場合は、このフィールドを使用します。 測定誤差が一定しない場合の一般的な原因は、データがさまざまなデバイスで測定されていることです。 精度がより高いデバイスで測定すると、測定誤差は小さくなります。 たとえば、測定値を 1 度単位で丸める温度計もあれば、0.1 度単位で丸める温度計もあります。 多くの場合、測定値のばらつきは、測定デバイスのメーカーから提供されますが、経験則からわかっている場合もあります。 測定誤差の値が存在しない場合、または測定誤差の値が不明な場合は、このパラメーターを空のままにしておきます。	Field
セミバリオグラム モデル タイプ (オプション)	内挿に使用されるセミバリオグラム モデル。 累乗—累乗セミバリオグラム モデルが使用されます。 リニア—リニア セミバリオグラム モデルを使用されます。 Thin Plate スプライン—Thin Plate スプライン セミバリオグラム モデルが使用されます。 指数—指数セミバリオグラム モデルが使用されます。 Whittle—Whittle セミバリオグラム モデルが使用されます。 K-ベッセル—K-ベッセル セミバリオグラム モデルが使用されます。	String
変換タイプ (オプション)	入力フィーチャに適用される変換のタイプ。 なし—変換は適用されません。 これがデフォルトです。 経験—経験的基底関数を使用した乗法的スキュー変換が適用されます。 対数経験—対数経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換が適用されます。 すべてのデータは正でなければなりません。 このオプションを選択した場合、すべての推定値は正の値になります。	String
サブセット サイズ (オプション)	サブセットのサイズ。 入力データは、自動的にサブセットに分割されてから処理されます。 このパラメーターは、各サブセットに含まれるポイントの数を制御します。	Long
ローカル モデル エリア オーバーラップ ファクター (オプション)	ローカル モデル (サブセット) 間のオーバーラップ度合いを表す係数。 各入力ポイントはいくつかのサブセットに分類できます。このオーバーラップ ファクターは、各ポイントが分類されるサブセットの平均値を指定します。 オーバーラップ ファクターの値を高くすると、出力サーフェスがより滑らかになりますが、処理時間も増加します。 値は、1 ～ 5 の間でなければなりません 実際に使用されるオーバーラップは、通常この値よりも大きいため、各サブセットには同じポイント数が含まれます。	Double
セミバリオグラムのシミュレーション数 (オプション)	各ローカル モデルで使用されるシミュレート済みセミバリオグラムの数。 使用するシミュレーションの回数を多くすると、モデルの計算はより安定しますが、モデルでの計算時間が長くなります。	Long
トレンド除去の次数 (オプション)	鉛直方向のトレンド除去の次数を指定します。 ほとんどの 3D データでは、ポイントの値は水平方向よりも鉛直方向に速く変化します。 鉛直方向のトレンドを除去することで、この変化を軽減し、計算を安定させることができます。 なし—鉛直トレンドは除去されません。 これがデフォルトです。 1 次—1 次鉛直トレンドは除去されます。	String
高さ拡大係数 (オプション)	サブセット化およびモデル推定の前に [高さフィールド] 値に乗算される定数値。 ほとんどの 3D データでは、ポイントの値は水平方向よりも鉛直方向でより速く変化します。この係数は、鉛直方向の 1 単位の距離が、水平方向の 1 単位の距離と統計的に同等になるように、ポイントの位置をストレッチします。 ポイントの位置は、内挿結果に戻る前に元の位置に戻されます。 この補正は、セミバリオグラム モデルを正確に推定するため、および [検索近傍] パラメーターで正しい近傍を推定するために必要です。 高さ拡大係数には単位が存在せず、入力ポイントの X、Y、Z 座標の単位に関係なく、同じ結果が得られます。 このパラメーターに値が指定されていない場合、実行時に最尤推定を使用して値が計算されます。 値はジオプロセシング メッセージとして出力されます。 実行時に計算される値は、1 ～ 1000 の値になります。 ただし、0.01 ～ 1,000,000 の値を指定できます。 計算された値が 1 または 1000 に等しい場合、その範囲外の値を指定して、交差検証に基づく値を選択できます。	Double
検索近傍 (オプション)	新しい位置の値の推定に使用される近傍の数と方向を指定します。 Standard3D [最大近傍] - 未知の位置の値を推定する際に使用される、セクターごとの最大近傍数。 [最小近傍] - 未知の位置の値を推定する際に使用される、セクターごとの最小近傍数。 [セクター タイプ] - 3D 近傍のジオメトリ。 セクターを使用して、推定位置を囲むあらゆる方向で近傍が使用されるようにします。 すべてのセクター タイプは正多面体で形成されています。 [1 セクター (球体)] - 任意の方向の最近傍が使用されます。 [4 セクター (4 面体)] - 空間が 4 つの領域に分割され、4 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 [6 セクター (立方体)] - 空間が 6 つの領域に分割され、6 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 [8 セクター (8 面体)] - 空間が 8 つの領域に分割され、8 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 [12 セクター (12 面体)] - 空間が 12 個の領域に分割され、12 個の領域のそれぞれで近傍が使用されます。 [20 セクター (20 面体)] - 空間が 20 個の領域に分割され、20 個の領域のそれぞれで近傍が使用されます。 [半径] - 検索近傍の半径の長さ。	Geostatistical Search Neighborhood
デフォルトの出力高さ (オプション)	[出力地球統計レイヤー] パラメーター値のデフォルトの高さ。 地球統計レイヤーは、一定の高さで水平サーフェスとして描画され、このパラメーターはその高さを指定します。 レイヤーが作成された後、レンジ スライダーを使用して地球統計レイヤーの高さを変更できます。	Double
出力サーフェス タイプ (オプション)	内挿結果を保存するサーフェス タイプ。 予測—内挿された値から推定サーフェスが生成されます。 推定の標準誤差—内挿された値の標準誤差から標準誤差サーフェスが生成されます。 確率—出力サーフェスは、一定の閾値を超える確率サーフェス、または超えない確率サーフェスになります。 分位—出力サーフェスは、推定分布の指定した分位を推定する分位サーフェスになります。	String
分位値 (オプション)	出力レイヤーを生成する分位値。	Double
確率閾値タイプ (オプション)	値が指定した閾値を超える確率を計算するか、超えない確率を計算するかを指定します。 超える—値が閾値を超える確率が計算されます。 これがデフォルトです。 超えない—値が閾値を超えない確率が計算されます。	String
確率閾値 (オプション)	確率閾値。 値が指定されていない場合、入力データの中央値 (50番目の分位) が使用されます。	Double

Python

arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in_features, elevation_field, value_field, out_ga_layer, {elevation_units}, {measurement_error_field}, {semivariogram_model_type}, {transformation_type}, {subset_size}, {overlap_factor}, {number_simulations}, {trend_removal}, {elev_inflation_factor}, {search_neighborhood}, {output_elevation}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold})

名前	説明	データ タイプ
in_features	内挿されるフィールドを含む入力ポイント フィーチャ。	Feature Layer
elevation_field	各入力ポイントの高さ値を含む入力フィーチャのフィールド。 高さ値がジオメトリ属性として Shape.Z に格納されている場合は、そのフィールドを使用することをお勧めします。 高さ値が属性フィールドに格納されている場合、高さ値は平均海水面からの距離を示す必要があります。 正の値は海水面から上方向への距離を示し、負の値は海水面から下方向への距離を示します。	Field
value_field	内挿する計測値を含む入力フィーチャのフィールド。	Field
out_ga_layer	内挿結果を表示する出力地球統計レイヤー。	Geostatistical Layer
elevation_units (オプション)	高さフィールドの単位。 Shape.Z が高さフィールドに指定されている場合、単位は自動的に鉛直座標系の Z 単位に一致します。 INCH—高さの単位は米国測量インチです。 FOOT—高さの単位は米国測量フィートです。 YARD—高さの単位は米国測量ヤードです。 MILE_US—高さの単位は米国測量マイルです。 NAUTICAL_MILE—高さの単位は米国測量海里です。 MILLIMETER—高さの単位はミリメートルです。 CENTIMETER—高さの単位はセンチメートルです。 DECIMETER—高さの単位はデシメートルです。 METER—高さの単位はメートルです。 KILOMETER—高さの単位はキロメートルです。 INCH_INT—高さの単位は国際インチです。 FOOT_INT—高さの単位は国際フィートです。 YARD_INT—高さの単位は国際ヤードです。 MILE_INT—高さの単位は法定マイルです。 NAUTICAL_MILE_INT—高さの単位は国際海里です。	String
measurement_error_field (オプション)	各ポイントの測定誤差値を含む入力フィーチャのフィールド。 この値は、各ポイントの測定値のいずれかの標準偏差に対応する必要があります。 各ポイントで測定誤差の値が同じでない場合は、このフィールドを使用します。 測定誤差が一定しない場合の一般的な原因は、データがさまざまなデバイスで測定されていることです。 精度がより高いデバイスで測定すると、測定誤差は小さくなります。 たとえば、測定値を 1 度単位で丸める温度計もあれば、0.1 度単位で丸める温度計もあります。 多くの場合、測定値のばらつきは、測定デバイスのメーカーから提供されますが、経験則からわかっている場合もあります。 測定誤差の値が存在しない場合、または測定誤差の値が不明な場合は、このパラメーターを空のままにしておきます。	Field
semivariogram_model_type (オプション)	内挿に使用されるセミバリオグラム モデル。 POWER—累乗セミバリオグラム モデルが使用されます。 LINEAR—リニア セミバリオグラム モデルを使用されます。 THIN_PLATE_SPLINE—Thin Plate スプライン セミバリオグラム モデルが使用されます。 EXPONENTIAL—指数セミバリオグラム モデルが使用されます。 WHITTLE—Whittle セミバリオグラム モデルが使用されます。 K_BESSEL—K-ベッセル セミバリオグラム モデルが使用されます。	String
transformation_type (オプション)	入力フィーチャに適用される変換のタイプ。 NONE—変換は適用されません。 これがデフォルトです。 EMPIRICAL—経験的基底関数を使用した乗法的スキュー変換が適用されます。 LOGEMPIRICAL—対数経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換が適用されます。 すべてのデータは正でなければなりません。 このオプションを選択した場合、すべての推定値は正の値になります。	String
subset_size (オプション)	サブセットのサイズ。 入力データは、自動的にサブセットに分割されてから処理されます。 このパラメーターは、各サブセットに含まれるポイントの数を制御します。	Long
overlap_factor (オプション)	ローカル モデル (サブセット) 間のオーバーラップ度合いを表す係数。 各入力ポイントはいくつかのサブセットに分類できます。このオーバーラップ ファクターは、各ポイントが分類されるサブセットの平均値を指定します。 オーバーラップ ファクターの値を高くすると、出力サーフェスがより滑らかになりますが、処理時間も増加します。 値は、1 ～ 5 の間でなければなりません 実際に使用されるオーバーラップは、通常この値よりも大きいため、各サブセットには同じポイント数が含まれます。	Double
number_simulations (オプション)	各ローカル モデルで使用されるシミュレート済みセミバリオグラムの数。 使用するシミュレーションの回数を多くすると、モデルの計算はより安定しますが、モデルでの計算時間が長くなります。	Long
trend_removal (オプション)	鉛直方向のトレンド除去の次数を指定します。 ほとんどの 3D データでは、ポイントの値は水平方向よりも鉛直方向に速く変化します。 鉛直方向のトレンドを除去することで、この変化を軽減し、計算を安定させることができます。 NONE—鉛直トレンドは除去されません。 これがデフォルトです。 FIRST—1 次鉛直トレンドは除去されます。	String
elev_inflation_factor (オプション)	サブセット化およびモデル推定の前に [高さフィールド] 値に乗算される定数値。 ほとんどの 3D データでは、ポイントの値は水平方向よりも鉛直方向でより速く変化します。この係数は、鉛直方向の 1 単位の距離が、水平方向の 1 単位の距離と統計的に同等になるように、ポイントの位置をストレッチします。 ポイントの位置は、内挿結果に戻る前に元の位置に戻されます。 この補正は、セミバリオグラム モデルを正確に推定するため、および [検索近傍] パラメーターで正しい近傍を推定するために必要です。 高さ拡大係数には単位が存在せず、入力ポイントの X、Y、Z 座標の単位に関係なく、同じ結果が得られます。 このパラメーターに値が指定されていない場合、実行時に最尤推定を使用して値が計算されます。 値はジオプロセシング メッセージとして出力されます。 実行時に計算される値は、1 ～ 1000 の値になります。 ただし、0.01 ～ 1,000,000 の値を指定できます。 計算された値が 1 または 1000 に等しい場合、その範囲外の値を指定して、交差検証に基づく値を選択できます。	Double
search_neighborhood (オプション)	SearchNeighborhoodStandard3D クラスを使用して、近傍の数と方向を指定します。 Standard3D radius - 検索近傍の半径の長さ。 nbrMax - 未知の位置の値を推定する際に使用される、セクターごとの最大近傍数。 nbrMin - 未知の位置の値を推定する際に使用される、セクターごとの最小近傍数。 sectorType - 3D 近傍のジオメトリ。 セクターを使用して、推定位置を囲むさまざまな方向で近傍が使用されるようにします。 すべてのセクター タイプは正多面体で形成されています。 ONE_SECTOR - 任意の方向の最近傍が使用されます。 FOUR_SECTORS - 空間が 4 つの領域に分割され、4 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 SIX_SECTORS - 空間が 6 つの領域に分割され、6 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 EIGHT_SECTORS - 空間が 8 つの領域に分割され、8 つの領域のそれぞれで近傍が使用されます。 TWELVE_SECTORS - 空間が 12 個の領域に分割され、12 個の領域のそれぞれで近傍が使用されます。 TWENTY_SECTORS - 空間が 20 個の領域に分割され、20 個の領域のそれぞれで近傍が使用されます。	Geostatistical Search Neighborhood
output_elevation (オプション)	out_ga_layer パラメーター値のデフォルトの高さ。 地球統計レイヤーは、一定の高さで水平サーフェスとして描画され、このパラメーターはその高さを指定します。 レイヤーが作成された後、レンジ スライダーを使用して地球統計レイヤーの高さを変更できます。	Double
output_type (オプション)	内挿結果を保存するサーフェス タイプ。 出力サーフェスのタイプについては、「内挿モデルが生成できる出力サーフェスのタイプ」をご参照ください。 PREDICTION—内挿された値から推定サーフェスが生成されます。 PREDICTION_STANDARD_ERROR—内挿された値の標準誤差から標準誤差サーフェスが生成されます。 PROBABILITY—出力サーフェスは、一定の閾値を超える確率サーフェス、または超えない確率サーフェスになります。 QUANTILE—出力サーフェスは、推定分布の指定した分位を推定する分位サーフェスになります。	String
quantile_value (オプション)	出力レイヤーを生成する分位値。	Double
threshold_type (オプション)	値が指定した閾値を超える確率を計算するか、超えない確率を計算するかを指定します。 EXCEED—値が閾値を超える確率が計算されます。 これがデフォルトです。 NOT_EXCEED—値が閾値を超えない確率が計算されます。	String
probability_threshold (オプション)	確率閾値。 値が指定されていない場合、入力データの中央値 (50番目の分位) が使用されます。	Double

コードのサンプル

EmpiricalBayesianKriging3D の例 1 (Python ウィンドウ)

EmpiricalBayesianKriging3D 関数を使用して、3D ポイント フィーチャクラスを内挿します。

import arcpy
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D("my3DLayer", "Shape.Z", "myValueField", "myGALayer", "METER", "",
                                    "POWER", "NONE", 100, 1, 100, "NONE", "",
                                    "NBRTYPE=Standard3D RADIUS=10000 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR",
                                    "", "PREDICTION", 0.5, "EXCEED", None)

EmpiricalBayesianKriging3D の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

EmpiricalBayesianKriging3D 関数を使用して、3D ポイント フィーチャクラスを内挿します。

# Name: EBK3D_Example_02.py
# Description: Interpolates 3D points.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
in3DPoints = "C:/gapyexamples/input/my3DPoints.shp"
elevationField = "Shape.Z"
valueField = "myValueField"
outGALayer = "myGALayer"
elevationUnit = "METER"
measurementErrorField = "myMEField"
semivariogramModel = "LINEAR"
transformationType = "NONE"
subsetSize = 80
overlapFactor = 1.5
numSimulations = 200
trendRemoval = "FIRST"
elevInflationFactor = 20
radius = 10000
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "FOUR_SECTORS"
searchNeighborhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard3D(radius, maxNeighbors, minNeighbors, sectorType)
outputElev = 1000
outputType = "PREDICTION"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute Empirical Bayesian Kriging 3D
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in3DPoints, elevationField, valueField, outGALayer, elevationUnit, myMEField,
                                    semivariogramModel, transformationType, subsetSize, overlapFactor, numSimulations,
                                    trendRemoval, elevInflationFactor, searchNeighborhood, outputElev, outputType)

環境

一致ポイント, 範囲, 並列処理ファクター

ライセンス情報

• Basic: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
• Standard: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
• Advanced: 次のものが必要 Geostatistical Analyst