Интерполяция по методу локальных полиномов (Geostatistical Analyst)

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.

Как работает интерполяция по методу локальных полиномов

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})
ParameterОбъяснениеТип 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

  • majorSemiaxis – значение большой полуоси окрестности поиска.
  • minorSemiaxis – значение малой полуоси окрестности поиска.
  • angle – угол поворота для оси (окружности) или большой полуоси (эллипса) движущегося окна.
  • 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 окрестности.
    • ONE_SECTOR – эллипс целиком.
    • FOUR_SECTORS – эллипс, разделенный на четыре сектора.
    • FOUR_SECTORS_SHIFTED – эллипс, разделенный на четыре сектора и сдвинутый на 45 градусов.
    • EIGHT_SECTORS– эллипс, разделенный на восемь секторов.

Сглаженная

  • majorSemiaxis – значение большой полуоси окрестности поиска.
  • minorSemiaxis – значение малой полуоси окрестности поиска.
  • angle – угол поворота для оси (окружности) или большой полуоси (эллипса) движущегося окна.
  • smoothFactor – опция Сглаженная интерполяция создает внешний эллипс и внутренний эллипс на расстоянии, равном Большой полуоси, умноженном на фактор сглаживания. Точки, располагающиеся за пределами наименьшего эллипса, но в пределах наибольшего эллипса, взвешиваются с помощью сигмоидальной функции со значением между нулем и единицей.

Обычная окружность

  • radius – длина радиуса окружности поиска.
  • angle – угол поворота для оси (окружности) или большой полуоси (эллипса) движущегося окна.
  • 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 окрестности.
    • ONE_SECTOR – эллипс целиком.
    • FOUR_SECTORS – эллипс, разделенный на четыре сектора.
    • FOUR_SECTORS_SHIFTED – эллипс, разделенный на четыре сектора и сдвинутый на 45 градусов.
    • EIGHT_SECTORS– эллипс, разделенный на восемь секторов.

Сглаженная окружность

  • radius – длина радиуса окружности поиска.
  • smoothFactor – опция Сглаженная интерполяция создает внешний эллипс и внутренний эллипс на расстоянии, равном Большой полуоси, умноженном на фактор сглаживания. Точки, располагающиеся за пределами наименьшего эллипса, но в пределах наибольшего эллипса, взвешиваются с помощью сигмоидальной функции со значением между нулем и единицей.
Geostatistical Search Neighborhood
kernel_function
(Дополнительный)

Функция ядра, которая используется в моделировании.

  • EXPONENTIALФункция растет или убывает пропорционально.
  • GAUSSIANКолоколобразная функция, которая быстро падает в направлении плюс или минус бесконечности.
  • QUARTICПолиномиальная функция четвертого порядка.
  • EPANECHNIKOVПрерывистая параболическая функция.
  • POLYNOMIAL5Полиномиальная функция пятого порядка.
  • CONSTANTФункция индикатора.
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.

  • NO_USE_CONDITION_NUMBERПроинтерполированные значения будут созданы везде, включая области с нестабильной интерполяцией. Используется по умолчанию.
  • USE_CONDITION_NUMBERПроинтерполированные значения и стандартные ошибки интерполяции в случае нестабильности прогнозов вычисляться не будут.
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?

  • PREDICTIONПоверхности интерполяции создаются из проинтерполированных значений.
  • PREDICTION_STANDARD_ERROR Поверхности типа Стандартная ошибка создаются из стандартных ошибок проинтерполированных значений.
  • CONDITION_NUMBERПоверхность пространственного числа обусловленности обозначает стабильность вычислений в определенном местоположении. Чем больше число обусловленности, тем менее стабильны результаты интерполяции, поэтому области с высокими числами могут содержать артефакты и неверные интерполированные значения.
String

Пример кода

GlobalPolynomialInterpolation. Пример 1 (окно Python)

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")
GlobalPolynomialInterpolation. Пример 2 (автономный скрипт)

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)

Информация о лицензиях

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

Связанные разделы