Эмпирический байесовский кригинг 3D (Geostatistical Analyst)

Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.

Сводка

Эмпирический байесовский кригинг 3D – геостатистический метод интерполяции, использующий метод Эмпирического байесовского кригинга для интерполяции 3D-точек. Каждая точка должна содержать координаты x-, y- и z- и измеренное значение, которое будет интерполироваться. Результирующим слоем будет 3D геостатистичский слой, который вычисляет поперечный 2D-разрез и отображает его на заданной высоте. Значение высоты слоя можно изменить с помощью бегунка диапазона, при этом слой обновляется и показывает интерполированное прогнозированное значение для новой высоты.

3D интерполяция имеет следующие потенциальные применения:

  • Океанографы могут создавать карты растворенного кислорода и солености на различных глубинах океана.
  • Ученые, изучающие атмосферу, могут создавать модели загрязнения и парниковых газов во всей атмосфере.
  • Геологи могут предсказать близповерхностные геологохимические свойства, такие как концентрация минералов и пористость.

Подробнее об Эмпирическом байесовском кригинге 3D

Иллюстрация

Интерполяция 3D-точек
Интерполяция 3D-точек

Использование

  • Параметр Входные объекты может быть определен следующими способами:

    • 3D-точечные объекты с высотами, сохраненными в виде атрибута геометрии в поле Shape.Z
    • 2D-точечные объекты с высотами, сохраненными в атрибутивном поле

    Рекомендуется использовать 3D-точки, так как сопоставление и конвертация всех единиц измерения выполняется автоматически. Вы можете конвертировать 2D-точечные объекты ы полем высот в 3D-точечные объекты, используя инструмент геообработки Объекты в 3D по атрибуту.

  • Геостатистические слои 3D могут предсказывать целевые точки в 3D, а также экспортироваться в растры или контуры объектов на любой высоте. Несколько растров для разных высот также могут быть экспортированы и сохранены как многомерный набор растровых данных.

  • Все входные данные должны быть в системе координат проекции. Если ваши точки хранятся в географической системе координат, со значениями широты и долготы, их необходимо предварительно проецировать, используя инструмент Проецировать.

  • Для окрестность поиска при вычислении прогнозированных значений используется Standard3D. Все расстояния, используемые для поиска соседей, будут вычислены в растянутой системе координат после применения Коэффициента инфляции высот. См Изменения значений данных по горизонтали и вертикали для дополнительной информации.

Синтаксис

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})
ParameterОбъяснениеТип данных
in_features

Входные точечные объекты, содержащие поле, значения которого будут проинтерполированы.

Feature Layer
elevation_field

Поле in_features, содержащее значение высоты каждой входной точки.

Если значения высот хранятся как атрибуты геометрии в поле Shape.Z, рекомендуется использовать это поле. Если значения высот хранятся в атрибутивном поле, они должны отражать высоту над уровнем моря. Положительные значения показывают расстояние над уровнем моря, а отрицательные значения – ниже уровня моря.

Field
value_field

Поле in_features, содержащее измеренные значения, которые будут интерполированы.

Field
out_ga_layer

Выходной геостатистический слой, который отобразить результат интерполяции.

Geostatistical Layer
elevation_units
(Дополнительный)

Единицы измерения elevation_field.

Если в качестве поля высот указано поле Shape.Z, единицы будут автоматически сопоставлены z-единицам вертикальной системы координат.

  • INCHВысоты в дюймах.
  • FOOTВысоты в футах.
  • YARDВысоты в ярдах.
  • MILE_USВысоты в милях США.
  • NAUTICAL_MILEВысоты в морских милях.
  • MILLIMETERВысоты в миллиметрах.
  • CENTIMETERВысоты в сантиметрах.
  • DECIMETERВысоты в дециметрах.
  • METERВысоты в метрах.
  • KILOMETERВысоты в километрах.
String
measurement_error_field
(Дополнительный)

Указывает ошибку измерения для каждой точки входных объектов. Для каждой точки значение этого поля должно соответствовать одному стандартному отклонению измеренного значения точки. Используйте это поле, если значения погрешности измерений в каждой точке различаются.

Наиболее распространенным источником неустойчивой погрешности измерений является проведение измерений данных разными, отличающимися один от другого измерительными устройствами. Одно устройство может быть точнее другого, соответственно значение ошибки измерения будет меньше. Например, один термометр округляет значение до целого градуса, а другой – до десятой доли градуса. Точность и разброс показаний измерений указывается производителем измерительного устройства; кроме того, эти величины могут быть получены эмпирическим путем.

Оставьте этот параметр пустым, если погрешности измерений не наблюдаются, или их значения неизвестны.

Field
semivariogram_model_type
(Дополнительный)

Модель вариограммы, которая будет использована для интерполяции.

  • POWERВариограмма Усиленный сплайн
  • LINEARЛинейная вариограмма
  • THIN_PLATE_SPLINEВариограмма плоского сплайна
  • EXPONENTIALЭкспоненциальная вариограмма
  • WHITTLEВариограмма Уиттла
  • K_BESSELВариограмма K-Бесселя
String
transformation_type
(Дополнительный)

Тип преобразования, применяемый ко входным объектам.

  • NONEНе применять преобразования. Используется по умолчанию.
  • EMPIRICALПрименяется преобразование по методу мультипликативного сдвига с базовой эмпирической функцией.
  • LOGEMPIRICALПрименяется преобразование по методу мультипликативного сдвига с логарифмической базовой эмпирической функцией. Все значения данных должны быть положительными. Если эта опция отмечена, все прогнозы будут положительны.
String
subset_size
(Дополнительный)

Размер поднабора. Входные данные автоматически разбиваются на поднаборы перед обработкой. Параметр определяет число точек в каждом поднаборе.

Long
overlap_factor
(Дополнительный)

Коэффициент, который представляет уровень перекрытия между локальными моделями (также называемыми поднаборами).

Каждая входная точка может попасть в несколько поднаборов, и параметр Коэффициент перекрытия определяет среднее число поднаборов, в которые может попасть каждая точка. Высокое значение коэффициента перекрытия способствует построению сглаженной поверхности, но существенно увеличивает время обработки. Значения должны быть в диапазоне от 1 до 5. Фактическое перекрытие, которое будет использоваться, обычно больше этого значения, соответственно каждый поднабор будет содержать одинаковое количество точек.

Double
number_simulations
(Дополнительный)

Число моделируемых вариограмм для каждой локальной модели.

При использовании нескольких симуляций расчеты модели будут более стабильными, но для ее расчета потребуется больше времени.

Long
trend_removal
(Дополнительный)

Порядок удаляемого тренда в вертикальном направлении.

Для большинства данных в трех измерениях значения точек по в вертикальном направлении меняются быстрее, чем в горизонтальном. Удаление тренда в вертикальном направлении поможет сгладить этот эффект и стабилизировать вычисления.

  • NONEНе удалять тренд. Используется по умолчанию.
  • FIRSTУдалять вертикальный тренд первого порядка.
String
elev_inflation_factor
(Дополнительный)

Константа, на которую умножается значение поля высот перед разбиением модели на поднаборы и оценкой. Для большинства данных в трех измерениях значения в точках изменяются по вертикали быстрее, чем по горизонтали; применение коэффициента позволяет растянуть местоположения точек, чтобы единица расстояния по вертикали была статистически эквивалента единице расстояния по горизонтали. Местоположения точек будут перемещены обратно на исходные позиции перед возвращением результата интерполяции. Эта корректировка необходима для точной оценки модели вариограммы и для корректного поиска соседей в Окрестности поиска. Коэффициент инфляции высот безразмерный и обеспечивает одинаковые результаты, независимо от единиц измерения координат x-, y- и z- входных точек.

Если для этого параметра не указано значение, оно вычисляется в процессе запуска с использованием оценки по методу максимального подобия. Значение возвращается в виде сообщения геообработки. Значение, вычисляемое в режиме запуска будет в диапазоне от 1 до 1000. Но вы можете указать значение в диапазоне от 0.01 до 1000000. Если вычисляемое значение равно 1 или 1000, можно указать значения за пределами этого диапазона и выбрать значение на основе перекрестной проверки.

Double
search_neighborhood
(Дополнительный)

Определяет количество и ориентацию соседей с использованием класса SearchNeighborhoodStandard3D.

Standard3D

  • radius – длина радиуса окрестности поиска.
  • nbrMax – максимальное количество соседей, которое используется для оценки значения в неизвестном местоположении.
  • nbrMin – минимальное количество соседей, которое используется для оценки значения в неизвестном местоположении.
  • sectorType – геометрия 3D-окрестности. Сектора используются для того, чтобы быть уверенным в использовании соседей в различных направлениях вокруг прогнозируемого местоположения. Все сектора формируются методом Платонова тела.
    • ONE_SECTOR – используются ближайшие соседи во всех направлениях.
    • FOUR_SECTORS – разбивает пространство на 4 региона и используется по соседу из каждого региона.
    • SIX_SECTORS – разбивает пространство на 6 регионов и используется по соседу из каждого региона.
    • EIGHT_SECTORS – разбивает пространство на 8 регионов и используется по соседу из каждого региона.
    • TWELVE_SECTORS – разбивает пространство на 4 региона и используется по соседу из каждого региона.
    • TWENTY_SECTORS – разбивает пространство на 6 регионов и используется по соседу из каждого региона.
Geostatistical Search Neighborhood
output_elevation
(Дополнительный)

Выходная высота по умолчанию out_ga_layer.

Геостатистический слой всегда отображается как горизонтальная поверхность на указанной высоте, и этот параметр определяет высоту отображения. После создания геостатистического слоя высота отображения может быть изменена с помощью бегунка.

Double
output_type
(Дополнительный)

Тип поверхности для хранения результатов интерполяции.

Дополнительные сведения о типах выходной поверхности см. в Какие типы выходных поверхностей могут генерировать модели интерполяции?

  • PREDICTIONПоверхности интерполяции создаются из проинтерполированных значений.
  • PREDICTION_STANDARD_ERROR Поверхности типа Стандартная ошибка создаются из стандартных ошибок проинтерполированных значений.
  • PROBABILITYПоверхность вероятности значений, превышающих или не превышающих определенный порог.
  • QUANTILEПоверхность квантиля, показывающая распределение квантиля вероятности.
String
quantile_value
(Дополнительный)

Значение квантиля, для которого будет создан выходной слой.

Double
threshold_type
(Дополнительный)

Указывает, следует ли вычислять вероятность превышения или не превышения указанного порогового значения.

  • EXCEEDЗначения вероятности превышают порог. Используется по умолчанию.
  • NOT_EXCEEDЗначения вероятности не превышают порог.
String
probability_threshold
(Дополнительный)

Пороговое значение вероятности. Если оставить это поле пустым, будет использована медиана (50 квантиль) входных данных.

Double

Пример кода

Empirical Bayesian Kriging 3D, пример 1 (окно Python)

Интерполирует класс 3D-точечных объектов с использованием инструмента Empirical Bayesian Kriging 3D.

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)
Empirical Bayesian Kriging 3D, пример 2 (автономный скрипт)

Интерполирует класс 3D-точечных объектов с использованием инструмента Empirical Bayesian Kriging.

# 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)

Информация о лицензиях

  • Basic: Требуется Geostatistical Analyst
  • Standard: Требуется Geostatistical Analyst
  • Advanced: Требуется Geostatistical Analyst

Связанные разделы