反距离权重法 (地统计分析工具)

汇总

使用反距离权重插值法，依据预测位置周边的测量值预测任意未采样位置处的数值。 此工具假设彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。

了解有关反距离权重法工作原理的详细信息

用法

• 预测值将被限制在用于插值的值的范围内。 因为反距离权重插值法是加权平均距离，所以该平均值不可能大于输入数据最大值或小于输入数据最小值。 例如，如果尚未对山脊顶部或山谷底部进行采样，该方法将无法准确预测山脊或山谷。

• 反距离权重插值法可能在数据点周边近距离范围内生成环形等值线（此现象常称为牛眼效应）。

• 与其他插值方法（例如克里金法）不同，反距离权重插值法不会对输入数据的统计属性做出明确的假设。 当输入数据不满足更高级插值方法的统计假设时，通常会使用反距离权重插值法。

参数

• Dialog
• Python

标注	说明	数据类型
输入要素	包含要插值的 z 值的输入点要素。	Feature Layer
Z 值字段	存储每个点的高度或量级值的字段。 如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。	Field
输出地统计图层 （可选）	生成的地统计图层。 只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。	Geostatistical Layer
输出栅格 （可选）	输出栅格。 只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。	Raster Dataset
输出像元大小 （可选）	将创建输出栅格的像元大小。 可在环境中按像元大小参数显式设置该值。 如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度或高度中的较小值除以 250。	Analysis Cell Size
幂 （可选）	距离的指数，用于控制权重随距离减小的速度。 幂值越高，较远相邻点的影响会越小。 此值必须大于或等于 1。 如果未提供任何值，则将在工具运行时估计该值并将其显示在消息中。 估计值将是使均方根交叉验证误差最小化的值。	Double
搜索邻域 （可选）	定义哪些周围点将用于控制输出。 默认为标准。 标准 长半轴—搜索邻域长半轴的尺寸。 短半轴—搜索邻域短半轴的尺寸。 角度—移动窗口的轴（圆形）或长半轴（椭圆形）的旋转角度。 最大邻居数—将用于估计未知位置值的最大相邻要素数。 最小邻居数—将用于估计未知位置值的最小相邻要素数。 扇区类型—邻域的几何。 一个扇区—单个椭圆。 四个扇区—分为四个扇区的椭圆。 具有偏移的四个扇区—分为四个扇区并平移 45 度的椭圆。 八个扇区—分为八个扇区的椭圆。 平滑 长半轴—搜索邻域长半轴的尺寸。 短半轴—搜索邻域短半轴的尺寸。 角度—移动窗口的轴（圆形）或长半轴（椭圆形）的旋转角度。 平滑系数—平滑插值选项将生成一个外椭圆和一个内椭圆，两者之间的距离等于长半轴乘以平滑系数。 落在最小椭圆之外、但位于最大椭圆之内的点，将利用取值介于 0 与 1 之间的 Sigmoid 函数进行加权。 标准圆形 半径—搜索圆形的半径长度。 角度—移动窗口的轴（圆形）或长半轴（椭圆形）的旋转角度。 最大邻居数—将用于估计未知位置值的最大相邻要素数。 最小邻居数—将用于估计未知位置值的最小相邻要素数。 扇区类型—邻域的几何。 一个扇区—单个椭圆。 四个扇区—分为四个扇区的椭圆。 具有偏移的四个扇区—分为四个扇区并平移 45 度的椭圆。 八个扇区—分为八个扇区的椭圆。 平滑圆 半径—搜索圆形的半径长度。 平滑系数—平滑插值选项将生成一个外椭圆和一个内椭圆，两者之间的距离等于长半轴乘以平滑系数。 落在最小椭圆之外、但位于最大椭圆之内的点，将利用取值介于 0 与 1 之间的 Sigmoid 函数进行加权。	Geostatistical Search Neighborhood
权重字段 （可选）	用于强调某个观测点。 权重越大，对预测的影响就越大。 对于重合的观测点，为最可靠的测量值分配最大权重。	Field

环境

像元大小, 重合点, 当前工作空间, 范围, 地理变换, 掩膜, 输出坐标系, 并行处理因子, 捕捉栅格

许可信息

• 基本: 需要 Geostatistical Analyst
• 标准: 需要 Geostatistical Analyst
• 高级: 需要 Geostatistical Analyst

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