GA 图层转点 (地统计分析)

需要 Geostatistical Analyst 许可。

摘要

将地统计图层导出为点。 该工具还可用于预测未测量位置的值或验证在测量位置所做的预测。

使用情况

  • 对于支持空值的数据格式(如文件地理数据库要素类),使用空值表示无法对该位置做出预测或该值用作输入时应被忽略。对于不支持空值的数据格式(如 shapefile),使用值 -1.7976931348623158e+308(C++ 定义的常量 DBL_MAX 的负数)表示无法对该位置做出预测。

  • 在提供 z-验证字段以及不提供验证字段这两种情况下,预测值和标准误差的计算有所不同。 有关详细信息,请参阅以下参考:

    • Krivoruchko, K., A. Gribov, and J. M. Ver Hoef, 2006, "A new method for handling the nugget effect in kriging," T. C. Coburn, J. M. Yarus, and R. L. Chambers, Eds., Stochastic modeling and geostatistics: Principles, methods, and case studies, volume II: AAPG Computer Applications and Geology 5, p. 81–89.

参数

标注说明数据类型
输入地统计图层

要分析的地统计图层。

Geostatistical Layer
输入观测点位置

将执行预测或验证的点位置。

Feature Layer
要验证的字段
(可选)

如果此字段留空,则在相应点位置上进行预测。 如果选中此字段,则在点位置上进行预测,并将预测结果与点位置的 Z_value_field 值进行比较,然后执行验证分析。

Field
输出点位置处的统计数据

包含预测值或预测值和验证结果的输出要素类。

此要素类中的字段可能包括以下字段(如适用):

  • Source_ID (源 ID) - 输入观测点位置中源要素的对象 ID。
    • 使用的输入数据集的要素或对象标识符。
  • Included (包括) - 表示是否为此要素计算预测值。 此字段中的值可为以下一种:
    • Yes - 此时进行预测没有问题。
    • Not enough neighbors - 相邻点数不足而无法进行预测。
    • Weight parameter is too small - 权重参数太小。
    • Overfilling - 浮点计算溢出。
    • Problem with data transformation - 要变换的值超出所选变换支持的范围(仅使用克里金法)。
    • No explanatory rasters - 无法计算该值,因为有一个解释变量处于未定义状态。 该点可在至少一个解释变量栅格范围之外,或该点可在至少一个解释变量栅格中的 NoData 像元的顶部。 此情况仅适用于 EBK 回归预测模型。
  • Predicted (预测值) - 在此位置的预测值。
  • Error (误差) - 预测值减去验证字段中的值。
  • StdError (标准误差) - 克里金法标准误差。
  • Stdd_Error (标准化误差) - 标准预测误差。 理想情况下,标准预测误差呈正态分布。
  • NormValue (正态值) - 对应于正态 QQ 图中标准预测误差(y 轴)的正态分布值(x 轴)。
  • CRPS (连续分级概率评分) - 这是一种诊断方法,用于测量预测的累积分布函数与每个已观测数据值之间的偏差。 该值应尽可能小。 该诊断方法优于交叉验证诊断方法,因为它将数据与整个分布进行比较而不是与单点预测进行比较。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。
  • Interval90 (90% 区间内) - 表示验证点是否位于 90% 置信区间。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。 如果模型与数据相符,则约 90% 的要素应位于 90% 置信区间内。 此字段可能具有下列值:
    • Yes - 验证点位于 90% 置信区间内。
    • No - 验证点不在 90% 置信区间内。
    • Excluded - 无法在该位置生成预测值。
  • Interval95 (95% 区间内) - 表示验证点是否位于 95% 置信区间。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。 如果模型与数据相符,则约 95% 的要素应位于 95% 置信区间内。 此字段可能具有下列值:
    • Yes - 验证点位于 95% 置信区间内。
    • No - 验证点不在 95% 置信区间内。
    • Excluded - 无法在该位置生成预测值。
  • QuanVal (验证分位数) - 针对预测值分布的要素测量值的分位数。 该值的范围在 0 到 1 之间,接近 0 的值表示测量值位于分布的最左侧端,接近 1 的值表示测量值位于分布的最右侧端。 如果很多值都位于两端,这表示预测值分布并未完美体现数据模型,部分插值参数需进行更改。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。
Feature Class
从输入要素追加所有字段
(可选)

确定是否所有字段都将从输入要素复制到输出要素类。

  • 选中 - 输入要素的所有字段都将复制到输出要素类。这是默认设置。
  • 未选中 - 仅复制要素 ID 值,并在输出要素类中将其命名为 Source_ID
Boolean
高程字段
(可选)

包含每个输入点的高程的字段。 该参数仅适用于 3D 地统计模型。 如果高程值存储为 Shape.Z 中的几何属性,则建议您使用该字段。 如果高程存储在属性字段中,则高程必须表示距海平面的距离。 正值表示海平面以上的距离,负值表示海平面以下的距离。

Field
高程字段单位
(可选)

高程字段的单位。 该参数仅适用于 3D 地统计模型。 如果提供 Shape.Z 作为高程字段,则单位将自动匹配垂直坐标系的 Z 单位。

  • 美国测量英寸高程以美制英寸为单位。
  • 美国测量英尺高程以美制英尺为单位。
  • 美国测量码高程以美制码为单位。
  • 美国测量英里高程以美制英里为单位。
  • 美国测量海里高程以美制海里为单位。
  • 毫米高程以毫米为单位。
  • 厘米高程以厘米为单位。
  • 分米高程以分米为单位。
  • 高程以米为单位。
  • 千米高程以千米为单位。
  • 国际英寸高程以国际英寸为单位。
  • 国际英尺高程以国际英尺为单位。
  • 国际码高程以国际码为单位。
  • 法定英里高程以法定英里为单位。
  • 国际海里高程以国际海里为单位。
String

arcpy.ga.GALayerToPoints(in_geostat_layer, in_locations, {z_field}, out_feature_class, {append_all_fields}, {elevation_field}, {elevation_units})
名称说明数据类型
in_geostat_layer

要分析的地统计图层。

Geostatistical Layer
in_locations

将执行预测或验证的点位置。

Feature Layer
z_field
(可选)

如果此字段留空,则在相应点位置上进行预测。 如果选中此字段,则在点位置上进行预测,并将预测结果与点位置的 Z_value_field 值进行比较,然后执行验证分析。

Field
out_feature_class

包含预测值或预测值和验证结果的输出要素类。

此要素类中的字段可能包括以下字段(如适用):

  • Source_ID (源 ID) - 输入观测点位置中源要素的对象 ID。
    • 使用的输入数据集的要素或对象标识符。
  • Included (包括) - 表示是否为此要素计算预测值。 此字段中的值可为以下一种:
    • Yes - 此时进行预测没有问题。
    • Not enough neighbors - 相邻点数不足而无法进行预测。
    • Weight parameter is too small - 权重参数太小。
    • Overfilling - 浮点计算溢出。
    • Problem with data transformation - 要变换的值超出所选变换支持的范围(仅使用克里金法)。
    • No explanatory rasters - 无法计算该值,因为有一个解释变量处于未定义状态。 该点可在至少一个解释变量栅格范围之外,或该点可在至少一个解释变量栅格中的 NoData 像元的顶部。 此情况仅适用于 EBK 回归预测模型。
  • Predicted (预测值) - 在此位置的预测值。
  • Error (误差) - 预测值减去验证字段中的值。
  • StdError (标准误差) - 克里金法标准误差。
  • Stdd_Error (标准化误差) - 标准预测误差。 理想情况下,标准预测误差呈正态分布。
  • NormValue (正态值) - 对应于正态 QQ 图中标准预测误差(y 轴)的正态分布值(x 轴)。
  • CRPS (连续分级概率评分) - 这是一种诊断方法,用于测量预测的累积分布函数与每个已观测数据值之间的偏差。 该值应尽可能小。 该诊断方法优于交叉验证诊断方法,因为它将数据与整个分布进行比较而不是与单点预测进行比较。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。
  • Interval90 (90% 区间内) - 表示验证点是否位于 90% 置信区间。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。 如果模型与数据相符,则约 90% 的要素应位于 90% 置信区间内。 此字段可能具有下列值:
    • Yes - 验证点位于 90% 置信区间内。
    • No - 验证点不在 90% 置信区间内。
    • Excluded - 无法在该位置生成预测值。
  • Interval95 (95% 区间内) - 表示验证点是否位于 95% 置信区间。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。 如果模型与数据相符,则约 95% 的要素应位于 95% 置信区间内。 此字段可能具有下列值:
    • Yes - 验证点位于 95% 置信区间内。
    • No - 验证点不在 95% 置信区间内。
    • Excluded - 无法在该位置生成预测值。
  • QuanVal (验证分位数) - 针对预测值分布的要素测量值的分位数。 该值的范围在 0 到 1 之间,接近 0 的值表示测量值位于分布的最左侧端,接近 1 的值表示测量值位于分布的最右侧端。 如果很多值都位于两端,这表示预测值分布并未完美体现数据模型,部分插值参数需进行更改。 仅针对经验贝叶斯克里金法EBK 回归预测工具模型创建该字段。
Feature Class
append_all_fields
(可选)

确定是否所有字段都将从输入要素复制到输出要素类。

  • ALL 输入要素的所有字段都将复制到输出要素类。这是默认设置。
  • FID_ONLY 仅复制要素 ID,并在输出要素类中将其命名为 Source_ID
Boolean
elevation_field
(可选)

包含每个输入点的高程的字段。 该参数仅适用于 3D 地统计模型。 如果高程值存储为 Shape.Z 中的几何属性,则建议您使用该字段。 如果高程存储在属性字段中,则高程必须表示距海平面的距离。 正值表示海平面以上的距离,负值表示海平面以下的距离。

Field
elevation_units
(可选)

高程字段的单位。 该参数仅适用于 3D 地统计模型。 如果提供 Shape.Z 作为高程字段,则单位将自动匹配垂直坐标系的 Z 单位。

  • INCH高程以美制英寸为单位。
  • FOOT高程以美制英尺为单位。
  • YARD高程以美制码为单位。
  • MILE_US高程以美制英里为单位。
  • NAUTICAL_MILE高程以美制海里为单位。
  • MILLIMETER高程以毫米为单位。
  • CENTIMETER高程以厘米为单位。
  • DECIMETER高程以分米为单位。
  • METER高程以米为单位。
  • KILOMETER高程以千米为单位。
  • INCH_INT高程以国际英寸为单位。
  • FOOT_INT高程以国际英尺为单位。
  • YARD_INT高程以国际码为单位。
  • MILE_INT高程以法定英里为单位。
  • NAUTICAL_MILE_INT高程以国际海里为单位。
String

代码示例

GALayerToPoints 示例 1(Python 窗口)

将地理统计图层导出为点要素类。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.GALayerToPoints_ga("C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", 
                         "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp",                   
                         "", "C:/gapyexamples/output/krig_pts")
GALayerToPoints 示例 2(独立脚本)

将地理统计图层导出为点要素类。

# Name: GALayerToPoints_Example_02.py
# Description: Exports a geostatistical layer to points.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

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

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"
inPoints = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
zField = ""
outPoints = "C:/gapyexamples/output/krig_pts"

# Execute GALayerToPoints
arcpy.GALayerToPoints_ga(inLayer, inPoints, zField, outPoints)

许可信息

  • Basic: 需要 Geostatistical Analyst
  • Standard: 需要 Geostatistical Analyst
  • Advanced: 需要 Geostatistical Analyst

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