Я пытаюсь рассчитать среднее значение количества осадков по количеству точек, используя инструмент Обратное взвешенное расстояние в ArcGIS 9.3.
Моя проблема состоит в том, что: у каждой точки есть свой собственный временной ряд, поэтому процесс интерполяции должен быть в состоянии выполнять в течение всех лет (так сказать, итерация).
Ниже приведен пример таблицы атрибутов:
ID X Y Name Rain1990 Rain1991 Rain1992 Rain1993 .... Rain2010
1 xx1 yy1 AA 1210 1189 1863 1269 ......
2 xx2 yy2 BB 1492 1502 2187 1923 ......
......
Кто-нибудь может показать мне, как это сделать?
Редактировать 1: Я наконец сделал это, используя код C ++, который требовал сетку маски ArcGIS, файлы данных и расположение всех точек.
Редактировать 2: я недавно использовал R, чтобы сделать эту задачу интерполяции. Вы можете использовать либо пакеты hydroTSM
, gstat
либо spacetime
. Несколько примеров ссылок ниже:
http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Spatial_interpolation_exercises_%28NL%29
http://www.geostat-course.org/Topic_Bivand_2012
Изменить 3: добавлен рабочий пример ниже для будущих читателей
Ответы:
Я решил эту проблему, вставив в модель итератор «Выбор элементов». (В окне ModelBuilder в меню «Вставка» -> «Итераторы».)
Используйте ваше поле времени в качестве переменной group by. При этом модель будет повторяться по одному разу для каждого класса объектов.
Затем присоедините предпочитаемый инструмент интерполяции (сплайн, IDW и т. Д.) К выходу объекта из итератора. Запустите модель, отправьтесь в отпуск на несколько недель, и когда вы вернетесь, у вас будет столько сеток, сколько у вас будет временных точек в классе пространственных объектов.
Обратите внимание, что это решение предполагает наличие дискретных точек выборки по времени с полем даты или числовым полем, которое указывает одну временную точку для каждой записи в вашем наборе функций. Если вы используете формат «время начала» и «время окончания», это может быть не так просто.
источник
Кажется, что на эту ветку отвечает инструмент IDW, но если бы вы запрашивали и вводили начальный год, а затем перебирали поля года, используя встроенную переменную в построителе модели, тогда это был бы более элегантный способ обработки моделирования. ,
PS: Я согласен с @AndyW, что если вы решили это с помощью IDW, опубликуйте ответ самостоятельно, а затем "отметьте галочкой"
источник
Добавить собственное решение, используя
R
данные о случайных осадкахПреобразовать в объект sp
Добавьте систему пространственной привязки (SRS) или систему координат (CRS).
Конвертировать в UTM 10N
Гипотетические данные годовых осадков, полученные с использованием распределения Пуассона.
Объединить Prec данные фрейма с Prec Shapefile
Объединить фрейм данных осадков с шейп-файлом осадков (UTM)
Определите экстент для пространственной интерполяции. Увеличьте его на 4 км в каждом направлении
Создать желаемую сетку с разрешением 1 км
Интерполировать с использованием обратного взвешенного расстояния (IDW)
Результаты интерполяции участков
источник