Geostatistical Analyst 工具

1、使用地统计图层

  1. # Process: GA 图层至格网
  2. arcpy.GALayerToGrid_ga("", 输出表面栅格, "", "1", "1")
  3. # Process: GA 图层至点
  4. arcpy.GALayerToPoints_ga("", "", "", 输出点位置处的统计数据, "ALL")
  5. # Process: GA 图层转等值线
  6. arcpy.GALayerToContour_ga("", "SAME_AS_LAYER", 输出要素类, "", "", "", "")
  7. # Process: 创建地统计图层
  8. arcpy.GACreateGeostatisticalLayer_ga("", "", 输出地统计图层)
  9. # Process: 获取模型参数
  10. arcpy.GAGetModelParameter_ga("", "")
  11. # Process: 计算 Z 值
  12. arcpy.GACalculateZValue_ga("", "")
  13. # Process: 设置模型参数
  14. arcpy.GASetModelParameter_ga("", "", "", 输出模型)
  15. # Process: 面插值图层到面
  16. arcpy.ArealInterpolationLayerToPolygons_ga("", "", 输出面要素类, "ALL")

2、工具

  1. # Process: 交叉验证
  2. arcpy.CrossValidation_ga("", 输出点要素类)
  3. # Process: 半变异函数灵敏度
  4. arcpy.GASemivariogramSensitivity_ga("", "", "", "10", "3", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 输出表)
  5. # Process: 子集要素
  6. arcpy.SubsetFeatures_ga("", 输出训练要素类, 输出测试要素类, "50", "PERCENTAGE_OF_INPUT")
  7. # Process: 邻域选择
  8. arcpy.GANeighborhoodSelection_ga("", 输出图层, "", "", "", "", "", "", "ONE_SECTOR")

3、插值分析

  1. # Process: 全局多项式插值法
  2. arcpy.GlobalPolynomialInterpolation_ga("", "", 输出地统计图层, 输出栅格, "", "1", "")
  3. # Process: 反距离权重法
  4. arcpy.IDW_ga("", "", 输出地统计图层__2_, 输出栅格__2_, "", "2", "NBRTYPE=Standard S_MAJOR=1.#QNAN S_MINOR=1.#QNAN ANGLE=0 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR", "")
  5. # Process: 含障碍的扩散插值法
  6. arcpy.DiffusionInterpolationWithBarriers_ga("", "", 输出地统计图层__3_, 输出栅格__3_, "", "", "", "100", "", "", "", "")
  7. # Process: 含障碍的核插值法
  8. arcpy.KernelInterpolationWithBarriers_ga("", "", 输出地统计图层__4_, 输出栅格__4_, "", "", "POLYNOMIAL5", "", "1", "50", "PREDICTION")
  9. # Process: 局部多项式插值法
  10. arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga("", "", 输出地统计图层__5_, 输出栅格__5_, "", "1", "NBRTYPE=Standard S_MAJOR=1.#QNAN S_MINOR=1.#QNAN ANGLE=0 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR", "EXPONENTIAL", "", "NO_USE_CONDITION_NUMBER", "", "", "PREDICTION")
  11. # Process: 径向基函数(RBF)插值法
  12. arcpy.RadialBasisFunctions_ga("", "", 输出地统计图层__6_, 输出栅格__6_, "", "NBRTYPE=Standard S_MAJOR=1.#QNAN S_MINOR=1.#QNAN ANGLE=0 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR", "COMPLETELY_REGULARIZED_SPLINE", "")
  13. # Process: 移动窗口克里金法
  14. arcpy.GAMovingWindowKriging_ga("", "", "", "", 输出要素类, "", 输出表面栅格)
  15. # Process: 经验贝叶斯克里金法
  16. arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga("", "", 输出地统计图层__7_, 输出栅格__7_, "", "NONE", "100", "1", "100", "NBRTYPE=StandardCircular RADIUS=1.#QNAN ANGLE=0 NBR_MAX=15 NBR_MIN=10 SECTOR_TYPE=ONE_SECTOR", "PREDICTION", "0.5", "EXCEED", "", "POWER")

4、模拟

  1. # Process: 提取值到表
  2. arcpy.ExtractValuesToTable_ga("", "", 输出表, 输出栅格名称表, "ADD_WARNING_FIELD")
  3. # Process: 高斯地统计模拟
  4. arcpy.GaussianGeostatisticalSimulations_ga("", "10", "", "", "", "", "", "", "DO_NOT_SAVE_SIMULATIONS", "", "", "", "", "")

5、采样网络设计

  1. # Process: 创建空间平衡点
  2. arcpy.CreateSpatiallyBalancedPoints_ga("", "", 输出点要素类)
  3. # Process: 增密采样网络
  4. arcpy.DensifySamplingNetwork_ga("", "", 输出点要素类__2_, "STDERR", "", "", "", "")

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