Создать пространственно сбалансированные точки (Geostatistical Analyst)

Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.

Краткая информация

Создает набор опорных точек на основании вероятности включения, что позволяет получить пространственно сбалансированный проект сети опорных точек. Этот инструмент в основном используется для создания мониторинговой сети с помощью выбора местоположений для опорных точек. Выбор тех или иных местоположений настраивается с использованием растра вероятности включения.

Более подробно о работе инструмента Создать пространственно сбалансированные точки

Использование

  • Входной растр вероятности должен содержать только значения от 0 до 1. Чем выше значение, тем выше вероятность того, что ячейка будет включена в проект сети опорных точек.

  • Все значения на изучаемой территории должны иметь вероятности включения >= 0, а все значения вне ее пределов ― нулевые вероятности.

  • Размер ячейки растра вероятности включения определяет лучшее разрешение, при котором будут созданы опорные точки. Другими словами, точки, создаваемые инструментом, всегда будут располагаться в центрах ячеек растра. Использование меньшего размера ячеек для растра вероятности включения приведет к появлению большего числа возможных местоположений для создаваемых точек.

  • Когда точечные, линейные или полигональные объекты преобразуются в растр (чтобы получить входной растр вероятности), должно быть учтено следующее.

    • Размер ячейки (разрешение) должен быть достаточным, чтобы различать все важные объекты в совокупности. Чтобы достичь этого, можно установить размер ячейки меньше, чем половина минимального расстояния между объектами. Расстояние можно вычислить с помощью инструмента Построить таблицу соседних объектов (Generate Near Table).
    • Для линейных и полигональных объектов размер ячейки следует установить так, чтобы объекты (например, меандрирующие потоки) были адекватно представлены на результирующем растре. Например, вы не сможете отобразить реку сложной формы, используя растр с крупными ячейками; изгибы реки могут оказаться сглаженными, если размер ячеек слишком велик.
    • Точность определения опорных точек в поле также можно учитывать. Например, если местоположения оцифровываются с помощью GPS с позиционной точностью 10 метров, размер ячеек также должен быть 10 метров.
    • Размер растра вероятности включения следует контролировать, так как при увеличении числа ячеек также увеличивается время обработки.
  • Чтобы избежать получения пространственно несбалансированных выходных данных, рекомендуется, чтобы количество опорных точек было меньше 1 процента от числа ячеек на растре вероятности включения.

  • При работе инструмента используется генератор случайных чисел. Используемое инициирующее значение может задаваться параметром среды Генератор случайных чисел.

    • Если используемое инициирующее значение равно 0 (значение по умолчанию), при каждом запуске инструмента будет использоваться другой набор случайных чисел и будут создаваться другие выходные результаты.
    • Если используемое инициирующее значение больше 0, при каждом запуске инструмента, пока значение не будет изменено, будет создаваться одинаковый набор выборочных областей. Задание инициирующего значения в виде фиксированного числа, большего 0, удобно, если вы хотите сгенерировать варианты сетей выборки, а затем выбрать наиболее подходящую под ваши задачи.

    Примечание:

    Поддерживается только тип генератора случайных чисел Mersenne Twister; если выбраны ACM сборный алгоритм 599 или Standard C Rand, вместо них будет использован Mersenne Twister.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной растр вероятности включения

Этот растр определяет вероятности включения для каждого положения в области интереса. Значения положений варьируются от 0 (низкая вероятность включения) до 1 (высокая вероятность включения).

Raster Layer; Mosaic Layer
Число выходных точек

Укажите, сколько опорных точек следует создать.

Long
Выходной класс точечных объектов

Выходной класс пространственных объектов содержит выбранные опорные точки и их вероятности включения.

Feature Class

arcpy.ga.CreateSpatiallyBalancedPoints(in_probability_raster, number_output_points, out_feature_class)
ИмяОписаниеТип данных
in_probability_raster

Этот растр определяет вероятности включения для каждого положения в области интереса. Значения положений варьируются от 0 (низкая вероятность включения) до 1 (высокая вероятность включения).

Raster Layer; Mosaic Layer
number_output_points

Укажите, сколько опорных точек следует создать.

Long
out_feature_class

Выходной класс пространственных объектов содержит выбранные опорные точки и их вероятности включения.

Feature Class

Пример кода

CreateSpatiallyBalancedPoints, пример 1 (окно Python)

Создает набор пространственно сбалансированных точек на основании входного растра вероятности включения.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga("ca_prob", "10", "C:/gapyexamples/output/csbp")
CreateSpatiallyBalancedPoints, пример 2 (автономный скрипт)

Создает набор пространственно сбалансированных точек на основании входного растра вероятности включения.

# Name: CreateSpatiallyBalancedPoints_Example_02.py
# Description: This tool generates a set of sample points based on inclusion
#   probabilities. The resulting sample design is spatially balanced, meaning
#   that the spatial independence between samples is maximized, making the 
#   design more efficient than sampling the study area at random.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inProb = "ca_prob"
numberPoints = 10
outPoints = "C:/gapyexamples/output/csbp"

# Execute CreateSpatiallyBalancedPoints
arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga(inProb, numberPoints, outPoints)

Информация о лицензиях

  • Basic: Обязательно Geostatistical Analyst
  • Standard: Обязательно Geostatistical Analyst
  • Advanced: Обязательно Geostatistical Analyst

Связанные разделы