Кригинг – это процесс, требующий интенсивной работы процессора. Скорость вычисления зависит от числа точек во входном наборе данных и от размера окна поиска.
Низкие значения в дополнительном выходном растре прогнозируемой дисперсии указывают на высокую степень достоверности прогнозируемого значения. Высокие значения указывают на необходимость дополнительных точечных данных.
Виды универсального кригинга предполагают, что в данных существует структурная составляющая и что локальный тренд варьируется от одного местоположения к другому.
Свойств вариограммы позволяют контролировать вариограмму, используемую при выполнении интерполяции по методу кригинга. Значение, используемое по умолчанию для Размер лага, изначально устанавливается равным используемому по умолчанию размеру выходной ячейки. Если никаких значений не задано, для Большой радиус влияния, Частичный порог и Самородок будут вычислены используемые по умолчанию значения.
Дополнительная выходной растр прогнозируемой дисперсии содержит дисперсию кригинга в каждой ячейке выходного растра. При допущении, что погрешности кригинга подчиняются закону нормального распределения, вероятность того, что действительное z-значение в ячейке равно проинтерполированному значению на растре, равна 95,5 процентам, плюс-минус двукратный размер корня квадратного значения на растре вариации.
Параметр Размер выходной ячейки может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, он извлекается из среды Размер ячейки, если он был указан. Если параметр размера ячейки или параметр среды размера ячейки не были заданы, но задан параметр среды Растр привязки, используется размер ячейки растра привязки. Если нечего не задано, размер ячейки рассчитывается как меньшее из значений ширины или высоты экстента, деленных на 250, в которых экстент находится в выходной системе координат, указанной в параметрах среды.
Если размер ячейки задан с использованием числового значения, инструмент будет использовать его непосредственно для выходного растра.
Если размер ячейки задан с использованием набора растровых данных, параметр покажет путь к набору растровых данных вместо значения размера ячейки. Размер ячейки этого набора растровых данных будет использоваться непосредственно в анализе при условии, что пространственная привязка набора данных совпадает с выходной пространственной привязкой. Если пространственная привязка набора данных отличается от выходной пространственной привязки, она будет спроецирована на основе значения Метод проецирования размера ячейки.
Некоторые входные данные могут содержать несколько точек с одинаковыми x,y координатами. Если значения точек в одних и тех же местоположениях совпадают, такие точки считаются идентичными, и предполагается, что они не влияют на выходные данные. Если значения различаются, такие точки рассматриваются как совпадающие.
Различные инструменты интерполяции могут использовать это условие для данных по-разному. Например, в некоторых случаях для вычисления используется первая встреченная совпадающая точка; в других случаях используется последняя точка. Такая ситуация может приводить к тому, что в некоторых точках выходного растра значения будут отличаться от ожидаемых. Решением этой проблемы может стать предварительная подготовка данных, при которой совпадающие точки будут удалены. Инструмент Собрать события в наборе инструментов Пространственная статистика удобно использовать для определения любых совпадающих точек в ваших данных.
Для форматов данных, поддерживающих значения Null, таких как классы объектов файловой базы геоданных, значение Null будет игнорироваться при использовании в качестве входных данных.
Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности.
Feature Layer
Поле значений Z
Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки.
Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения.
Field
Свойства вариограммы
Используемая модель вариограммы. Имеются два метода кригинга: Ординарный и Универсальный.
Ординарный кригинг может использовать следующие модели вариограммы:
Сферическая—сферическая модель вариограммы. Используется по умолчанию.
Круговая—круговая модель вариограммы.
Экспоненциальная —экспоненциальная модель вариограммы.
Гауссово—модель вариограммы по гауссовому (нормальному) распределению.
Линейная—линейная модель вариограммы с порогом.
Универсальный кригинг может использовать следующие модели вариограммы:
Линейная с линейным сдвигом—универсальный кригинг с линейным сдвигом.
Линейная с квадратичным сдвигом—универсальный кригинг с квадратичным сдвигом.
Эти опции доступны в диалоговом окне Дополнительные параметры. Этими параметрами являются:
LagSize—по умолчанию используется размер ячейки выходного растра.
Большой радиус влияния—представлен расстоянием, за пределами которого корреляция мала или отсутствует.
Частичный порог—разность между самородком и порогом.
Самородок—представляет погрешность и вариацию на пространственных уровнях, слишком малых, чтобы их можно было выявить. Эффект самородка может быть обнаружен по отсутствию непрерывности в начале кривой модели.
KrigingModel
Размер выходной ячейки
(Дополнительный)
Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра.
Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании.
Analysis Cell Size
Радиус поиска
(Дополнительный)
Определяет, какие из входных точек будут использоваться для интерполяции значения каждой ячейки в выходной растр.
Есть две опции: Переменный и Фиксированный. По умолчанию используется тип Переменный.
Переменный
Использует переменный радиус поиска для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции.
Количество точек—целочисленное значение, задающее количество ближайших входных опорных точек, которые будут использоваться для интерполяции. Используемое по умолчанию значение – 12 точек.
Максимальное расстояние—задает расстояние в единицах карты, которое ограничит поиск до ближайших входных опорных точек. Значение по умолчанию – это длина диагонали экстента.
Фиксированный
Использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции.
Расстояние—задает расстояние как радиус, в пределах которого входные опорные точки будут использоваться для выполнения интерполяции.
Значение радиуса выражается в единицах карты. Радиус, применяемый по умолчанию, равен пятикратному размеру ячейки выходного растра.
Минимальное количество точек—целое число, определяющее минимальное количество точек, которые будут использованы для интерполяции. По умолчанию значение равно 0.
Если в рамках заданного расстояния не обнаружено необходимого количества точек, расстояние поиска будет увеличиваться, пока не будет найдено заданное минимальное количество точек.
При необходимости, радиус поиска будет увеличиваться до тех пор, пока в нем не окажется Минимальное число точек или пока экстент радиуса не пересечет нижнюю (южную) и/или верхнюю (северную) границы экстента выходного растра Всем местоположениям, которые не удовлетворяют вышеприведенным условиям, присваивается значение NoData.
Radius
Выходной растр прогнозируемой дисперсии
(Дополнительный)
Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении.
Входные точечные объекты, содержащие z-значения, с помощью которых будет построен растр поверхности.
Feature Layer
z_field
Поле, в котором хранится значение высоты или величины для каждой точки.
Это может быть числовое поле или поле формы Shape, если входные точечные объекты содержат z-значения.
Field
semiVariogram_props[kriging_model,...]
Класс KrigingModel определяет, какая модель кригинга должна использоваться.
Есть два типа классов кригинга. Метод KrigingModelOrdinary включает пять доступных типов вариограмм. Метод KrigingModelUniversal включает два доступных типа вариограмм.
semivariogramType—Используемая модель вариограммы. К числу доступных моделей относятся:
LINEARDRIFT—Универсальный кригинг с линейным сдвигом.
QUADRATICDRIFT—Универсальный кригинг с квадратичным сдвигом.
Кроме {semivariogramType}, остальные параметры являются общими для ординарного и универсального кригинга.
lagSize—По умолчанию используется размер ячейки выходного растра.
majorRange—Представляет расстояние, за пределами которого корреляция мала или отсутствует.
partialSill—Разность между самородком и порогом.
nugget—Представляет погрешность и вариацию на пространственных уровнях, слишком малых, чтобы их можно было выявить. Эффект самородка может быть обнаружен по отсутствию непрерывности в начале кривой модели.
KrigingModel
cell_size
(Дополнительный)
Размер ячейки, который будет использован при создании выходного растра.
Этот параметр может быть задан числовым значениям или получен из имеющегося набора растровых данных. Если размер ячейки не был явно указан в качестве значения параметра, используется параметр среды Размер ячейки, если он задан, иначе будут применены дополнительные правила для его вычисления по другим входным данным. Более подробную информацию см. в разделе об использовании.
Analysis Cell Size
search_radius
(Дополнительный)
Класс Radius определяет, какая из входных точек будет использоваться в выходном растре для того, чтобы интерполировать это значение для каждой ячейки.
Есть два типа классов радиуса: RadiusVariable и RadiusFixed. Переменный радиус поиска используется для нахождения определенного количества входных опорных точек для интерполяции. Фиксированный тип радиуса использует заданное фиксированное расстояние, в пределах которого все входные точки будут использоваться для интерполяции. По умолчанию используется тип Переменный.
RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
{numberofPoints}—Целочисленное значение, задающее количество ближайших входных опорных точек, которые будут использоваться для выполнения интерполяции. Используемое по умолчанию значение – 12 точек.
{maxDistance}—Задает расстояние в единицах карты, в пределах которого будет выполняться поиск ближайших входных опорных точек. Значение по умолчанию – это длина диагонали экстента.
RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
{distance}—Задает расстояние как радиус, в пределах которого входные опорные точки будут использоваться для выполнения интерполяции.
Значение радиуса выражается в единицах карты. Радиус, применяемый по умолчанию, равен пятикратному размеру ячейки выходного растра.
{minNumberofPoints}—Целое число, определяющее минимальное количество точек, которые будут использоваться для интерполяции. По умолчанию значение равно 0.
Если в рамках заданного расстояния не обнаружено необходимого количества точек, расстояние поиска будет увеличиваться, пока не будет найдено заданное минимальное количество точек.
При необходимости, радиус поиска будет увеличиваться до тех пор, пока в нем не окажется {minNumberofPoints}, или пока экстент радиуса не пересечет нижнюю (южную) и/или верхнюю (северную) границы экстента выходного растра. Всем местоположениям, которые не удовлетворяют вышеприведенным условиям, присваивается значение NoData.
Radius
out_variance_prediction_raster
(Дополнительный)
Дополнительный выходной растр, где каждая ячейка содержит проинтерполированное значение дисперсии в этом положении.
Raster Dataset
Возвращаемое значение
Имя
Объяснение
Тип данных
out_surface_raster
Выходной растр интерполированной поверхности.
Это всегда растр с плавающей точкой.
Raster
Пример кода
Kriging пример 1 (окно Python)
В этом примере входными данными является точечный шейп-файл, интерполируется выходная поверхность - растр Grid.