| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力フィーチャ | 内挿する Z 値を含む入力ポイント フィーチャ。 | Feature Layer |
Z 値フィールド | 各ポイントの高さまたは大きさの値を保持するフィールド。 これは数値フィールドまたは、入力フィーチャが Z 値または M 値を含む場合は Shape フィールドです。 | Field |
出力地球統計レイヤー (オプション) | 地球統計レイヤーが生成されます。 このレイヤーは、出力ラスターが要求されていない場合にのみ必須の出力です。 | Geostatistical Layer |
出力ラスター (オプション) | 出力ラスター。 このラスターは、出力地球統計レイヤーが要求されていない場合にのみ必須の出力です。 | Raster Dataset |
出力セル サイズ (オプション) | 作成する出力ラスターのセル サイズ。 この値は、[環境] の [セル サイズ] パラメーターで明示的に設定できます。 設定されていない場合、入力空間参照において、入力ポイント フィーチャの範囲の幅または高さ (どちらか短い方) を 250 で割った値になります。 | Analysis Cell Size |
データ変換タイプ (オプション) | 入力データに適用される変換のタイプ。
| String |
各ローカル モデルの最大ポイント数 (オプション) | 入力データは、この数を超えるポイントを含まないグループに自動的に分割されます。 | 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。 通常、値は 0.01 ～ 5 の範囲で変わります。 | 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 モデルのシミュレート済みセミバリオグラムの数。 | Long |
検索近傍 (オプション) | 出力の制御に使用する周辺のポイントを定義します。 標準円形がデフォルトです。 標準円形
スムージング円形
| Geostatistical Search Neighborhood |
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。
| String |
分位値 (オプション) | 出力ラスターを生成する分位値。 | Double |
確率閾値タイプ (オプション) | 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。
| String |
確率閾値 (オプション) | 確率閾値。 空のままにした場合、入力データの中央値 (50 番目の分位) が使用されます。 | Double |
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。 使用できるオプションは、[データ変換タイプ] パラメーターの値によって異なります。 変換タイプを [なし] に設定した場合、最初の 3 つのセミバリオグラムのみを使用できます。 タイプが [経験] または [対数経験] の場合、最後の 6 つのセミバリオグラムを使用できます。 データに適したセミバリオグラムの選択については、トピック「経験ベイズ クリギングとは」をご参照ください。
| String |
Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
使用法
このクリギング手法を使用すると、適度に非定常な入力データを処理できます。
[検索近傍] の [スムージング円形] オプションを使用すると、実行時間が大幅に増大します。
[各ローカル モデルの最大ポイント数] および [ローカル モデル オーバーラップ ファクター] の値が大きいほど、実行時間が長くなります。 また、[データ変換] を適用すると、実行時間が大幅に増大します。
メモリが不足しないように、並列処理に使用できる CPU コア数が制限される場合があります。
入力データが地理座標系を使用している場合、すべての距離は弦距離を使用して計算されます。 詳細については、「経験ベイズ クリギングとは」トピックの「地理座標を使用しているデータの距離計算」をご参照ください。
パラメーター
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {transformation_type}, {max_local_points}, {overlap_factor}, {number_semivariograms}, {search_neighborhood}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold}, {semivariogram_model_type})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_features | 内挿する Z 値を含む入力ポイント フィーチャ。 | Feature Layer |
z_field | 各ポイントの高さまたは大きさの値を保持するフィールド。 これは数値フィールドまたは、入力フィーチャが Z 値または M 値を含む場合は Shape フィールドです。 | Field |
out_ga_layer (オプション) | 地球統計レイヤーが生成されます。 このレイヤーは、出力ラスターが要求されていない場合にのみ必須の出力です。 | Geostatistical Layer |
out_raster (オプション) | 出力ラスター。 このラスターは、出力地球統計レイヤーが要求されていない場合にのみ必須の出力です。 | Raster Dataset |
cell_size (オプション) | 作成する出力ラスターのセル サイズ。 この値は、[環境] の [セル サイズ] パラメーターで明示的に設定できます。 設定されていない場合、入力空間参照において、入力ポイント フィーチャの範囲の幅または高さ (どちらか短い方) を 250 で割った値になります。 | Analysis Cell Size |
transformation_type (オプション) | 入力データに適用される変換のタイプ。
| String |
max_local_points (オプション) | 入力データは、この数を超えるポイントを含まないグループに自動的に分割されます。 | 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。 通常、値は 0.01 ～ 5 の範囲で変わります。 | Double |
number_semivariograms (オプション) | 各ローカル モデルのシミュレート済みセミバリオグラムの数。 | Long |
search_neighborhood (オプション) | 出力の制御に使用する周辺のポイントを定義します。 標準円形がデフォルトです。 検索近傍クラスには、SearchNeighborhoodStandardCircular と SearchNeighborhoodSmoothCircular があります。 標準円形
スムージング円形
| Geostatistical Search Neighborhood |
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。
| String |
quantile_value (オプション) | 出力ラスターを生成する分位値。 | Double |
threshold_type (オプション) | 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。
| String |
probability_threshold (オプション) | 確率閾値。 空のままにした場合、入力データの中央値 (50 番目の分位) が使用されます。 | Double |
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。
使用できるオプションは、transformation_type パラメーターの値によって異なります。 変換タイプを NONE に設定した場合、最初の 3 つのセミバリオグラムのみを使用できます。 タイプが EMPIRICAL または LOGEMPIRICAL の場合、最後の 6 つのセミバリオグラムを使用できます。 データに適したセミバリオグラムの選択については、トピック「経験ベイズ クリギングとは」をご参照ください。 | String |
コードのサンプル
一連のポイント フィーチャをラスターに内挿します。
import arcpy
arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outEBK", "C:/gapyexamples/output/ebkout",
10000, "NONE", 50, 0.5, 100,
arcpy.SearchNeighborhoodStandardCircular(300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
"PREDICTION", "", "", "", "LINEAR")一連のポイント フィーチャをラスターに内挿します。
# Name: EmpiricalBayesianKriging_Example_02.py
# Description: Bayesian kriging approach whereby many models created around the
# semivariogram model estimated by the restricted maximum likelihood algorithm is used.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outEBK"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/ebkout"
cellSize = 10000.0
transformation = "EMPIRICAL"
maxLocalPoints = 50
overlapFactor = 0.5
numberSemivariograms = 100
# Set variables for search neighborhood
radius = 300000
smooth = 0.6
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmoothCircular(radius, smooth)
outputType = "PREDICTION"
quantileValue = ""
thresholdType = ""
probabilityThreshold = ""
semivariogram = "K_BESSEL"
# Execute EmpiricalBayesianKriging
arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, transformation, maxLocalPoints, overlapFactor, numberSemivariograms,
searchNeighbourhood, outputType, quantileValue, thresholdType, probabilityThreshold,
semivariogram)環境
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