| Подпись | Описание | Тип данных |
Входные точечные объекты | Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности. | Feature Layer |
Поле значений Z | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения. Если тип регрессии – Логический, значения в поле могут быть только 0 или 1. | Field |
Выходной растр | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster Dataset |
Размер выходной ячейки (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании. | Analysis Cell Size |
Степень полинома (Дополнительный) | Степень полинома. Должно быть задано целым числом от 1 до 12. Значение, равное 1, будет означать, что для точек будет подобрана плоская поверхность, а более высокое значение приведет к построению поверхности более сложной формы. Значение по умолчанию равно 1. | Long |
Тип регрессии (Дополнительный) | Используемый тип уравнения регрессии.
| String |
Выходной файл RMS (Дополнительный) | Имя выходного текстового файла, который содержит информацию о среднеквадратической ошибке (RMS) и хи-квадрат интерполяции. Расширение файла должно быть .txt. | File |
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией 3D Analyst.
Краткая информация
Интерполирует поверхность растра на основании значений в точках с использованием метода тренда.
Использование
По мере увеличения порядка (степени) полинома подбираемая поверхность становится все более сложной. Полином высокой степени не всегда позволит получить наиболее точную поверхность; точность поверхности будет зависеть от данных.
Для использования опции Логический в Типе регрессии, поля z-значений входных точечных объектов должны иметь коды ноль (0) и единица (1).
Параметр Размер выходной ячейки может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, он извлекается из среды Размер ячейки, если он был указан. Если параметр размера ячейки или параметр среды размера ячейки не были заданы, но задан параметр среды Растр привязки, используется размер ячейки растра привязки. Если нечего не задано, размер ячейки рассчитывается как меньшее из значений ширины или высоты экстента, деленных на 250, в которых экстент находится в выходной системе координат, указанной в параметрах среды.
Если размер ячейки задан с использованием числового значения, инструмент будет использовать его непосредственно для выходного растра.
Если размер ячейки задан с использованием набора растровых данных, параметр покажет путь к набору растровых данных вместо значения размера ячейки. Размер ячейки этого набора растровых данных будет использоваться непосредственно в анализе при условии, что пространственная привязка набора данных совпадает с выходной пространственной привязкой. Если пространственная привязка набора данных отличается от выходной пространственной привязки, она будет спроецирована на основе значения Метод проецирования размера ячейки.
Дополнительный выходной файл RMS содержит информацию о среднеквадратической ошибке интерполяции. Эта информация может быть использована для определения лучшего значения для степени полинома, через изменение значения степени до тех пор, пока вы не получите наименьшее значение среднеквадратической ошибки. Более подробно о том, как работает Тренд, смотрите в файле RMS.
Некоторые входные данные могут содержать несколько точек с одинаковыми x,y координатами. Если значения точек в одних и тех же местоположениях совпадают, такие точки считаются идентичными, и предполагается, что они не влияют на выходные данные. Если значения различаются, такие точки рассматриваются как совпадающие.
Различные инструменты интерполяции могут использовать это условие для данных по-разному. Например, в некоторых случаях для вычисления используется первая встреченная совпадающая точка; в других случаях используется последняя точка. Такая ситуация может приводить к тому, что в некоторых точках выходного растра значения будут отличаться от ожидаемых. Решением этой проблемы может стать предварительная подготовка данных, при которой совпадающие точки будут удалены. Инструмент Собрать события в наборе инструментов Пространственная статистика полезен для идентификации совпадающих точек в ваших данных.
Для форматов данных, поддерживающих значения Null, таких как классы объектов файловой базы геоданных, значение Null будет игнорироваться при использовании в качестве входных данных.
Параметры
arcpy.ddd.Trend(in_point_features, z_field, out_raster, {cell_size}, {order}, {regression_type}, {out_rms_file})| Имя | Описание | Тип данных |
in_point_features | Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности. | Feature Layer |
z_field | Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки. Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения. Если тип регрессии – Логический, значения в поле могут быть только 0 или 1. | Field |
out_raster | Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой. | Raster Dataset |
cell_size (Дополнительный) | Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра. Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании. | Analysis Cell Size |
order (Дополнительный) | Степень полинома. Должно быть задано целым числом от 1 до 12. Значение, равное 1, будет означать, что для точек будет подобрана плоская поверхность, а более высокое значение приведет к построению поверхности более сложной формы. Значение по умолчанию равно 1. | Long |
regression_type (Дополнительный) | Используемый тип уравнения регрессии.
| String |
out_rms_file (Дополнительный) | Имя выходного текстового файла, который содержит информацию о среднеквадратической ошибке (RMS) и хи-квадрат интерполяции. Расширение файла должно быть .txt. | File |
Пример кода
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр TIFF.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.Trend_3d("ca_ozone_pts.shp", "ozone",
"C:/output/trendout.tif", 2000, 2, "LINEAR")В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр Grid.
# Name: Trend_3d_Ex_02.py
# Description: Interpolate a series of point features onto a
# rectangular raster using a trend technique.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outRaster = "C:/sapyexamples/output/trendout02"
cellSize = 2000.0
PolynomialOrder = 2
regressionType = "LINEAR"
# Execute Trend
arcpy.ddd.Trend(inPointFeatures, zField, outRaster, cellSize,
PolynomialOrder, regressionType)Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst
- Standard: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst
- Advanced: Обязательно 3D Analyst или Spatial Analyst