Krigeage (Spatial Analyst)

Niveau de licence :BasicStandardAdvanced

Récapitulatif

Interpole une surface raster à partir de points à l'aide du krigeage.

Pour en savoir plus sur la fonction Krigeage

Utilisation

Syntaxe

Kriging (in_point_features, z_field, semiVariogram_props, {cell_size}, {search_radius}, {out_variance_prediction_raster})
ParamètreExplicationType de données
in_point_features

Les entités points en entrée contenant les valeurs z à interpoler dans un raster de surface.

Feature Layer
z_field

Champ contenant une valeur de hauteur ou de magnitude pour chaque point.

Il peut s'agir d'un champ numérique ou du champ Forme, si les entités ponctuelles en entrée contiennent des valeurs Z.

Field
semiVariogram_props
kriging_model

La classe KrigingModel définit le modèle de krigeage utilisé.

Il existe deux types de classes de krigeage. La méthode KrigingModelOrdinary présente cinq types de semi-variogramme disponibles. La méthode KrigingModelUniversal présente deux types de semi-variogramme disponibles.

  • KrigingModelOrdinary ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType - Modèle de semi-variogramme à utiliser. Les modèles disponibles sont les suivants :
      • SPHERICAL – Modèle de semi-variogramme sphérique. Il s'agit de l'option par défaut.
      • CIRCULAR – Modèle de semi-variogramme circulaire.
      • EXPONENTIAL - Modèle de semi-variogramme exponentiel.
      • GAUSSIAN - Modèle de semi-variogramme gaussien (ou de distribution normale).
      • LINEAR - Modèle de semi-variogramme linéaire avec un seuil.
  • KrigingModelUniversal ({semivariogramType}, {lagSize}, {majorRange}, {partialSill}, {nugget})
    • semivariogramType - Modèle de semi-variogramme à utiliser. Les modèles disponibles sont les suivants :
      • LINEARDRIFT - Krigeage universel avec dérive linéaire.
      • QUADRATICDRIFT - Krigeage universel avec dérive quadratique.
  • Après {semivariogramType}, les autres paramètres des krigeages ordinaire et universel sont les mêmes.
    • lagSize - La valeur par défaut est la taille de cellule du raster en sortie.
    • majorRange - Représente une distance au-delà de laquelle il n'y a que peu ou pas de corrélation.
    • partialSill - Différence entre la pépite et le seuil.
    • nugget - Représente l'erreur et la variation à des échelles spatiales trop petites pour être détectées. L'effet pépite est considéré comme une discontinuité à l'origine.
KrigingModel
cell_size
(Facultatif)

Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie.

Il s'agit de la valeur dans l'environnement s'il est explicitement défini, ou de la plus petite largeur ou hauteur de l'étendue des entités ponctuelles en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250.

Analysis Cell Size
search_radius
(Facultatif)

La classe Rayon définit le point en entrée qui permet d'interpoler la valeur pour chaque cellule dans le raster en sortie.

Il existe deux types de classes de rayons : RadiusVariable et RadiusFixed. Un rayon de recherche Variable permet de rechercher un nombre spécifié de points d'échantillonnage en entrée pour l'interpolation. Le type Fixed utilise une distance fixe spécifiée dans laquelle tous les points en entrée sont utilisés pour l'interpolation. Variable est le type par défaut.

  • RadiusVariable ({numberofPoints}, {maxDistance})
    • {numberofPoints} - Valeur entière spécifiant le nombre de points d'échantillonnage en entrée les plus proches à utiliser pour effectuer l'interpolation. La valeur par défaut est 12.
    • {maxDistance} - Spécifie la distance, en unités de carte, de limite de la recherche des points d'échantillonnage en entrée les plus proches. La valeur par défaut est la longueur de la diagonale de l'étendue.
  • RadiusFixed ({distance}, {minNumberofPoints})
    • {distance} - Spécifie la distance en tant que rayon au sein duquel les points d'échantillonnage en entrée permettent d'effectuer l'interpolation.

      La valeur du rayon est exprimée en unités de carte. Le rayon par défaut est de 5 fois la taille de cellule du raster en sortie.

    • {minNumberofPoints} – Entier définissant le nombre minimal de points à utiliser pour l'interpolation. La valeur par défaut est 0.

      Si le nombre de points requis n'est pas trouvé dans la distance spécifiée, la distance de recherche augmente jusqu'à ce que le nombre minimal de points spécifié soit trouvé.

      Le rayon de recherche est augmenté lorsque cela est nécessaire jusqu'à ce que la valeur de l'option {minNumberofPoints} soit comprise dans ce rayon ou que l'étendue du rayon traverse l'étendue inférieure (sud) et/ou supérieure (nord) du raster en sortie. La valeur NoData est attribuée à tous les emplacements qui ne remplissent pas la condition susmentionnée.

Radius
out_variance_prediction_raster
(Facultatif)

Raster en sortie facultatif où chaque cellule contient les valeurs de semi-variance prévues pour cette localisation.

Raster Dataset

Valeur renvoyée

NomExplicationType de données
out_surface_raster

Raster de surface interpolé en sortie.

Raster

Exemple de code

1er exemple d'utilisation de l'outil Krigeage (fenêtre Python)

Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster Grid.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outKrig = Kriging("ozone_pts.shp", "OZONE", KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", 2000, 2.6, 542, 0), 2000, RadiusFixed(20000, 1))
outKrig.save("c:/sapyexamples/output/krigout")
2e exemple d'utilisation de l'outil Krigeage (script autonome)

Cet exemple entre un fichier de formes ponctuelles et interpole la surface en sortie en tant que raster Grid.

# Name: Kriging_Ex_02.py
# Description: Interpolates a surface from points using kriging.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

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

# Set local variables
inFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
field = "OZONE"
cellSize = 2000
outVarRaster = "C:/sapyexamples/output/outvariance"
lagSize = 2000
majorRange = 2.6
partialSill = 542
nugget = 0

# Set complex variables
kModelOrdinary = KrigingModelOrdinary("CIRCULAR", lagSize,
                                majorRange, partialSill, nugget)
kRadius = RadiusFixed(20000, 1)



# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute Kriging
outKriging = Kriging(inFeatures, field, kModelOrdinary, cellSize,
                     kRadius, outVarRaster)

# Save the output 
outKriging.save("C:/sapyexamples/output/krigoutput02")

Environnements

Thèmes connexes

Informations de licence

ArcGIS for Desktop Basic: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst
ArcGIS for Desktop Standard: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst
ArcGIS for Desktop Advanced: Requis ArcGIS Spatial Analyst ou 3D Analyst
5/10/2014