| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力分析範囲 | サンプル位置が作成される入力分析範囲。 分析範囲は、ポリゴンまたは整数 (カテゴリ) ラスターである必要があります。 ラスターの場合、NULL 値のセルは分析範囲に含められません。 | Feature Layer; Raster Layer |
出力フィーチャ | サンプル位置を表す出力フィーチャ。 単純無作為サンプリングと層化サンプリングの場合、出力フィーチャはポイントになります。 クラスター サンプリングの場合、出力はポリゴンになります。 系統サンプリングの場合、出力はポイントまたはポリゴンになります。 | Feature Class |
サンプリング方法 (オプション) | サンプル位置を作成するのに使用されるサンプリング方法を指定します。
| String |
層 ID フィールド (オプション) | 層 ID フィールドによる層化サンプリングにおける、層を定義する層 ID フィールド。 | Field |
層のサンプル数の割り当て方法 (オプション) | 層化サンプリングの場合に、各層に作成されるサンプル位置の数を決定するのに使用される方法を指定します。
| String |
ビンの形状 (オプション) | 系統サンプリングとクラスター サンプリング場合に、グリッド テッセレーション内に生成されるポリゴンの形状を指定します。
| String |
ビン サイズ [数または面積] (オプション) | 系統サンプリングとクラスター サンプリングにおける、テッセレーション内の各ポリゴンのサイズ。 値は、数 (分析範囲に作成されたテッセレーション ポリゴンの合計数) または面積 (各テッセレーション ポリゴンの面積) として指定できます。 数を入力する場合、デフォルトは 100 です。 面積を入力する場合、値を指定する必要があります。 数を指定した場合、ツールは指定された数のサンプル位置を作成しようとします。 その数を作成できない場合、警告が返されます。 | Areal Unit; Long |
H3 解像度 (オプション) | H3 六角形ビンを使用した系統サンプリングとクラスター サンプリング場合に、六角形の H3 解像度を指定します。 座標精度の値が大きくなるごとに、ポリゴンの面積はサイズの 7 分の 1 になります。
| Long |
サンプル数 (オプション) | 作成されるサンプル位置の数。 このパラメーターは、単純無作為サンプリングとクラスター サンプリングに常に適用されます。 層化サンプリングの場合、このパラメーターは、サンプル数が層の面積または母集団フィールドに比例する場合に適用されます。 単純無作為サンプリングと層化サンプリングの場合、デフォルトは 100 です。 クラスター サンプリングの場合、デフォルトは 10 です。 | Long |
層あたりのサンプル数 (オプション) | 各層のサンプル数が同じ層化サンプリングにおける、各層内に作成されるサンプル位置の数。 サンプルの合計数は、この値に層の数を乗算したものになります。 デフォルトは 100 です。 | Long |
Population フィールド (オプション) | サンプル数が母集団フィールドと同じか比例する場合の、層化サンプリングの母集団フィールド。 | Field |
出力ジオメトリ タイプ (オプション) | 系統サンプリングの場合に、サンプル位置がテッセレーション ポリゴンまたはテッセレーション ポリゴンの重心 (ポイント) のどちらになるかを指定します。
| String |
サンプル ポイント間の最小距離 (オプション) | 単純無作為サンプリングと層化サンプリングにおける、サンプル位置間の最小許容距離。 単純無作為サンプリングの場合、すべてのポイントは少なくともこの距離だけ離れます。 層化サンプリングの場合、同じ層内のポイントは少なくともこの距離だけ離れますが、隣接する層内のポイントはこの距離よりも近い場合があります。 距離が大きい場合、位置を十分に離すために、作成されるサンプル位置が想定よりも少なくなる可能性があります。 この場合、警告メッセージが返されます。 | Linear Unit |
空間リレーションシップ (オプション) | 背景のテッセレーションからどのポリゴンをサンプリング位置として含めるのか指定します。 このパラメーターは、出力ジオメトリ タイプがポリゴンの場合に、クラスター サンプリングと系統サンプリングに適用されます。
| String |
サマリー
単純無作為、層化、系統 (グリッド)、クラスターの各サンプリング設計を使用して、連続的な分析範囲内にサンプル位置を作成します。
サンプリングとは、ある母集団を調査し、その全体について推論するために、母集団から個体を選択するプロセスです。 連続空間サンプリングでは、母集団を任意の位置や領域からサンプリングできる連続領域として扱います。 たとえば、このツールを使用して、深い森林内の樹木のサンプル位置を作成したり、農地の土壌水分の計測値を収集したりできます。 このツールは、世帯、動物、都市など、不連続な母集団のサンプリングには適していません。
図
使用法
入力分析範囲は、ポリゴン フィーチャクラスまたは整数 (カテゴリ) ラスターである必要があります。 また、対話型フィーチャ入力を使用して、マップ上に分析範囲を描画することもできます。 ラスターの場合、NULL 値のセルは分析範囲の一部と見なされません。
サンプル位置は、次の主要なサンプリング設計で作成できます。
- 単純無作為サンプリング - 分析範囲内にサンプル ポイントをランダムに作成します。 分析範囲の各位置がサンプル位置として選択される可能性は同じです。 分析範囲は単一の領域として扱われ、ポリゴンやラスター カテゴリ間のすべての境界は無視されます (たとえば、州内のすべての郡のポリゴン フィーチャクラスは、州全体の単一ポリゴンと同じ分析範囲を定義します)。 単純無作為サンプリングは、分析範囲全体を調査するが、サンプリングで他より重要な位置が存在しない場合に便利です。 単純無作為サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターに [単純無作為] を指定します。
- 応用例: 分析範囲が、すべての位置に樹木があると想定できる深い森林の場合、単純無作為サンプリングを使用して、森林内の樹木を無作為にサンプリングできます。
- 層化無作為サンプリング - 分析範囲を個別の層 (土壌クラスや土地利用タイプなど) に分割し、各層内で単純無作為サンプリングを別々に実行することで、サンプル ポイントを作成します。 層化無作為サンプリングは、サンプル内ですべての層を確実に表現する場合に便利です。 層化無作為サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターに 3 つの層化オプションのいずれかを指定します (層化の各タイプの詳細については、次の使用上のヒントをご参照ください)。
- 応用例: 国立公園が標高クラスに分割される場合、層化無作為サンプリングを使用して、標高クラスごとに土壌サンプルを別々に収集できます。 これにより、公園内のすべての標高で十分な土壌サンプリングを行うことができます。
- 系統サンプリング - 分析範囲内に非無作為なグリッド パターンでサンプル位置を作成します。 グリッドは、規則的な形状のポリゴン (六角形、四角形、三角形など) のテッセレーションによって作成されます。 サンプル位置は、テッセレーション ポリゴンまたはポイント (テッセレーション ポリゴンの重心) として返されます。 系統サンプリングは、分析範囲の各区域のサンプル数を均一化するのに便利です。これは、目的が分析範囲全体について推論を行うのではなく、サンプルのマップを作成することである場合にしばしば推奨される方法です。 系統サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターに [系統] オプションを指定します。
- 応用例: 海洋区域の海底を調査するために、サンプル位置の六角形グリッドを作成して海洋植物種をサンプリングすることができます。
- クラスター サンプリング - 系統サンプルを作成し、テッセレーションから一部のポリゴンを無作為に選択することで、サンプル ポリゴンを作成します。 出力されるポリゴンはクラスターと呼ばれます。通常、これらのクラスターは徹底的に調査され、各クラスター内で可能な限りサンプリングを行います。 クラスター サンプリングは、近距離にあるサンプルの相互作用に関心があり、分析範囲の大きな区域にサンプルがなくても許容される場合に便利です。 クラスター サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターに [クラスター] オプションを指定します。
- 応用例: 昆虫のコロニーをサンプリングする場合、クラスター サンプリングを使用して、プロットの小さな領域を作成できます。クラスター内にあるすべての昆虫のコロニーがサンプリングされます。
- 単純無作為サンプリング - 分析範囲内にサンプル ポイントをランダムに作成します。 分析範囲の各位置がサンプル位置として選択される可能性は同じです。 分析範囲は単一の領域として扱われ、ポリゴンやラスター カテゴリ間のすべての境界は無視されます (たとえば、州内のすべての郡のポリゴン フィーチャクラスは、州全体の単一ポリゴンと同じ分析範囲を定義します)。 単純無作為サンプリングは、分析範囲全体を調査するが、サンプリングで他より重要な位置が存在しない場合に便利です。 単純無作為サンプリングを実行するには、[サンプリング方法] パラメーターに [単純無作為] を指定します。
層化サンプリングの場合、以下で説明する 3 つの方法で層を定義できます。 それぞれは、[サンプリング方法] パラメーターのオプションです。
- [個々のポリゴンによる層化] - ポリゴン フィーチャクラス内の各レコードが異なる層です。 たとえば、分析範囲が別々のポリゴンとして保存されたサブプロットからなるフィールドである場合、サンプル ポイントはサブプロットごとに別々に作成されます。 入力分析範囲はポリゴンである必要があります。
- [連続ラスター領域による層化] - 整数 (カテゴリ) ラスターの各領域が 1 つの層になります。 ラスター領域は、共有セル エッジで接続された (Value フィールドの) 同じ値を持つセルの連続ブロックです。 2 つの領域が値は同じでも互いに接続していない場合、これらは異なる層になります。 入力分析範囲はラスターである必要があります。
- [層 ID フィールドによる層化] - 同じ層 ID 値を持つすべてのポリゴンまたはラスター セルが 1 つの層になります。 ポリゴンまたはラスター セルは、隣接していなくても同じ層になることがあります。 [層 ID フィールド] パラメーターに層 ID 値を含むフィールドを指定します。 フィールドは整数またはテキストである必要があります。
各層に作成されるサンプル数を指定するには、[層のサンプル数の割り当て方法] パラメーターに、次のいずれかのオプションを使用します。
- [各層で同じ数] - 各層に同じ数のサンプルが作成されます。 [層あたりのサンプル数] パラメーターに値を指定します。
- [層の面積に比例した数] - 層内のサンプル数は、層のサイズに比例します。 [サンプル数] パラメーターにサンプルの全体数を指定すると、その合計数が層の面積に比例して各層に分配されます。
- [母集団フィールドと同じ数] - 各層のサンプル数は、母集団フィールドの値と等しくなります。 [母集団フィールド] パラメーターにフィールドを指定します。 フィールドに負の値を含めることはできず、整数タイプである必要があります。
- [母集団フィールドに比例した数] - 各層内のサンプル数は、母集団フィールドの値に比例します。 [母集団フィールド] パラメーターにフィールド、[サンプル数] パラメーターにサンプルの全体数を指定します。
- [個々のポリゴンによる層化] - ポリゴン フィーチャクラス内の各レコードが異なる層です。 たとえば、分析範囲が別々のポリゴンとして保存されたサブプロットからなるフィールドである場合、サンプル ポイントはサブプロットごとに別々に作成されます。 入力分析範囲はポリゴンである必要があります。
このツールを使用して、[サンプリング方法] パラメーターの明示的なオプションとしては用意されていない、次に示す高度なサンプリング設計を作成することもできます。
- 2 段階クラスター サンプリング - まずクラスター サンプルを作成し、次に各クラスター内にポイントを作成 (単純無作為、層化、または系統) することで、分析範囲全体にポイントのクラスターを作成します。 このサンプリング設計は、クラスター サンプルが必要だが、各クラスター ポリゴンを徹底的に調査するのは現実的でない場合に便利です。 また、近距離にあるサンプルの相互作用に主に関心がある場合にも役立ちます。 2 段階クラスター サンプリングを実行するには、まずツールを使用してクラスター サンプルを作成し、次にそのクラスター ポリゴンを単純無作為、層化、または系統サンプリング設計の入力分析範囲として使用します。
- 混合 (コンポジット) サンプリング - 異なるサンプリング設計から別個のサンプリング位置を作成し、それらを 1 つのデータセットにマージします。 たとえば、単純無作為サンプルと 2 段階クラスター サンプルを組み合わせると、分析範囲全体にサンプリング位置が生成され (単純無作為)、より多くのポイントを持つ小さなパッチも含まれるようになります (2 段階クラスター)。 これは、単純無作為サンプリングだけでは近距離にあるサンプルの相互作用を見逃す可能性があるが、2 段階クラスター サンプリングでは分析範囲にサンプル位置のない大きな領域が生じてしまうので便利です。 2 つの方法を組み合わせることで、分析範囲全体を表現しながら、近距離にあるサンプル間の相互作用も調査することができます。
指定された数のサンプル位置を作成できない場合は、警告が返されます。 これは、次の状況で発生する可能性があります。
- [サンプル ポイント間の最小距離] パラメーターの値が十分に大きいと、いくつかのポイントは最小距離よりも互いに近くにあるため、分析範囲 (または層) 内に指定された数のサンプル位置を作成できません。 この場合、指定した数より少ない数の位置が作成されます。
- [ビン サイズ] パラメーター値が数として指定されている場合、分析範囲に指定された数のサンプル位置を作成できない可能性があります。 ツールは、さまざまな面積値を試して、指定した値に最も近いサンプル数を作成する面積を使用します。 面積 (単位は出力座標系) と生成されるサンプル位置の数は、ジオプロセシング メッセージとして返されます。
指定したパラメーターでサンプル位置が作成されない場合 (分析範囲と交差しない出力範囲を使用する場合など)、エラーが返されます。
系統サンプリングとクラスター サンプリングで、ビンの形状が H3 六角形以外の場合、テッセレーションの最初のポリゴンの重心が出力範囲の左下隅に作成されます。 H3 六角形の場合、六角形は固定された位置になります。 すべてのビン形状に対して、[空間リレーションシップ] パラメーターを使用して、分析範囲と交差する、分析範囲に完全に含まれる、または分析範囲内に重心があるポリゴンを返すことができます。
層 ID フィールドによる層化を行い、母集団フィールドを使用する場合 (同じまたは比例)、各層の母集団は、層内のすべてのポリゴンまたはラスター カテゴリの母集団フィールド値の合計になります。
連続ラスター領域による層化を行う場合、母集団フィールドは使用できません。 これは、それぞれの母集団フィールド値は、カテゴリが複数の分断された領域から構成されている場合であっても、ラスター カテゴリの合計の母集団を表すためです。 連続ラスター領域による層化を行いながら、母集団フィールドを使用するには、[ラスター → ポリゴン (Raster To Polygon)] ツールを使用してラスターをポリゴンに変換し、母集団値を各ポリゴンに割り当てます (たとえば、各カテゴリの母集団を各領域のセル数に比例して割り当てます)。
ポリゴン分析範囲で範囲環境を使用する場合、範囲と交差するすべてのポリゴンが分析範囲に含まれ、指定した範囲内になくてもポリゴン全体にサンプル位置が作成されます。
層のサンプル数が面積または母集団フィールドに比例する層化サンプリングの場合、全体のサンプル数が桁数設定のために変更されないように、最大残余方法が使用されます。
パラメーター
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(in_study_area, out_features, {sampling_method}, {strata_id_field}, {strata_count_method}, {bin_shape}, {bin_size}, {h3_resolution}, {num_samples}, {num_samples_per_strata}, {population_field}, {geometry_type}, {min_distance}, {spatial_relationship})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_study_area | サンプル位置が作成される入力分析範囲。 分析範囲は、ポリゴンまたは整数 (カテゴリ) ラスターである必要があります。 ラスターの場合、NULL 値のセルは分析範囲に含められません。 | Feature Layer; Raster Layer |
out_features | サンプル位置を表す出力フィーチャ。 単純無作為サンプリングと層化サンプリングの場合、出力フィーチャはポイントになります。 クラスター サンプリングの場合、出力はポリゴンになります。 系統サンプリングの場合、出力はポイントまたはポリゴンになります。 | Feature Class |
sampling_method (オプション) | サンプル位置を作成するのに使用されるサンプリング方法を指定します。
| String |
strata_id_field (オプション) | 層 ID フィールドによる層化サンプリングにおける、層を定義する層 ID フィールド。 | Field |
strata_count_method (オプション) | 層化サンプリングの場合に、各層に作成されるサンプル位置の数を決定するのに使用される方法を指定します。
| String |
bin_shape (オプション) | 系統サンプリングとクラスター サンプリング場合に、グリッド テッセレーション内に生成されるポリゴンの形状を指定します。
| String |
bin_size (オプション) | 系統サンプリングとクラスター サンプリングにおける、テッセレーション内の各ポリゴンのサイズ。 値は、数 (分析範囲に作成されたテッセレーション ポリゴンの合計数) または面積 (各テッセレーション ポリゴンの面積) として指定できます。 数を入力する場合、デフォルトは 100 です。 面積を入力する場合、値を指定する必要があります。 数を指定した場合、ツールは指定された数のサンプル位置を作成しようとします。 その数を作成できない場合、警告が返されます。 | Areal Unit; Long |
h3_resolution (オプション) | H3 六角形ビンを使用した系統サンプリングとクラスター サンプリング場合に、六角形の H3 解像度を指定します。 座標精度の値が大きくなるごとに、ポリゴンの面積はサイズの 7 分の 1 になります。
| Long |
num_samples (オプション) | 作成されるサンプル位置の数。 このパラメーターは、単純無作為サンプリングとクラスター サンプリングに常に適用されます。 層化サンプリングの場合、このパラメーターは、サンプル数が層の面積または母集団フィールドに比例する場合に適用されます。 単純無作為サンプリングと層化サンプリングの場合、デフォルトは 100 です。 クラスター サンプリングの場合、デフォルトは 10 です。 | Long |
num_samples_per_strata (オプション) | 各層のサンプル数が同じ層化サンプリングにおける、各層内に作成されるサンプル位置の数。 サンプルの合計数は、この値に層の数を乗算したものになります。 デフォルトは 100 です。 | Long |
population_field (オプション) | サンプル数が母集団フィールドと同じか比例する場合の、層化サンプリングの母集団フィールド。 | Field |
geometry_type (オプション) | 系統サンプリングの場合に、サンプル位置がテッセレーション ポリゴンまたはテッセレーション ポリゴンの重心 (ポイント) のどちらになるかを指定します。
| String |
min_distance (オプション) | 単純無作為サンプリングと層化サンプリングにおける、サンプル位置間の最小許容距離。 単純無作為サンプリングの場合、すべてのポイントは少なくともこの距離だけ離れます。 層化サンプリングの場合、同じ層内のポイントは少なくともこの距離だけ離れますが、隣接する層内のポイントはこの距離よりも近い場合があります。 距離が大きい場合、位置を十分に離すために、作成されるサンプル位置が想定よりも少なくなる可能性があります。 この場合、警告メッセージが返されます。 | Linear Unit |
spatial_relationship (オプション) | 背景のテッセレーションからどのポリゴンをサンプリング位置として含めるのか指定します。 このパラメーターは、出力ジオメトリ タイプがポリゴンの場合に、クラスター サンプリングと系統サンプリングに適用されます。
| String |
コードのサンプル
次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Create 50 sampling locations in the dissolved California counties.
import arcpy
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(
in_study_area="CA_counties",
out_features="outputSamplingLocations"
sampling_method="RANDOM",
strata_id_field=None,
strata_count_method="EQUAL",
bin_shape="HEXAGON",
bin_size=None,
h3_resolution=7,
num_samples=50,
num_samples_per_strata=100,
population_field=None,
geometry_type="POINT",
min_distance="15 NauticalMilesInt",
spatial_relationship = "HAVE_THEIR_CENTER_IN"
)次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Simple random sampling
# Create 50 sample points in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SRS"
# Define the sampling method and number of samples.
samplingMethod = "RANDOM"
numSamples=50
# Define the minimum distance between any two points.
minDistance= "15 NauticalMilesInt"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", "", "", "", numSamples, "", "", "",
minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Stratify by individual polygons
# Create 100 sample points in each polygon.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBIP"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_POLY"
# Create 100 samples in each polygon.
strataCountMethod = "EQUAL"
numSamplesPerStrata=100
# Define the minimum distance between any two points in the same polygon.
minDistance= "15 Meters"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", "",
numSamplesPerStrata, "", "", minDistance)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Stratify by contiguous raster region
# Create 100 points in a raster study area with number of samples in
# each region proportional to the area of the region.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/raster_study_area.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBCRR"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_RAST"
# Create 100 points and allocate proportionally to the area of the regions.
strataCountMethod = "PROP_AREA"
numSamples=100
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", numSamples)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Stratify by strata ID field
# Create sample points in each land use category of a raster.
# Use a population field to define the number of samples in each category.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/land_use_raster.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBSIDF"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_ID"
# All raster cells with the same value are in the same stratum.
strataIDField = "LandUse"
# Define the number of samples using a population field.
strataCountMethod = "FIELD"
populationField="Population"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, strataIDField, strataCountMethod, "", "", "",
"", "", populationField)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Systematic sampling
# Create sample points in a hexagonal tessellation in a polygon study area.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SYS"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "SYSTEMATIC"
# Create points in a hexagonal tessellation.
binShape = "HEXAGON"
binSize = "10000 SquareFeet"
outputGeometryType = "POINT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", "", "", "",
outputGeometryType)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())次の Python スクリプトは、CreateSpatialSamplingLocations 関数の使用方法を示しています。
# Cluster sampling
# Create 100 cluster polygons that are diamond shaped.
# Import system modules.
import arcpy
# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_CLUST"
# Define the sampling method.
samplingMethod = "CLUSTER"
# Create a diamond tessellation and randomly choose 100 polygons.
binShape = "DIAMOND"
binSize = "1000000 SquareFeet"
numSamples=100
spatialRelationship = "INTERSECT"
# Run tool.
try:
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", numSamples, "",
"", "", "", spatialRelationship)
except arcpy.ExecuteError:
# If an error occurred when running the tool, print the error message.
print(arcpy.GetMessages())ライセンス情報
- Basic: Yes
- Standard: Yes
- Advanced: Yes