| 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 |
累乗 (オプション) | 内挿された値に対する周囲のポイントの有意性を制御する距離の指数。 累乗が大きいほど、遠くのポイントからの影響が小さくなります。 | Double |
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。 標準がデフォルトです。 標準
スムージング
標準円形
スムージング円形
| Geostatistical Search Neighborhood |
加重フィールド (オプション) | 観測値を強調する際に使用されます。 加重が大きいほど、推定に与える影響も大きくなります。 観測値が一致した場合、最も信頼性の高い計測値に最も大きい加重が割り当てられます。 | Field |
Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
使用法
推定値は、内挿に使用した値の範囲内に制限されます。 IDW (逆距離加重法) は加重平均距離なので、平均が入力の最高値より大きくなったり、最低値より小さくなることはできません。 したがって、これらの極値がまだサンプリングされていない場合は、尾根や谷を作成することができません。
IDW は、データ位置の周囲にブルズアイ効果を生成することができます。
IDW は、クリギングなどの他の内挿方法と異なり、入力データの統計学的特性に関する明示的な仮定を行いません。 IDW は、入力データがより高度な内挿方法の統計学的前提を満たさない場合によく使用されます。
この方法は、非常に大規模な入力データセットに使用するのに適しています。
パラメーター
arcpy.ga.IDW(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {weight_field})| 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 |
power (オプション) | 内挿された値に対する周囲のポイントの有意性を制御する距離の指数。 累乗が大きいほど、遠くのポイントからの影響が小さくなります。 | Double |
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。 標準がデフォルトです。 検索近傍クラスには、SearchNeighborhoodStandard、SearchNeighborhoodSmooth、SearchNeighborhoodStandardCircular、SearchNeighborhoodSmoothCircular があります。 標準
スムージング
標準円形
スムージング円形
| Geostatistical Search Neighborhood |
weight_field (オプション) | 観測値を強調する際に使用されます。 加重が大きいほど、推定に与える影響も大きくなります。 観測値が一致した場合、最も信頼性の高い計測値に最も大きい加重が割り当てられます。 | Field |
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.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.IDW_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outIDW", "C:/gapyexamples/output/idwout", "2000", "2",
arcpy.SearchNeighborhoodStandard(300000, 300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"), "")一連のポイント フィーチャをラスターに内挿します。
# Name: InverseDistanceWeighting_Example_02.py
# Description: Interpolate a series of point features onto a rectangular raster
# using Inverse Distance Weighting (IDW).
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# 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 = "outIDW"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/idwout"
cellSize = 2000.0
power = 2
# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "ONE_SECTOR"
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, maxNeighbors,
minNeighbors, sectorType)
# Execute IDW
arcpy.IDW_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster, cellSize,
power, searchNeighbourhood)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