Étiquette | Explication | Type de données |
Entités en entrée | Entités ponctuelles en entrée contenant les valeurs z à interpoler. | Feature Layer |
Champ de la valeur Z | 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 en entrée contiennent des valeurs z ou des valeurs m. | Field |
Couche géostatistique en sortie (Facultatif) | Couche géostatistique produite. Cette couche est une sortie obligatoire uniquement si aucun raster en sortie n’est demandé. | Geostatistical Layer |
Raster en sortie (Facultatif) | Raster en sortie. Ce raster est une sortie obligatoire uniquement si aucune couche géostatistique en sortie n’est demandée. | Raster Dataset |
Taille de cellule en sortie (Facultatif) | Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie. Cette valeur peut être définie de manière explicite dans Environnements par le paramètre Taille de cellule. Si elle n’est pas définie, il s’agit de la valeur la plus petite entre la largeur et la hauteur de l’étendue de l’entité ponctuelle en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250. | Analysis Cell Size |
Ordre du polynôme (Facultatif) | Ordre de la tendance polynomiale. | Long |
Voisinage de recherche (Facultatif) | Définit les points de voisinage qui seront utilisés pour contrôler la sortie. Standard est la valeur par défaut. Standard
Lisser
Circulaire standard
Circulaire lissé
| Geostatistical Search Neighborhood |
Fonction de noyau (Facultatif) | Fonction de noyau utilisée dans la simulation.
| String |
Bande passante (Facultatif) | Utilisée pour spécifier la distance maximale à laquelle les points de données sont utilisés pour la prédiction. Lorsque la bande passante augmente, le biais de prédiction augmente et la variance de prédiction diminue. | Double |
Utiliser le seuil de l’indice de conditionnement spatial (Facultatif) | Option destinée à contrôler la création de la prédiction et des erreurs standards de prédiction là où les prédictions sont instables. Cette option n’est disponible que pour les polynômes de 1er, 2e et 3e ordre.
| Boolean |
Seuil de l’indice de conditionnement spatial (Facultatif) | Chaque matrice carrée inversible présente un indice de conditionnement indiquant le degré d’inexactitude de la solution des équations linéaires avec une petite variation des coefficients de la matrice (cela peut être lié à des données plus ou moins précises). Si l’indice de conditionnement est élevé, une faible variation des coefficients de la matrice entraîne une modification importante dans le vecteur solution. | Double |
Pondération de champ (Facultatif) | Utilisée pour mettre une observation en évidence. Plus la pondération est importante, plus l’impact est important sur la prédiction. Pour les observations coïncidentes, attribuer la pondération la plus importante à la mesure la plus fiable. | Field |
Type de surface en sortie (Facultatif) | Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation.
| String |
Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.
Synthèse
Ajuste le polynôme d’ordre spécifié (zéro, premier, second, troisième et ainsi de suite), chacun figurant dans les voisinages superposés spécifiés, pour produire une surface en sortie.
Utilisation
Utilisez l’outil Interpolation polynomiale locale lorsque votre jeu de données montre une variation à court terme.
L’interpolation polynomiale globale est utile pour créer des surfaces lisses et identifier des tendances à long terme dans le jeu de données. Cependant, dans le domaine des sciences de la Terre, la variable d’intérêt a généralement une variation à court terme en plus d’une tendance à long terme. Lorsque le jeu de données présente une variation à court terme, les cartes d’interpolation polynomiale locale peuvent capturer la variation à court terme.
Paramètres
arcpy.ga.LocalPolynomialInterpolation(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {kernel_function}, {bandwidth}, {use_condition_number}, {condition_number}, {weight_field}, {output_type})
Nom | Explication | Type de données |
in_features | Entités ponctuelles en entrée contenant les valeurs z à interpoler. | 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 en entrée contiennent des valeurs z ou des valeurs m. | Field |
out_ga_layer (Facultatif) | Couche géostatistique produite. Cette couche est une sortie obligatoire uniquement si aucun raster en sortie n’est demandé. | Geostatistical Layer |
out_raster (Facultatif) | Raster en sortie. Ce raster est une sortie obligatoire uniquement si aucune couche géostatistique en sortie n’est demandée. | Raster Dataset |
cell_size (Facultatif) | Taille des cellules qui sera utilisée pour la création du raster en sortie. Cette valeur peut être définie de manière explicite dans Environnements par le paramètre Taille de cellule. Si elle n’est pas définie, il s’agit de la valeur la plus petite entre la largeur et la hauteur de l’étendue de l’entité ponctuelle en entrée, dans la référence spatiale en entrée, divisée par 250. | Analysis Cell Size |
power (Facultatif) | Ordre de la tendance polynomiale. | Long |
search_neighborhood (Facultatif) | Définit les points de voisinage qui seront utilisés pour contrôler la sortie. Standard est la valeur par défaut. Les éléments suivants sont des classes Voisinage de recherche : SearchNeighborhoodStandard, SearchNeighborhoodSmooth, SearchNeighborhoodStandardCircular et SearchNeighborhoodSmoothCircular. Standard
Lisser
Circulaire standard
Circulaire lissé
| Geostatistical Search Neighborhood |
kernel_function (Facultatif) | Fonction de noyau utilisée dans la simulation.
| String |
bandwidth (Facultatif) | Utilisée pour spécifier la distance maximale à laquelle les points de données sont utilisés pour la prédiction. Lorsque la bande passante augmente, le biais de prédiction augmente et la variance de prédiction diminue. | Double |
use_condition_number (Facultatif) | Option destinée à contrôler la création de la prédiction et des erreurs standards de prédiction là où les prédictions sont instables. Cette option n’est disponible que pour les polynômes de 1er, 2e et 3e ordre.
| Boolean |
condition_number (Facultatif) | Chaque matrice carrée inversible présente un indice de conditionnement indiquant le degré d’inexactitude de la solution des équations linéaires avec une petite variation des coefficients de la matrice (cela peut être lié à des données plus ou moins précises). Si l’indice de conditionnement est élevé, une faible variation des coefficients de la matrice entraîne une modification importante dans le vecteur solution. | Double |
weight_field (Facultatif) | Utilisée pour mettre une observation en évidence. Plus la pondération est importante, plus l’impact est important sur la prédiction. Pour les observations coïncidentes, attribuer la pondération la plus importante à la mesure la plus fiable. | Field |
output_type (Facultatif) | Type de surface pour stocker les résultats d’interpolation. Pour en savoir plus sur les types de surface en sortie, reportez-vous à Quels types de surface en sortie peuvent générer les modèles d’interpolation ?
| String |
Exemple de code
Interpolez les entités ponctuelles sur un raster rectangulaire.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(
"ca_ozone_pts", "OZONE", "outLPI", "C:/gapyexamples/output/lpiout", "2000",
"2", arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(300000, 300000, 0, 0.5), "QUARTIC",
"", "", "", "", "PREDICTION")
Interpolez les entités ponctuelles sur un raster rectangulaire.
# Name: LocalPolynomialInterpolation_Example_02.py
# Description: Local Polynomial interpolation fits many polynomials, each
# within specified overlapping neighborhoods.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outLPI"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/lpiout"
cellSize = 2000.0
power = 2
kernelFunction = "QUARTIC"
bandwidth = ""
useConNumber = ""
conNumber = ""
weightField = ""
outSurface = "PREDICTION"
# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
smoothFactor = 0.5
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, smoothFactor)
# Execute LocalPolynomialInterpolation
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, power, searchNeighbourhood,
kernelFunction, bandwidth, useConNumber,
conNumber, weightField, outSurface)
Environnements
Informations de licence
- Basic: Nécessite Geostatistical Analyst
- Standard: Nécessite Geostatistical Analyst
- Advanced: Nécessite Geostatistical Analyst
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