Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Сводка
Подбирает полином указанного порядка (нулевого, первого, второго, третьего и т. д.), каждый в пределах определенных перекрывающихся окрестностей, чтобы получить результирующую поверхность.
Использование
Следует использовать Интерполяцию по методу локальных полиномов, если в наборе данных есть слабая вариация.
Интерполяция по методу глобального полинома полезна для создания сглаженных поверхностей и выявления трендов в данных. Однако в науках о Земле переменная интереса обычно имеет вариацию для малых диапазонов наряду с трендом для всей территории. Если в наборе данных есть вариация с малым диапазоном, ее можно обнаружить с помощью инструмента Интерполяция по методу локальных полиномов.
Синтаксис
arcpy.ga.LocalPolynomialInterpolation(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {kernel_function}, {bandwidth}, {use_condition_number}, {condition_number}, {weight_field}, {output_type})| 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) | Степень полинома. | Long |
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. Стандартная
Сглаженная
Обычная окружность
Сглаженная окружность
| Geostatistical Search Neighborhood |
kernel_function (Дополнительный) |
Функция ядра, которая используется в моделировании.
| String |
bandwidth (Дополнительный) | Применяется для задания максимального расстояния, при котором точки данных используются для интерполяции. С увеличением ширины полосы сдвиг проинтерполированных значений увеличивается, а дисперсия интерполяции уменьшается. | Double |
use_condition_number (Дополнительный) | Опция для управления вычислением интерполируемых значений и стандартными ошибками интерполяции в случае нестабильности интерполяции. Эта опция доступна только для полиномиальных функций порядка 1, 2 и 3.
| Boolean |
condition_number (Дополнительный) | У каждой инвертируемой квадратной матрицы имеется число обусловленности, которое указывает, насколько неточным может быть решение линейных уравнений с небольшим изменением в коэффициентах матрицы (это может быть вызвано неточными данными). Если число обусловленности является большим, небольшое изменение в коэффициентах матрицы приведет к большому изменению в векторе решения. | Double |
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 |
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?
| String |
Пример кода
Интерполяция точечных объектов в прямоугольный растр.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(
"ca_ozone_pts", "OZONE", "outLPI", "C:/gapyexamples/output/lpiout", "2000",
"2", arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(300000, 300000, 0, 0.5), "QUARTIC",
"", "", "", "", "PREDICTION")Интерполяция точечных объектов в прямоугольный растр.
# Name: LocalPolynomialInterpolation_Example_02.py
# Description: Local Polynomial interpolation fits many polynomials, each
# within specified overlapping neighborhoods.
# 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 = "outLPI"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/lpiout"
cellSize = 2000.0
power = 2
kernelFunction = "QUARTIC"
bandwidth = ""
useConNumber = ""
conNumber = ""
weightField = ""
outSurface = "PREDICTION"
# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
smoothFactor = 0.5
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, smoothFactor)
# Execute LocalPolynomialInterpolation
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, power, searchNeighbourhood,
kernelFunction, bandwidth, useConNumber,
conNumber, weightField, outSurface)Environments
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Geostatistical Analyst
- Standard: Требуется Geostatistical Analyst
- Advanced: Требуется Geostatistical Analyst