| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入点要素 | 包含要插值到表面栅格中的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
Z 值字段 | 存放每个点的高度值或量级值的字段。 如果输入点要素包含 z 值，则该字段可以是数值型字段或者 Shape 字段。 如果回归类型为“逻辑”，则该字段中的值只能为 0 或 1。 | Field |
输出栅格 | 输出插值后的表面栅格。 总为浮点栅格。 | Raster Dataset |
输出像元大小 (可选) | 将创建的输出栅格的像元大小。 此参数可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。 如果未将像元大小明确指定为参数值，则将使用环境像元大小值（如果已指定）；否则，将使用其他规则通过其他输出计算像元大小。 有关详细信息，请参阅用法部分。 | Analysis Cell Size |
多项式阶数 (可选) | 多项式的阶数。 该值必须是介于 1 到 12 之间的整数。 值为 1 会对点进行平面拟合，而较高的值则会拟合出更为复杂的曲面。 默认值为 1。 | Long |
回归类型 (可选) | 要执行的回归类型。
| String |
输出 RMS 文件 (可选) | 输出文本文件的文件名，其中包含有关 RMS 误差和插值卡方误差的信息。 扩展名必须为 .txt。 | File |
需要 Spatial Analyst 许可。
需要 3D Analyst 许可。
使用情况
多项式的阶数越大，拟合的曲面将会越复杂。 高阶多项式不一定总能生成最精确的表面；这取决于数据。
对于回归类型的逻辑选项，输入点要素的 z 值字段应具有编码零 (0) 和一 (1)。
输出像元大小参数可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。 如果没有将像元大小明确指定为参数值，则将从像元大小环境获取相应值（前提是已指定环境）。 如果未指定参数像元大小和环境像元大小，但已设置捕捉栅格环境，则将使用捕捉栅格的像元大小。 如果未指定任何内容，则像元大小会通过使用范围的宽度或高度中的较小值除以 250 来计算，其中范围位于在环境中指定的输出坐标系内。
如果使用数值指定像元大小，则工具会直接将其用于输出栅格。
如果使用栅格数据集指定像元大小，则该参数将显示栅格数据集的路径而不是像元大小的值。 如果数据集的空间参考与输出空间参考相同，则栅格数据集的像元大小将直接用于分析。 如果数据集的空间参考与输出空间参考不同，将根据指定的像元大小方法值进行投影。
可选的 RMS 文件输出中包含有关插值的 RMS（均方根）误差的信息。 此信息可用于确定最佳的多项式阶数（更改阶数值，直到获得最小的 RMS 误差）。 有关 RMS 文件的详细信息，请参阅“趋势面法工作原理”主题。
某些输入数据集可能包含多个具有相同 x,y 坐标的点。 如果共有位置处点的值相同，则将其视为重复项，但并不影响输出。 如果值不同，则认为它们是重合点。
各种插值工具可在不同条件下以不同方式处理此数据。 例如，在某些情况下，使用遇到的第一个重合点进行计算；而在其他情况下，则使用遇到的最后一个点进行计算。 这可能导致输出栅格中某些位置的值与预期值不同。 解决办法就是在准备数据时移除这些重合点。 “空间统计”工具箱中的收集事件工具用于识别数据中所有的重合点。
对于支持 Null 值的数据格式，例如文件地理数据库要素类，在将 Null 值用作输入时，该值将被忽略。
参数
arcpy.ddd.Trend(in_point_features, z_field, out_raster, {cell_size}, {order}, {regression_type}, {out_rms_file})| 名称 | 说明 | 数据类型 |
in_point_features | 包含要插值到表面栅格中的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
z_field | 存放每个点的高度值或量级值的字段。 如果输入点要素包含 z 值，则该字段可以是数值型字段或者 Shape 字段。 如果回归类型为“逻辑”，则该字段中的值只能为 0 或 1。 | Field |
out_raster | 输出插值后的表面栅格。 总为浮点栅格。 | Raster Dataset |
cell_size (可选) | 将创建的输出栅格的像元大小。 此参数可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。 如果未将像元大小明确指定为参数值，则将使用环境像元大小值（如果已指定）；否则，将使用其他规则通过其他输出计算像元大小。 有关详细信息，请参阅用法部分。 | Analysis Cell Size |
order (可选) | 多项式的阶数。 该值必须是介于 1 到 12 之间的整数。 值为 1 会对点进行平面拟合，而较高的值则会拟合出更为复杂的曲面。 默认值为 1。 | Long |
regression_type (可选) | 要执行的回归类型。
| String |
out_rms_file (可选) | 输出文本文件的文件名，其中包含有关 RMS 误差和插值卡方误差的信息。 扩展名必须为 .txt。 | File |
代码示例
该示例输入一个点 shapefile，然后通过对表面插值，输出得到 TIFF 栅格。
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Trend("ca_ozone_pts.shp", "ozone",
"C:/output/trendout.tif", 2000, 2, "LINEAR")该示例输入一个点 shapefile，然后通过对表面插值，输出得到 Grid 栅格。
# Name: Trend_3d_Ex_02.py
# Description: Interpolate a series of point features onto a
# rectangular raster using a trend technique.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outRaster = "C:/sapyexamples/output/trendout02"
cellSize = 2000.0
PolynomialOrder = 2
regressionType = "LINEAR"
# Execute Trend
arcpy.ddd.Trend(inPointFeatures, zField, outRaster, cellSize,
PolynomialOrder, regressionType)许可信息
- Basic: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst
- Standard: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst
- Advanced: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst