経験ベイズクリギング (Geostatistical Analyst ツール)

サマリー

経験ベイズクリギングは、繰り返しシミュレーションを行うことで基になるセミバリオグラムの推定誤差を考慮する内挿法です。

使用法

このクリギング方法を使用すると、適度に非定常な入力データを処理できます。
この内挿方法では、標準円形およびスムージング円形による 検索近傍 のみ実行できます。
検索近傍 の スムージング円形 オプションを使用すると、実行時間が大幅に増大します。
各ローカルモデルの最大ポイント数 および ローカルモデルオーバーラップファクター の値が大きいほど、実行時間が長くなります。また、データ変換 を適用すると、実行時間が大幅に増大します。
メモリが不足しないように、並列処理に使用できる CPU コア数が制限される場合があります。
入力データが地理座標系を使用している場合、すべての距離は弦距離を使用して計算されます。詳細については、「経験ベイズクリギングとは」トピックの「地理座標を使用しているデータの距離計算」をご参照ください。

ラベル	説明	データタイプ
入力フィーチャ	内挿する Z 値を含む入力ポイントフィーチャ。	Feature Layer
Z 値フィールド	各ポイントの高さまたは大きさの値を保持するフィールド。これは数値フィールドまたは、入力フィーチャが Z 値または M 値を含む場合は Shape フィールドです。	Field
出力地球統計レイヤー (オプション)	地球統計レイヤーが生成されます。このレイヤーは、出力ラスターが要求されていない場合にのみ必須の出力です。	Geostatistical Layer
出力ラスター (オプション)	出力ラスター。このラスターは、出力地球統計レイヤーが要求されていない場合にのみ必須の出力です。	Raster Dataset
出力セルサイズ (オプション)	作成する出力ラスターのセルサイズ。この値は、環境のセルサイズパラメーターで明示的に設定できます。設定されていない場合、入力空間参照において、入力ポイントフィーチャの範囲の幅または高さ (どちらか短い方) を 250 で割った値になります。	Analysis Cell Size
データ変換タイプ (オプション)	入力データに適用される変換のタイプ。なし—変換を適用しません。これがデフォルトです。経験—経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換。対数経験—対数経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換。すべてのデータは正でなければなりません。このオプションを選択した場合、すべての推定値は正の値になります。	String
各ローカルモデルの最大ポイント数 (オプション)	入力データは、この数を超えるポイントを含まないグループに自動的に分割されます。	Long
ローカルモデルエリアオーバーラップファクター (オプション)	ローカルモデル (サブセット) 間のオーバーラップ度合いを表す係数。各入力ポイントはいくつかのサブセットに分類できます。このオーバーラップファクターは、各ポイントが分類されるサブセットの平均値を指定します。オーバーラップファクターの値を高くすると、出力サーフェスがより滑らかになりますが、処理時間も増加します。通常、値は 0.01 ～ 5 の範囲で変わります。	Double
セミバリオグラムのシミュレーション回数 (オプション)	各ローカルモデルのセミバリオグラムのシミュレート回数。	Long
検索近傍 (オプション)	出力の制御に使用する周辺のポイントを定義します。標準円形がデフォルトです。標準円形最大近傍— 未知の位置の値を推定する際に使用される最大近傍数。最小近傍— 未知の位置の値を推定する際に使用される最小近傍数。セクタータイプ— 近傍のジオメトリー。 1 セクター— 単一の楕円。 4 セクター—4 つのセクターに分割された楕円。 4 セクター (回転)—4 つのセクターに分割され、45 度回転した楕円。 8 セクター—8 つのセクターに分割された楕円。角度— 変動ウィンドウの軸 (円) または長軸 (楕円) の回転角度。半径— 検索円の半径の長さ。スムージング円形スムージング係数— スムージング内挿オプションを使用すると、外側の楕円と内側の楕円が、長軸にスムージング係数を掛けた距離に作成されます。最小楕円の外側かつ最大楕円の内側にあるポイントは、シグモイド関数を使用して 0 〜 1 の値で重み付けされます。半径— 検索円の半径の長さ。	Geostatistical Search Neighborhood
出力サーフェスタイプ (オプション)	内挿結果を保存するサーフェスタイプ。推定—内挿された値から推定サーフェスが生成されます。推定の標準誤差—内挿された値の標準誤差から標準誤差サーフェスが生成されます。確率—一定の閾値を超える確率サーフェス、または超えない確率サーフェス。分位—推定分布の指定した分位値を推定する分位サーフェス。	String
分位値 (オプション)	出力ラスターを生成する分位値。	Double
確率閾値タイプ (オプション)	指定した閾値を超える確率を計算するか、超えない確率を計算するかを指定します。超える—確率値は閾値を超えます。これがデフォルトです。超えない—確率値は閾値を超えません。	String
確率閾値 (オプション)	確率閾値。空のままにした場合、入力データの中央値 (50番目の分位) が使用されます。	Double
セミバリオグラムモデルタイプ (オプション)	内挿に使用されるセミバリオグラムモデル。使用できるオプションは、データ変換タイプパラメーターの値によって異なります。変換タイプをなしに設定した場合、最初の 3 つのセミバリオグラムのみを使用できます。タイプが経験または対数経験の場合、最後の 6 つのセミバリオグラムを使用できます。データに適したセミバリオグラムの選択については、「経験ベイズクリギングとは」のトピックををご参照ください。累乗—累乗セミバリオグラム線形—線形セミバリオグラム Thin Plate スプライン—Thin Plate スプラインセミバリオグラム指数—指数セミバリオグラム指数トレンド除去—指数セミバリオグラム (1 次トレンド除去) Whittle—Whittle セミバリオグラム Whittle トレンド除去—Whittle セミバリオグラム (1 次トレンド除去) K-ベッセル—K-ベッセルセミバリオグラム K-ベッセルトレンド除去—K-ベッセルセミバリオグラム (1 次トレンド除去)	String

arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {transformation_type}, {max_local_points}, {overlap_factor}, {number_semivariograms}, {search_neighborhood}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold}, {semivariogram_model_type})

名前	説明	データタイプ
in_features	内挿する Z 値を含む入力ポイントフィーチャ。	Feature Layer
z_field	各ポイントの高さまたは大きさの値を保持するフィールド。これは数値フィールドまたは、入力フィーチャが Z 値または M 値を含む場合は Shape フィールドです。	Field
out_ga_layer (オプション)	地球統計レイヤーが生成されます。このレイヤーは、出力ラスターが要求されていない場合にのみ必須の出力です。	Geostatistical Layer
out_raster (オプション)	出力ラスター。このラスターは、出力地球統計レイヤーが要求されていない場合にのみ必須の出力です。	Raster Dataset
cell_size (オプション)	作成する出力ラスターのセルサイズ。この値は、環境のセルサイズパラメーターで明示的に設定できます。設定されていない場合、入力空間参照において、入力ポイントフィーチャの範囲の幅または高さ (どちらか短い方) を 250 で割った値になります。	Analysis Cell Size
transformation_type (オプション)	入力データに適用される変換のタイプ。 `NONE`—変換を適用しません。これがデフォルトです。 `EMPIRICAL`—経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換。 `LOGEMPIRICAL`—対数経験基底関数を使用した乗法的スキュー変換。すべてのデータは正でなければなりません。このオプションを選択した場合、すべての推定値は正の値になります。	String
max_local_points (オプション)	入力データは、この数を超えるポイントを含まないグループに自動的に分割されます。	Long
overlap_factor (オプション)	ローカルモデル (サブセット) 間のオーバーラップ度合いを表す係数。各入力ポイントはいくつかのサブセットに分類できます。このオーバーラップファクターは、各ポイントが分類されるサブセットの平均値を指定します。オーバーラップファクターの値を高くすると、出力サーフェスがより滑らかになりますが、処理時間も増加します。通常、値は 0.01 ～ 5 の範囲で変わります。	Double
number_semivariograms (オプション)	各ローカルモデルのセミバリオグラムのシミュレート回数。	Long
search_neighborhood (オプション)	出力の制御に使用する周辺のポイントを定義します。標準円形がデフォルトです。検索近傍クラスには、SearchNeighborhoodStandardCircular と SearchNeighborhoodSmoothCircular があります。標準円形 `radius`—検索円の半径の長さ。 `angle`—変動ウィンドウの軸 (円) または長軸 (楕円) の回転角度。 `nbrMax`—未知の位置の値を推定する際に使用される最大近傍数。 `nbrMin`—未知の位置の値を推定する際に使用される最小近傍数。 `sectorType`—近傍のジオメトリ。 `ONE_SECTOR`—単一の楕円。 `FOUR_SECTORS`—4 つのセクターに分割された楕円。 `FOUR_SECTORS_SHIFTED`—4 つのセクターに分割され、45 度回転した楕円。 `EIGHT_SECTORS`—8 つのセクターに分割された楕円。スムージング円形 `radius`—検索円の半径の長さ。 `smoothFactor`—スムージング内挿オプションを使用すると、外側の楕円と内側の楕円が、長軸にスムージング係数を掛けた距離に作成されます。最小楕円の外側かつ最大楕円の内側にあるポイントは、シグモイド関数を使用して 0 〜 1 の値で重み付けされます。	Geostatistical Search Neighborhood
output_type (オプション)	内挿結果を保存するサーフェスタイプ。出力サーフェスのタイプについては、「内挿モデルが生成できる出力サーフェスのタイプ」をご参照ください。 `PREDICTION`—内挿された値から推定サーフェスが生成されます。 `PREDICTION_STANDARD_ERROR`—内挿された値の標準誤差から標準誤差サーフェスが生成されます。 `PROBABILITY`—一定の閾値を超える確率サーフェス、または超えない確率サーフェス。 `QUANTILE`—推定分布の指定した分位値を推定する分位サーフェス。	String
quantile_value (オプション)	出力ラスターを生成する分位値。	Double
threshold_type (オプション)	指定した閾値を超える確率を計算するか、超えない確率を計算するかを指定します。 `EXCEED`—確率値は閾値を超えます。これがデフォルトです。 `NOT_EXCEED`—確率値は閾値を超えません。	String
probability_threshold (オプション)	確率閾値。空のままにした場合、入力データの中央値 (50番目の分位) が使用されます。	Double
semivariogram_model_type (オプション)	内挿に使用されるセミバリオグラムモデル。使用できるオプションは、`transformation_type` パラメーターの値によって異なります。変換タイプを `NONE` に設定した場合、最初の 3 つのセミバリオグラムのみを使用できます。タイプが `EMPIRICAL` または `LOGEMPIRICAL` の場合、最後の 6 つのセミバリオグラムを使用できます。データに適したセミバリオグラムの選択については、「経験ベイズクリギングとは」のトピックををご参照ください。 `POWER`—累乗セミバリオグラム `LINEAR`—線形セミバリオグラム `THIN_PLATE_SPLINE`—Thin Plate スプラインセミバリオグラム `EXPONENTIAL`—指数セミバリオグラム `EXPONENTIAL_DETRENDED`—指数セミバリオグラム (1 次トレンド除去) `WHITTLE`—Whittle セミバリオグラム `WHITTLE_DETRENDED`—Whittle セミバリオグラム (1 次トレンド除去) `K_BESSEL`—K-ベッセルセミバリオグラム `K_BESSEL_DETRENDED`—K-ベッセルセミバリオグラム (1 次トレンド除去)	String

コードのサンプル

EmpiricalBayesianKriging の例 1 (Python ウィンドウ)

一連のポイントフィーチャをラスターに内挿します。

import arcpy
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging("ca_ozone_pts", "OZONE", "outEBK", "C:/gapyexamples/output/ebkout",
                                  10000, "NONE", 50, 0.5, 100,
                                  arcpy.SearchNeighborhoodStandardCircular(300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
                                  "PREDICTION", "", "", "", "LINEAR")

EmpiricalBayesianKriging の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

一連のポイントフィーチャをラスターに内挿します。

# Name: EmpiricalBayesianKriging_Example_02.py
# Description: Bayesian kriging approach whereby many models created around the
#   semivariogram model estimated by the restricted maximum likelihood algorithm is used.
# Requirements: Geostatistical Analyst extension

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outEBK"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/ebkout"
cellSize = 10000.0
transformation = "EMPIRICAL"
maxLocalPoints = 50
overlapFactor = 0.5
numberSemivariograms = 100
# Set variables for search neighborhood
radius = 300000
smooth = 0.6
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmoothCircular(radius, smooth)
outputType = "PREDICTION"
quantileValue = ""
thresholdType = ""
probabilityThreshold = ""
semivariogram = "K_BESSEL"

# Run EmpiricalBayesianKriging
arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
                                  cellSize, transformation, maxLocalPoints, overlapFactor, numberSemivariograms,
                                  searchNeighbourhood, outputType, quantileValue, thresholdType, probabilityThreshold,
                                  semivariogram)

環境

セルサイズ, コインシデントポイント, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, マスク, 出力座標系, 並列処理ファクター, スナップ対象ラスター

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

経験ベイズ クリギング (Geostatistical Analyst ツール)

サマリー

使用法

パラメーター

環境

ライセンス情報

関連トピック

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