Moving Window Kriging (Geostatistical Analyst Tools)

Zusammenfassung

Berechnet die Semivariogramm-Parameter "Bereich", "Nugget" und "Partial Sill" basierend auf einer kleineren Umgebung neu, während alle Positionspunkte durchlaufen werden.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von Moving Window Kriging

Verwendung

Die geostatistische Modellquelle ist entweder ein geostatistischer Layer oder ein geostatistisches Modell (XML), das nicht das Empirical Bayesian Kriging-Modell darstellt.
Damit dieses Werkzeug ausgeführt werden kann, muss das Eingabe-Dataset mehr als 10 Punkte enthalten. Am effektivsten ist dieses Werkzeug jedoch bei großen Datasets mit nichtstationären Trends.
In Python wird die ArcPy-Klasse GeostatisticalDatasets zum Füllen des Parameters Eingabe-Dataset(s) verwendet.
Für Datenformate, die NULL-Werte unterstützen, z. B. Feature-Classes in File-Geodatabases, wird ein NULL-Wert verwendet, um anzugeben, dass für den Standort keine Vorhersage erstellt werden konnte oder dass der angezeigte Wert bei der Verwendung als Eingabe ignoriert werden soll. Für Datenformate, die NULL-Werte nicht unterstützen, z. B. Shapefiles, wird der Wert -1,7976931348623158e+308 (der negative Wert der in C++ definierten Konstanten DBL_MAX) verwendet, um anzugeben, dass für diese Position keine Vorhersage erstellt werden konnte.

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Geostatistische Eingabe-Modellquelle	Die Quelle des geostatistischen Modells, das analysiert werden soll.	File; Geostatistical Layer
Eingabe-Dataset(s)	Der Name des Eingabe-Datasets und die Feldnamen, die für die Erstellung des Ausgabe-Layers verwendet wurden.	Geostatistical Value Table
Eingabe-Beobachterpunktpositionen	Punktpositionen, an denen Vorhersagen durchgeführt werden sollen.	Feature Layer
Maximal einzuschließende Nachbarn	Anzahl der im gleitenden Fenster (Moving Window) zu berücksichtigenden Nachbarn	Long
Ausgabe-Feature-Class	Feature-Class, in der die Ergebnisse gespeichert werden.	Feature Class
Ausgabe-Zellengröße (Optional)	Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster. Dieser Wert kann unter Umgebungen explizit über den Parameter Zellengröße festgelegt werden. Falls er nicht festgelegt wird, ist die Zellengröße der kleinere Wert der Breite bzw. Höhe der Ausdehnung von Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug, dividiert durch 250.	Analysis Cell Size
Ausgabe-Oberflächen-Raster (Optional)	Die Vorhersagewerte in der Ausgabe-Feature-Class werden mit der Methode "Lokale Polynominterpolation" auf ein Raster interpoliert.	Raster Dataset

arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(in_ga_model_source, in_datasets, in_locations, neighbors_max, out_featureclass, {cell_size}, {out_surface_grid})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_ga_model_source	Die Quelle des geostatistischen Modells, das analysiert werden soll.	File; Geostatistical Layer
in_datasets	Ein `GeostatisticalDatasets`-Objekt. Alternativ kann dies eine Folge von durch Semikolon getrennten Elementen sein. Dabei besteht jedes Element aus folgenden Komponenten: Dem Katalogpfad und dem Namen des Datasets oder dem Namen eines Layers im aktuellen Inhaltsverzeichnis gefolgt von einem Leerzeichen. Einer Folge von Feldnamen, wobei die einzelnen Namen durch Leerzeichen getrennt sind. Wenn es sich um Raster handelt, werden die Zellenwerte verwendet.	Geostatistical Value Table
in_locations	Punktpositionen, an denen Vorhersagen durchgeführt werden sollen.	Feature Layer
neighbors_max	Anzahl der im gleitenden Fenster (Moving Window) zu berücksichtigenden Nachbarn	Long
out_featureclass	Feature-Class, in der die Ergebnisse gespeichert werden.	Feature Class
cell_size (Optional)	Die Zellengröße im zu erstellenden Ausgabe-Raster. Dieser Wert kann unter Umgebungen explizit über den Parameter Zellengröße festgelegt werden. Falls er nicht festgelegt wird, ist die Zellengröße der kleinere Wert der Breite bzw. Höhe der Ausdehnung von Eingabe-Punkt-Features im Eingaberaumbezug, dividiert durch 250.	Analysis Cell Size
out_surface_grid (Optional)	Die Vorhersagewerte in der Ausgabe-Feature-Class werden mit der Methode "Lokale Polynominterpolation" auf ein Raster interpoliert.	Raster Dataset

Codebeispiel

MovingWindowKriging: Beispiel 1 (Python-Fenster)

Vorhersagen von Werten an ausgewählten Punktpositionen.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(
    "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr", "C:/gapyexamples/data/ca_ozone_pts.shp OZONE",
    "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp", "10", "C:/gapyexamples/output/outMWK", "", "")

MovingWindowKriging: Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Vorhersagen von Werten an ausgewählten Punktpositionen.

# Name: MovingWindowKriging_Example_02.py
# Description: The kriging model is automatically estimated for each neighborhood
#              as the kriging interpolation moves through all the location 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/ca_ozone_pts.shp OZONE"
obsPoints = "C:/gapyexamples/data/obs_pts.shp"
maxNeighbors = 10
outPoints = "C:/gapyexamples/output/outMWK"

# Run MovingWindowKriging
arcpy.ga.GAMovingWindowKriging(inLayer, inPoints, obsPoints, maxNeighbors,
                               outPoints)

Umgebungen

Zellengröße, Lagegleiche Punkte, Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen, Maske, Ausgabe-Koordinatensystem, Faktor für parallele Verarbeitung, Scratch-Workspace, Fang-Raster

Lizenzierungsinformationen