Krigeage bayésien empirique 3D (Outils Geostatistical Analyst)

Résumé

Interpole des points 3D avec la méthodologie de krigeage bayésien empirique. Tous les points doivent avoir des coordonnées x, y et z et une valeur mesurée à interpoler. La sortie est une couche géostatistique 3D qui se calcule et s’affiche sous forme de transect 2D à une élévation donnée. Vous pouvez modifier l’élévation de la couche à l’aide du curseur de plage, ce qui met à jour la couche afin de représenter les prévisions interpolées pour la nouvelle élévation.

Les applications possibles de l’interpolation 3D sont les suivantes :

Les océanographes créent des cartes de l’oxygène dissous et de la salinité à différentes profondeurs océaniques.
Les chercheurs en sciences atmosphériques modélisent la pollution et les gaz à effet de serre dans l’atmosphère.
Les géologues prédisent des propriétés géologiques souterraines telles que des concentrations en minéraux et la porosité.

En savoir plus sur le krigeage bayésien empirique 3D

Illustration

Utilisation

Les entités en entrée peuvent être fournies comme suit :
- Entités ponctuelles 3D dont les élévations sont stockées sous forme d’attribut géométrique dans Shape.Z
- Entités ponctuelles 2D dont les élévations sont stockées dans un champ attributaire
Il est recommandé de fournir des entités ponctuelles 3D car toutes les unités et conversions d’unités peuvent s’effectuer automatiquement. Vous pouvez convertir des entités ponctuelles 2D avec un champ d’élévation en entités ponctuelles 3D à l’aide de l’outil Feature To 3D By Attribute (Entité en 3D par attribut).
Les couches géostatistiques en 3D peuvent être affichées en tant que couches de voxel à l’aide de l’outil GA Layer 3D To NetCDF (Couche GA 3D vers NetCDF). Elles peuvent également prévoir les points cibles en 3D et être exportées sous forme de rasters et isolignes d’entité à n’importe quelle élévation. Plusieurs rasters à différentes élévations peuvent également être simultanément exportés et enregistrés sous forme de jeu de données raster multidimensionnel.
Toutes les entités en entrée doivent se trouver dans un système de coordonnées projetées. Si les points sont stockés dans un système de coordonnées géographiques avec des coordonnées de latitude et de longitude, ils doivent être projetés à l’aide de l’outil Project (Projeter) avant d’utiliser cet outil.
Un voisinage de recherche Standard 3D est utilisé pour calculer les prévisions. Toutes les distances qui sont utilisées pour trouver les voisins seront calculées dans le système de coordonnées étirées après l’application de la valeur du paramètre Elevation inflation factor (Facteur d’inflation de l’élévation). Pour plus d’informations, consultez Modifications horizontales et verticales des valeurs de données.

Etiqueter	Explication	Type de données
Entités en entrée	Entités ponctuelles en entrée contenant le champ à interpoler.	Feature Layer
Champ d’élévation	Champ des entités en entrée contenant la valeur d’élévation de chaque point en entrée. Si les valeurs d’élévation sont stockées sous forme d’attributs géométriques dans Shape.Z, il est recommandé d’utiliser ce champ. Si les valeurs d’élévation sont stockées dans un champ attributaire, elles doivent indiquer la distance par rapport au niveau moyen de la mer. Les valeurs positives indiquent une distance au-dessus du niveau de la mer et les valeurs négatives une distance en dessous du niveau de la mer.	Field
Champ de valeurs	Champ des entités en entrée contenant les valeurs mesurées qui seront interpolées.	Field
Couche géostatistique en sortie	Couche géostatistique en sortie qui affichera le résultat de l’interpolation.	Geostatistical Layer
Unités du champ d’élévation (Facultatif)	Unités du champ d’élévation. Si Shape.Z est fourni comme champ d’élévation, les unités concordent automatiquement avec les unités z du système de coordonnées verticales. Pouces d'arpentage américains—Les élévations sont en pouces d’arpentage américains. Pieds d’arpentage américains—Les élévations sont en pieds d’arpentage américains. Yards d'arpentage américains—Les élévations sont en yards d’arpentage américains. Milles d’arpentage américains—Les élévations sont en miles d’arpentage américains. Milles nautiques d’arpentage américains—Les élévations sont en milles nautiques d’arpentage américains. Millimètres—Les élévations sont en millimètres. Centimètres—Les élévations sont en centimètres. Décimètres—Les élévations sont en décimètres. Mètres—Les élévations sont en mètres. Kilomètres—Les élévations sont en kilomètres. Pouces internationaux—Les élévations sont en pouces internationaux. Pied international—Les élévations sont en pieds internationaux. Yards internationaux—Les élévations sont en yards internationaux. Milles terrestres—Les élévations sont en milles terrestres. Milles nautiques internationaux—Les élévations sont en milles nautiques internationaux.	String
Champ d’erreur de mesure (Facultatif)	Champ des entités en entrée contenant les valeurs d’erreur de mesure de chaque point. La valeur doit correspondre à un écart type de la valeur mesurée de chaque point. Utilisez ce champ si les valeurs d’erreur de mesure ne sont pas identiques pour chaque point. Des données mesurées à l’aide de différents appareils sont fréquemment à l’origine d’erreurs de mesure non constantes. Un appareil peut être plus précis qu’un autre, ce qui implique qu’il génère des erreurs de mesure plus faibles. Par exemple, un thermomètre arrondit au degré le plus proche tandis qu’un autre arrondit au dixième de degré le plus proche. La variabilité des mesures est généralement fournie par le fabricant de l’appareil de mesure ou déterminée de manière empirique. Laissez ce paramètre vide en l’absence de valeurs d’erreur de mesure ou si ces dernières sont inconnues.	Field
Type de modèle de semi-variogramme (Facultatif)	Modèle de semi-variogramme qui sera utilisé pour l’interpolation. Puissance—Le modèle de semi-variogramme Puissance sera utilisé. Linéaire—Le modèle de semi-variogramme Linéaire sera utilisé. Spline de plaque mince—Le modèle de semi-variogramme Spline de plaque mince sera utilisé. Exponentiel—Le modèle de semi-variogramme Exponentiel sera utilisé. Whittle—Le modèle de semi-variogramme Whittle sera utilisé. K de Bessel—Le modèle de semi-variogramme K de Bessel sera utilisé.	String
Transformation type (Facultatif)	Type de transformation qui sera appliqué aux entités en entrée. Aucun—Aucune transformation ne sera appliquée. Il s’agit de l’option par défaut. Empirique—La transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Empirique sera appliquée. Logarithme empirique—La transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Logarithmique empirique sera appliquée. Toutes les valeurs de données doivent être positives. Si cette option est sélectionnée, toutes les prévisions seront positives.	String
Taille des sous-ensembles (Facultatif)	Taille des sous-ensembles. Les données en entrée seront automatiquement divisées en sous-ensembles avant le traitement. Ce paramètre contrôle le nombre de points que contiendra chaque sous-ensemble.	Long
Local model area overlap factor (Facultatif)	Facteur représentant le degré de superposition entre les modèles locaux (également appelés sous-ensembles). Chaque point en entrée peut être placé dans plusieurs sous-ensembles et le facteur de superposition spécifie le nombre moyen de sous-ensembles dont fera partie chaque point. Une valeur élevée du facteur de superposition produit une surface en sortie plus lisse, mais augmente également le temps de traitement. Les valeurs doivent être comprises entre 1 et 5. La superposition réelle qui sera utilisée sera généralement supérieure à cette valeur et chaque sous-ensemble contiendra par conséquent le même nombre de points.	Double
Number of simulated semivariograms (Facultatif)	Nombre de semi-variogrammes simulés qui seront utilisés pour chaque modèle local. En augmentant le nombre de simulations, les calculs du modèle seront plus stables, mais le temps de calcul sera plus long.	Long
Ordre de suppression des tendances (Facultatif)	Spécifie l’ordre de suppression des tendances dans la direction verticale. Pour la plupart des données 3D, les valeurs des points changent plus rapidement verticalement qu’horizontalement. La suppression des tendances dans la direction verticale permet de compenser ce comportement et de stabiliser les calculs. Aucun—La tendance verticale ne sera pas supprimée. Il s’agit de l’option par défaut. Premier ordre—La tendance verticale de premier ordre sera supprimée.	String
Facteur d’inflation de l’élévation (Facultatif)	Valeur constante qui est multipliée par la valeur Elevation field (Champ d’élévation) avant de procéder à l’établissement de sous-groupes et à l’estimation du modèle. Pour la plupart des données 3D, les valeurs des points changent plus rapidement verticalement qu’horizontalement. Ce facteur étire les localisations des points de telle sorte qu’une unité de distance verticale soit statistiquement équivalente à une unité de distance horizontale. Les localisations des points reviendront à leur position d’origine avant le renvoi du résultat de l’interpolation. Cette correction est nécessaire pour estimer avec précision le modèle de semi-variogramme, ainsi que les voisins appropriés pour le paramètre Search neighborhood (Voisinage de recherche). Le facteur d’inflation de l’élévation est sans unité et fournira les mêmes résultats quelles que soient les unités de la coordonnée x, y ou z des points en entrée. Si aucune valeur n’est fournie pour ce paramètre, une valeur est calculée au moment de l’exécution à l’aide d’une estimation de probabilité maximale. La valeur apparaîtra sous forme de message de géotraitement. La valeur calculée au moment de l’exécution sera comprise entre 1 et 1 000. Vous pouvez toutefois fournir des valeurs comprises entre 0,01 et 1 000 000. Si la valeur calculée est égale à 1 ou 1 000, vous pouvez indiquer des valeurs hors de cette plage et choisir une valeur basée sur la validation croisée.	Double
Search neighborhood (Facultatif)	Indique le nombre et l’orientation des voisins qui seront utilisés pour prévoir des valeurs aux nouvelles localisations. Standard 3D Max neighbors (Nbre max. de voisins) : nombre maximal de voisins par secteur qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. Min neighbors (Nbre min. de voisins) : nombre minimal de voisins par secteur qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. Sector Type (Type de secteur) : géométrie du voisinage 3D. Les secteurs permettent de s’assurer que les voisins sont utilisés dans chaque direction autour de la localisation de prévision. Tous les types de secteur sont formés à partir des solides de Platon. 1 Sector (Sphere) (1 secteur [Sphère]) : les voisins les plus proches à partir de n’importe quelle direction seront utilisés. 4 Sector (Tetrahedron) (4 secteurs [Tétraèdre]) : l’espace sera divisé en quate régions et les voisins seront utilisés dans chacune des quatre régions. 6 Sector (Cube) (6 secteurs [Cube]) : l’espace sera divisé en six régions et les voisins seront utilisés dans chacune des six régions. 8 Sector (Octahedron) (8 secteurs [Octaèdre]) : l’espace sera divisé en huit régions et les voisins seront utilisés dans chacune des huit régions. 12 Sector (Dodecahedron) (12 secteurs [Dodécaèdre]) : l’espace sera divisé en douze régions et les voisins seront utilisés dans chacune des douze régions. 20 Sector (Icosahedron) (20 secteurs [Icosaèdre]) : l’espace sera divisé en vingt régions et les voisins seront utilisés dans chacune des vingt régions. Radius (Rayon) : longueur du rayon du voisinage de recherche.	Geostatistical Search Neighborhood
Élévation en sortie par défaut (Facultatif)	Élévation par défaut de la valeur du paramètre Output geostatistical layer (Couche géostatistique en sortie). La couche géostatistique s’affichera sous forme d’une surface horizontale à une élévation donnée et ce paramètre indique cette élévation. Lors de sa création, l’élévation de la couche géostatistique peut être modifiée à l’aide du curseur de plage.	Double
Type de surface en sortie (Facultatif)	Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation. Prévision—Les surfaces de prédiction sont générées à partir des valeurs interpolées. Erreur standard de prévision—Les surfaces d’erreur standard sont générées à partir des erreurs standard des valeurs interpolées. Probabilité—La surface en sortie correspond aux surfaces de probabilité des valeurs dépassant ou non un certain seuil. Quantile—La surface en sortie correspond aux surfaces de quantile prévoyant le quantile spécifié de la distribution de la prévision.	String
Valeur de quantile (Facultatif)	Valeur de quantile pour laquelle la couche en sortie sera générée.	Double
Type de seuil de probabilité (Facultatif)	Indique si la probabilité de dépassement ou de non-dépassement du seuil spécifié par une valeur doit être calculée. Dépasser—La probabilité de dépassement du seuil par une valeur sera calculée. Il s’agit de l’option par défaut. Ne pas dépasser—La probabilité de non-dépassement du seuil par une valeur sera calculée.	String
Seuil de probabilité (Facultatif)	Valeur du seuil de probabilité. Si aucune valeur n’est fournie, la médiane (50^e quantile) des données en entrée sera utilisée.	Double

arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in_features, elevation_field, value_field, out_ga_layer, {elevation_units}, {measurement_error_field}, {semivariogram_model_type}, {transformation_type}, {subset_size}, {overlap_factor}, {number_simulations}, {trend_removal}, {elev_inflation_factor}, {search_neighborhood}, {output_elevation}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold})

Nom	Explication	Type de données
in_features	Entités ponctuelles en entrée contenant le champ à interpoler.	Feature Layer
elevation_field	Champ des entités en entrée contenant la valeur d’élévation de chaque point en entrée. Si les valeurs d’élévation sont stockées sous forme d’attributs géométriques dans Shape.Z, il est recommandé d’utiliser ce champ. Si les valeurs d’élévation sont stockées dans un champ attributaire, elles doivent indiquer la distance par rapport au niveau moyen de la mer. Les valeurs positives indiquent une distance au-dessus du niveau de la mer et les valeurs négatives une distance en dessous du niveau de la mer.	Field
value_field	Champ des entités en entrée contenant les valeurs mesurées qui seront interpolées.	Field
out_ga_layer	Couche géostatistique en sortie qui affichera le résultat de l’interpolation.	Geostatistical Layer
elevation_units (Facultatif)	Unités du champ d’élévation. Si Shape.Z est fourni comme champ d’élévation, les unités concordent automatiquement avec les unités z du système de coordonnées verticales. `INCH`—Les élévations sont en pouces d’arpentage américains. `FOOT`—Les élévations sont en pieds d’arpentage américains. `YARD`—Les élévations sont en yards d’arpentage américains. `MILE_US`—Les élévations sont en miles d’arpentage américains. `NAUTICAL_MILE`—Les élévations sont en milles nautiques d’arpentage américains. `MILLIMETER`—Les élévations sont en millimètres. `CENTIMETER`—Les élévations sont en centimètres. `DECIMETER`—Les élévations sont en décimètres. `METER`—Les élévations sont en mètres. `KILOMETER`—Les élévations sont en kilomètres. `INCH_INT`—Les élévations sont en pouces internationaux. `FOOT_INT`—Les élévations sont en pieds internationaux. `YARD_INT`—Les élévations sont en yards internationaux. `MILE_INT`—Les élévations sont en milles terrestres. `NAUTICAL_MILE_INT`—Les élévations sont en milles nautiques internationaux.	String
measurement_error_field (Facultatif)	Champ des entités en entrée contenant les valeurs d’erreur de mesure de chaque point. La valeur doit correspondre à un écart type de la valeur mesurée de chaque point. Utilisez ce champ si les valeurs d’erreur de mesure ne sont pas identiques pour chaque point. Des données mesurées à l’aide de différents appareils sont fréquemment à l’origine d’erreurs de mesure non constantes. Un appareil peut être plus précis qu’un autre, ce qui implique qu’il génère des erreurs de mesure plus faibles. Par exemple, un thermomètre arrondit au degré le plus proche tandis qu’un autre arrondit au dixième de degré le plus proche. La variabilité des mesures est généralement fournie par le fabricant de l’appareil de mesure ou déterminée de manière empirique. Laissez ce paramètre vide en l’absence de valeurs d’erreur de mesure ou si ces dernières sont inconnues.	Field
semivariogram_model_type (Facultatif)	Modèle de semi-variogramme qui sera utilisé pour l’interpolation. `POWER`—Le modèle de semi-variogramme Puissance sera utilisé. `LINEAR`—Le modèle de semi-variogramme Linéaire sera utilisé. `THIN_PLATE_SPLINE`—Le modèle de semi-variogramme Spline de plaque mince sera utilisé. `EXPONENTIAL`—Le modèle de semi-variogramme Exponentiel sera utilisé. `WHITTLE`—Le modèle de semi-variogramme Whittle sera utilisé. `K_BESSEL`—Le modèle de semi-variogramme K de Bessel sera utilisé.	String
transformation_type (Facultatif)	Type de transformation qui sera appliqué aux entités en entrée. `NONE`—Aucune transformation ne sera appliquée. Il s’agit de l’option par défaut. `EMPIRICAL`—La transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Empirique sera appliquée. `LOGEMPIRICAL`—La transformation par coefficient multiplicatif correctif avec fonction de base Logarithmique empirique sera appliquée. Toutes les valeurs de données doivent être positives. Si cette option est sélectionnée, toutes les prévisions seront positives.	String
subset_size (Facultatif)	Taille des sous-ensembles. Les données en entrée seront automatiquement divisées en sous-ensembles avant le traitement. Ce paramètre contrôle le nombre de points que contiendra chaque sous-ensemble.	Long
overlap_factor (Facultatif)	Facteur représentant le degré de superposition entre les modèles locaux (également appelés sous-ensembles). Chaque point en entrée peut être placé dans plusieurs sous-ensembles et le facteur de superposition spécifie le nombre moyen de sous-ensembles dont fera partie chaque point. Une valeur élevée du facteur de superposition produit une surface en sortie plus lisse, mais augmente également le temps de traitement. Les valeurs doivent être comprises entre 1 et 5. La superposition réelle qui sera utilisée sera généralement supérieure à cette valeur et chaque sous-ensemble contiendra par conséquent le même nombre de points.	Double
number_simulations (Facultatif)	Nombre de semi-variogrammes simulés qui seront utilisés pour chaque modèle local. En augmentant le nombre de simulations, les calculs du modèle seront plus stables, mais le temps de calcul sera plus long.	Long
trend_removal (Facultatif)	Spécifie l’ordre de suppression des tendances dans la direction verticale. Pour la plupart des données 3D, les valeurs des points changent plus rapidement verticalement qu’horizontalement. La suppression des tendances dans la direction verticale permet de compenser ce comportement et de stabiliser les calculs. `NONE`—La tendance verticale ne sera pas supprimée. Il s’agit de l’option par défaut. `FIRST`—La tendance verticale de premier ordre sera supprimée.	String
elev_inflation_factor (Facultatif)	Valeur constante qui est multipliée par la valeur Elevation field (Champ d’élévation) avant de procéder à l’établissement de sous-groupes et à l’estimation du modèle. Pour la plupart des données 3D, les valeurs des points changent plus rapidement verticalement qu’horizontalement. Ce facteur étire les localisations des points de telle sorte qu’une unité de distance verticale soit statistiquement équivalente à une unité de distance horizontale. Les localisations des points reviendront à leur position d’origine avant le renvoi du résultat de l’interpolation. Cette correction est nécessaire pour estimer avec précision le modèle de semi-variogramme, ainsi que les voisins appropriés pour le paramètre Search neighborhood (Voisinage de recherche). Le facteur d’inflation de l’élévation est sans unité et fournira les mêmes résultats quelles que soient les unités de la coordonnée x, y ou z des points en entrée. Si aucune valeur n’est fournie pour ce paramètre, une valeur est calculée au moment de l’exécution à l’aide d’une estimation de probabilité maximale. La valeur apparaîtra sous forme de message de géotraitement. La valeur calculée au moment de l’exécution sera comprise entre 1 et 1 000. Vous pouvez toutefois fournir des valeurs comprises entre 0,01 et 1 000 000. Si la valeur calculée est égale à 1 ou 1 000, vous pouvez indiquer des valeurs hors de cette plage et choisir une valeur basée sur la validation croisée.	Double
search_neighborhood (Facultatif)	Indique le nombre et l’orientation des voisins à l’aide de la classe SearchNeighborhoodStandard3D. Standard 3D radius—Longueur du rayon du voisinage de recherche. nbrMax—Nombre maximal de voisins par secteur qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. nbrMin—Nombre minimal de voisins par secteur qui seront utilisés pour estimer la valeur à la localisation inconnue. sectorType—Géométrie du voisinage 3D. Les secteurs permettent de s’assurer que les voisins sont utilisés dans différentes directions autour de la localisation de prévision. Tous les types de secteur sont formés à partir des solides de Platon. ONE_SECTOR—Les voisins les plus proches à partir de n’importe quelle direction seront utilisés. FOUR_SECTORS—L’espace sera divisé en quatre régions et les voisins seront utilisés dans chacune des quatre régions. SIX_SECTORS—L’espace sera divisé en six régions et les voisins seront utilisés dans chacune des six régions. EIGHT_SECTORS—L’espace sera divisé en huit régions et les voisins seront utilisés dans chacune des huit régions. TWELVE_SECTORS—L’espace sera divisé en douze régions et les voisins seront utilisés dans chacune des douze régions. TWENTY_SECTORS—L’espace sera divisé en vingt régions et les voisins seront utilisés dans chacune des vingt régions.	Geostatistical Search Neighborhood
output_elevation (Facultatif)	Élévation par défaut de la valeur du paramètre `out_ga_layer`. La couche géostatistique s’affichera sous forme d’une surface horizontale à une élévation donnée et ce paramètre indique cette élévation. Lors de sa création, l’élévation de la couche géostatistique peut être modifiée à l’aide du curseur de plage.	Double
output_type (Facultatif)	Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation. Pour en savoir plus sur les types de surface en sortie, voir Quels types de surface en sortie peuvent générer les modèles d’interpolation ? `PREDICTION`—Les surfaces de prédiction sont générées à partir des valeurs interpolées. `PREDICTION_STANDARD_ERROR`—Les surfaces d’erreur standard sont générées à partir des erreurs standard des valeurs interpolées. `PROBABILITY`—La surface en sortie correspond aux surfaces de probabilité des valeurs dépassant ou non un certain seuil. `QUANTILE`—La surface en sortie correspond aux surfaces de quantile prévoyant le quantile spécifié de la distribution de la prévision.	String
quantile_value (Facultatif)	Valeur de quantile pour laquelle la couche en sortie sera générée.	Double
threshold_type (Facultatif)	Indique si la probabilité de dépassement ou de non-dépassement du seuil spécifié par une valeur doit être calculée. `EXCEED`—La probabilité de dépassement du seuil par une valeur sera calculée. Il s’agit de l’option par défaut. `NOT_EXCEED`—La probabilité de non-dépassement du seuil par une valeur sera calculée.	String
probability_threshold (Facultatif)	Valeur du seuil de probabilité. Si aucune valeur n’est fournie, la médiane (50^e quantile) des données en entrée sera utilisée.	Double

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction EmpiricalBayesianKriging3D (fenêtre Python)

Interpoler une classe d’entités ponctuelles 3D à l’aide de la fonction EmpiricalBayesianKriging3D.

import arcpy
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D("my3DLayer", "Shape.Z", "myValueField", "myGALayer", "METER", "",
                                    "POWER", "NONE", 100, 1, 100, "NONE", "",
                                    "NBRTYPE=Standard3D RADIUS=10000 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR",
                                    "", "PREDICTION", 0.5, "EXCEED", None)

Exemple 2 d’utilisation de la fonction EmpiricalBayesianKriging3D (script autonome)

Interpoler une classe d’entités ponctuelles 3D à l’aide de la fonction EmpiricalBayesianKriging3D.

# Name: EBK3D_Example_02.py
# Description: Interpolates 3D points.
# Requirements: Geostatistical Analyst extension

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
in3DPoints = "C:/gapyexamples/input/my3DPoints.shp"
elevationField = "Shape.Z"
valueField = "myValueField"
outGALayer = "myGALayer"
elevationUnit = "METER"
measurementErrorField = "myMEField"
semivariogramModel = "LINEAR"
transformationType = "NONE"
subsetSize = 80
overlapFactor = 1.5
numSimulations = 200
trendRemoval = "FIRST"
elevInflationFactor = 20
radius = 10000
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "FOUR_SECTORS"
searchNeighborhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard3D(radius, maxNeighbors, minNeighbors, sectorType)
outputElev = 1000
outputType = "PREDICTION"

# Run Empirical Bayesian Kriging 3D
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging3D(in3DPoints, elevationField, valueField, outGALayer, elevationUnit, myMEField,
                                    semivariogramModel, transformationType, subsetSize, overlapFactor, numSimulations,
                                    trendRemoval, elevInflationFactor, searchNeighborhood, outputElev, outputType)

Environnements

Points coïncidents, Etendue, Facteur de traitement parallèle

Informations de licence

Basic: Nécessite Geostatistical Analyst
Standard: Nécessite Geostatistical Analyst
Advanced: Nécessite Geostatistical Analyst