径向基函数(RBF)插值法 (地统计分析)

需要 Geostatistical Analyst 许可。

描述

使用五种基函数之一对准确经过各输入点的表面进行插值。

了解有关径向基函数工作原理的详细信息

使用方法

• 平滑搜索邻域只可用于反高次曲面 (multiquadric) 函数。

• 对于除反高次曲面函数之外的所有方法，参数值越大，表面越平滑。而对于反高次曲面函数则正好相反。

语法

RadialBasisFunctions(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {search_neighborhood}, {radial_basis_functions}, {small_scale_parameter})

参数	说明	数据类型
in_features	包含要插入的 z 值的输入点要素。	Feature Layer
z_field	表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。	Field
out_ga_layer （可选）	生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。	Geostatistical Layer
out_raster （可选）	输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。	Raster Dataset
cell_size （可选）	要创建的输出栅格的像元大小。 可以通过像元大小参数在环境中明确设置该值。 如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。	Analysis Cell Size
search_neighborhood （可选）	定义用于控制输出的周围点。“标准”为默认选项。 以下是搜索邻域类：SearchNeighborhoodStandard 和 SearchNeighborhoodStandardCircular。 标准版 majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。 minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。 angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。 nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。 nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。 sectorType - 邻域的几何。 ONE_SECTOR - 单个椭圆。 FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。 FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。 EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。 标准圆形 radius - 搜索圆的半径长度。 角度 - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。 nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。 nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。 sectorType - 邻域的几何。 ONE_SECTOR - 单个椭圆。 FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。 FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。 EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。	Geostatistical Search Neighborhood
radial_basis_functions （可选）	有以下五种可用的径向基函数： THIN_PLATE_SPLINE —薄板样条函数 SPLINE_WITH_TENSION — 张力样条函数 COMPLETELY_REGULARIZED_SPLINE — 完全规则样条函数 MULTIQUADRIC_FUNCTION — 高次曲面样条函数 INVERSE_MULTIQUADRIC_FUNCTION —反高次曲面样条函数	String
small_scale_parameter （可选）	用于计算分配给移动窗口内的点的权重。每个径向基函数都有一个控制表面小规模变化程度的参数。可通过寻找使均方根预测误差 (RMSPE) 最小的值来确定（最佳）参数。	Double

代码示例

RadialBasisFunctions 示例 1（Python 窗口）

将点要素插值成矩形栅格。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.RadialBasisFunctions_ga(
    "ca_ozone_pts", "OZONE", "outRBF", "C:/gapyexamples/output/rbfout", "2000", 
    arcpy.SearchNeighborhoodStandard(300000, 300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
    "THIN_PLATE_SPLINE", "")

RadialBasisFunctions 示例 2（独立脚本）

将点要素插值成矩形栅格。

# Name: RadialBasisFunctions_Example_02.py
# Description: RBF methods are a series of exact interpolation techniques;
#              that is, the surface must go through each measured sample value.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

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

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "OZONE"
outLayer = "outRBF"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/rbfout"
cellSize = 2000.0
rbf = "THIN_PLATE_SPLINE"
smallscaleParam = ""

# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "ONE_SECTOR"
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard(majSemiaxis, minSemiaxis, 
                                                       angle, maxNeighbors, 
                                                       minNeighbors, sectorType)

# Execute RadialBasisFunctions
arcpy.RadialBasisFunctions_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster, 
                              cellSize, searchNeighbourhood, rbf, smallscaleParam)

环境

像元大小, 重合点, 当前工作空间, 范围, 地理变换, 掩膜, 输出坐标系, 捕捉栅格

许可信息

• Basic: 需要 地统计分析
• Standard: 需要 地统计分析
• Advanced: 需要 地统计分析