Подпись | Описание | Тип данных |
Входные точечные объекты | Точки будут сгруппированы в поднаборы. | Feature Layer |
Выходной класс объектов | Полигоны, задающие область каждого поднабора. Все точки в пределах одного полигонального объекта считаются частью одного поднабора. Класс полигональных объектов будет содержать поле PointCount, в котором будет храниться число точек, содержащихся в каждом полигональном поднаборе. | Feature Class |
Минимальное количество точек на поднабор (Дополнительный) | Минимальное количество точек, которые будут сгруппированы в поднабор. Все полигоны поднабора будут содержать число точек, не меньшее этого значения. | Long |
Максимальное количество точек на поднабор (Дополнительный) | Максимальное число точек, которые будут сгруппированы в поднабор. Каждый поднабор будет содержать менее двукратного Минимального числа точек в поднаборе независимо от заданного максимального числа точек. Это связано с тем, что если поднабор содержит хотя бы двукратное минимальное число точек, его всегда можно разбить на два поднабора или даже большее их число. | Long |
Рассмотрение совпадающих точек в качестве одной точки (Дополнительный) | Определяет, будут ли совпадающие точки (точки, расположенные в одном и том же местоположении) рассматриваться в качестве одной точки или как несколько отдельных точек. Если вы планируете использовать полигоны поднабора в качестве Полигональных объектов поднабора в Предположении регрессии EBK, вам необходимо соблюдать согласование этого параметра с параметром среды Совпадающие точки в Предположении регрессии EBK. Если этот параметр не активен, полигоны вашего Выходного класса объектов могут накладываться друг на друга.
| Boolean |
Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Краткая информация
Создает неперекрывающиеся поднаборы полигональных объектов из набора входных точек. Цель - разделить точки в небольшие неперекрывающиеся поднаборы и создать полигональные регионы вокруг каждого из поднаборов точек. Минимальным и максимальным числом точек в каждом поднаборе можно управлять.
Процесс создания поднабора полигональных объектов начинается с соединения всех точек линейной кривой и нарезки этой кривой на сегменты. Эти сегменты выбираются так, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний от центра сегмента до каждой его точки с минимальным и максимальным числом точек, которое допустимо для каждого поднабора. Все наложения сегментов удаляются, и создаются новые сегменты. После нескольких итераций сегментации и удаления наложений, никаких перекрытий не останется, а все точки в пределах каждого сегмента будут считаться частью одного поднабора. Затем для входных точек строятся полигоны Тиссена, и все полигоны, принадлежащие одному и тому же поднабору, будут слиты в единый полигональный объект.
Иллюстрация
Использование
Основное назначение этого инструмента - создание полигонов, которые могут использоваться в качестве Поднабора полигональных объектов в Предположении регрессии EBK. Используемый по умолчанию алгоритм Предположения регрессии EBK создает перекрывающиеся поднаборы. Однако если вам требуются не перекрывающиеся поднаборы, этот инструмент создаст их.
Этот инструмент концептуально схож с инструментами группы Кластеризация набора инструментов Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей. Основное различие заключается в том, что эти инструменты создают точечные кластеры путем присвоения уникальных значений ID всем элементам кластера, а данный инструмент задает поднаборы, создавая полигональные поднаборы вокруг точек в каждом поднаборе. Причина этой разницы заключается в том, что Предположение регрессии EBK требует, чтобы поднаборы были заданы полигональными областями.
Определите число Входных точечных объектов при выборе Минимального числа точек в наборе и Максимального числа точек в наборе. Если указанные минимальное и максимальное значения не соответствуют числу входных точек, при выполнении инструмента появится ошибка. К примеру, если у вас есть десять точек и вы хотите, чтобы в поднаборе было минимум шесть и максимум семь точек, вы получите ошибку. Это связано с тем, что невозможно разделить десять точек на поднаборы, содержащие от шести до семи точек.
Экстент Выходного класса объектов по умолчанию соответствует экстенту Входных точечных объектов с десятипроцентным буфером. Этот буфер позволяет быть уверенным в том, что все входные точки находятся внутри выходных полигонов. Если задана настройка среды Выходной экстент, буфер строиться не будет.
Входные точечные объекты, находящиеся в географической системе координат (GCS), будут вычисляться несколько долго, чем такие же точки в системе координат проекции (PCS). Это связано с тем, что находящиеся в географической системе координат данные будут сгруппированы на основе их местоположения на Земле, а не там, где они появляются в плоской системе координат карты. Если ваши входные точки находятся в пределах небольшой территории, рекомендуем вам перед использованием инструмента спроецировать свои данные,
Параметры
arcpy.ga.GenerateSubsetPolygons(in_point_features, out_feature_class, {min_points_per_subset}, {max_points_per_subset}, {coincident_points})
Имя | Описание | Тип данных |
in_point_features | Точки будут сгруппированы в поднаборы. | Feature Layer |
out_feature_class | Полигоны, задающие область каждого поднабора. Все точки в пределах одного полигонального объекта считаются частью одного поднабора. Класс полигональных объектов будет содержать поле PointCount, в котором будет храниться число точек, содержащихся в каждом полигональном поднаборе. | Feature Class |
min_points_per_subset (Дополнительный) | Минимальное количество точек, которые будут сгруппированы в поднабор. Все полигоны поднабора будут содержать число точек, не меньшее этого значения. | Long |
max_points_per_subset (Дополнительный) | Максимальное число точек, которые будут сгруппированы в поднабор. Каждый поднабор всегда будет содержать меньше двукратного значения min_points_per_subset независимо от заданного максимального числа точек. Это связано с тем, что если поднабор содержит хотя бы двукратное минимальное число точек, его всегда можно разбить на два поднабора или даже большее их число. | Long |
coincident_points (Дополнительный) | Определяет, будут ли совпадающие точки (точки, расположенные в одном и том же местоположении) рассматриваться в качестве одной точки или как несколько отдельных точек. Если вы планируете использовать полигоны поднабора в качестве Полигональных объектов поднабора в Предположении регрессии EBK, вам необходимо соблюдать согласование этого параметра с параметром среды Совпадающие точки в Предположении регрессии EBK. Если выбрана опция COINCIDENT_ALL, полигоны вашего Out_feature_class могут накладываться друг на друга.
| Boolean |
Пример кода
Группирует набор точек в полигональные поднаборы.
arcpy.ga.GenerateSubsetPolygons("myPoints","polygonSubsets",20,30,"COINCIDENT_SINGLE")
Группирует набор точек в полигональные поднаборы.
# Name: GenerateSubsetPolygons_Example_02.py
# Description: Groups points into polygon subsets of a similar size.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inPoints = "C:/gapyexamples/input/myPoints.shp"
outFeatureClass = "C:/gapyexamples/output/myPolygons.shp"
minPoints = 50
maxPoints = 75
coincidentPoints = "COINCIDENT_ALL"
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")
# Execute GenerateSubsetPolygons
arcpy.ga.GenerateSubsetPolygons(inPoints, outFeatureClass, minPoints, maxPoints, coincidentPoints)
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Обязательно Geostatistical Analyst
- Standard: Обязательно Geostatistical Analyst
- Advanced: Обязательно Geostatistical Analyst