KrigingModelOrdinary

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

Определяет модель Ординарного кригинга. Доступные типы моделей - Сферическая, Круговая, Экспоненциальная, Гауссова и Линейная.

Обсуждение

Объект KrigingModelOrdinary используется в инструменте Кригинг.

Ординарный кригинг предполагает модель:

Z(s) = µ + ε(s)

Значение lagSize, используемое по умолчанию, устанавливается равным используемому по умолчанию выходному размеру ячейки.

Если никаких значений не задано, для majorRange, partialSill и nugget будут вычислены используемые по умолчанию значения.

Синтаксис

 KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})

Параметр	Описание	Тип данных
semivariogramType	Используемая модель вариограммы. SPHERICAL—Сферическая модель вариограммы. CIRCULAR— Круговая модель вариограммы. EXPONENTIAL— Экспоненциальная модель вариограммы. GAUSSIAN— Модель вариограммы по гауссовому (нормальному) распределению. LINEAR—Линейная модель вариограммы с порогом. (Значение по умолчанию — SPHERICAL)	String
lagSize	Величина лага, используемая при построении модели. По умолчанию используется размер ячейки выходного растра.	Double
majorRange	Представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует.	Double
partialSill	Разность между самородком и порогом.	Double
nugget	Представляет погрешность и вариацию на пространственных уровнях, слишком малых, чтобы их можно было выявить. Эффект самородка может быть обнаружен по отсутствию непрерывности в начале кривой модели.	Double

Свойства

Свойство	Описание	Тип данных
semivariogramType (чтение и запись)	Используемая модель вариограммы. SPHERICAL – Сферическая модель (полу)вариограммы. CIRCULAR – Круговая модель (полу)вариограммы. EXPONENTIAL – Экспоненциальная модель (полу)вариограммы. GAUSSIAN – Гауссова модель (полу)вариограммы (или модель нормального распределения). LINEAR – Линейная модель (полу)вариограммы с порогом.	String
lagSize (чтение и запись)	Величина лага, используемая при построении модели. По умолчанию используется размер ячейки выходного растра.	Double
majorRange (чтение и запись)	Представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует.	Double
partialSill (чтение и запись)	Разность между самородком и порогом.	Double
nugget (чтение и запись)	Представляет погрешность и вариацию на пространственных уровнях, слишком малых, чтобы их можно было выявить. Эффект самородка может быть обнаружен по отсутствию непрерывности в начале кривой модели.	Double

Пример кода

KrigingModelOrdinary, пример 1 (окно Python)

Иллюстрирует создание объекта KrigingModelOrdinary и его использование в инструменте Кригинг в окне Python.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
kModelOrdinary = KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", 70000, 250000, 180000, 34000)
outKrigingOrd1 = Kriging("ca_ozone_pts.shp", "ELEVATION", kModelOrdinary, 2000, RadiusVariable(),"")
outKrigingOrd1.save("C:/sapyexamples/output/kordinary1")

KrigingModelOrdinary, пример 2 (автономный скрипт)

Вычисляется поверхность кригинга с помощью объекта KrigingModelOrdinary.

# Name: KrigingModelOrdinary_Ex_02.py
# Description: Uses the KrigingModelOrdinary object to execute the Kriging tool.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

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

# Set local variables
inPointFeature = "ca_ozone_pts.shp"
outVarRaster = "C:/sapyexamples/output/ovariance2"

# Create KrigingModelOrdinary Object
lagSize = 70000
majorRange = 250000
partialSill = 180000
nugget = 34000
kModelOrdinary = KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", lagSize, majorRange,
                                         partialSill, nugget)

# Execute Kriging
outKrigingOrd2 = Kriging(inPointFeature, "ELEVATION", kModelOrdinary, 2000,
                     RadiusFixed(200000, 10), outVarRaster)

# Save the output 
outKrigingOrd2.save("C:/sapyexamples/output/kordinary2")