サンプリング ネットワークの高密度化 (Geostatistical Analyst ツール)
サマリー
定義済みの地球統計クリギング レイヤーを使用して、新しい観測所を構築すべき場所を決定します。 また、既存のネットワークから削除すべき観測所を判断する際にも使用できます。
使用法
入力地球統計レイヤーは、クリギング レイヤーである必要があります。
複数の位置が要求されたにもかかわらず、単一の新しい位置のみが生成される場合があります。 これは、選択基準に基づいて同一の新しい位置が選択され続けた場合に発生します。 抑制距離 パラメーターに値を指定することで、この事象を防ぐことができます。 抑制距離の使用は、選択基準として 下の四分位の閾値 または 上の四分位の閾値 (Python では QUARTILE_THRESHOLD または QUARTILE_THRESHOLD_UPPER) が使用されている場合に特に重要です。
推定サーフェスに与える影響が最も少ない位置を決定する際、入力候補ポイント フィーチャ パラメーターに、クリギング レイヤーの作成に使用したフィーチャクラスを使用することができます。 一部の観測所の運用を終了する必要がある場合、影響が最も少ない位置が削除に適しています。
パラメーター
ラベル
説明
データ タイプ
入力地球統計レイヤー
クリギング モデルから生成される地球統計レイヤーを入力します。
Geostatistical Layer
出力ポイント数
生成するサンプル位置の数を指定します。
Long
出力ポイント フィーチャクラス
出力フィーチャクラスの名前。
Feature Class
選択基準
(オプション)
サンプリング ネットワークを高密度化する方法。
推定の標準誤差 オプションを使用すると、推定の標準誤差が大きい位置に追加の加重が掛けられます。 標準誤差の閾値 、下の四分位の閾値 、および 上の四分位の閾値 オプションは、分析対象の変数に重要な閾値が存在する場合 (許容される最高のオゾン レベルなど) に有効です。 標準誤差の閾値 オプションを使用すると、値が閾値に近い位置に追加の加重が掛けられます。 下の四分位の閾値 オプションを使用すると、重要な閾値を超える可能性が最も低い位置に追加の加重が掛けられます。 上の四分位の閾値 オプションを使用すると、重要な閾値を超える可能性が最も高い位置に追加の加重が掛けられます。
選択基準 を 標準誤差の閾値 、下の四分位の閾値 、または 上の四分位の閾値 に設定すると、閾値 パラメーターが利用できるようになり、対象の閾値を指定できます。
各オプションの式は次のとおりです。
<!--```nohighlight
推定の標準誤差 = stderr
標準誤差の閾値 = stderr(s)(1 - 2 · abs(prob[Z(s) > threshold] - 0.5))
下の四分位の閾値 = (Z0.75 (s) - Z0.25 (s)) · (prob[Z(s) < threshold])
上の四分位の閾値 = (Z0.75 (s) - Z0.25 (s)) · (prob[Z(s) > threshold])
<div data-domains="selection_criteria">
- <span data-name="STDERR">**推定の標準誤差**</span>—<span data-desc="STDERR">推定の標準誤差基準</span>
- <span data-name="STDERR_THRESHOLD">**標準誤差の閾値**</span>—<span data-desc="STDERR_THRESHOLD">標準誤差の閾値基準</span>
- <span data-name="QUARTILE_THRESHOLD">**下の四分位の閾値**</span>—<span data-desc="QUARTILE_THRESHOLD">下の四分位の閾値基準</span>
- <span data-name="QUARTILE_THRESHOLD_UPPER">**上の四分位の閾値**</span>—<span data-desc="QUARTILE_THRESHOLD_UPPER">上の四分位の閾値基準</span>
</div>
String
限界値
(オプション)
サンプリング ネットワークを高密度化するために使用する閾値。
このパラメーターは、標準誤差の閾値 、下の四分位の閾値 、または 上の四分位の閾値 選択基準が使用されている場合にのみ適用できます。
Double
入力加重ラスター
(オプション)
優先的に重み付けする位置の決定に使用されるラスター。
Raster Layer
入力候補ポイント フィーチャ
(オプション)
選択対象のサンプル位置。
Feature Layer
抑制距離
(オプション)
サンプルが互いにこの距離内に配置されないようにするために使用します。
Linear Unit
arcpy.ga.DensifySamplingNetwork(in_geostat_layer, number_output_points, out_feature_class, {selection_criteria}, {threshold}, {in_weight_raster}, {in_candidate_point_features}, {inhibition_distance})
名前
説明
データ タイプ
in_geostat_layer
クリギング モデルから生成される地球統計レイヤーを入力します。
Geostatistical Layer
number_output_points
生成するサンプル位置の数を指定します。
Long
out_feature_class
出力フィーチャクラスの名前。
Feature Class
selection_criteria
(オプション)
サンプリング ネットワークを高密度化する方法。
STERR オプションを使用すると、推定の標準誤差が大きい位置に追加の加重が掛けられます。 STDERR_THRESHOLD、QUARTILE_THRESHOLD、および QUARTILE_THRESHOLD_UPPER オプションは、分析対象の変数に重要な閾値が存在する場合 (許容される最高のオゾン レベルなど) に有効です。 STDERR_THRESHOLD オプションを使用すると、値が閾値に近い位置に追加の加重が掛けられます。 QUARTILE_THRESHOLD オプションを使用すると、重要な閾値を超える可能性が最も低い位置に追加の加重が掛けられます。 QUARTILE_THRESHOLD_UPPER オプションを使用すると、重要な閾値を超える可能性が最も高い位置に追加の加重が掛けられます。
各オプションの式は次のとおりです。
<!--```nohighlight
推定の標準誤差 = stderr
標準誤差の閾値 = stderr(s)(1 - 2 · abs(prob[Z(s) > threshold] - 0.5))
下の四分位の閾値 = (Z0.75 (s) - Z0.25 (s)) · (prob[Z(s) < threshold])
上の四分位の閾値 = (Z0.75 (s) - Z0.25 (s)) · (prob[Z(s) > threshold])
<div data-domains="selection_criteria">
- <span data-name="STDERR">`STDERR`</span>—<span data-desc="STDERR">推定の標準誤差基準</span>
- <span data-name="STDERR_THRESHOLD">`STDERR_THRESHOLD`</span>—<span data-desc="STDERR_THRESHOLD">標準誤差の閾値基準</span>
- <span data-name="QUARTILE_THRESHOLD">`QUARTILE_THRESHOLD`</span>—<span data-desc="QUARTILE_THRESHOLD">下の四分位の閾値基準</span>
- <span data-name="QUARTILE_THRESHOLD_UPPER">`QUARTILE_THRESHOLD_UPPER`</span>—<span data-desc="QUARTILE_THRESHOLD_UPPER">上の四分位の閾値基準</span>
</div>
String
threshold
(オプション)
サンプリング ネットワークを高密度化するために使用する閾値。
このパラメーターは、標準誤差の閾値 、下の四分位の閾値 、または 上の四分位の閾値 選択基準が使用されている場合にのみ適用できます。
Double
in_weight_raster
(オプション)
優先的に重み付けする位置の決定に使用されるラスター。
Raster Layer
in_candidate_point_features
(オプション)
選択対象のサンプル位置。
Feature Layer
inhibition_distance
(オプション)
サンプルが互いにこの距離内に配置されないようにするために使用します。
Linear Unit
コードのサンプル
DensifySamplingNetwork の例 1 (Python ウィンドウ)
定義済みの地球統計クリギング レイヤーに基づいてサンプリング ネットワークを高密度化します。
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.ga.DensifySamplingNetwork("C:/gapyexamples/data/Kriging.lyr", 2,
"C:/gapyexamples/output/outDSN")
DensifySamplingNetwork の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
定義済みの地球統計クリギング レイヤーに基づいてサンプリング ネットワークを高密度化します。
# Name: DensifySamplingNetwork_Example_02.py
# Description: Densify a sampling network based on a predefined geostatistical
# kriging layer. It uses, inter alia, the Standard Error of
# Prediction map to determine where new locations are required.
# 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"
numberPoints = 2
outPoints = "C:/gapyexamples/output/outDSN"
# Run DensifySamplingNetworks
arcpy.ga.DensifySamplingNetwork(inLayer, numberPoints, outPoints)
環境
現在のワークスペース , 範囲 , 地理座標系変換 , 出力座標系 , 並列処理ファクター , スクラッチ ワークスペース
ライセンス情報
Basic: Geostatistical Analyst が必要
Standard: Geostatistical Analyst が必要
Advanced: Geostatistical Analyst が必要