Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Сводка
Использует измеренные значения вокруг интерполируемого местоположения для прогнозирования значения для любого неисследованного места, исходя из предположения, что близко расположенные объекты похожи больше, чем более удаленные объекты.
Использование
Проинтерполированные значения ограничиваются диапазоном значений, используемых для интерполяции. Поскольку метод ОВР находит среднее значение, основываясь на взвешенном расстоянии до опорных точек, среднее не может превышать самое высокое входное значение и не может быть меньше самого низкого значения. Следовательно, этот метод не может создавать хребты или долины, если эти орографические элементы не были определены с помощью опорных точек.
Метод ОВР может создать эффект «бычьего глаза» вокруг точек с измеренными данными.
В отличие от других методов интерполяции – таких как Кригинг – ОВР не делает однозначных предположений о статистических свойствах входных данных. ОВР часто используется, когда входные данные не соответствуют статистическим предположениям более сложных инструментов интерполяции.
Этот метод хорошо подходит для очень больших наборов входных данных.
Синтаксис
IDW(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {weight_field})| Parameter | Объяснение | Тип данных |
in_features | Входные точечные объекты, содержащие z-значения для интерполяции. | Feature Layer |
z_field | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле Shape, если входные объекты содержат z-значения или m-значения. | Field |
out_ga_layer (Дополнительный) | Создаваемый геостатический слой. Этот слой является обязательными выходными данными, только если не запрошен выходной растр. | Geostatistical Layer |
out_raster (Дополнительный) | Выходной растр. Этот растр является обязательными выходными данными, только если не запрошен выходной геостатистический слой. | Raster Dataset |
cell_size (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Это значение можно явно задать в Параметрах среды через Размер ячейки. Если не задано иное, используется наименьшее значение из ширины и высоты экстента входных точечных объектов во входной пространственной привязке, деленное на 250. | Analysis Cell Size |
power (Дополнительный) | Расстояние, контролирующее влияние соседних точек на интерполируемое значение. Более высокое значение степени приводит к меньшему влиянию удаленных точек. | Double |
search_neighborhood (Дополнительный) | Определяет, какие точки, находящиеся в окрестности, будут использованы для вычисления результата. По умолчанию – стандартные. Имеются следующие классы функции Окрестность поиска: SearchNeighborhoodStandard, SearchNeighborhoodSmooth, SearchNeighborhoodStandardCircular и SearchNeighborhoodSmoothCircular. Стандарт
Сглаживание
Обычная окружность
Сглаженная окружность
| Geostatistical Search Neighborhood |
weight_field (Дополнительный) | Используется для усиления влияния наблюдаемого значения. Чем больше вес, тем больше точка влияет на интерполируемое значение. При совпадении точек наблюдения присвойте наибольший вес более достоверному измерению. | Field |
Пример кода
Интерполировать последовательность точечных объектов в растр.
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"), "")Интерполировать последовательность точечных объектов в растр.
# 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)Environments
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Geostatistical Analyst
- Standard: Требуется Geostatistical Analyst
- Advanced: Требуется Geostatistical Analyst