arcgis arcpy 克里金插值掩膜配置符號系統自動生成圖片

整體思路，最後要載入到mxd檔案中，然後匯出圖片

首先載入mxd檔案

mxd = mapping.MapDocument(r"./11.mxd")

然後讀取資料並載入到圖層中

sr = arcpy.SpatialReference(4326)
    # 讀取csv資料 建立 XY 事件圖層
    input_path = './res.csv'
    arcpy.MakeXYEventLayer_management(input_path, "Lng", "Lat", "points_lyr", sr, "pm10")
    df = mapping.ListDataFrames(mxd, "圖層")[0]
    # 新增點的圖層
    points_lyr = mapping.Layer("points_lyr")
    mapping.AddLayer(df, points_lyr)

設定掩膜並生成克里金柵格資料

env.mask = "../邊介面/邊介面.shp"
    arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
    # 生成克里金柵格資料
    outKring2 = Kriging("points_lyr", "pm10", KrigingModelOrdinary("SPHERICAL", 0.001, 0.89, 189.76, 42.95), 0.001)

建立柵格資料圖層並載入到mxd中

# 建立柵格圖層
    arcpy.MakeRasterLayer_management(outKring2, "outKring2")
    # mxd 新增克里金柵格的圖層
    outKring2_layer = mapping.Layer("outKring2")
    mapping.AddLayer(df, outKring2_layer)

替換符號系統

# 從外部獲取設定好的圖層
    outKring2_layer = mapping.ListLayers(mxd, "outKring2")[0]
    # 從mxd內部部獲取設定好的圖層
    # Kriging_std = mapping.ListLayers(mxd, "Kriging_std")[0]
    # 讀取設定好的符號系統圖層
    Kriging_std = mapping.Layer(r"./Kriging_std.lyr")
    # 替換圖層的符號系統
    mapping.UpdateLayer(df, outKring2_layer, Kriging_std)

匯出圖片

# 縮放至可展示的比例
    df.extent = outKring2_layer.getSelectedExtent()
    mapping.ExportToJPEG(mxd, r"./Project.jpg",
                           data_frame=df,
                           df_export_width=1600,
                           df_export_height=1200,
                           world_file=True) 
 
              
           
              
              
            
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首先載入mxd檔案 
mxd = mapping.MapDocument(r" 

  
 

    

    
    克里金插值程式
      
                克里金插值的原理的閱讀筆記，在下面下載DOWN LINK。此原理讓你很快明天克里金插值的原理，論文寫的十分的好。推薦你下載並閱讀，如果沒有CSDN積分，可以去知網或者百度學術中下載。只是上面沒有我的筆記而已。　　下面說說程式的事情。　　這個程式有兩個版本，第一個是Matlab 

  
 

    

    
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      db2   block   i++   參數   source   文件   str   value   地圖   前言

openlayers4 官網的 api 文檔介紹地址 openlayers4 api，裏面詳細的介紹 openlayers4 各個類的介紹，還有就是在線例子：openlayers4  

  
 

    

    
    通過C#程式碼實現空間離散點的克里金(kriging)插值
      
                        程式下載





回顧演算法流程




求取已知點的距離以及點對的半方差
篩選第一步求取的結果，計算出幾個均值點，用於擬合
選定擬合模型，為了方便程式碼實現，我選擇了指數模型
用指數模型去擬合第二步得出的均值點，得出偏基臺值 c” role=”presen 

  
 

    

    
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ArcGIS空間分析當中的插值、密度分析是我們經常會用到的工具，但是一般情況下，輸出結果圖的大小範圍是原始插值點的最小外接矩形，如對以下資料利用Kriging插值

一般設定如下：

則得到的插值結果如下圖所示：

即上文所說的，以包含所有插值點的最小外接矩形為結果輸出範圍 

  
 

    

    
    阿克瑪插值(2D)
      
                #ifndef INTERPOLATION_HEADER<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
#define INTERPOLATION_HEADE 

  
 

    

    
    使用ArcGIS批處理txt格點資料為柵格資料並插值
      
                
   資料：現在有國家氣候中心釋出的中國地區氣候變化預估資料集，為RCP4.5、RCP8.5情景下未來氣候變化預估資料，例如RCP45情景下2006年1月份的降雨量資料為
這樣的格式，有全國的格點資料，格點解析度為0.5*0.5度，時間解析度為月。
目的：用於模型，則還需要 

  
 

    

    
    ArcGIS空間插值方法反距離權重法（IDW）的工作原理
      
								
								            
						
                
反距離權重 (IDW) 插值使用一組取樣點的線性權重組合來確定像元值。權重是一種反距離函式。進行插值處理的表面應當是具有區域性因變數的表面。


此方法假定所對映的變數因受到與其取樣位置間的距離的影響 

  
 

    

    
    ArcGIS空間分析1.1空間插值範圍設定
      
							
							
							關於ArcGIS進行空間插值的區域範圍設定問題。 
sp01. Environment中設定Processing Extend，選擇目標區域為插值範圍，結果生成覆蓋目標區域的矩形。 
Processing Extend設定可以在插值時對每次插值單獨設定，也可以在 

  
 

    

    
    (轉)Unity3D 之插值計算
      離開   http   分享   player   oid   動畫   and   stat   etc   在unity3D中經常用線性插值函數Lerp()來在兩者之間插值，兩者之間可以是兩個材質之間、兩個向量之間、兩個浮點數之間、兩個顏色之間，其函數原型如下：
Material.Lerp 插值
func 

  
 

    

    
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圖像處理之三種常見雙立方插值算法
雙立方插值計算涉及到16個像素點，其中(i’, j 

  
 

    

    
    圖像的降采樣與升采樣（二維插值）----轉自LOFTER-gengjiwen
      sample   esc   text   arch   均可   分享   lose   earch   測試   圖像的降采樣與升采樣（二維插值）
1、先說說這兩個詞的概念： 降采樣，即是采樣點數減少。對於一幅N*M的圖像來說，如果降采樣系數為k,則即是在原圖中 每行每列每隔k個點取一個點組成一幅圖像。 

  
 

    

    
    圖像中的插值算法
      nbsp   ear   logs   最近鄰   splay   cnblogs   width   itl   line   1. 最近鄰插值
 
2. 雙線性插值
 
圖像中的插值算法 

  
 

    

    
    ARCore中四元數的插值算法實現
      blog   ace   float   clas   實現   nio   ()   其中   style   ARCore中四元數差值算法：
其中t的取值範圍為[0, 1]，當 t = 0 時，結果為a；當t = 1 時，結果為b。

 1 　　public static Quaternion makeI 

  
 

    

    
    [數學建模(六)]使用MATLAB實現插值
      數值   font   多項式   not   new   pie   插值法   包含   data   常用的插值：拉格朗日多項式插值、牛頓插值、分段線性插值、Hermite 插值和三次樣條插值。
1.拉格朗日插值法

function y=lagrange(x0,y0,x);

n=length(x0) 

  
 

    

    
    彩色插值
      恢復   照相   ble   彩色   pad   cell   顏色   水平   border   彩色插值

內涵：CCD數字照相機的每一個感光元件只允許采集R,G,B顏色分量之一，將這種每一個元素僅包含一種原色的圖像成為馬賽克圖像。彩色插值的作用就是恢復出每一個像素點上的其他兩個顏色分量，也成彩色去 

  
 

    

    
    拉格朗日插值法及應用
      oci   cin   app   .com   dmg   npe   info   sina   gin   3man6h1yg巫http://shufang.docin.com/sina_6355780928
7DMg布62夏aq撂儼8秤http://www.docin.com/app/user/use 

  
 

    

    
    求數組插值——復雜度為O(n)的快速算法
      ring   創建   絕對值   stub   ()   ··   代碼   img   描述   一、問題描述
令A[1...n]是一個由n個數組成的數組，定義為數組A的插值，其中|a|
表示a的絕對值。設計一個求數組插值的算法（用偽碼描述）並分析算法的時間復雜度。
二、解決方案
核心思想：
將求數組差值 

  
 

    

    
    拉格朗日插值法
      說明   -1   需要   插值   是什麽   col   pre   rac   div   　　給定 $n$ 個點 $(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)$ , 其中 $x_1, x_2, ..., x_n$ 互不相等, 構造一個最高次不超過 $n-1$ 的多

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