Kriging es un proceso intensivo del procesador. La velocidad de ejecución depende de la cantidad de puntos en el dataset de entrada y del tamaño de la ventana de búsqueda.
Los valores bajos en la varianza del ráster de predicción de salida opcional indica un alto grado de confianza en el valor previsto. Los valores altos pueden indicar que se necesitan más puntos de datos.
El tipo de kriging universal presupone que hay un componente estructural presente y que la tendencia local varía de una ubicación a otra.
Las propiedades de semivariograma permiten el control del semivariograma utilizado para kriging. Un valor predeterminado para Tamaño de intervalo se establece inicialmente en el tamaño de celda de salida predeterminado. Para Rango principal, Meseta parcial y Nugget, se calcula un valor predeterminado internamente si no se especifica nada.
La varianza del ráster de predicción de salida opcional contiene la varianza de kriging en cada celda del ráster de salida. Al suponer que los errores kriging se distribuyen normalmente, hay una probabilidad del 95,5 por ciento de que el valor z real en la celda sea el valor del ráster previsto, sumando o restando dos veces la raíz cuadrada del valor en el ráster de varianza.
El parámetro Tamaño de celda de salida se puede definir mediante un valor numérico u obtenerse desde un dataset ráster existente. Si el tamaño de celda no se ha especificado explícitamente como el valor del parámetro, se deriva del entorno Tamaño de celda si se ha especificado. Si no se ha especificado el tamaño de celda del parámetro o el tamaño de celda del entorno, pero se ha configurado el entorno Alinear ráster, se utiliza el tamaño de celda del ráster de alineación. Si no se especifica ningún valor, el tamaño de celda se calcula a partir del valor más pequeño de anchura o altura de la extensión dividido por 250 en el que la extensión se encuentra en el sistema de coordenadas de salida especificado en el entorno.
Si el tamaño de celda se especifica mediante un valor numérico, la herramienta lo utilizará directamente para el ráster de salida.
Si el tamaño de celda se especifica utilizando un dataset ráster, el parámetro mostrará la ruta del dataset ráster en lugar del valor del tamaño de celda. El tamaño de celda de ese dataset ráster se utilizará directamente en el análisis, siempre que la referencia espacial del dataset sea la misma que la referencia espacial de salida. Si la referencia espacial del dataset es diferente de la referencia espacial de salida, se proyecta en función del valor Método de proyección de tamaño de celda especificado.
Algunos datasets de entrada pueden tener algunos puntos con las mismas coordenadas x,y. Si los valores de los puntos de una ubicación común son los mismos, se consideran duplicados y no afectan a la salida. Si los valores son diferentes, se consideran puntos coincidentes.
Las distintas herramientas de interpolación pueden manejar esta condición de datos de maneras distintas. Por ejemplo, en algunos casos el primer punto coincidente encontrado se utiliza para el cálculo; en otros casos, se utiliza el último punto encontrado. Esto puede causar que algunas ubicaciones del ráster de entrada tengan valores distintos a los que puede esperar. La solución es preparar los datos quitando estos puntos coincidentes. La herramienta Recopilar eventos(../spatial-statistics/collect-events.yml) de la caja de herramientas Estadística espacial es útil para identificar cualquier punto coincidente de sus datos.
Para los formatos de datos que admiten valores nulos, como las clases de entidades de geodatabase de archivos, se ignorará un valor nulo cuando se utilice como entrada.
Entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán en un ráster de superficie.
Feature Layer
Campo de valores Z
Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto.
Puede ser un campo numérico o el campo Forma si las entidades de punto de entrada contienen valores z.
Field
Propiedades de Semivariograma
El modelo de Semivariograma que se utilizará. Hay dos métodos de kriging: Ordinario y Universal.
El kriging ordinario puede utilizar los siguientes modelos de semivariograma:
Esférico: modelo de semivariograma esférico. Esta es la opción predeterminada.
Circular: modelo de semivariograma circular.
Exponencial: modelo de semivariograma exponencial.
Gaussiano: modelo de semivariograma de distribución normal o gausiano.
Lineal: modelo de semivariograma lineal con una meseta.
El kriging universal puede utilizar los siguientes modelos de semivariograma:
Lineal con coeficiente de tendencia lineal: kriging universal con coeficiente de tendencia lineal.
Lineal con coeficiente de tendencia cuadrática: kriging universal con coeficiente de tendencia cuadrática.
Hay opciones disponibles en el cuadro de diálogo Parámetros avanzados. Estos parámetros son:
Tamaño de intervalo: la opción predeterminada es el tamaño de celda de ráster de salida.
Rango principal: representa la distancia más allá de la que hay poca o ninguna correlación.
Meseta parcial: diferencia entre el nugget y la meseta.
Nugget: representa el error y la variación a una escala espacial que es demasiado fina para ser detectada. El efecto nugget se ve como una discontinuidad del origen.
KrigingModel
Tamaño de celda de salida
(Opcional)
Tamaño de celda del ráster de salida que se creará.
Este parámetro se puede definir mediante un valor numérico u obtenerse desde un dataset ráster existente. Si el tamaño de celda no se ha especificado explícitamente como valor de parámetro, se usa el valor de tamaño de celda del entorno si se ha especificado; en caso contrario, se utilizarán otras reglas para calcularlo a partir de las otras entadas. Consulte la sección sobre el uso para obtener más información.
Analysis Cell Size
Radio de búsqueda
(Opcional)
Define cuáles de los puntos de entrada se utilizarán para interpolar el valor para cada celda en el ráster de salida.
Existen dos opciones: Variable y Fijo. Variable es la opción predeterminada.
Variable
Utiliza radios de búsqueda variables para encontrar una cantidad específica de puntos de muestra de entrada para la interpolación.
Número de puntos: un valor entero que especifica el número de puntos de muestra de entrada más próximos que se utilizan para realizar la interpolación. El valor predeterminado es 12 puntos.
Distancia máxima: especifica la distancia, en unidades de mapa, mediante la que se limita la búsqueda de los puntos de muestra de entrada más próximos. El valor predeterminado es la longitud de la extensión de la diagonal.
Fijo
Utiliza una distancia fija especificada dentro de la cual todos los puntos de entrada se utilizarán para la interpolación.
Distancia: especifica la distancia como un radio dentro del cual los puntos de muestra de entrada se utilizan para realizar la interpolación.
El valor del radio se expresa en unidades de mapa. El radio predeterminado es cinco veces el tamaño del ráster de salida.
Número mínimo de puntos: un entero que define el número de puntos mínimo que se utiliza para la interpolación. El valor predeterminado es 0.
Si el número de puntos requerido no se encuentra dentro de la distancia especificada, la distancia de búsqueda aumentará hasta que se encuentre la cantidad mínima de puntos especificada.
Cuando es necesario aumentar el radio de búsqueda esto se hace hasta que el número mínimo de puntos cae dentro del radio o la extensión del radio cruza la extensión inferior (sur) o superior (norte) del ráster de salida. Se asigna NoData a todas las ubicaciones que no cumplen con las condiciones anteriores.
Radius
Ráster de predicción de la varianza de salida
(Opcional)
Ráster de salida opcional en el que cada celda contiene los valores de varianza previstos para esa ubicación.
Entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán en un ráster de superficie.
Feature Layer
z_field
Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto.
Puede ser un campo numérico o el campo Forma si las entidades de punto de entrada contienen valores z.
Field
semiVariogram_props[kriging_model,...]
La clase KrigingModel define qué modelo de kriging se utilizará.
Hay dos tipos de clases kriging. El método KrigingModelOrdinary tiene cinco tipos de semivariogramas disponibles. El método KrigingModelUniversal tiene dos tipos de semivariogramas disponibles.
semivariogramType—El modelo de semivariograma que se utilizará. Entre los modelos disponibles se incluyen los siguientes:
LINEARDRIFT—Kriging universal con coeficiente de tendencia lineal.
QUADRATICDRIFT—Kriging universal con coeficiente de tendencia cuadrática.
Después de {semivariogramType}, los demás parámetros son comunes entre kriging Ordinario y Universal.
lagSize—La opción predeterminada es el tamaño de celda de ráster de salida.
majorRange—Representa la distancia más allá de la cual hay poca o ninguna correlación.
partialSill—La diferencia entre el nugget y la meseta.
nugget—Representa el error y la variación a una escala espacial que es demasiado fina para ser detectada. El efecto nugget se ve como una discontinuidad del origen.
KrigingModel
cell_size
(Opcional)
Tamaño de celda del ráster de salida que se creará.
Este parámetro se puede definir mediante un valor numérico u obtenerse desde un dataset ráster existente. Si el tamaño de celda no se ha especificado explícitamente como valor de parámetro, se usa el valor de tamaño de celda del entorno si se ha especificado; en caso contrario, se utilizarán otras reglas para calcularlo a partir de las otras entadas. Consulte la sección sobre el uso para obtener más información.
Analysis Cell Size
search_radius
(Opcional)
La clase Radius define cuáles de los puntos de entrada se utilizarán para interpolar el valor para cada celda en el ráster de salida.
Hay dos tipos de clases de radios: RadiusVariable y RadiusFixed. Un radio de búsqueda Variable se utiliza para encontrar una cantidad específica de puntos de muestra de entrada para la interpolación. El tipo Fijo utiliza una distancia fija especificada dentro de la cual todos los puntos de entrada se utilizarán para la interpolación. El tipo Variable es el predeterminado.
RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
{numberofPoints}—Un valor entero que especifica el número de puntos de muestra de entrada más próximos que se utilizan para realizar la interpolación. El valor predeterminado es 12 puntos.
{maxDistance}—Especifica la distancia, en unidades de mapa, mediante la que se limita la búsqueda de los puntos de muestra de entrada más próximos. El valor predeterminado es la longitud de la extensión de la diagonal.
RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
{distance}—Especifica la distancia como un radio dentro del que los puntos de muestra de entrada se utilizan para realizar la interpolación.
El valor del radio se expresa en unidades de mapa. El radio predeterminado es cinco veces el tamaño del ráster de salida.
{minNumberofPoints}—Un entero que define el número mínimo de puntos que se utiliza para la interpolación. El valor predeterminado es 0.
Si el número de puntos requerido no se encuentra dentro de la distancia especificada, la distancia de búsqueda aumentará hasta que se encuentre la cantidad mínima de puntos especificada.
Cuando sea necesario aumentar el radio de búsqueda, se hace hasta que el {minNumberofPoints} caiga dentro de este radio, o hasta que el radio cruce la extensión inferior (sur) o superior (norte) del ráster de salida. Se asigna NoData a todas las ubicaciones que no cumplen con las condiciones anteriores.
Radius
out_variance_prediction_raster
(Opcional)
Ráster de salida opcional en el que cada celda contiene los valores de varianza previstos para esa ubicación.
Raster Dataset
Valor de retorno
Nombre
Explicación
Tipo de datos
out_surface_raster
Ráster de superficie interpolado de salida.
Siempre es un ráster de punto flotante.
Raster
Muestra de código
Kriging ejemplo 1 (ventana de Python)
En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.