标注 | 说明 | 数据类型 |
输入背景栅格 | 输入背景栅格,也称为背景字段。 | Raster Dataset; Raster Layer; Image Service |
输入观测点数据 | 用于插值的输入点要素。 | Feature Layer; Trajectory Layer |
观测点字段 | 包含将用于插值的观测点值的字段。 | String |
输出栅格 | 输出多维栅格数据集。 | Raster Dataset |
背景误差方差 | 背景测量的误差方差。 输入可以是单个值或误差方差栅格。 如果提供单个值,该值将用作所有背景测量的误差方差。 如果提供误差方差栅格,则背景数据中的每个像元将从相应的背景误差方差栅格获取其误差方差。 误差方差栅格必须具有与背景数据相同的像元大小和范围。 | Double; Raster Dataset; Raster Layer; Image Service |
观测点误差方差 | 观测点的误差方差。 输入可以是单个值或观测点数据中的字段。 如果提供单个值,该值将用作所有观测点的误差方差。 如果提供观测点数据中的字段,则字段中的值将用作每个相应观测点的误差方差。 | Double; String |
背景误差相关长度 (可选) | 背景测量之间的相关长度。 默认值为输入背景栅格参数值的三倍像元大小。 | Double |
获得 Image Analyst 许可后可用。
使用情况
该工具接受背景数据集和观测点数据集作为输入。 输入背景栅格参数值通常是来自模型输出的格网栅格,输入观测点数据参数值通常是包含点观测的要素或轨迹数据集。
要合并数据集,需根据其相对精度为背景数据集和观测点数据集分配权重,以最小化分析误差方差。 相对精度是根据背景误差方差、观测点误差方差和背景误差相关长度参数值确定的,用于确定背景测量之间的背景误差相关性。
通常情况下,背景误差方差和观测点误差方差参数值是从背景和观测点数据估计得到的全局常数。 或者,您可以提供另一个具有相同行和列、像元大小和范围的栅格,以表示背景误差方差。 您还可以提供观测点数据中表示观测点误差方差的字段。
背景误差相关长度参数值用于估计观测点对输出的影响。 它以输入背景数据的空间参考单位表示。 较大的值对远离输出像元的点具有较高的影响力。
假设观测点误差相关性为 0。
参数
OptimalInterpolation(in_background_raster, in_obs_data, obs_field, out_raster, background_error_var, obs_error_var, {background_error_corr_length})
名称 | 说明 | 数据类型 |
in_background_raster | 输入背景栅格,也称为背景字段。 | Raster Dataset; Raster Layer; Image Service |
in_obs_data | 用于插值的输入点要素。 | Feature Layer; Trajectory Layer |
obs_field | 包含将用于插值的观测点值的字段。 | String |
out_raster | 输出多维栅格数据集。 | Raster Dataset |
background_error_var | 背景测量的误差方差。 输入可以是单个值或误差方差栅格。 如果提供单个值,该值将用作所有背景测量的误差方差。 如果提供误差方差栅格,则背景数据中的每个像元将从相应的背景误差方差栅格获取其误差方差。 误差方差栅格必须具有与背景数据相同的像元大小和范围。 | Double; Raster Dataset; Raster Layer; Image Service |
obs_error_var | 观测点的误差方差。 输入可以是单个值或观测点数据中的字段。 如果提供单个值,该值将用作所有观测点的误差方差。 如果提供观测点数据中的字段,则字段中的值将用作每个相应观测点的误差方差。 | Double; String |
background_error_corr_length (可选) | 背景测量之间的相关长度。 默认值为 in_background_raster 参数值的三倍像元大小。 | Double |
代码示例
此示例将高程点数据插值为多维栅格。
# Import system modules
import arcpy from arcpy import *
#Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set local variables
in_background_raster = r"C:\data\global_ssh.tif"
in_obs_data = r"C:\data\jason_3_ssh.shp"
obs_field = "SSH"
background_error_var = 0.1
obs_error_var = 0.2
background_error_corr_length = 100 # km
# Execute
output = arcpy.ia.OptimalInterpolation(in_background_raster, in_obs_data, obs_field, background_error_var, obs_error_var, background_error_corr_length)
Output.save(r”c:\output\OI_ssh.crf”)
许可信息
- Basic: 需要 Image Analyst
- Standard: 需要 Image Analyst
- Advanced: 需要 Image Analyst