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포인트 보간(Map Viewer Classic - 래스터 분석)

포인트 보간 포인트 보간 도구는 포인트에서 래스터로 보간을 수행합니다.

비고:

이제 ArcGIS Enterprise의 최신 맵 작성 도구인 Map Viewer에서 이 도구가 제공됩니다. 자세한 내용은 포인트 보간(Map Viewer - 래스터 분석)을 참고하세요.

이 도구를 실행하려면 포털이 래스터 분석에 대해 구성되어야 합니다.

Map Viewer Classic에 이 도구가 보이지 않으면 기관 관리자에게 문의하세요. 포털이 래스터 분석에 대해 구성되어 있지 않거나 이 도구를 실행하는 데 필요한 권한이 없을 수도 있습니다.

워크플로 다이어그램

포인트 보간 워크플로

예시

이 도구의 몇 가지 응용 예시는 다음과 같습니다.

  • 공기질 관리 구역에는 오염 수준을 측정하는 센서가 있습니다. 포인트 보간은 학교나 병원 내의 오염 위험도가 높은 곳과 같이 센서가 없는 위치에서 오염 수준을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 개별 식물에서 채취한 샘플을 기반으로 작물의 중금속 농도를 예측합니다.
  • 토양 영양분 수준(질소, 인, 칼륨 등) 및 기타 지표(예: 전기 전도도)를 예측하여 작물 수확량과의 관계를 연구하고 현장의 각 위치에 대해 정확한 양의 비료를 처방합니다.
  • 기상 응용프로그램에는 온도, 강우량 및 관련 변수(예: 산성비)가 포함됩니다.

사용 참고 사항

ArcGIS Geostatistical Analyst 익스텐션과 함께 사용할 수 있는 경험적 베이지 크리깅 도구는 기본 보간을 수행하는 데 사용됩니다. 도구의 많은 매개변수가 포인트 보간에 표시되지만 대부분은 최적화 매개변수에 의해 자동으로 제어됩니다.

이 도구에 대한 매개변수는 다음 테이블에 나와 있습니다.

매개변수설명

값이 있는 위치들로 이루어진 포인트 레이어 선택

값이 측정된 위치를 포함하는 포인트 피처입니다.

보간할 필드 선택

보간할 값을 포함하고 있는 필드를 선택합니다. 필드는 반드시 숫자이어야 합니다

다음을 최적화

속도 또는 정확도에 대한 기본 설정을 선택합니다.

더 정확하게 예측할수록 계산하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이 매개변수는 계산 속도, 결과 정확도 또는 두 항목의 균형을 최적화하기 위해 보간 포인트의 다른 여러 매개변수의 기본값을 변경합니다. 기본 설정에 따라 도구가 균형에 맞게 최적화합니다.

데이터를 일반 배포로 변환

데이터를 일반 배포로 변환할지 여부를 선택합니다.

내삽은 일반(벨 모양) 배포를 따르는 데이터에 가장 정확합니다. 데이터가 일반 배포로 표시되지 않는 경우 변환을 수행해야 합니다.

로컬 모델의 크기

내삽 포인트는 최종 예측 맵을 생성하도록 함께 혼합된 로컬 내삽 모델을 구축하여 적용됩니다. 이 매개변수는 각 로컬 모델에 포함될 포인트 수를 제어합니다. 더 작은 값은 보다 로컬인 결과를 만들며 작은 배율의 효과를 나타낼 수 있지만 계산에 다소 불확실성이 생길 수 있습니다. 더 큰 값은 더욱 안정적이지만 일부 로컬 효과가 누락될 수 있습니다.

값은 30 ~ 500이지만 일반적인 값은 50 ~ 200입니다.

네이버 개수

예측은 인접 포인트를 기반으로 계산됩니다. 이 매개변수는 계산에 사용될 포인트 수를 제어합니다. 더 큰 수의 네이버를 사용하면 일반적으로 더욱 정확한 결과가 생성되지만 계산 결과에 시간이 더 소요됩니다.

이 값은 1 ~ 64이지만 일반적인 값은 5 ~ 15입니다.

결과 셀 크기(선택)

결과 래스터의 셀 크기와 단위입니다.

피트, 마일, 미터, 킬로미터 단위를 사용할 수 있습니다.

결과 예측 오류

예측된 값에 대한 표준 오류의 래스터를 생성할지 여부를 선택합니다.

표준 오류는 예측 값의 신뢰도에 관한 정보를 제공하므로 유용합니다. 일반적으로 실제 값은 95%의 확률로 예측 값의 2가지 표준 오류 이내에 속하게 됩니다. 예를 들어 새 위치에서 5의 표준 오류가 있는 예측 값 50이 있다고 가정해 보겠습니다. 즉, 이 도구는 해당 위치의 실제 값이 50이지만 40으로 내려가거나 60으로 올라갈 수도 있다고 추측합니다. 이 범위의 합리적인 값을 계산하려면 표준 오류에 2를 곱하고, 이 값을 예측 값에 더하여 범위의 상한값을 구하고, 예측 값에서 이 값을 빼서 범위의 하한값을 구합니다.

결과 레이어 이름

내 콘텐츠에 생성되고 맵에 추가되는 레이어의 이름입니다. 기본 이름은 도구 이름과 입력 레이어 이름을 기반으로 합니다. 레이어가 이미 있는 경우 다른 이름을 입력하라는 메시지가 나타납니다.

결과 저장: 드롭다운 상자를 사용하여 결과가 저장될 내 콘텐츠에서 폴더 이름을 지정할 수 있습니다.

분석을 실행하기 전에 크레딧 보기를 클릭하면 해당 분석에 사용될 크레딧을 확인할 수 있습니다.

환경

분석 환경 설정은 도구의 결과에 영향을 주는 추가 매개변수입니다. 도구의 분석 환경 설정은 도구 창 상단에 있는 기어 아이콘 분석 환경을 클릭하여 접근할 수 있습니다.

이 도구는 다음과 같은 분석 환경을 적용합니다.

  • 결과 좌표계 - 결과 레이어의 좌표계를 지정합니다.
  • 범위 - 분석에 사용할 영역을 지정합니다.
  • 스냅 래스터 - 지정된 스냅 래스터 레이어의 셀 정렬과 일치하도록 결과의 범위를 조정합니다.
  • 셀 크기 - 결과 레이어에서 사용할 셀 크기입니다.
  • 마스크 - 마스크 레이어를 지정하며, 마스크 레이어 내에 해당하는 셀만 분석에 사용됩니다.
  • 병렬 처리 계수 - 래스터 처리 CPU 또는 GPU 인스턴스를 제어합니다.

유사한 도구

포인트 보간 도구를 사용하여 포인트 값을 래스터로 보간합니다. 비슷한 문제를 해결하는 데 유용한 기타 도구를 사용할 수 있습니다.

ArcGIS Pro 분석 도구

경험적 베이지안 크리깅 지오프로세싱 도구는 ArcGIS Geostatistical Analyst 익스텐션 도구상자에서 제공됩니다.

포인트 보간 도구는 Raster Analysis 도구상자에서 제공됩니다.

ArcGIS Enterprise 개발자 리소스

ArcGIS REST API에서 작업하는 경우에는 Interpolate Points 작업을 사용합니다.

ArcGIS API for Python에서 작업하는 경우 arcgis.raster.analytics 모듈에서 interpolate_points ArcGIS for Python API 웹사이트를 사용합니다.