空間解析を使用すると、位置に関連する複雑な問題を解決し、世界のどこで何が起こっているかを深く理解することができます。空間解析により、単なるマッピングを超えて、場所の特性および場所間の関係を調査することができます。空間解析により意思決定に繋がる視点を得ることができます.
地理解析
自分の住んでいる都市の犯罪マップを調べ、犯罪率の高いエリアを特定しようとしたことはありますか？ 学校の位置、公園、人口統計など、種類の異なる情報を調査して、新しい家を購入するのに最適な場所を決めようとしたことがありますか？ 私たちがマップを見るときには、本質的に、そのコンテンツからパターンを見つけたり、傾向を評価したり、意思決定を下したりすることによって、そのマップから何らかの情報を引き出します。このプロセスを空間解析と呼び、これは我々がマップを見たときに眼や頭で常に自然に行っていることです。
空間解析は、GIS において最も興味深い側面の 1 つです。空間解析を使用して、ユーザーは多くの個別ソースの情報を組み合わせて使用し、高機能の空間演算子を適用して、新しい情報 (結果) を導き出せます。空間解析ツールの包括的なコレクションにより、複雑な空間的な質問に対する答えに近づくことができます。空間解析により、表示されているパターンが重要であるかどうかを判断することができます。さまざまなレイヤーを解析し、特定の活動について、場所の適合性を計算できます。また、画像解析を使用して、時間の経過に伴う変化を検出できます。ArcGIS に含まれているこれらのツールおよびその他多くのツールにより、単純な視覚的分析では解決できない極めて重要な問題および意思決定に対処できます。以下に、基本的な空間解析の一部と、実際の応用例を紹介します。
関係性の確認
これは、20 年にわたって蓄積された米国全土のストーム セルのデータに対し、3D ホット スポット解析を実施したもので、垂直の Z 軸で時間を表します。3D ビューアーで右側に傾けると、20 年分の暴風雨の変化が見られます。
場所とイベントの理解と説明
National Drought Mitigation Center が数々の機関から提供されたデータを編纂して作成したこのマップは、2011 年から 2016 年の間にテキサス州で発生したさまざまな規模の干ばつにフォーカスしています。
パターンの検出と定量化
フロリダ州の自動車衝突事故を時空的に傾向解析したこのマップでは、1 日の時間帯や基本的な道路状態を考慮して、新しいホット スポットを特定します。
予測を立てる
統計的な解析では、一見しただけではまとまりもつながりもないように見える事象にパターンを見出します。ここでは、サンフランシスコの犯罪件数を見ていきます。
最適な場所と経路の検索
GIS 解析を使用し、アトランタという大規模な都市圏に在住する住民たちが、公共交通機関をいかに効果的に利用しているかを探索します。通勤する人であれば、時間帯も重要であることもわかっています。このストーリー マップを使用し、さまざまな時間帯の交通機関のレベルを調査します。
空間解析の使用方法
質問して答えを導く
空間解析は、新しい情報を抽出し、情報に基づいて決定するために、世界中の人々に使用されています。空間解析を仕事で使用する組織は、地方政府、州政府、国家機関、あらゆる種類の企業、公益事業会社、大学、NGO など、多岐にわたります。次に、いくつかの例を示します。
犯罪の調査
空間的な相互作用モデルで、シカゴの犯罪のホット スポットを特定します。
干ばつの解析
これは、2010 年から 2015 年のテキサス州の干ばつの進化を、ラスター解析とベクター解析の両方を適用して時間的に解析したマップです。このプロジェクトが成功したのは、最終的な情報成果 (ストーリー マップ) に注力したからです。
グリーン インフラ
Esri のグリーン インフラ イニシアチブは、「手つかずの生息地の中心」を表す、重要な 100 エーカーの土地について、米国本土のデータを取得することを目的としています。このデータを、土地利用計画のソース データとして自由に使えるようにし、国内に残存する天然遺産を保護する重要性をすべての人に理解してもらえる情報成果を作成します。
土地利用計画
GeoPlanner for ArcGIS は、地域や地方の規模で対立する、あるいは競合する土地利用を評価するために使われる計画アプリです。これは、保護エリア案 (明るい緑) が、人口増加が予想されるエリア内にある様子を捉えた画面です。
自動データ分析
GroDescriber は、Living Atlas of the World の地形レイヤーを解析し、地形について最も重要な要素を捉えた簡単な説明文を生成します。
可視化
マップが教えてくれること
多くの場合、ユーザーは、単にマップを作成することによって解析を行っています。これは、何らかの理由のためにマップを作成するからです。たとえば、次のような質問に対する答えを、マップから導くとします。病気の被害を受けた樹木はどこにあるか。どのコミュニティが、山火事の経路内にあるか。犯罪の多いエリアはどこか。マップを作成する際に、解析と同様に、どの情報を含め、その情報をどのように提供するべきかについても、決定を行っています。効果的な視覚化は、結果とメッセージを魅力的な方法で明確に伝える上で重要です。
可視化と可視領域解析
3D 空間に表示されるサーフェスは、データをドレープして解析するための視覚的表示背景としての価値があります。この眺望シーンは、分水界と川のデータを地形の数値標高モデル上にドレープして示しています。
日射量の視覚化
ArcGIS の日射ツールを使用すると、発電するためのソーラー パネルの設置場所を特定し、解析することができます (ここでは、イリノイ州ネーパービルを示します)。
作物の健康状態の評価
マルチスペクトル画像は、作物の状態や活性度に関する新しい視点を提供できます。この正規化植生指数 (NDVI) は、カナダのサスカチュワン州における作物 (じゃがいもとキャノーラ) の健康状態を示しています。
可視領域の計算
この歴史的なストーリー マップは、GIS 可視解析を使用して、アメリカ南北戦争で運命を決したゲティスバーグの戦いの話を伝えています。Robert E. Lee 将軍が北軍との戦闘を開始した時点 (赤い目のマークの地点) では、図上の明るいエリアの軍隊しか見えませんでした。つまり、その時点で、彼には網掛け表示されている部分 (北軍が優勢なエリア) にあるものが何も見えていなかったのです。歴史家たちは、伝記、戦闘地図、および基本的な標高レイヤーを使用して、Lee がなぜそのような勝ち目の乏しい戦いに挑んだのかという謎を解き明かすことができました。
空間データと空間解析
ほとんどのデータと計測値は、位置に関連付けることができるため、マップ上に配置できます。空間データを使用すると、何がどこにあるかがわかります。実際の世界は、正確な地理的位置に格納される不連続なデータ (「フィーチャ データ」と呼ばれる) として表現するか、または規則的なグリッドに基づく連続的なデータ (ラスター データと呼ばれる) として表現することができます。もちろん、解析対象の性質は、最適な表現方法に影響を与えます。自然環境 (標高、温度、降雨量) は、多くの場合、ラスター グリッドを使用して表されます。一方、構築環境 (道路、建物) および行政上のデータ (国、国勢調査区) は、ベクター データとして表される傾向があります。各位置に何があるかを説明する詳細情報を添付することができます。この情報は、多くの場合、「属性」と呼ばれます。
GIS では、各データセットはレイヤーとして管理され、分析用の演算子を使用してグラフィカルに結合することができます (これをオーバーレイ解析と呼びます)。GIS では、演算子とディスプレイを使用してレイヤーを組みあわせることで、それらのレイヤーを操作し、重要な質問について調査し、その答えを見つけることができます。
位置情報と属性情報の他に、空間データには、幾何学的プロパティおよびトポロジ的プロパティが本来含まれています。幾何学的プロパティには、位置と、長さ、方向、面積、体積などの計測値があります。トポロジ的プロパティは、接続、包含、隣接などの空間的リレーションシップを表します。これらの空間プロパティを使用して、データに関してさらに多くの種類の質問を行い、より深い見識を得ることができます。
オーバーレイ解析の構造
GIS 解析は、住宅団地に最適な場所などを探すのに使用されます。一見すると関連性のないいくつかの要素 (土地被覆、相対的傾斜、既存の道路や河川までの距離、土壌組成など) をそれぞれレイヤーとしてモデル化し、重み付けオーバーレイを使用して一緒に解析します。これは、景観設計者である Ian McHarg がよく使っているテクニックです。
空間解析を実行する方法
GIS の真の力は、解析を実行する能力にあります。空間解析とは、問題を地理的にモデル化し、コンピューター処理することで結果を導き、その結果を掘り下げて検証するプロセスのことです。このような解析は、特定の目的に対するある場所の地理的適合性の評価、結果の推定と予測、変化の解釈と理解、情報に潜む重要なパターンの検出などで非常に効果的であることが実証されています。
その意図とは、GIS 初心者であっても、空間解析をすぐに応用できるということです。最終的な目的は、問題を空間的に解決する方法を学ぶことにあります。空間データ探索、GIS ツールを使用したモデリング、空間的な問題の解決といった基本的な空間解析ワークフローが、空間解析の中心にあります。
空間データ探索
空間データ探索では、特定の質問に答えるためのデータやマップのコレクションを操作します。これによって、質問に関連する地理情報と解析結果を視覚化し、探索できるようになります。そうすると、データから知識と見識を得ることができます。空間データ探索では、インタラクティブなマップや、関連するテーブル、チャート、グラフ、マルチメディアを操作します。これは、地理的な観点と統計情報を属性に集約します。インタラクティブな探索と、マップやデータの視覚化の反復的なプロセスです。
ArcGIS でデータ探索を行う主な方法の 1 つに、スマート マッピングがあります。スマート マッピングの興味深いことは、マップのシンボルに関連付けてデータと相互作用する点です。スマート マップはデータ主導型のワークフローを中心に構築されています。これによってインテリジェントなデータ表示と、情報を効果的に表示、および相互作用するデフォルトの方法が明らかになり、データ分布などがわかるようになります。
インタラクティブなチャートとグラフを GIS マップと組み合わせる
チャート、グラフ、テーブルを使って視覚化することは、データ探索を拡張する方法です。これは解析結果を解釈し、発見したことを伝える斬新な手段です。通常、未加工のデータに目を通して、テーブル内のレコードを確認することから始めます。その後、さまざまなシンボルを使ってマップ上にポイントを配置し (ジオコード)、多種多様なチャート (バー チャート、ライン チャート、散布図など) を作成して、あらゆる方法でデータをまとめます (地域、種類、日付別など)。
次に、ライン チャートに時間をプロットして、データの時間的傾向を検証します。情報設計を使って、視覚化したさまざまなデータを並べ、解析結果を分析します。マップ、チャート、テキストなど、最も強力で明確な要素をレイアウトに組み合わせて表示し、共有します。
Insights
マップとデータのリアルタイムの探索と解析
Insights for ArcGIS® とは、ブラウザーベースの解析ワークベンチで、さまざまなソースから得られたデータを対話的に探索し、解析することができます。Insights が提供する、豊かでインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを通じて、理解をさらに深め、パワフルな結果をすばやく得られます。
Insights for ArcGIS には、解析向けに多様なデータ ソースを統合する機能が備わっています。GIS データ、エンタープライズ データ ウェアハウス、ビッグ データ、リアルタイムのデータ ストリーム、スプレッドシートなどを統合し、解析することが可能です。また、解析に幅広い情報を含めることで、Esri の膨大なデータのエコシステムを活用することもできます。厳選された、信頼性の高い Living Atlas of the World もこれに含まれます。
Insights のワークフロー
1. はじめに
Insights ワークブックを作成し、データを視覚化して探索します。
2. データの追加と管理
異なるソースからデータを追加して、位置フィールド、属性結合、計算フィールドでデータを拡張します。
3. マッピングと可視化
スマートなデフォルト設定によって、さまざまなビジュアライゼーションを作成および操作します。
4. 空間解析を使用した回答の探索
マップの更新、バッファーの描画、空間フィルタリングの使用、ジオグラフィ全体のデータの集計などを実行します。
モデリング
空間解析の言語を使用
空間解析とは、問題や課題を地理的にモデリングし、コンピューター処理で導き出した結果を調査して解釈するプロセスです。作成した空間モデルは、データに操作を適用して新しい結果を導き出す、複数のツールに基づいています。
データ アイテムとツール
各ジオプロセシング ツールは、小さいものの必要不可欠な操作を地理データに対して実施します。たとえば、テーブルにフィールドを追加する、フィーチャ周辺にバッファー ゾーンを作成する、複数の場所を最低コストで移動できる経路を計算する、複数のレイヤーを 1 つの結果にまとめる、重み付けオーバーレイを計算するなどです。
ArcGIS には、数百もの解析ツールが含まれており、さまざまな地理空間情報を使用して、あらゆる種類の解析操作を行います。たとえば、ArcGIS Pro に同梱されるジオプロセシング ツールボックスに含まれる、包括的かつ豊富な演算子をご覧ください。ArcGIS Pro には、ジオプロセシング モデルの作成、編集、管理を行うビジュアル プログラミング アプリケーションである ModelBuilder も含まれています。
空間解析は、モデルやスクリプトを使った操作において必要なツール一式を組み合わせるためのツールを提供することにより、タスクの自動化をサポートします。空間モデリングでは、一連のツールをつなぎ、1 つのツールの出力結果を別のツールに入れることで、独自のモデルを作成することができます。
ケース スタディ: ピューマ
カリフォルニア南部のマウンテン ライオンの生息地をモデル化する
ロサンゼルス大都市圏の中心部は、実に 12,561 平方キロメートルと広大であり、米国で第二の規模を誇る都市圏です。この地域では、部分的に手つかずの自然を維持しています。その中心部を囲む山岳地帯で最大の肉食動物はマウンテン ライオン (クーガー) で、カリフォルニア州南部地域に生息し、狩りを行い、繁殖しています。私たちの課題は、クーガーが生存できるようにすることです。残りの自然生息地をつなげることで、動物がスムーズに移動できるようになります。
この調査では、複数の中心エリアに生息するクーガーと、地理的に離れている中心エリアに生息するクーガーが往来する方法を解析しました。これによって野生生物の潜在的なコリドーを特定します。研究者や公共機関がこれを使って、サンタ スサーナ山脈のクーガー生息地と、サンタ モニカ山脈、サン ガブリエル山脈、ロス パドレス国立森林公園の生息地を物理的につなげます。その全体的なワークフローは、以下の Learn ArcGIS レッスンをご参照ください。
適合性/コリドー モデル
空間的問題の解決
概念的な枠組み
ArcGIS を使用し、空間的な問題解決法を応用することによって、あらゆる種類の問題やシナリオに対処できます。このアプローチの 5 ステップを実施すると、便利な解析モデルを作成して、それを空間データ探索と併用し、さまざまな問題や質問への答えを見出すことができます。
1. 質問と探索
解析の目標を設定します。答えを見つけたい問題の理解に基づき、的を得た質問を提示するところから始めます。適切な質問を行うことが、有意義な結果を引き出す鍵となります。
2. モデル作成と計算
ジオプロセシングを使用して結果をモデリングし、計算します。これによって、質問に答えることができます。データから新たな結果を導き出す解析ツールを選択します。多くの場合、複数のツールを組み合わせてシナリオをモデリングするモデルを構築し、そのモデルを結果の計算と生成に応用し、質問に答えます。
3. 検証と分析
空間データ探索ワークフローを使用して、結果を検証、探索、分析します。インタラクティブ マップやレポート、チャート、グラフ、情報ポップアップも活用しましょう。パターンを見つけたら、その意味を解釈し、結果を説明します。効果的な探索を行うと、独自の観点や解釈を結果に追加することができます。
4. 意思決定
解析結果の探索と分析を終えたら意思決定を下し、結論と解析結果をまとめます。解析に対する当初の質問について、結果が有益な答えを提示できているかどうか評価します。また、対処の必要がある新たな質問が生じることも多くあります。これにより、さらに深く解析を行うことができます。
5. 結果の共有
解析の結果からメリットを得られるユーザーを特定し、誰に影響を及ぼしたいかを決定します。次に、結果を効率的かつ効果的に伝えるためのマップ、ポップアップ、グラフ、チャートを使用します。それらの結果を Web マップやアプリを使用して、他のユーザーと共有します。これらは、地理情報が付加されていて、詳細な説明を提供したり、追加調査を可能にしたりします。ストーリー マップなどを使用することで、結果を他のユーザーにも効果的に伝えることができます。
オピニオン リーダー: Linda Beale
課題は複雑なデータを理解可能にする
地理は、健康リスク解析で極めて重要な役割を果たします。基本的に、地理は、健康の危険が生じる背景を表現します。環境災害、危険、感染しやすさ、および健康の結果は、すべて空間的に異なります。医療機関へのアクセスは、人と物理的地理の両方によって特徴付けられます。さらに、管理とポリシーは位置によって異なり、リソースは地理的に割り当てられます。健康は誰にとっても重要ですが、健康リスク解析は困難であり、疫学、統計学、地理情報科学などの多くのスキルを必要とします。空間疫学は実に多くの専門分野にまたがっており、解析には複雑な技術を要しますが、その解析結果には、すべての人がアクセス可能である必要があります。
このような課題が、The Environment and Health Atlas for England and Wales の開発時にすべて生じました。この地図帳は、マルチスケールで対話的なマップのコレクションを含むリソースを、一般向け、研究者向け、および公衆衛生に従事するすべての人向けに提供するという野心的な目標を掲げて開発されました。これらのマップには、疾病リスクと環境要因の地理的分布が、近隣規模で表示されます。
環境監視および健康調査は、この数 10 年で進歩しましたが、突発的な事故によって、経済的損失、社会的損失、および当然ながら人命の損失が発生し続けています。世界が社会的および経済的にいっそう緊密に相互接続されるに従って、環境および健康に対する影響を、これまでよりも広いスケールで感じるようになっています。たとえば、火山噴火や原発事故の後、または鳥インフルエンザやエボラ出血熱などの病気の発生の結果として、環境災害の悪影響は、あまりにも頻繁に最も脆弱な住民の上に偏って降りかかっています。
GIS は、複数のソースのデータを、調査、操作、解析、およびモデル化する技術を提供します。リスク評価用に開発された空間解析のハザード マッピングおよび予測とともに、応答戦略を評価するモデル、および予防戦略を説明するマップを使用して、リスクを伝え、交渉することができます。
技術が進歩するのと同様に、仮説を試験し、公衆衛生に対する深い見識を得るための科学、データ、およびツールも進歩しています。多くの解析のために、技術やデータの進歩を待っているときではありません。代わりに私達は、解析を通じた理解および公衆衛生の向上に取り組む必要があります。
クイックスタート
ArcGIS の空間解析ツールは、オンラインおよびデスクトップ環境の複数の場所に実装されています。
ArcGIS Online
ArcGIS Online の解析機能には、マップ ビューアーの [解析] ボタンからアクセスします。
Insights for ArcGIS
本書の作成時、Insight for ArcGIS には ArcGIS® Enterprise が必要です。今後、ArcGIS Online でも提供される可能性があります。
ArcGIS Pro
ArcGIS Pro は、Esri の代表的な空間解析アプリケーションです。ジオプロセシング ツールボックスには、数百個もの空間解析ツールが含まれています。Learn ArcGIS Student メンバーシップでは、非営利的な用途に対してシステム全体を使用でき、空間解析を学習できます。ソフトウェアをダウンロードしてください。Learn ArcGIS 組織がライセンスを有効にします。
空間解析 MOOC
MOOC (Massive Open Online Course) は、1 年を通して定期的に実施されています。このコースでは、ArcGIS Online (Esri のクラウドベース GIS プラットフォーム) の解析機能全体に自由にアクセスできます。
オンライン ケース スタディ
印象的な空間解析のケース スタディが、ArcGIS Analytics Web サイトに用意されています。
Learn ArcGIS のレッスン
大型のネコ科動物と大きな課題 - かぎ爪、自動車、死傷事故
オーバービュー
大都市ロサンゼルスは、都市の自然区域の中に大型のネコ科動物が生息する、世界でも数少ない都市の 1 つです。しかし、都市開発や道路、高速道路の建築によって、都市の景観は断片化しつつあります。そのため、マウンテン ライオン (クーガー) の生息地も少なくなっています。獲物やつがいの片割れを求めて道路や高速道路を横断する際に、自動車にひかれて死亡することも少なくありません。ロサンゼルスのクーガーが生存し、属の多様性を維持し、集団全体の健全性を保つには、長期的な解決策を見出して、現在の生息地である陸の孤立地域間を安全に移動できるようにしなくてはなりません。
このプロジェクトでは、クーガーの現在の分布を識別して、コリドーを特定する空間モデルを構築します。コリドーがあれば、都市圏やその他の地域にある中心的なマウンテン ライオンの生息地をつなぐことができます。
このワークフローでは解析の目標を定めることで、有益な結果を導き出す質問を投げかけられるようにします。ワークフローを実施する中で、解析結果を検証および分析し、観察されたパターンを解釈し、空間的または時間的な観点からその意味を確認します。ここでは、Living Atlas of the World のコミュニティとデータを特定し、その結果と所見をコミュニティに寄与し、共有することを重視しています。また、インフォグラフィックスおよび GeoEnrichment ツールを使用し、より詳しい説明を提供し、さらなる探索を支援できるようにすることにも重点を置いています。
このレッスンで習得できるスキル
- 解析用のデータの変換と準備
- ジオデータベースの作成とデータ入力
- マップへのデータ追加とシンボル化
- ModelBuilder を使用したコリドー解析モデルの構築
- ラスター データ分類と重み付けオーバーレイの実施
- コスト サーフェスと最低コスト パスの生成
- 結果の一般公開
必要なもの
- ArcGIS Pro
- ArcGIS® Spatial Analyst エクステンション
- 所要時間: 1 ～ 2 時間
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Great Maps Need Great Data
Living Atlas of the World provides the foundation GIS
Mapping the Third Dimension
A change in perspective