Кригинг (Spatial Analyst)

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Доступно с лицензией 3D Analyst.

Краткая информация

Интерполирует поверхность растра по точкам с использованием метода кригинга.

Инструмент Эмпирический байесовский кригинг обеспечивает улучшенную производительность и функциональность.

Более подробно о том, как работает Кригинг

Использование

• Кригинг – это процесс, требующий интенсивной работы процессора. Скорость вычисления зависит от числа точек во входном наборе данных и от размера окна поиска.

• Низкие значения в дополнительном выходном растре прогнозируемой дисперсии указывают на высокую степень достоверности прогнозируемого значения. Высокие значения указывают на необходимость дополнительных точечных данных.

• Виды универсального кригинга предполагают, что в данных существует структурная составляющая и что локальный тренд варьируется от одного местоположения к другому.

• Свойств вариограммы позволяют контролировать вариограмму, используемую при выполнении интерполяции по методу кригинга. Значение, используемое по умолчанию для Размера лага, изначально устанавливается равным используемому по умолчанию выходному размеру ячейки. Если никаких значений не задано, для Радиуса влияния, Частичного порога и Самородка будут вычислены используемые по умолчанию значения.

• Дополнительная выходной растр прогнозируемой дисперсии содержит дисперсию кригинга в каждой ячейке выходного растра. При допущении, что погрешности кригинга подчиняются закону нормального распределения, вероятность того, что действительное z-значение в ячейке равно проинтерполированному значению на растре, равна 95,5 процентам, плюс-минус двукратный размер корня квадратного значения на растре вариации.

• Параметр Размер выходной ячейки может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно задан как значение параметра, он извлекается из параметра среды Размер ячейки, если такой задан. Если же и в параметр среды значение размера ячейки не указано, но настроен параметр Растр привязки, то будет использоваться значение величины его ячейки. Если же ни один из параметров не задан, то размер ячейки будет вычислен как наименьшее значение длины либо ширины экстента растра, поделенное на 250, при этом экстент берется из параметра среды Выходная система координат.

• Если размер ячейки указан в виде числа, то инструмент будет использовать это значение для выходного растра.

  Если для определения размера ячейки указан другой растр, в параметре будет показан путь к набору растровых данных вместо значения размера ячейки. Размер ячейки этого растра будет использоваться непосредственно в анализе указанная пространственная привязка набора данных будет такой же, как и выходная система координат. Если пространственная привязка набора данных отличается от выходной пространственной привязки, она будет спроецирована на основе значения Метод проецирования размера ячейки.

• 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.

• При использовании в качестве входных данных форматов, которые поддерживают значения Null, таких как классы пространственных объектов файловой базы геоданных, значение Null будет игнорироваться.

• См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.

Параметры

Диалог

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.	Field
Свойства вариограммы	Используемая модель вариограммы. Имеются два метода кригинга: Ординарный и Универсальный. Ординарный кригинг может использовать следующие модели вариограммы: Spherical—Сферическая модель вариограммы. Используется по умолчанию. Circular—Круговая модель вариограммы. Exponential—Экспоненциальная модель вариограммы. Gaussian—Гауссова модель вариограммы или модель нормального распределения. Linear—Линейная модель вариограммы с порогом. Универсальный кригинг может использовать следующие модели вариограммы: Linear with Linear drift—Универсальный кригинг с линейным сдвигом. Linear with Quadratic drift—Универсальный кригинг с квадратичным сдвигом. Эти опции доступны в диалоговом окне Дополнительные параметры (Advanced Parameters). Этими параметрами являются: Lag size—По умолчанию используется размер ячейки выходного растра. Major range—Представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует. Partial sill—Разность между самородком и порогом. 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.	KrigingModel
Размер выходной ячейки (Дополнительный)	Размер ячейки выходного растра, который будет создан. Этот параметр можно задать как числовым значением, так и получить из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки не был в явном виде задан как значение параметра, будет использоваться значение размера ячейки, указанное в параметрах среды геообработки, если же и оно не указано, будут использоваться дополнительные правила вычисления размера ячейки на основе входных данных. Более подробно см. раздел об использовании.	Analysis Cell Size
Радиус поиска (Дополнительный)	Определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения каждой ячейки в выходной растр. Есть две опции: Переменный и Фиксированный. По умолчанию используется тип Переменный. Переменная Использует переменный радиус поиска для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции. Количество точек – целочисленное значение, задающее количество ближайших входных опорных точек, которые будут использоваться для интерполяции. Используемое по умолчанию значение – 12 точек. Максимальное расстояние – задает расстояние в единицах карты, которое ограничит поиск до ближайших входных опорных точек. Значение по умолчанию – это длина диагонали экстента. Фиксированный Использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. Расстояние – задает расстояние как радиус, в пределах которого входные опорные точки будут использоваться для выполнения интерполяции. Значение радиуса выражается в единицах карты. Радиус, применяемый по умолчанию, равен пятикратному размеру ячейки выходного растра. Минимальное количество точек – целое число, определяющее минимальное количество точек, которые будут использованы для интерполяции. По умолчанию значение равно 0. Если в рамках заданного расстояния не обнаружено необходимого количества точек, расстояние поиска будет увеличиваться, пока не будет найдено заданное минимальное количество точек. При необходимости, радиус поиска будет увеличиваться до тех пор, пока в нем не окажется Минимальное число точек или пока экстент радиуса не пересечет нижнюю (южную) и/или верхнюю (северную) границы экстента выходного растра. Всем местоположениям, которые не удовлетворяют вышеприведенным условиям, присваивается значение NoData.	Radius
Выходной растр прогнозируемой дисперсии (Дополнительный)	Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении.	Raster Dataset

Возвращаемое значение

Подпись	Описание	Тип данных
Выходная растровая поверхность	Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой.	Raster

Python

Kriging(in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})

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.	Field
semiVariogram_props kriging_model	Класс KrigingModel определяет, какая модель кригинга будет использоваться. Есть два типа классов кригинга. Метод KrigingModelOrdinary включает пять доступных типов вариограмм. Метод KrigingModelUniversal включает два доступных типа вариограмм. KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget}) semivariogramType – используемая модель вариограммы. К числу доступных моделей относятся: SPHERICAL – сферическая модель вариограммы. Используется по умолчанию. CIRCULAR – круговая модель вариограммы. EXPONENTIAL – экспоненциальная модель вариограммы. GAUSSIAN – модель вариограммы по гауссовому (нормальному) распределению. LINEAR – линейная модель вариограммы с порогом. KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget}) semivariogramType – используемая модель вариограммы. К числу доступных моделей относятся: LINEARDRIFT – универсальный кригинг с линейным сдвигом. QUADRATICDRIFT – универсальный кригинг с квадратичным сдвигом. Кроме {semivariogramType} остальные параметры одинаковы для ординарного и универсального кригинга. lagSize – по умолчанию используется размер ячейки выходного растра. majorRange – представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует. partialSill – разность между самородком и порогом. 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.	KrigingModel
cell_size (Дополнительный)	Размер ячейки выходного растра, который будет создан. Этот параметр можно задать как числовым значением, так и получить из существующего набора растровых данных. Если размер ячейки не был в явном виде задан как значение параметра, будет использоваться значение размера ячейки, указанное в параметрах среды геообработки, если же и оно не указано, будут использоваться дополнительные правила вычисления размера ячейки на основе входных данных. Более подробно см. раздел об использовании.	Analysis Cell Size
search_radius (Дополнительный)	Класс Radius определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения для каждой ячейки в выходном растре. Есть два типа классов радиуса: RadiusVariable и RadiusFixed. Переменный радиус поиска используется для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции. Фиксированный тип радиуса использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. По умолчанию используется тип Переменный. RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance}) {numberofPoints} – целочисленное значение, задающее количество ближайших входных опорных точек, которые будут использоваться для интерполяции. Используемое по умолчанию значение – 12 точек. {maxDistance} – задает расстояние в единицах карты, которое ограничивает поиск до ближайших входных опорных точек. Значение по умолчанию – это длина диагонали экстента. RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints}) {distance} – задает расстояние как радиус, в пределах которого входные опорные точки будут использоваться для выполнения интерполяции. Значение радиуса выражается в единицах карты. Радиус, применяемый по умолчанию, равен пятикратному размеру ячейки выходного растра. {minNumberofPoints} – целое число, определяющее минимальное количество точек, которые будут использованы для интерполяции значений. По умолчанию значение равно 0. Если в рамках заданного расстояния не обнаружено необходимого количества точек, расстояние поиска будет увеличиваться, пока не будет найдено заданное минимальное количество точек. Если необходимо увеличить радиус поиска, это можно делать до тех пор, пока {minNumberofPoints} не попадет внутрь радиуса, либо пока экстент радиуса не пересечет нижнюю (южную) и/или верхнюю (северную) границу экстента выходного растра. Всем местоположениям, которые не удовлетворяют вышеприведенным условиям, присваивается значение NoData.	Radius
out_variance_prediction_raster (Дополнительный)	Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении.	Raster Dataset

Возвращаемое значение

Имя	Описание	Тип данных
out_surface_raster	Выходной растр интерполированной поверхности. Это всегда растр с плавающей точкой.	Raster

Пример кода

Kriging, пример 1 (окно Python)

В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр Grid.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outKrig = Kriging("ozone_pts.shp", "OZONE", KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", 2000, 2.6, 542, 0), 2000, RadiusFixed(20000, 1))
outKrig.save("c:/sapyexamples/output/krigout")

Kriging, пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность – растр Grid.

# Name: Kriging_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# 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
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/sapyexamples/output/outvariance"
lagSize = 2000
majorRange = 2.6
partialSill = 542
nugget = 0

# Set complex variables
kModelOrdinary = KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", lagSize,
                                majorRange, partialSill, nugget)
kRadius = RadiusFixed(20000, 1)



# Execute Kriging
outKriging = Kriging(inFeatures, field, kModelOrdinary, cellSize,
                     kRadius, outVarRaster)

# Save the output 
outKriging.save("C:/sapyexamples/output/krigoutput02")

Параметры среды

Автоматическое подтверждение, Размер ячейки, Метод проецирования размера ячейки, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходное ключевое слово CONFIG, Выходная система координат, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензиях

• Basic: Обязательно Spatial Analyst или 3D Analyst
• Standard: Обязательно Spatial Analyst или 3D Analyst
• Advanced: Обязательно Spatial Analyst или 3D Analyst