Создать местоположения пространственной выборки (Управление данными)

Краткая информация

Создает местоположения выборки, в пределах непрерывной изучаемой области, с использованием произвольного, стратифицированного, систематического (регулярного) или кластерного механизмов создания выборок.

Статистическая выборка - процесс извлечения отдельных элементов из генеральной совокупности для анализирования и проецирования полученных результатов на всю генеральную совокупность Процесс непрерывной пространственной выборки интерпретирует генеральной совокупности как непрерывную область, внутри которой можно взять любое местоположение или фрагмент области. Например, вы можете использовать этот инструмент для создания выборочных местоположений деревьев в густом лесу или для сбора данных об измерениях влажности почвы на сельскохозяйственном поле. Этот инструмент не подходит для выборки дискретных групп генеральной совокупности, таких как домашние хозяйства, животные или города.

Иллюстрация

Иллюстрация инструмента Создать местоположения пространственной выборки

Использование

  • Входные данные должны быть классом полигональных объектов или целочисленным (категорийным) растром. Так же можно нарисовать изучаемую область на карте используя Интерактивный ввод объектов. Для растров ячейки с пустыми значениями не считаются частью изучаемой области.

  • Местоположения выборки можно создать, используя следующие методики:

    • Простой произвольный метод — создает произвольные точки выборки в пределах изучаемой области. Любое местоположение в пределах изучаемой области с равной вероятностью может стать местоположением выборки. Изучаемая область рассматривается как единая область, все границы между полигонами или категориями растров внутри области игнорируются (например, класс полигональных объектов округов в пределах штата будет задавать изучаемую область, как один полигон с границами целого штата). Простой произвольный метод используется, если вы хотите исследовать всю изучаемую область, но в пределах области нет местоположений, более важных или менее важных. Чтобы создать местоположения простой произвольной выборки, выберите опцию Простой произвольный в параметре Метод выборки.
      • Простая произвольная выборка
      • Пример использования: Если изучаемая область представляет собой густой лес, и предполагается, что каждое местоположение в лесу содержит дерево, простая произвольная выборка случайным образом выберет часть деревьев в этом лесу.
    • Стратифицированная произвольная выборка — Создает точки выборки путем разбиения изучаемой области на отдельные страты (например, типы классы или типы землепользования), и произвольная выборка точек выполняется отдельно для каждой страты. Стратифицированная произвольная выборка используется, если вам важно, чтобы в выборке были представлены все страты. Чтобы создать местоположения стратифицированной произвольной выборки, выберите одну из трех опций стратификации в параметре Метод выборки (см. следующий совет по использованию для информации о каждом типа стратификации).
      • Пример использования: Если национальный парк разбит на классы по рельефу, стратифицированная произвольная выборка может быть использована для выборки образцов почв отдельно для каждого класса рельефа. Это гарантирует, что все важные типы почв будут отражены по всем типам рельефа в пределах парка.
    • Систематический метод — создает местоположения выборки, используя регулярный (не случайный) шаблон сетки в пределах изучаемой области. Сетка создается путем замощения полигонами правильной формы (шестиугольники, квадраты или треугольники). Местоположения выборки могут быть возвращены как полигоны замощения, или как точки (центроиды полигонов замощения). Систематическая выборка используется, чтобы гарантировать, что ни один участок изучаемой области не отбирается чаще, чем другие; часто это необходимо, если целью является создание карты выборок, а не заключение на основе выборки о всей изучаемой области. Чтобы выполнить систематическую выборку, выберите опцию Систематический в параметре Метод выборки.
      • Систематическая выборка
      • Пример использования: Чтобы изучить океанское дно в области акватории, вы можете создать шестиугольную сетку местоположений выборки для сбора информации по видам водных растений.
    • Кластерная выборка — создает полигоны выборки путем создания регулярной мозаики замощения и произвольной выборки отдельных полигонов из замощения. Результирующие полигоны называются кластерами, и обычно эти кластеры тщательно изучаются, путем выборки в каждом кластере как можно больше местоположений. Кластерная выборка используется, если вас больше интересует, как местоположения выборки взаимодействуют друг с другом на небольших расстояниях, при этом допускается отсутствие местоположений выборки для больших участков изучаемой области. Чтобы выполнить кластерную выборку, выберите опцию Кластер в параметре Метод выборки.
      • Кластерная выборка
      • Пример использования: При выборке местоположений в колониях насекомых кластерная выборка может быть использована для создания небольших фрагментов участка, с возможностью выборки всех вариантов колоний насекомых внутри кластеров.

  • Для стратифицированной выборки вы можете задать страты тремя способами. Выбор доступен в виде опций в параметре Метод выборки.

    • Стратифицировать по отдельным полигонам — каждая запись в классе полигональных объектов задает отдельную страту. Например, если изучаемая область представляет собой поле, разделенное на участки, которые хранятся как отдельные полигоны, точки выборки создаются отдельно для каждого участка. Входная изучаемая область должна быть представлена полигонами.
      • Стратифицированная выборка по отдельным полигонам
    • Стратифицировать по регионам непрерывного растра — каждый регион в целочисленном (категорийном) растре определяет отдельную страту. Регион растра - непрерывный блок смежных ячеек с одним и тем же значением (из поля Value), которые соединены общими ребрами. Если у двух регионов одно и то же значение ячеек, он они не соединены - они принадлежат к разным стратам. Входная изучаемая область должна быть представлена растром.
      • Стратифицированная выборка по регионам непрерывного растра
    • Стратифицировать по полю ID страты — все полигоны или ячейки растра с одинаковым значением ID страты - будут определены как одна страта. Полигоны или ячейки растра необязательно должны быть смежными, чтобы находиться в одной страте. Укажите поле, содержащие значения ID страт в параметре Поле ID страты. Поле должно быть целочисленным или текстовым.
      • Стратифицированная выборка по полю ID страты

    Вы можете указать число местоположений выборки, которые будут созданы в пределах каждой страты, используя одну из опций в параметре Метод распределения количества выборки в страте:

    • Равное количество в каждой страте — в каждой страте создается одинаковое количество местоположений выборки. Задайте значение в параметре Число выборок на страту.
    • Количество пропорционально площади страты — число местоположений выборки в страте будет пропорционально размеру страты. Укажите общее число местоположений выборки в параметре Число выборок и это общее количество будет разделено между всеми стратами пропорционально их площадям.
    • Количество равно полю генеральной совокупности — число местоположений выборки в каждой страте будет равно значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре Поле генеральной совокупности. Поле не может содержать отрицательные значения и должно быть целочисленным.
    • Количество пропорционально полю генеральной совокупности — число местоположений выборки в каждой страте будет пропорционально значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре Поле генеральной совокупности и общее число местоположений выборки в параметре Число выборок.

  • Инструмент также можно использовать для создания более сложных схем выборки, недоступных в виде опций в параметре Метода выборки.

    • Двухступенчатая кластерная выборка — создает кластеры точек по всей изучаемой области, сначала создавая выборку кластеров, а затем выбирая точки (простым произвольным, стратифицированным или систематическим методом) внутри каждого кластера. Такая схема выборки используется, если требуется кластерная выборка, но тщательно изучить каждый кластерный полигон нет возможности. Также это применяется, если в первую очередь необходимо изучить, как кластеры взаимодействуют друг с другом на небольших расстояниях. Для выполнения двухступенчатой кластерной выборки сначала используется инструмент для создания выборки кластеров, а затем полигоны кластеров используются, как отдельные изучаемые области, для произвольной, стратифицированной или систематической выборки.
    • Смешанная (составная) выборка — отдельно создаются местоположения выборки разными методами выборки, и затем объединяются в единый набор данных. Например, комбинация простой произвольной выборки и двухступенчатой кластерной выборки создаст местоположения выборки по всей изучаемой области (произвольная выборка), но так же с включением небольших фрагментов с большим количеством точек (двухступенчатый кластер). Это полезно, так как простая произвольная выборка может не отразить, как выборки взаимодействуют друг с другом на небольших расстояниях, а двухступенчатая кластерная выборка оставляет большие участки изучаемой области без местоположений выборки. Комбинируя два метода вы гарантируете, что изучаемая область представлена целиком, при этом взаимодействие выборок друг с другом на небольших расстояниях также учитывается.

  • Если указанное количество местоположений не может быть создано, появится предупреждение. Это может произойти в следующих случаях:

    • Значение параметра Минимальное расстояние между точками выборки достаточно велико, чтобы указанное число местоположений выборки не могло быть создано в пределах изучаемой области (или страты) без того, чтобы некоторые точки не получились ближе друг к другу, чем минимальное расстояние. В этом случае будет создано меньше местоположений, чем указано.
    • Если значение параметра Размер бина указано в качестве количества, не всегда возможно создать указанное число местоположений выборки в изучаемой области. Инструмент попробует различные значения площади бина и использует ту площадь, при которой создается наиболее близкое к указанному значению число выборок. Площадь (в единицах выходной системы координат) и результирующее число местоположений будет возвращено в виде сообщений геообработки.

    Если с указанными параметрами не создается ни одного местоположения выборки (например, используется выходной экстент, который не пересекает изучаемую область), возвращается ошибка.

  • Для систематической и кластерной выборок, и любой формы бина кроме шестиугольника H3 центроид первого полигона в замощении создается в левом нижнем углу выходного экстента. Для полигонов - шестиугольников H3 они строятся в фиксированных местоположениях. Для всех форм бинов вы можете использовать параметр Пространственные отношения, чтобы вернуть полигоны, пересекающиеся, находящиеся полностью внутри или содержащие центроиды внутри изучаемой области.

    Подробнее о шестиугольниках и разрешениях H3

  • Если стратификация выполняется по полю ID страты и используется поле генеральной совокупности (равно или пропорционально), генеральная совокупность каждой страты будет суммой значений поля генеральной совокупности каждого полигона или категории растра в пределах страты.

  • Если вы стратифицируете по регионам непрерывного растра — вы не можете использовать поле генеральной совокупности. Это связано с тем, что каждое значение поля генеральной совокупности представляет общую совокупность категории растра, даже если категория состоит из нескольких непересекающихся регионов. Для использования поля генеральной совокупности при стратификации по регионам непрерывного растра примените инструмент Растр в полигон, чтобы преобразовать растр в полигоны и назначить значения генеральной совокупности каждому полигону (например, путем распределения совокупности каждой категории пропорционально числу ячеек в каждом регионе).

  • Для стратифицированной выборки с числом выборок в страте пропорциональным площади или полю генеральной совокупности используется метод максимального остатка, гарантирующий, что общее число выборок не изменится из-за округления.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входная изучаемая область

Входная изучаемая область, где будут созданы местоположения выборки. Входная изучаемая область должна быть классом полигональных объектов или целочисленным (категорийным) растром. Для растров ячейки с пустыми значениями не включаются в изучаемую область.

Feature Layer; Raster Layer
Выходные объекты

Выходные объекты, представляющие местоположения выборок. Для простой произвольной и стратифицированной выборок выходные объекты будут точками. Для кластерной выборки выходные данные будут полигонами. Для систематической выборки выходные данные могут быть точками или полигонами.

Feature Class
Метод выборки
(Дополнительный)

Определяет метод выборки, который будет использован для создания местоположений выборки.

  • Простой произвольныйТочки будут случайным образом созданы в изучаемой области, и все местоположения имеют одинаковую вероятность быть отобранными. Все границы между отдельными полигонами или регионами растра игнорируются. Используется по умолчанию.
    Простая произвольная выборка
  • Стратифицированный по отдельным полигонамКаждый полигон будет рассмотрен как отдельная страта, и точки будут случайно и независимо создаваться внутри каждого полигона. Входная изучаемая область должна быть представлена полигонами.
    Стратифицированная выборка по отдельным полигонам
  • Стратифицированный по регионам непрерывного растраКаждый регион категорийного растра будет рассмотрен как отдельная страта, и точки выборки будут случайно и независимо создаваться внутри каждого региона. Регион растра - непрерывный блок смежных ячеек с одним и тем же значением, которые соединены общими ребрами. Если у двух регионов одно и то же значение ячеек, он они не соединены общими ребрами - они будут принадлежать к разным стратам. Входная изучаемая область должна быть представлена растром.
    Стратифицированная выборка по регионам непрерывного растра
  • Стратифицированная выборка по полю ID стратыКаждый полигон или регион категорийного растра с одним и тем же значением поля ID будет рассмотрен как отдельная страта, и точки выборки будут случайно и независимо создаваться внутри каждой страты. Полигоны или ячейки растра необязательно должны быть смежными, чтобы находиться в одной страте.
    Стратифицированный по полю ID страты
  • СистематическийМестоположения выборки будут созданы с использованием мозаики замощения в пределах изучаемой области. Местоположения выборки могут быть созданы как полигоны, или как точки (центроиды полигонов замощения).
    Систематическая выборка
  • КластерПолигоны выборки будут созданы с путем случайного выбора полигонов из слоя замощения в пределах изучаемой области.
    Кластерная выборка
String
Поле ID страты
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки по полю ID страты, страта определяется значением ID.

Field
Метод распределения количества выборок страты.
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки указывает метод, который будет использован для определения числа местоположений выборки, создающихся в каждой страте.

  • Равное количество в каждой стратеВ каждой страте создается одинаковое количество местоположений выборки. Задайте значение в параметре Число выборок на страту. Используется по умолчанию.
  • Количество пропорционально площади стратыЧисло местоположений выборки в каждой страте будет пропорционально площади страты. Укажите общее число местоположений выборки в параметре Число выборок.
  • Количество равно полю генеральной совокупностиЧисло местоположений выборки в каждой страте будет равно значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре Поле генеральной совокупности. Опция недоступна, если стратификация выполняется по регионам непрерывного растра.
  • Количество пропорционально полю генеральной совокупностиЧисло местоположений выборки в каждой страте будет пропорционально значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре Поле генеральной совокупности и общее число местоположений выборки в параметре Число выборок. Опция недоступна, если стратификация выполняется по регионам непрерывного растра.
String
Форма бина
(Дополнительный)

Для систематической и кластерной выборок указывает форму каждого полигона в мозаике замощения.

  • ШестиугольникБудут созданы объекты в форме шестиугольника. Верхняя и нижняя стороны каждого шестиугольника будут параллельны оси x системы координат (верхняя и нижняя стороны плоские).
  • Поперечный шестиугольникБудут созданы объекты в форме поперечного шестиугольника. Правая и левая стороны каждого шестиугольника будут параллельны оси y системы координат набора данных (верхняя и нижняя стороны остроконечны).
  • КвадратБудут созданы объекты в форме квадрата. Верхняя и нижняя стороны каждого квадрата будут параллельны оси x системы координат, а правая и левая стороны будут параллельны оси y системы координат.
  • РомбБудут созданы объекты в форме ромба. Стороны каждого полигона будут повернуты на 45 градусов относительно осей x и y системы координат.
  • ТреугольникБудут созданы объекты в форме треугольника. Каждый треугольник будет полигоном, представляющим правильный равносторонний треугольник.
  • Шестиугольник H3Объекты в форме шестиугольника будут сгенерированы на основе Шестиугольной иерархической геопространственной системы индексации H3.
String
Размер бина (количество или площадь)
(Дополнительный)

Для систематической и кластерной выборок - размер каждого полигона в мозаике замощения. Значение может быть представлено как количество (общее число полигонов замощения в изучаемой области), или в виде площади (площадь каждого полигона замощения). Входное количество по умолчанию - 100. Для входной площади необходимо указать значение.

Если указано количество, инструмент попытается создать указанное число местоположений выборки. Если невозможно создать указанное число - возвращается сообщение с предупреждением.

Areal Unit; Long
Разрешение H3
(Дополнительный)

Для систематической или кластерной выборки с шестиугольными бинами задает разрешение H3 для шестиугольников.

С каждым увеличением значения разрешения площадь полигонов будет на одну седьмую больше размера.

  • 0 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 0, со средней площадью 4 357 449,41 6078381 квадратных километров.
  • 1 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 1, со средней площадью 609 788,441794133 квадратных километров.
  • 2 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 2, со средней площадью 86 801.780398997 квадратных километров.
  • 3 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 3, со средней площадью 12 393,434655088 квадратных километров.
  • 4 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 4, со средней площадью 1770,347654491 квадратных километров.
  • 5 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 5, со средней площадью 252,903858182 квадратных километров.
  • 6 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 6, со средней площадью 36,129062164 квадратных километров.
  • 7 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 7, со средней площадью 5,161293360 квадратных километров. Это значение по умолчанию
  • 8 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 8, со средней площадью 0,737327598 квадратных километров.
  • 9 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 9, со средней площадью 0,105332513 квадратных километров.
  • 10 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 10, со средней площадью 0,015047502 квадратных километра.
  • 11 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 11, со средней площадью 0,002149643 квадратных километра.
  • 12 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 12, со средней площадью 0,000307092 квадратных километра.
  • 13 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 13, со средней площадью 0,000043870 квадратных километров.
  • 14 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 14, со средней площадью 0,000006267 квадратных километров.
  • 15 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 15, со средней площадью 0,000000895 квадратных километров.
Long
Число выборок
(Дополнительный)

Число местоположений выборки, которое будет создано. Параметр всегда применим к простой произвольной или кластерной выборке. Для стратифицированной выборки этот параметр применяется, если количество пропорционально площади страты или полю генеральной совокупности. Для простой произвольной и стратифицированной выборок значение по умолчанию - 100. Для кластерной выборки значение по умолчанию - 10.

Long
Число выборок на страту
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки с равным количеством выборок в каждой страте, число местоположений выборки, создающихся в каждой страте. Общее число местоположений выборки будет вычислено из этого значения, умноженного на число страт По умолчанию используется 100.

Long
Поле генеральной совокупности
(Дополнительный)

Поле генеральной совокупности для стратифицированной выборки, если количество равно или пропорционально значению поля генеральной совокупности.

Field
Тип выходной геометрии
(Дополнительный)

Для систематической выборки определяет, будут ли местоположения выборки созданы как полигоны, или как точки (центроиды полигонов замощения).

  • ТочкаЦентроиды полигонов замощения будут созданы как местоположения выборки. Используется по умолчанию.
  • ПолигонПолигоны замощения будут созданы как местоположения выборки.
String
Минимальное расстояние между точками выборки
(Дополнительный)

Для простой произвольной и стратифицированной выборок минимальное допустимое расстояние между местоположениями выборки. Для простой произвольной выборки все точки будут находиться, как минимум, на этом расстоянии друг от друга. Для стратифицированной выборки точки в пределах одной страты будут, как минимум, на этом расстоянии друг от друга, но точки в соседних стратах могут быть друг к другу ближе, чем это расстояние.

При больших расстояниях может быть создано меньше точек выборки, чем ожидалось, чтобы они находились на достаточном расстоянии друг от друга. В этом случае будет возвращено предупреждение.

Linear Unit
Пространственное отношение
(Дополнительный)

Определяет, какие полигоны из фонового замощения будут включены в местоположения выборки. Этот параметр применяется при кластерной выборке или систематической выборке, если тип выходной геометрии установлен на полигон.

  • Имеют центр внутриДля включения полигонов их центроиды должны быть в пределах изучаемой области. Используется по умолчанию.
  • Полностью в пределахДля включения полигонов они должны быть полностью в пределах изучаемой области.
  • ПересечениеДля включения полигонов, они должны пересекать изучаемую область.
String

arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(in_study_area, out_features, {sampling_method}, {strata_id_field}, {strata_count_method}, {bin_shape}, {bin_size}, {h3_resolution}, {num_samples}, {num_samples_per_strata}, {population_field}, {geometry_type}, {min_distance}, {spatial_relationship})
ИмяОписаниеТип данных
in_study_area

Входная изучаемая область, где будут созданы местоположения выборки. Входная изучаемая область должна быть классом полигональных объектов или целочисленным (категорийным) растром. Для растров ячейки с пустыми значениями не включаются в изучаемую область.

Feature Layer; Raster Layer
out_features

Выходные объекты, представляющие местоположения выборок. Для простой произвольной и стратифицированной выборок выходные объекты будут точками. Для кластерной выборки выходные данные будут полигонами. Для систематической выборки выходные данные могут быть точками или полигонами.

Feature Class
sampling_method
(Дополнительный)

Определяет метод выборки, который будет использован для создания местоположений выборки.

  • RANDOMТочки будут случайным образом созданы в изучаемой области, и все местоположения имеют одинаковую вероятность быть отобранными. Все границы между отдельными полигонами или регионами растра игнорируются. Используется по умолчанию.
    Простая произвольная выборка
  • STRAT_POLYКаждый полигон будет рассмотрен как отдельная страта, и точки будут случайно и независимо создаваться внутри каждого полигона. Входная изучаемая область должна быть представлена полигонами.
    Стратифицированная выборка по отдельным полигонам
  • STRAT_RASTКаждый регион категорийного растра будет рассмотрен как отдельная страта, и точки выборки будут случайно и независимо создаваться внутри каждого региона. Регион растра - непрерывный блок смежных ячеек с одним и тем же значением, которые соединены общими ребрами. Если у двух регионов одно и то же значение ячеек, он они не соединены общими ребрами - они будут принадлежать к разным стратам. Входная изучаемая область должна быть представлена растром.
    Стратифицированная выборка по регионам непрерывного растра
  • STRAT_IDКаждый полигон или регион категорийного растра с одним и тем же значением поля ID будет рассмотрен как отдельная страта, и точки выборки будут случайно и независимо создаваться внутри каждой страты. Полигоны или ячейки растра необязательно должны быть смежными, чтобы находиться в одной страте.
    Стратифицированный по полю ID страты
  • SYSTEMATICМестоположения выборки будут созданы с использованием мозаики замощения в пределах изучаемой области. Местоположения выборки могут быть созданы как полигоны, или как точки (центроиды полигонов замощения).
    Систематическая выборка
  • CLUSTERПолигоны выборки будут созданы с путем случайного выбора полигонов из слоя замощения в пределах изучаемой области.
    Кластерная выборка
String
strata_id_field
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки по полю ID страты, страта определяется значением ID.

Field
strata_count_method
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки указывает метод, который будет использован для определения числа местоположений выборки, создающихся в каждой страте.

  • EQUALВ каждой страте создается одинаковое количество местоположений выборки. Укажите значение в параметре num_samples_per_strata Это значение по умолчанию.
  • PROP_AREAЧисло местоположений выборки в каждой страте будет пропорционально площади страты. Укажите общее число местоположений выборки в параметре num_samples.
  • FIELDЧисло местоположений выборки в каждой страте будет равно значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре population_field. Опция недоступна, если стратификация выполняется по регионам непрерывного растра.
  • PROP_FIELDЧисло местоположений выборки в каждой страте будет пропорционально значению в поле генеральной совокупности. Укажите поле в параметре population_field и общее число местоположений выборки в параметре num_samples. Опция недоступна, если стратификация выполняется по регионам непрерывного растра.
String
bin_shape
(Дополнительный)

Для систематической и кластерной выборок указывает форму каждого полигона в мозаике замощения.

  • HEXAGONБудут созданы объекты в форме шестиугольника. Верхняя и нижняя стороны каждого шестиугольника будут параллельны оси x системы координат (верхняя и нижняя стороны плоские).
  • TRANSVERSE_HEXAGONБудут созданы объекты в форме поперечного шестиугольника. Правая и левая стороны каждого шестиугольника будут параллельны оси y системы координат набора данных (верхняя и нижняя стороны остроконечны).
  • SQUAREБудут созданы объекты в форме квадрата. Верхняя и нижняя стороны каждого квадрата будут параллельны оси x системы координат, а правая и левая стороны будут параллельны оси y системы координат.
  • DIAMONDБудут созданы объекты в форме ромба. Стороны каждого полигона будут повернуты на 45 градусов относительно осей x и y системы координат.
  • TRIANGLEБудут созданы объекты в форме треугольника. Каждый треугольник будет полигоном, представляющим правильный равносторонний треугольник.
  • H3_HEXAGONОбъекты в форме шестиугольника будут сгенерированы на основе Шестиугольной иерархической геопространственной системы индексации H3.
String
bin_size
(Дополнительный)

Для систематической и кластерной выборок - размер каждого полигона в мозаике замощения. Значение может быть представлено как количество (общее число полигонов замощения в изучаемой области), или в виде площади (площадь каждого полигона замощения). Входное количество по умолчанию - 100. Для входной площади необходимо указать значение.

Если указано количество, инструмент попытается создать указанное число местоположений выборки. Если невозможно создать указанное число - возвращается сообщение с предупреждением.

Areal Unit; Long
h3_resolution
(Дополнительный)

Для систематической или кластерной выборки с шестиугольными бинами задает разрешение H3 для шестиугольников.

С каждым увеличением значения разрешения площадь полигонов будет на одну седьмую больше размера.

  • 0 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 0, со средней площадью 4 357 449,41 6078381 квадратных километров.
  • 1 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 1, со средней площадью 609 788,441794133 квадратных километров.
  • 2 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 2, со средней площадью 86 801.780398997 квадратных километров.
  • 3 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 3, со средней площадью 12 393,434655088 квадратных километров.
  • 4 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 равным 4, со средней площадью 1770,347654491 квадратных километров.
  • 5 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 5, со средней площадью 252,903858182 квадратных километров.
  • 6 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 6, со средней площадью 36,129062164 квадратных километров.
  • 7 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 7, со средней площадью 5,161293360 квадратных километров. Это значение по умолчанию
  • 8 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 8, со средней площадью 0,737327598 квадратных километров.
  • 9 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 9, со средней площадью 0,105332513 квадратных километров.
  • 10 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 10, со средней площадью 0,015047502 квадратных километра.
  • 11 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 11, со средней площадью 0,002149643 квадратных километра.
  • 12 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 12, со средней площадью 0,000307092 квадратных километра.
  • 13 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 13, со средней площадью 0,000043870 квадратных километров.
  • 14 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 14, со средней площадью 0,000006267 квадратных километров.
  • 15 — шестиугольники будут созданы с разрешением H3 15, со средней площадью 0,000000895 квадратных километров.
Long
num_samples
(Дополнительный)

Число местоположений выборки, которое будет создано. Параметр всегда применим к простой произвольной или кластерной выборке. Для стратифицированной выборки этот параметр применяется, если количество пропорционально площади страты или полю генеральной совокупности. Для простой произвольной и стратифицированной выборок значение по умолчанию - 100. Для кластерной выборки значение по умолчанию - 10.

Long
num_samples_per_strata
(Дополнительный)

Для стратифицированной выборки с равным количеством выборок в каждой страте, число местоположений выборки, создающихся в каждой страте. Общее число местоположений выборки будет вычислено из этого значения, умноженного на число страт По умолчанию используется 100.

Long
population_field
(Дополнительный)

Поле генеральной совокупности для стратифицированной выборки, если количество равно или пропорционально значению поля генеральной совокупности.

Field
geometry_type
(Дополнительный)

Для систематической выборки определяет, будут ли местоположения выборки созданы как полигоны, или как точки (центроиды полигонов замощения).

  • POINTЦентроиды полигонов замощения будут созданы как местоположения выборки. Используется по умолчанию.
  • POLYGONПолигоны замощения будут созданы как местоположения выборки.
String
min_distance
(Дополнительный)

Для простой произвольной и стратифицированной выборок минимальное допустимое расстояние между местоположениями выборки. Для простой произвольной выборки все точки будут находиться, как минимум, на этом расстоянии друг от друга. Для стратифицированной выборки точки в пределах одной страты будут, как минимум, на этом расстоянии друг от друга, но точки в соседних стратах могут быть друг к другу ближе, чем это расстояние.

При больших расстояниях может быть создано меньше точек выборки, чем ожидалось, чтобы они находились на достаточном расстоянии друг от друга. В этом случае будет возвращено предупреждение.

Linear Unit
spatial_relationship
(Дополнительный)

Определяет, какие полигоны из фонового замощения будут включены в местоположения выборки. Этот параметр применяется при кластерной выборке или систематической выборке, если тип выходной геометрии установлен на полигон.

  • HAVE_THEIR_CENTER_INДля включения полигонов их центроиды должны быть в пределах изучаемой области. Используется по умолчанию.
  • COMPLETELY_WITHINДля включения полигонов они должны быть полностью в пределах изучаемой области.
  • INTERSECTДля включения полигонов, они должны пересекать изучаемую область.
String

Пример кода

CreateSpatialSamplingLocations, пример 1 (окно Python)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Create 50 sampling locations in the dissolved California counties.
import arcpy
arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(
    in_study_area="CA_counties",
    out_features="outputSamplingLocations"
    sampling_method="RANDOM",
    strata_id_field=None,
    strata_count_method="EQUAL",
    bin_shape="HEXAGON",
    bin_size=None,
    h3_resolution=7,
    num_samples=50,
    num_samples_per_strata=100,
    population_field=None,
    geometry_type="POINT",
    min_distance="15 NauticalMilesInt",
    spatial_relationship = "HAVE_THEIR_CENTER_IN"
)
CreateSpatialSamplingLocations, пример 2 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Simple random sampling

# Create 50 sample points in a polygon study area.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SRS"

# Define the sampling method and number of samples. 
samplingMethod = "RANDOM"
numSamples=50

# Define the minimum distance between any two points.
minDistance= "15 NauticalMilesInt"

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures, 
                     samplingMethod, "", "", "", "", "", numSamples, "", "", "", 
                     minDistance)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())
CreateSpatialSamplingLocations, пример 3 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Stratify by individual polygons

# Create 100 sample points in each polygon.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBIP"

# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_POLY"

# Create 100 samples in each polygon.
strataCountMethod = "EQUAL"
numSamplesPerStrata=100

# Define the minimum distance between any two points in the same polygon.
minDistance= "15 Meters"

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
                     samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", "", 
                     numSamplesPerStrata, "", "", minDistance)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())
CreateSpatialSamplingLocations, пример 4 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Stratify by contiguous raster region

# Create 100 points in a raster study area with number of samples in
# each region proportional to the area of the region.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/raster_study_area.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBCRR"

# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_RAST"

# Create 100 points and allocate proportionally to the area of the regions.
strataCountMethod = "PROP_AREA"
numSamples=100

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures, 
                     samplingMethod, "", strataCountMethod, "", "", "", numSamples)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())
CreateSpatialSamplingLocations, пример 5 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Stratify by strata ID field

# Create sample points in each land use category of a raster.
# Use a population field to define the number of samples in each category.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/land_use_raster.tif"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SBSIDF"

# Define the sampling method.
samplingMethod = "STRAT_ID"

# All raster cells with the same value are in the same stratum.
strataIDField = "LandUse"

# Define the number of samples using a population field.
strataCountMethod = "FIELD"
populationField="Population"

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
                     samplingMethod, strataIDField, strataCountMethod, "", "", "", 
                     "", "", populationField)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())
CreateSpatialSamplingLocations, пример 6 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Systematic sampling

# Create sample points in a hexagonal tessellation in a polygon study area.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_SYS"

# Define the sampling method.
samplingMethod = "SYSTEMATIC"

# Create points in a hexagonal tessellation.
binShape = "HEXAGON"
binSize = "10000 SquareFeet"
outputGeometryType = "POINT"

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures, 
                     samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", "", "", "", 
                     outputGeometryType)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())
CreateSpatialSamplingLocations, пример 7 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию CreateSpatialSamplingLocations.

# Cluster sampling

# Create 100 cluster polygons that are diamond shaped.

# Import system modules.
import arcpy

# Allow overwriting output.
arcpy.env.overwriteOutput = True

# Define the study area and output features.
inputStudyArea = "C:/samplingdata/inputs.gdb/study_area_polygons"
outputFeatures = "C:/samplingdata/outputs.gdb/out_samples_CLUST"

# Define the sampling method.
samplingMethod = "CLUSTER"

# Create a diamond tessellation and randomly choose 100 polygons.
binShape = "DIAMOND"
binSize = "1000000 SquareFeet"
numSamples=100
spatialRelationship = "INTERSECT"

# Run tool.
try:
    arcpy.management.CreateSpatialSamplingLocations(inputStudyArea, outputFeatures,
                     samplingMethod, "", "", binShape, binSize, "", numSamples, "",
                     "", "", "", spatialRelationship)

except arcpy.ExecuteError:
    # If an error occurred when running the tool, print the error message.
    print(arcpy.GetMessages())

Информация о лицензиях

  • Basic: Да
  • Standard: Да
  • Advanced: Да

Связанные разделы