描述
通过对输入宗地运行最小二乘平差来分析宗地结构测量网络。最小二乘平差是一种数学过程,该过程使用统计分析来估计测量网络中连接点的最可能坐标。可以对宗地结构运行最小二乘平差,以评估和改善宗地拐角点位置的空间精度。
可以对宗地结构执行不同类型的校正,具体取决于您是评估空间精度还是改善空间精度。
使用方法
对选定的宗地和直线进行最小二乘分析。如果未选择任何宗地,则校正将在整个宗地结构数据集中运行。
注:
对大量宗地执行最小二乘平差可能会导致处理时间变长,并且可能会占用大量磁盘空间。
一系列宗地和线可用作最小二乘分析的输入。选择宗地时,宗地线上的尺寸和宗地线端点的坐标将用作校正的输入。如果分别选择线或连接线,则线的尺寸及其端点的坐标将用作校正的输入。
提示:
如果您希望它们包含在最小二乘平差中,请选择连接线。
使用一致性检查选项作为分析类型参数值,来评估宗地线上的尺寸是否有错误和异常。例如,在将新输入的数据与宗地结构集成之前,对其进行一致性检查以检测到错误。
使用加权最小二乘选项作为分析类型参数值,以更新并提高宗地点坐标的空间精度。运行加权最小二乘分析的另一个示例是估计新添加的数据对点的空间精度的影响程度。加权最小二乘分析至少需要两个固定点或控制点。
最小二乘分析的结果存储在校正要素类中以用于分析目的。校正要素类允许您在将校正应用于宗地结构点之前查看和分析校正后的数据。校正结果包括校正后的尺寸、校正后的点以及其他统计数据,例如位置不确定性和误差椭圆。
如果加权最小二乘分析的结果可接受,请运行应用宗地最小二乘平差 工具,以将最小二乘分析的结果应用至宗地结构点。
语法
AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment(in_parcel_fabric, analysis_type, {convergence_tolerance})
参数 | 说明 | 数据类型 |
in_parcel_fabric | 将通过最小二乘平差分析的输入宗地结构。 | Parcel Layer |
analysis_type | 指定将在校正中使用的最小二乘分析的类型。
| String |
convergence_tolerance (可选) | 容差表示迭代最小二乘平差后预期的最大坐标偏移。反复(迭代)运行最小二乘平差,直到解收敛为止。当遇到的最大坐标偏移小于指定的收敛容差时,该解决方案被视为收敛。默认值是 0.05 米。 | Linear Unit |
派生输出
名称 | 说明 | 数据类型 |
updated_parcel_fabric | 经过更新的宗地结构。 | 宗地结构 |
updated_adjustment_points | 已更新的 AdjustmentPoints 要素类。 | 要素图层 |
updated_adjustment_lines | 已更新的 AdjustmentLines 要素类。 | 要素图层 |
updated_adjustment_vectors | 已更新的 AdjustmentVectors 要素类。 | 要素图层 |
代码示例
以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用 AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment 工具来分析宗地结构测量网络。
import arcpy
arcpy.parcel.AnalyzeParcelsByLeastSquaresAdjustment('c:/Parcels/Database.gdb/CountyParcels/CountyFabric',
'CONSISTENCY_CHECK', 0.05)
环境
许可信息
- Basic: 否
- Standard: 是
- Advanced: 是