Уплотнить сеть выборки (Geostatistical Analyst)—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.

Краткая информация

Использует готовый геостатистический слой кригинга для определения мест постройки новых станций мониторинга. Также может использоваться для определения станций мониторинга, которые следует убрать из существующей сети.

Использование

Входной геостатистический слой должен быть слоем кригинга.
Может возникнуть ситуация, когда формируется только одно новое местоположение, хотя было запрошено большее количество. Такое происходит, если уже использованное новое местоположение продолжает оставаться в выборке на основе критериев выбора. Этого можно избежать, задав значение для параметра Расстояние подавления. Применять расстояние торможения особенно важно, если в качестве критерия выборки используются Пороговое значение нижнего квартиля или Пороговое значение верхнего квартиля (в Python, QUARTILE_THRESHOLD или QUARTILE_THRESHOLD_UPPER).
Чтобы решить, какие местоположения имеют наименьшее влияние на интерполируемую поверхность, можно использовать класс пространственных объектов, который использовался для создания слоя кригинга для параметра Входные точечные объекты-кандидаты. Если от некоторых станций мониторинга необходимо отказаться, наилучшими кандидатами станут те, которые расположены в местах с наименьшим влиянием.

Параметры

Подпись	Описание	Тип данных
Входной геостатистический слой	Входной геостатистический слой, являющийся результатом модели Простого кригинга (Simple Kriging).	Geostatistical Layer
Число выходных точек	Укажите, сколько опорных точек следует создать.	Long
Выходной класс точечных объектов	Имя выходного класса пространственных объектов.	Feature Class
Критерий выборки (Дополнительный)	Методы уплотнения сети выборки. Опция Среднеквадратическая ошибка прогнозирования (Standard error of prediction) задаст дополнительный вес местоположениям с большой среднеквадратической ошибкой прогнозирования. Опции Среднеквадратическая ошибка прогнозирования, Пороговое значение нижнего квартиля и Пороговое значение верхнего квартиля используются, если есть критическое пороговое значение для изучаемой переменной (например, максимально допустимая концентрация озона). Опция Пороговое значение среднеквадратической ошибки задаст дополнительный вес местоположениям со значениями, близкими к пороговому. Опция Пороговое значение нижнего квартиля задаст дополнительный вес местоположениям, значения которых стремятся к преодолению критического порога. Опция Пороговое значение верхнего квартиля задаст дополнительный вес местоположениям, значения которых наверняка выходят за критический порог. Когда в качестве Критерия выборки выбрано Среднеквадратическая ошибка прогнозирования, Пороговое значение нижнего квартиля или Пороговое значение верхнего квартиля, становится доступным параметр Пороговое значение, который позволяет задать необходимое вам пороговое значение. Уравнения для каждой из опций: Standard error of prediction = stderr Standard error threshold = stderr(s)(1 - 2 · abs(prob[Z(s) > threshold] - 0.5)) Lower quartile threshold = (Z_0.75(s) - Z_0.25(s)) · (prob[Z(s) < threshold]) Upper quartile threshold = (Z_0.75(s) - Z_0.25(s)) · (prob[Z(s) > threshold]) Среднеквадратическая ошибка прогнозирования—Среднеквадратическая ошибка критерия прогнозирования Пороговое значение среднеквадратической ошибки—Среднеквадратическая ошибка критерия прогнозирования Пороговое значение нижнего квартиля— Критерий порогового значения нижнего квартиля Пороговое значение верхнего квартиля— Критерий порогового значения верхнего квартиля	String
Пороговое значение (Дополнительный)	Пороговое значение, используемое для уплотнения сети выборки. Этот параметр применяется, только если используется критерий выборки Пороговое значение среднеквадратической ошибки, Пороговое значение нижнего квартиля или Пороговое значение верхнего квартиля.	Double
Входной растр весов (Дополнительный)	Растр, используемый для определения положений с предпочтительным присвоением весов.	Raster Layer
Входные точечные объекты-кандидаты (Дополнительный)	Примеры местоположений для выборки.	Feature Layer
Расстояние подавления (Дополнительный)	Используется для предотвращения размещения опорных точек в пределах заданного расстояния друг от друга.	Linear Unit

arcpy.ga.DensifySamplingNetwork(in_geostat_layer, number_output_points, out_feature_class, {selection_criteria}, {threshold}, {in_weight_raster}, {in_candidate_point_features}, {inhibition_distance})

Имя	Описание	Тип данных
in_geostat_layer	Входной геостатистический слой, являющийся результатом модели Простого кригинга (Simple Kriging).	Geostatistical Layer
number_output_points	Укажите, сколько опорных точек следует создать.	Long
out_feature_class	Имя выходного класса пространственных объектов.	Feature Class
selection_criteria (Дополнительный)	Методы уплотнения сети выборки. STDERR—Среднеквадратическая ошибка критерия прогнозирования STDERR_THRESHOLD—Среднеквадратическая ошибка критерия прогнозирования QUARTILE_THRESHOLD— Критерий порогового значения нижнего квартиля QUARTILE_THRESHOLD_UPPER— Критерий порогового значения верхнего квартиля Опция STERR задаст дополнительный вес местоположениям с большой среднеквадратической ошибкой прогнозирования. Опции STDERR_THRESHOLD, QUARTILE_THRESHOLD и QUARTILE_THRESHOLD_UPPER используются при наличии критического порогового значения для изучаемой переменной (например, максимально допустимый уровень содержания озона). Опция STDERR_THRESHOLD добавляет вес местоположениям, значения которых близки к пороговым. Опция QUARTILE_THRESHOLD задаст дополнительный вес местоположениям, значения которых стремятся к преодолению критического порога. Опция QUARTILE_THRESHOLD_UPPER задаст дополнительный вес местоположениям, значения которых наверняка выходят за критический порог. Уравнения для каждой из опций: Standard error of prediction = stderr Standard error threshold = stderr(s)(1 - 2 · abs(prob[Z(s) > threshold] - 0.5)) Lower quartile threshold = (Z_0.75(s) - Z_0.25(s)) · (prob[Z(s) < threshold]) Upper quartile threshold = (Z_0.75(s) - Z_0.25(s)) · (prob[Z(s) > threshold])	String
threshold (Дополнительный)	Пороговое значение, используемое для уплотнения сети выборки. Этот параметр применяется, только если используется критерий выборки Пороговое значение среднеквадратической ошибки, Пороговое значение нижнего квартиля или Пороговое значение верхнего квартиля.	Double
in_weight_raster (Дополнительный)	Растр, используемый для определения положений с предпочтительным присвоением весов.	Raster Layer
in_candidate_point_features (Дополнительный)	Примеры местоположений для выборки.	Feature Layer
inhibition_distance (Дополнительный)	Используется для предотвращения размещения опорных точек в пределах заданного расстояния друг от друга.	Linear Unit

Пример кода

DensifySamplingNetwork. Пример 1 (окно Python)

Уплотнить сеть выборки на основе предопределенного геостатистического слоя кригинга.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.DensifySamplingNetwork_ga("C:/gapyexamples/data/Kriging.lyr", 2,
                                 "C:/gapyexamples/output/outDSN")

DensifySamplingNetwork. Пример 2 (автономный скрипт)

Уплотнить сеть выборки на основе предопределенного геостатистического слоя кригинга.

# Name: DensifySamplingNetwork_Example_02.py
# Description: Densify a sampling network based on a predefined geostatistical
#              kriging layer. It uses, inter alia, the Standard Error of 
#              Prediction map to determine where new locations are required.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

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

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/Kriging.lyr"
numberPoints = 2
outPoints = "C:/gapyexamples/output/outDSN"

# Execute DensifySamplingNetworks
arcpy.DensifySamplingNetwork_ga(inLayer, numberPoints, outPoints)

Параметры среды

Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Временная рабочая область

Информация о лицензиях

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

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?