径向基函数 (RBF) 插值法 (地统计分析)

摘要

使用五种基函数之一处理每个测量采样值，从而创建精确插值表面。

径向基函数 (RBF) 插值法的工作原理

用法

• 平滑搜索邻域只可用于反高次曲面 (multiquadric) 函数。

• 对于除反高次曲面函数之外的所有方法，参数值越大，表面越平滑。而对于反高次曲面函数则正好相反。

语法

RadialBasisFunctions_ga (in_features, z_field, {cell_size}, out_ga_layer, {out_raster}, {cell_size}, {search_neighborhood}, {radial_basis_functions}, {small_scale_parameter})

参数	说明	数据类型
in_features	包含要插入的 z 值的输入要素。	Feature Layer
z_field	表示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
cell_size （可选）	要创建的输出栅格的像元大小。 可在“环境设置”的“栅格分析”下显式设置此值。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与高度中的较小值除以 250。	Analysis Cell Size
out_ga_layer	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
out_raster （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
cell_size （可选）	要创建的输出栅格的像元大小。 可在“环境设置”的“栅格分析”下显式设置此值。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与高度中的较小值除以 250。	Analysis Cell Size
search_neighborhood （可选）	定义用于控制输出的周围点。共有两个选项：“标准”和“平滑”。“标准”为默认选项。 此为搜索邻域类（SearchNeighborhoodStandard 和 SearchNeighborhoodSmooth）。 标准类型 长半轴 - 搜索邻域的长半轴值。 短半轴 - 搜索邻域的短半轴值。 角度 - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。 最大相邻要素数 - 用于估计未知位置值的最大相邻要素数。 最小相邻要素数 - 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。 单扇区 - 单个椭圆 四扇区 - 分为四个扇区的椭圆。 偏移四扇区 - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。 八扇区 - 分为八个扇区的椭圆。 平滑 长半轴 - 搜索邻域的长半轴值。 短半轴 - 搜索邻域的短半轴值。 角度 - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。 平滑系数 -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用 Sigmoidal 函数可对位于较大椭圆内、较小椭圆外的点加权，该函数的值介于 0 和 1 之间。	Geostatistical Search Neighborhood
radial_basis_functions （可选）	可用的径向基函数。 THIN_PLATE_SPLINE —薄板样条函数 SPLINE_WITH_TENSION — 张力样条函数 COMPLETELY_REGULARIZED_SPLINE — 规则样条函数 MULTIQUADRIC_FUNCTION — 高次曲面函数 INVERSE_MULTIQUADRIC_ FUNCTION —反高次曲面函数	String
small_scale_parameter （可选）	用于计算分配给移动窗口内的点的权重。每个径向基函数都有一个控制表面小规模变化程度的参数。可通过寻找使均方根预测误差 (RMSPE) 降至最小的值来确定（最佳）参数。	Double

代码示例

RadialBasisFunctions 示例 1（Python 窗口）

将点要素插值成矩形栅格。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.RadialBasisFunctions_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outRBF", "C:/gapyexamples/output/rbfout",
                              "2000", arcpy.SearchNeighborhoodStandard(300000, 300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
                              "THIN_PLATE_SPLINE", "")

RadialBasisFunctions 示例 2（独立脚本）

将点要素插值成矩形栅格。

# Name: RadialBasisFunctions_Example_02.py
# Description: RBF methods are a series of exact interpolation techniques;
#   that is, the surface must go through each measured sample value.
# 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 = "outRBF"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/rbfout"
cellSize = 2000.0
rbf = "THIN_PLATE_SPLINE"
smallscaleParam = ""

# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "ONE_SECTOR"
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard(majSemiaxis, minSemiaxis, angle, maxNeighbors,
                                                 minNeighbors, sectorType)

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

# Execute RadialBasisFunctions
arcpy.RadialBasisFunctions_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster, cellSize, searchNeighbourhood,
                              rbf, smallscaleParam)

环境

像元大小, 当前工作空间, 输出坐标系, 范围, 临时工作空间, 捕捉栅格, 重合点