插值点 (栅格分析)—ArcGIS Pro

摘要

根据一组点的测量结果来预测新位置上的值。该工具对具有数值的点数据进行处理，并返回预测值的栅格。

插图

使用情况

此栅格分析门户工具将在您登录到 ArcGIS Enterprise 时可用，其中门户包含一个 ArcGIS Image Server ，此链接专为 Raster Analysis 配置。调用该工具后，ArcGIS Pro 将充当客户端，处理将在与 ArcGIS Enterprise 联合的服务器中进行。门户工具接受来自门户的图层作为输入，并在门户中创建输出。
输入要素图层可以是来自门户、URI 或要素服务 URL 的图层。虽然可以使用本地要素数据和图层作为此门户工具的输入，但是最佳做法是使用门户的图层作为输入。
通过生成多个局部插值模型来执行插值（将这些模型合并到一起即可得到最终输出栅格）。可通过局部模型大小参数来控制每个局部模型中的点数。
经验贝叶斯克里金法工具用于执行基础插值。此工具是 ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块的一部分。许多工具的参数将在插值点中显示，但是许多参数将由优化参数进行自动控制。

参数

标注	说明	数据类型
输入点要素	要执行插值操作的输入点要素。	Feature Set
插值字段	包含要进行插值的数据值的字段。该字段必须为数值型。	Field
输出名称	输出栅格服务的名称。默认名称基于工具名称以及输入图层名称。如果该图层名称已存在，则系统将提示您提供其他名称。	String
优化 (可选)	根据您的偏好选择“快速”或“精确”。预测结果越精确，所花费的计算时间就越长。速度—此操作可用于优化速度。平衡—速度与精度之间的平衡。这是默认设置。准确性—此操作可用于优化精度。	String
将数据转换为正态分布 (可选)	选择是否在执行分析前将数据转换为正态分布。如果您的数据值似乎未采用正态分布（钟形），则建议您进行转换。选中 - 应用正态分布转换。未选中 - 不应用转换。这是默认设置。	Boolean
局部模型大小 (可选)	选择各局部模型中的点数。数值越大，插值的全局性和稳定性越好，但是可能会失去小比例的效果。数值越小，插值的局部性越好，因此更可能获得小比例的效果，但是插值可能不稳定。	Long
相邻要素的数目 (可选)	计算特定像元的预测值时使用的相邻要素的数量。	Long
输出像元大小 (可选)	设置输出栅格的像元大小和单位。如果要创建预测误差栅格，则仍将使用此像元大小。单位可以是千米、米、英里或英尺。默认单位是米。	Linear Unit
输出预测误差 (可选)	选择是否输出插值预测的标准误差栅格。标准误差可提供有关预测值的可信度的信息，因此非常有用。一般来说，有 95% 的真值会落在两个预测值标准误差之间。例如，假设一个新地区的预测值是 50，标准误差是 5。这意味着通过此任务预测出此地区的真值是 50，但不排除真值低至 40 或高至 60 的可能。为计算合理值的范围，可先用标准误差乘以 2，然后将得出的值加上预测值来获得范围上限，再用预测值减去乘以 2 后得出的值来获得范围下限。如果需要插值预测的标准误差栅格，则其名称与结果图层名称相同，但是会追加 Errors。未选中 - 不生成输出预测误差。这是默认设置。选中 - 生成输出预测误差。	Boolean

派生输出

标注	说明	数据类型
输出栅格	输出栅格。	Raster Layer
输出错误栅格	输出预测误差栅格。	Raster Layer

arcpy.ra.InterpolatePoints(inputPointFeatures, interpolateField, outputName, {optimizeFor}, {transformData}, {sizeOfLocalModels}, {numberOfNeighbors}, {outputCellSize}, {outputPredictionError})

名称	说明	数据类型
inputPointFeatures	要执行插值操作的输入点要素。	Feature Set
interpolateField	包含要进行插值的数据值的字段。该字段必须为数值型。	Field
outputName	输出栅格服务的名称。默认名称基于工具名称以及输入图层名称。如果该图层名称已存在，则系统将提示您提供其他名称。	String
optimizeFor (可选)	根据您的偏好选择“快速”或“精确”。预测结果越精确，所花费的计算时间就越长。 SPEED—此操作可用于优化速度。 BALANCE—速度与精度之间的平衡。这是默认设置。 ACCURACY—此操作可用于优化精度。	String
transformData (可选)	选择是否在执行分析前将数据转换为正态分布。如果您的数据值似乎未采用正态分布（钟形），则建议您进行转换。 NO_TRANSFORM—不应用转换。这是默认设置。 TRANSFORM—应用正态分布转换。	Boolean
sizeOfLocalModels (可选)	选择各局部模型中的点数。数值越大，插值的全局性和稳定性越好，但是可能会失去小比例的效果。数值越小，插值的局部性越好，因此更可能获得小比例的效果，但是插值可能不稳定。	Long
numberOfNeighbors (可选)	计算特定像元的预测值时使用的相邻要素的数量。	Long
outputCellSize (可选)	设置输出栅格的像元大小和单位。如果要创建预测误差栅格，则仍将使用此像元大小。单位可以是千米、米、英里或英尺。默认单位是米。	Linear Unit
outputPredictionError (可选)	选择是否输出插值预测的标准误差栅格。标准误差可提供有关预测值的可信度的信息，因此非常有用。一般来说，有 95% 的真值会落在两个预测值标准误差之间。例如，假设一个新地区的预测值是 50，标准误差是 5。这意味着通过此任务预测出此地区的真值是 50，但不排除真值低至 40 或高至 60 的可能。为计算合理值的范围，可先用标准误差乘以 2，然后将得出的值加上预测值来获得范围上限，再用预测值减去乘以 2 后得出的值来获得范围下限。如果需要插值预测的标准误差栅格，则其名称与结果图层名称相同，但是会追加 Errors。 OUTPUT_ERROR—创建预测误差栅格。 NO_OUTPUT_ERROR—不创建预测误差栅格。这是默认设置。	Boolean

派生输出

名称	说明	数据类型
outputRaster	输出栅格。	Raster Layer
outputErrorRaster	输出预测误差栅格。	Raster Layer

代码示例

InterpolatePoints 示例 1（Python 窗口）

本示例可将点要素服务插值到影像服务栅格中。

import arcpy

arcpy.InterpolatePoints_ra('https://MyPortal.esri.com/server/rest/services/Hosted/myPoints/FeatureServer/0',
                           'myField', 'outImgServ', 'SPEED', 'False', 50, 8, '10000 Meters', 'NO_OUTPUT_ERROR')

InterpolatePoints 示例 2（独立脚本）

本示例可将点要素服务插值到影像服务栅格中。

#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: InterpolatePoints_example02.py
# Description: Interpolates a point feature service into an image service raster.
#
# Requirements: ArcGIS Image Server

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
inPoints = 'https://MyPortal.esri.com/server/rest/services/Hosted/myPoints/FeatureServer/0'
inField = 'myField'
outRaster = 'outImgServ'
optimizeFor = 'SPEED'
transform = 'False'
subsetSize = 50
numNeighbors = 8
outCellSize = '10000 Meters'
error = 'NO_OUTPUT_ERROR'

# Execute InterpolatePoints
arcpy.InterpolatePoints_ra(inPoints, inField, outRaster, optimizeFor, transform, 
                           subsetSize, numNeighbors, outCellSize, error)

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