Начало работы с Geostatistical Analyst в ArcGIS Pro
Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Дополнительный модуль Geostatistical Analyst содержит набор инструментов, которые помогают подготовить данные для интерполяции, настроить модель интерполяции и проверить ее результаты. Два основных компонента Geostatistical Analyst – это Geostatistical Wizard и набор инструментов Geostatistical Analyst.
Мастер операций геостатистики
Мастер операций геостатистики доступен через вкладку Анализ на ленте в ArcGIS Pro.
Мастер операций геостатистики – это динамический набор страниц, которые разработаны с целью провести вас через процесс построения модели интерполяции и оценки ее качества. Выбор, сделанный на странице, определяет доступные параметры на следующих страницах и способы взаимодействия с данными для построения подходящей модели. Мастер ведет вас от точки выбора метода интерполяции до просмотра итоговой статистики, позволяющий оценить ожидаемое качество модели. Упрощенная версия такого рабочего процесса (для метода обратных взвешенных расстояний) представлена на рисунке ниже:
Процесс построения модели интерполяции
Geostatistical Analyst включает в себя множество инструментов для анализа данных и создания различных выходных поверхностей. Хотя причины выполнения исследования могут измениться, рекомендуется использовать подход, описанный в разделе Геостатистический рабочий процесс при анализе и картографировании пространственных процессов:
Представление данных – создает слои и отображает их в ArcGIS Pro.
Исследование данных — изучите статистические и пространственные свойства ваших наборов данных, используя, например, гистограмму.
Выбор подходящего метода интерполяции – при выборе необходимо руководствоваться задачами изучения, пониманием явления и доступными выходными поверхностями.
Подбор модели – выполняет интерполяцию, по возможности конфигурирует параметры, чтобы они соответствовали статистическим свойствам данных.
Выполнение диагностики – проверяет обоснованность результатов и оценивает выходную поверхность с помощью перекрестной проверки и проверки. Это поможет понять то, как модель прогнозирует значения в не опорных положениях.
В наборе Geostatistical Analyst имеется множество методов интерполяции. Необходимо четко понимать задачи изучения и способы прогнозирования значений, а также владеть другой сопутствующей информацией для принятия более обоснованных решений при выборе метода. Для получения рекомендаций см. Деревья классификации, где представлен набор деревьев классификации для различных методов.
Методы интерполяции, доступные в Geostatistical Analyst
Функции интерполяции в Geostatistical Analyst можно разделить на две категории: детерминированные и геостатистические.
Детерминированные методы
Детерминированные методы имеют параметры, которые управляют либо степенью сходства (например, метод обратных взвешенных расстояний) значений, либо степенью сглаживания (например, радиальные базисные функции) поверхности. Такие методы не основываются на модели случайного пространственного процесса. Также отсутствует явные измерения или пространственная автокорреляция данных. К детерминированным методам относятся:
Интерполяция с барьерами (использующая в процессе интерполяции проницаемые или полупроницаемые барьеры):
Геостатистические методы
Геостатистические методы предполагают, что определенная пространственная вариация, характерная для природных явлений, может быть смоделирована с помощью случайных процессов с пространственной автокорреляцией; геостатистические методы требуют, чтобы пространственная автокорреляция была явным образом смоделирована. Геостатистические методы могут использоваться для описания и моделирования пространственных паттернов (вариография), прогнозирования значений в точках, где измерения не выполнялись (кригинг), и оценки неопределенности, связанной с интерполируемым значением в таких точках (кригинг).
Более подробно о кригинге в Geostatistical Analyst
Эмпирический байесовский кригинг доступен в качестве инструмента геообработки. Этот инструмент может быть использован для создания следующих поверхностей:
Карты предсказанных значений кригинга
Карты стандартных ошибок кригинга, связанных с прогнозируемыми значениями
Карты вероятностей, которые указывают, превышен ли конкретный критический уровень
Карты квантилей для заданного уровня вероятности
Прогнозирование регрессии ЭБК может использоваться для созданий моделей эмпирического байесовского кригинга, в которых для повышения точности интерполяции применяются растры независимой переменной. Слой GA в растры может использоваться для экспорта этих моделей в четыре выходных типа, описанных выше.
Эмпирический байесовский кригинг 3D можно использовать для интерполяции 3D-точек, имеющих x-, y- и z-координату, а также измеренное значение для интерполяции.
Geostatistical Analyst
Набор инструментов Geostatistical Analyst включает в себя инструменты для анализа данных, построения различных поверхностей интерполяции, исследования и преобразования геостатистических слоев в другие форматы, выполнения геостатистической имитации и анализа чувствительности, а также содействия в разработке сетей опорных точек. Инструменты разделяются на пять групп:
Интерполяция – содержит инструменты геообработки, которые выполняют интерполяцию и могут использоваться как автономные инструменты или в окнах ModelBuilder и Python.
Разработка сети выборки – содержит инструменты, содействующие в проектировании или изменении существующих сетей опорных точек или мониторинговых сетей.
Имитация – дополняет возможности кригинга, выполняя геостатистическое моделирование, и разрешает извлечение смоделированных результатов для точек или для полигональных участков.
Утилиты – содержит инструменты общего назначения для извлечения поднаборов данных; для выполнения перекрестной проверки для оценки качества модели; для проверки чувствительности к изменению параметров вариограммы и для визуального представления окрестностей, которые используются инструментами интерполяции.
Работа с геостатистическими слоями – инструменты, генерирующие проинтерполированные значения для точечных местоположений. Экспортируют геостатистические слои в растровый и векторный формат и создают новые геостатистические слои на основе шаблонов.