Kriging (3D Analyst)
Resumen
Interpola una superficie de ráster a partir de puntos utilizando kriging.
Uso
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Kriging es un proceso intensivo del procesador. La velocidad de ejecución depende de la cantidad de puntos en el dataset de entrada y del tamaño de la ventana de búsqueda.
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Los valores bajos en la varianza del ráster de predicción de salida opcional indica un alto grado de confianza en el valor previsto. Los valores altos pueden indicar que se necesitan más puntos de datos.
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El tipo de kriging universal presupone que hay un componente estructural presente y que la tendencia local varía de una ubicación a otra.
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Parámetros avanzados permite controlar el semivariograma utilizado para kriging. Un valor predeterminado para Tamaño de intervalo se establece inicialmente en el tamaño de celda de salida predeterminado. Para Rango principal, Meseta parcial y Nugget, se calculará un valor predeterminado internamente, si no se especifica nada.
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La varianza del ráster de predicción de salida opcional contiene la varianza de kriging en cada celda del ráster de salida. Al suponer que, por lo general, los errores kriging se distribuyen, hay una probabilidad del 95,5 por ciento de que el valor z real en la celda sea el valor del ráster previsto, sumando o restando dos veces la raíz cuadrada del valor del ráster de predicción.
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Algunos datasets de entrada pueden tener algunos puntos con las mismas coordenadas x,y. Si los valores de los puntos de una ubicación común son los mismos, se consideran duplicados y no afectan a la salida. Si los valores son diferentes, se consideran puntos coincidentes.
Las distintas herramientas de interpolación pueden manejar esta condición de datos de maneras distintas. Por ejemplo, en algunos casos el primer punto coincidente encontrado se utiliza para el cálculo; en otros casos, se utiliza el último punto encontrado. Esto puede causar que algunas ubicaciones del ráster de entrada tengan valores distintos a los que puede esperar. La solución es preparar los datos quitando estos puntos coincidentes. La herramienta Capturar eventos de la caja de herramientas de Estadística espacial es útil para identificar cualquier punto coincidente en los datos.
Sintaxis
| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
in_point_features |
Entidades de puntos de entrada que contienen los valores z que se interpolarán en un ráster de superficie. | Feature Layer |
z_field |
Campo que contiene un valor de altura o magnitud para cada punto. Puede ser un campo numérico o el campo Forma si las entidades de punto de entrada contienen valores z. | Field |
out_surface_raster |
Ráster de superficie interpolado de salida. | Raster Dataset |
semiVariogram_props kriging_model |
El modelo de semivariograma que se utilizará. Hay dos modelos de kriging: Ordinario y Universal. El modelo Ordinario tiene cinco tipos de semivariogramas disponibles. El modelo Universal tiene dos tipos de semivariogramas disponibles. Cada semivariograma tiene varios parámetros opcionales que también se pueden establecer.
La forma del semivariograma es una cadena de texto: "{semivariogramType},{lagSize},{majorRange},{partialSill},{nugget}"Por ejemplo: "Circular, 2000, 2.6, 542" | KrigingModel |
cell_size (Opcional) |
El tamaño de celda con el que se creará el ráster de salida. Este será el valor del entorno si se establece explícitamente; de lo contrario, será el valor más bajo del ancho o de la altura de la extensión de las entidades de punto de entrada, en la referencia espacial de entrada, dividido por 250. | Analysis Cell Size |
search_radius (Opcional) | Define cuáles de los puntos de entrada se utilizarán para interpolar el valor para cada celda en el ráster de salida. Hay dos maneras de especificar el vecindario de búsqueda: Variable y Fija. Variable utiliza radio de búsqueda variables para encontrar una cantidad específica de puntos de muestra de entrada para la interpolación. Fija utiliza una distancia fija especificada dentro de la cual se utilizarán todos los puntos de entrada. Variable es la opción predeterminada. La sintaxis de estos parámetros es:
| Radius |
out_variance_prediction_raster (Opcional) |
Ráster de salida opcional donde cada celda contiene los valores de semivarianza previstos para esa ubicación. | Raster Dataset |
Ejemplo de código
En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.Kriging_3d("ca_ozone_pts.shp", "OZONE", "c:/output/krigout",
"Spherical", 2000, "Variable 12")
En este ejemplo se introduce un shapefile de punto y se interpola la superficie de salida como ráster de cuadrícula.
# Name: Kriging_3d_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# Requirements: 3D Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
outRaster = "C:/output/krigoutput02"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/output/outvariance"
kModel = "CIRCULAR"
kRadius = 20000
# Check out the ArcGIS 3D Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("3D")
# Execute Kriging
arcpy.Kriging_3d(inFeatures, field, outRaster, kModel,
cellSize, kRadius, outVarRaster)