フォルダーには、ジオリファレンスされた 2 つの画像 ([Before_Storm.tif] と [After_Storm.tif]) に加え、その補助ファイルが含まれています。 これらの画像は、テーバー地域とバーンウェル地域でひょう嵐が発生する前とその後 (2019 年 8 月 4 日と 8 月 8 日) に撮影されました。

以下に、画像のプレビューを示します。最初の画像は [Before_Storm.tif] で、2 つ目の画像は [After_Storm.tif] です。

このチュートリアルの後半で、これらの画像を視覚化します。

ファイルのアップロードが開始します。 [アップロード ステータス] 列で、進行状況を監視できます。

すべてのファイルが 100 パーセント アップロード済みになったら、タイトル テンプレートを定義します。

複数の画像を同時にアップロードするため、バッチ内のすべての画像のタイトルに適用する共通の接頭辞と接尾辞を定義できます。 これは、ArcGIS Online アカウントで画像を簡単に見分け、取得しやすくするうえで便利です。

自分のイニシャルを含む接尾辞も追加します。

アップロードした画像には、すべて同じ接頭辞と接尾辞が追加されます。たとえば、[Corn_Fields_Before_Storm_YN] となります。

• [タグ] に「Agriculture, Imagery, Damage assessment」と入力し、Enter キーを押します。
• [サマリー] に「Imagery for the Taber-Barnwell, Alberta region.」と入力します。
• [フォルダーに保存] でデフォルトの場所を使用するか、ArcGIS Online アカウントの任意のフォルダーを選択します。

これで処理は完了です。

コンテンツ リストの上部に、2 つのイメージ レイヤーが表示されます。

このチュートリアルでは Map Viewer を使用します。

Map Viewer で新しいマップが開きます。

この時点で、マップには [地形図] ベースマップ レイヤーのみが含まれています。 2 つのイメージ レイヤーを追加します。

結果リストに、作成された 2 つのイメージ レイヤーが表示されます。

レイヤーがマップ上に表示されます。

[レイヤー] ウィンドウに、2 つのイメージ レイヤーがリストされます。

ヒント:

必要に応じて、レイヤーの名前を変更し、イニシャル ([YN] など) を削除して、見やすくできます。 [オプション] ボタンをクリックして [名前の変更] を選択します。

Web マップ内で、レイヤーは名前を変更でき、基礎のデータに影響はおよびません。

このチュートリアルの残りの部分では、各レイヤーに YN スタイルのイニシャルを付けて一意の名前にする必要性について再び言及しませんが、新しく生成されるレイヤーには引き続き適用されます。

マップに上部のイメージ レイヤー [Corn_Fields_After_Storm] が表示されます。

これで両方の画像を比較できるようになりました。

[Corn_Fields_Before_Storm] 画像には多数の畑があるのがわかります。その多くは円形で、中には矩形もあります。 8 月には多くの農作物が収穫期を迎える直前であることから、嵐の前の畑は明るい、または濃い緑で表されます。

一見すると、[Corn_Fields_After_Storm] 画像では、一部のエリアが色調が薄くなっているのがわかります。 特に、北西から南東を軸にするエリアで色調が薄くなっているようです。 しかし、この時点では農作物の被害に関する詳しい情報を収集することは困難です。

次に、マップを保存します。

• [タイトル] に「Hail Damage in corn fields」と入力します。
• [フォルダー] でデフォルトの場所を使用するか、フォルダーを選択します。
• [タグ] に「Agriculture, Imagery, Damage assessment」と入力し、Enter キーを押します。
• [サマリー] に「Assessment of the damage caused by a hail storm to corn fields in the Taber - Barnwell region.」と入力するか、詳細なサマリーを入力します。

レイヤーが選択されていると、レイヤーに青いバーが表示されます。

• [赤] で [Band_3] を選択します。
• [緑] で、[Band_2] が選択されていることを確認します。
• [青] で [Band_1] を選択します。

この新しいバンド組み合わせでは、赤バンドを赤チャンネル、緑バンドを緑チャンネル、青バンドを青チャンネルを通して表示します。

[Corn_Fields_Before_Storm] 画像が、ナチュラル カラー表示に更新されます。 しかも、露出土壌は茶色になっています。

同様に、[Corn_Fields_After_Storm] の表示も更新します。

• [赤] で [Band_3] を選択します。
• [緑] で、[Band_2] が選択されていることを確認します。
• [青] で [Band_1] を選択します。

これで、ひょう嵐が発生する前と発生した後の画像を、ナチュラル カラーの組み合わせで調査できるようになりました。

• [ラスター] で [Corn_Fields_Before_Storm] を選択します。
• [手法] で [SAVI] を選択します。
• [バンド インデックス] に「4 3 0.5」と入力します。
• [出力名] に「SAVI Before」と入力します。
• [結果タイプ] で、[タイル イメージ レイヤー] が選択されていることを確認します。
• [フォルダーに保存] では、フォルダーを選択するか、デフォルトの場所を使用します。

次に、この解析が消費するクレジット数を確認します。

1 クレジットが消費されると推定されます。

しばらくすると、[レイヤー] ウィンドウとマップに新しい結果レイヤーが表示されます。

白と薄いグレーのエリアは、健全な植生を表します。 濃いエリアは健全ではない、または枯死した植生、あるいは荒地を表します。

次に、[バンド演算] パラメーター値を変更して、[Corn_Fields_After_Storm] に SAVI を適用します。

しばらくすると、[レイヤー] ウィンドウとマップに新しい結果レイヤーが表示されます。

2 つの SAVI レイヤーを比較します。

嵐の前よりも嵐の後の方が、色調が濃い畑が多くなっています。つまり、SAVI 値が低く、植生の健全性が悪化しています。 しかし、他の畑よりも被害が大きい畑があるかどうかを判断することは困難です。 次に、2 つの SAVI レイヤーの差を計算し、植生の変化を詳しく測定します。

• [From ラスター] で [SAVI_Before] を選択します。
• [To ラスター] で [SAVI_After] を選択します。
• [変化の計算方法] で [差分] が選択されていることを確認します。
• [出力名] に「Loss of healthy vegetation」と入力します。
• [フォルダーに保存] では、フォルダーを選択するか、デフォルトの場所を使用します。

1 クレジットが消費されると推定されます。

しばらくすると、[レイヤー] ウィンドウとマップに新しい結果レイヤーが表示されます。

黒とダーク グレーのエリアは、健全な植生が失われた場所です (負の数値)。 目視確認をすると、ひょう嵐はこのエリアの北西から南東方向に通過したことが明らかです。この対角線にわたるエリアで、ほとんどの畑が被害を受けています。 一方で、画像右上の畑と左下の畑は、それほど大きな影響は受けていないようです。

ラスターに含まれるすべての正の値を 0 に変更するという再分類ルールを作成します。 すべての負の値を捉えるには、最大値として 2 を使用します。

[0] から [2] までのラスター セル値は [NoData] に変更されます。

• [出力名] に「Loss of healthy vegetation cleaned」と入力します。
• [フォルダーに保存] では、フォルダーを選択するか、デフォルトの場所を使用します。

1 クレジットが消費されると推定されます。

しばらくすると、[レイヤー] ウィンドウとマップに新しい結果レイヤーが表示されます。 結果を見やすくするためにスタイルを変更します。

• [ストレッチ タイプ] で、[割合クリップ] が選択されていることを確認します。
• [最小] に「1」と入力します。
• [最大] に「1」と入力します。
• [ガンマ] ではスライダーを使用し、[0.7] を選択します。

マップ上のレイヤーが新しいスタイルに更新されました。

紫が濃いほど健全な植生の損失が大きく、薄いほど健全な植生の損失が限定的であることを意味し、空のエリアは健全な植生が失われていないことを示します。

赤色でシンボル表示されたフィールド境界がマップに表示されます。

次に、[ゾーン統計をテーブルに出力] ラスター関数を使用し、畑ごとに健全な植生の平均損失を計算します。 ツールは、[Taber field boundaries] ポリゴンごとに、そこに入るすべての [Loss of healthy vegetation] セルの平均値を計算します。

• [入力ゾーン ラスターまたはフィーチャ] で [Taber field boundaries] を選択します。
• [ゾーン フィールド] で [Field_ID] を選択します。
• [入力値ラスター] で [Loss of healthy vegetation cleaned] を選択します。

• [統計解析の設定] の [統計の種類] で、[平均] を選択します。
• [結果レイヤー] で、[出力テーブル名] に「Vegetation loss table」と入力します。
• [フォルダーに保存] では、フォルダーを選択するか、デフォルトの場所を使用します。

1.98 クレジットが消費されると推定されます。

結果は、レイヤーではなく、スタンドアロン テーブルになります。 [テーブル] ウィンドウを開きます。

しばらくすると、[テーブル] ウィンドウに新しい結果テーブルが表示されます。 テーブルの内容を確認します。

テーブルが開きます。 耕作地のポリゴンごとに 1 行が使用されます。 [Mean] 列には、各ポリゴンの健全な植生の平均損失が示されます。

共通の [Field_ID] を使用し、このテーブルを[Table field boundaries] レイヤーに結合し、結果を [Vegetation loss per field] という新しいレイヤーとして出力します。

• [ターゲット レイヤー] で [Taber field boundaries] を選択します。
• [結合レイヤー] で [Vegetation loss table] を選択します。

• [ターゲット フィールド] で [Field_ID] を選択します。
• [結合フィールド] で [Field_ID] を選択します。

• [出力名] に「Vegetation loss per field」と入力します。
• [フォルダーに保存] では、フォルダーを選択するか、デフォルトの場所を使用します。

0.635 クレジットが消費されると推定されます。

しばらくすると、新しい結果レイヤーが表示されます。 畑ごとの [Mean] 植生損失値が含まれます。

畑ごとの植生の平均損失がマップに表示され、特に大きな影響を受けている畑が濃い赤色で示されます。

実行した解析のすべてのステップがリストされます。 実行した各解析の詳細情報を表示したり、以前使用したときと同じ設定で解析を再び開いたりできます。 解析履歴は、エラーのトラブルシューティング、前回の実行で使用した設定でのツールとラスター関数の再開、解析ワークフローの記録や共有に使用できます。 解析履歴は、共有された Web マップを閲覧できるユーザーに表示されます。

必要に応じて、作成したマップの共有権限を変更して、農業組合などの関係者と共有することもできます。