山火事の影響を受けたコミュニティの地滑りの危険性の計算

山火事が発生すると、鎮火した後で暴風雨がその地域を通過した際に土地が地滑りを起こしやすくなります。 鎮火後の土石流は、ほとんど前ぶれなく発生し、道路上の物体に多大な衝撃負荷を与えたり、植生を剥ぎ取ったり、排水路を塞いだり、建造物を破壊したり、人間の命を脅かしたりする可能性があるため特に危険です。 ほとんどの場合、山火事と暴風雨の間に、有効な緊急対応計画を実施する十分な時間がありません。 そのため、鎮火後の土石流の危険性を評価するさまざまなモデルが開発され、嵐に呼応して土石流が発生する確率とその規模を推定できるようになりました。

危険評価の詳細については、次のリソースをご参照ください。

• USGS 火災鎮火後の土石流災害評価ビューアー
• 鎮火後の土石流モデル
• 燃焼地域の緊急対応に関する USGS サイト

このチュートリアルでは、ArcGIS Pro でラスター解析を実施し、2017 年の山火事による壊滅的な被害を受けたカリフォルニア州サンタローザ地区の地滑りリスク マップを作成します。 地滑りリスク マップを作成する場合は、ラスター関数チェーンを使用して、火災被害度マップ、地形傾斜マップ、土地被覆指標マップを取得し、これらのマップを組み合わせて 1 つの処理チェーンにします。 結果が出たら、分流域ごとに地滑りリスクをまとめ、タイル レイヤーを ArcGIS Online に共有して、Web マップや共有アプリで使えるようにします。

このチュートリアルは、ArcGIS Pro 3.3 を使用して、2024 年 6 月 3 日に最終テストされました。 異なるバージョンの ArcGIS Pro を使用している場合、機能や結果が異なる可能性があります。

最終結果の表示​

要件

• Professional または Professional Plus ユーザー タイプ
• ArcGIS Pro (ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください)

火災被害度マップの作成

データをダウンロードしてプロジェクト テンプレートを開く

まず、解析の準備作業として、必要なデータをダウンロードして ArcGIS Pro プロジェクト テンプレートを開きます。

1. LandslideData.zip ファイルをダウンロードします。
2. C ドライブに「LandslideData」という名前のフォルダーを作成します。
3. [ダウンロード] フォルダーに移動して、[LandslideData] フォルダーにダウンロードした .ZIP ファイルのコンテンツを展開します。
4. ArcGIS Pro を起動します。 サイン インを求められたら、ライセンスが割り当てられた ArcGIS 組織アカウントを使用してサイン インします。

   注意:

   ArcGIS Pro へのアクセス権限または組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。

5. [別のテンプレートを使用して開始] をクリックします。

   

6. C:\LandslideData を参照し、プロジェクト テンプレート ファイル [Landslide_Risk_Project.aptx] を選択して [OK] をクリックします。

   

7. [新しいプロジェクト] ウィンドウで、プロジェクトに「Landslide_Risk」という名前を付け、コンピューター上のデフォルトの位置 ([ドキュメント] フォルダー内) に保存します。 [OK] をクリックします。

   

   新しいプロジェクトが開いて、カリフォルニア州サンタローサの中心に配置されてマップが表示されます。

   

   次に、LandslideData フォルダーへのフォルダー接続を作成し、データにすばやくアクセスできるようにします。

8. リボンの [挿入] タブをクリックします。 [プロジェクト] グループで、[フォルダーの追加] をクリックします。

   

   [フォルダー接続の追加] ウィンドウが表示されます。

9. 作成した [LandslideData] フォルダーを参照します。 選択して、[OK] をクリックします。

   

   プロジェクトを開いてデータへのフォルダー接続を作成したので、解析の準備が整いました。

火災被害度の解析

植生や資材の燃焼強度は、その成分、密度、地形、風、土壌水分などの条件に左右されます。 一般的に、燃焼強度が高ければ撥水度も高くなり、降雨による浸食も大きくなります。 燃焼強度や被害度は、近赤外線および中間赤外バンド (Landsat 8 画像など) のマルチスペクトル画像から導き出すことができます。 処理チェーンでラスター関数を使用し、2017 年にカリフォルニア州サンタローザで発生した山火事の前後に撮影された Landsat 8 画像をもとに焼失率を計算します。

最初に、山火事の前後に撮影された Landsat 8 画像、数値標高モデル、土地被覆ラスター データセットを追加します。

1. リボンの [表示] タブをクリックします。 [ウィンドウ] グループで、[カタログ ウィンドウ] を選択します。

   

   [カタログ] ウィンドウが表示されます。

2. [カタログ] ウィンドウの [プロジェクト] タブで、[フォルダー] を展開し、[LandslideData] フォルダーを展開します。 その中の [Basins.tif] 以外のデータセットをすべて選択して、マップ上にドラッグします。

   ヒント:

   Ctrl キーを押しながら各ファイルをクリックすることで、複数のアイテムを同時に選択できます。

   

   データが [コンテンツ] ウィンドウとマップ上に表示されます。

   

   このデータには、ナパ郡とソノマ郡の 2017 年 10 月の山火事が起きる前 ([Before_L8.tif]) と起きた後 ([After_L8.tif]) の Landsat 8 画像が含まれます。 また、リスク マップの入力として使用する 2 つのレイヤーもあります。 [DEM_30m.tif] レイヤーは地形の標高を示す数値標高モデルです。 [Sonoma_NLCD2011.tif] レイヤーは、土地使用と優勢的な植生タイプを示す、National Landcover Dataset の一部です。

3. [コンテンツ] ウィンドウで [After_L8.tif] レイヤーをリスト上部にドラッグし、すぐ下に [Before_L8.tif] をドラッグします。 [Sonoma_NLCD2011.tif] レイヤーと [DEM_30m.tif] レイヤーをオフにして折りたたみます。

   

   現在のところ、Landsat 画像は赤、緑、青のバンドを使用してマップに表示されています。 焼け跡を比較するため、画像のマルチスペクトルバンドの一部を表示します。

   

4. [After_L8.tif] の下で、赤色のチップを右クリックして [sr_band5] を選択します。

   

5. 緑色については [sr_band4]、青色については [sr_band3] をそれぞれ選択します。

   

   このバンドの組み合わせは Landsat 8 画像バンドを赤外カラー モードで表示します。 植生は、明るい赤色で表示されます。 草木の生えていない地域や都市部など、植生のないフィーチャは、濃淡がさまざまに違うグレーや青色で表示されます。

   

6. [Before_L8.tif] レイヤーは、以下のように設定します。

   • 赤色のチップを [sr_band5] に変更します。
   • 緑色のチップを [sr_band4] に変更します。
   • 青色のチップを [sr_band3] に変更するか、すでに選択されていることを確認します。

   

   次に、[スワイプ] ツールを使用して、山火事の前後の画像を比較します。

7. [コンテンツ] ウィンドウで、[After_L8.tif] をクリックして選択します。

   

8. リボンの [ラスター レイヤー] タブをクリックします。 [比較] グループで [スワイプ] ツールをクリックします。

   

   ポインターが、マップ表示の矢印として表示されます。

9. クリックしてマップの画像をスワイプし、山火事の前と後の画像を比較します。

   

   スワイプは垂直方向でも水平方向でも行えます。 [Before_L8.tif] では赤色になっている多くのエリアが [After_L8.tif] では緑色になって、植生が失われたことを示していることに注意してください。

10. リボンの [マップ] タブをクリックします。 [ナビゲーション] グループで、[マップ操作] をクリックします。

    

    通常のポインターに戻ります。 すべてのデータがマップに追加されたので、ラスター関数を使用して火災被害度を計算します。

11. リボンの [画像] タブをクリックします。 [解析] グループで [ラスター関数] を選択します。

    

    [ラスター関数] ウィンドウが表示されます。 [システム] タブには、ラスター解析で使用できる関数のカテゴリがあります。 このチュートリアル用として、2 つのラスター関数テンプレート (RFT) が作成されています。 これらのカスタム関数テンプレートは、[プロジェクト] タブの下にリストされます。

12. [ラスター関数] ウィンドウで [プロジェクト] タブをクリックします。

    

    このプロジェクトには、[Landcover_Remap] と [Burn_Severity] の 2 つのラスター関数テンプレートが含まれています。

    注意:

    ラスター関数テンプレートが表示されない場合は、以下を実行します。

    [ラスター関数] ウィンドウで [カスタム] タブをクリックします。 Landslide Grenada の隣で、[関数のインポート] ボタンをクリックします。 [処理テンプレートの選択] ウィンドウで、フォルダー → LandslideData を参照して Landcover_Remap.rft.xml をクリックし、[OK] をクリックします。 この手順を繰り返して、同じフォルダーから Burn_Severity.rft.xml を追加します。

13. [Landcover_Remap] を右クリックして [移動] にポインターを合わせ、[カスタム] にポインターを合わせて [Custom1] をクリックします。

    

    これらの関数をカスタム カテゴリに移動することで、RFT に加えた編集内容は、関数エディターで保存されると保存されます。 プロジェクト カテゴリの変更は、プロジェクトが保存されないと失われます。

14. [プロジェクト] タブをクリックします。 [Burn_Severity] を右クリックし、[Custom1] に移動します。

    次に、[Burn_Severity] RFT を開いて調査します。

15. [カスタム] タブで [Burn_Severity] テンプレートを右クリックし、[編集] を選択します。

    

    関数エディターが開き、処理チェーンが表示されます。

    

    [バンド演算] 関数は、画像のピクセルを条件式に変換します。 火災後の画像が火災前の画像から除去され、再分類関数が実行されます。 再分類関数は、ピクセル値を火災被害度の 5 つのカテゴリに分類します。 5 つの火災被害度値のブレークポイントは、地形評価調査 (Key and Benson、2005 年) から取得されます。 処理チェーンの[属性テーブル] 関数は、火災被害度マップにカラー ランプを割り当てます。 これはすでに作成されています。

16. [関数エディター] ウィンドウの [Burn_Severity] RFT を閉じます。

    

    このラスター関数の仕組みについて理解した後は、この関数を使用してプロジェクト エリアの火災被害度を計算します。

17. [ラスター関数] ウィンドウで [Burn_Severity] テンプレートをクリックします。

    [Burn_Severity のプロパティ] ラスター関数が表示されます。

18. [Pre-Fire Imagery] で [Before_L8.tif]、[Post-Fire Imagery] で [After_L8.tif] を選択します。
19. [出力レイヤー タイプ] が [ラスター レイヤー] に設定されていることを確認し、[新しいレイヤーの作成] をクリックします。

    

    処理が完了するまでに、数分かかります。 完了したら、処理結果のレイヤーがマップに表示され、[コンテンツ] ウィンドウにリストされます。 ラスター関数は一時的です。つまり、計算はマップを移動するときにリアルタイムで行われ、自動的には保存されません。 火災被害度は、レイヤーを操作中に動的に計算されます。

    

    マップをスクロールして、最も影響を受けたエリアを見つけることができます。 凡例のとおり、これらのエリアはマップ上ではオレンジ色と赤色で表示されます。

20. [クイック アクセス ツールバー] の [保存] ボタンをクリックします。

    

    ここでは、ラスター関数テンプレートを作成して実行し、火災被害度レイヤーを作成しました。

ラスター関数の機能について確認した後は、次のセクションで、ラスター関数テンプレートを構築し、傾斜角インデックス マップを作成する方法について学びます。

傾斜角インデックス マップの作成

傾斜角ラスター関数テンプレートの作成

傾斜角マップは、斜面の安定性を判断するうえで重要なレイヤーです。 傾斜の角度は、デジタル標高モデル (DEM) から生成されます。 斜面が急勾配であればあるほど、特に、安定化効果のある植生が焼失した後の降雨中に地滑りが起きやすくなります。 次に、ラスター関数テンプレートを構築および保存し、勾配度を計算して、傾斜角インデックスを作成します。

1. リボンの [画像] タブをクリックします。 [解析] グループで [関数エディター] をクリックします。

   

   [関数エディター] ウィンドウがマップ ウィンドウの下部にドッキングされます。

2. [ラスター関数] ウィンドウで [システム] タブをクリックします。 [サーフェス] グループを展開します。

   

3. [傾斜角] 関数を [関数エディター] ウィンドウ内にドラッグします。

   

4. [関数エディター] ウィンドウのリボンで [ラスター変数の追加] をクリックします。

   

   [ラスター] というタイトルが付いた緑色のボックスが [関数エディター] ウィンドウに追加されます。

   

5. [ラスター] ボックスを選択し、[傾斜角] 関数ボックスの左側に配置します。

   

   [ラスター] ボックスは、[傾斜角] 関数の入力データセットを定義します。

6. [ラスター] ボックスの上にカーソルを置くと、[出力] パラメーターが表示されます。 [出力] をクリックし、ラスター要素 ([出力] パラメーター) をドラッグして [傾斜角] 関数 ([DEM] パラメーター) につなげます。

   

7. [ラスター] を右クリックし、[名前の変更] をクリックします。 「Input DEM」と入力して Enter キーを押します。

   

8. [傾斜角] 関数をダブルクリックします。 [傾斜角のプロパティ] ウィンドウで [変数] タブをクリックします。 [DEM] では [パブリック] フィールドをオンにします。

   

   [パブリック] オプションを使用すると、後のツール処理で入力データを変更できます。

9. [OK] をクリックします。

   ラスター関数は入力数値標高モデルを使用してその傾斜角を計算します。 次の [再分類] 関数は、傾斜角を 5 つの傾斜カテゴリに分類します。

10. [ラスター関数] ウィンドウの [システム] タブで、「再分類」を検索します。

    

11. [再分類] 関数を [関数エディター] の [傾斜角] 関数の右側にドラッグします。

    

12. [傾斜角] の [出力] を [再分類] の [ラスター] 入力に設定し、[傾斜角] を [再分類] につなげます。

    

    次に、再分類の入力を設定し、傾斜角を 5 つのカテゴリにインデックス化します (単位: 度)。

13. [再分類] 関数をダブルクリックします。 [再分類のプロパティ] ウィンドウで、[最小値] 見出しの下の最初のボックスをクリックして「0」と入力します。 [最大値] には「5」と入力し、[出力] には「1」と入力します。

    

14. その他のカテゴリを以下の値に設定します。

    	最小	最大	出力
    2	5	15	2
    3	15	25	3
    4	25	35	4
    5	35	91	5

    

15. [一般] タブをクリックします。 [出力ピクセル タイプ] のドロップダウン メニューで、[符号付き 8 ビット] を選択します。

    

    次に追加する [属性テーブル] ツールは、8 ビットの入力ラスターのみを受け取ることができます。 そのため、[出力ピクセル タイプ] パラメーターを [符号付き 8 ビット] に設定します。

16. [OK] をクリックします。
17. [再分類] 関数を右クリックし、[名前の変更] をクリックします。 「Slope Remap」と入力して Enter キーを押します。

    こうすると、チュートリアル後半でラスター関数チェーンをつなげるときに関数を区別しやすくなります。

18. [ラスター関数] ウィンドウで [属性テーブル] 関数を検索して [関数エディター] ウィンドウ内の [Slope Remap] の右側にドラッグします。

    

19. [Slope Remap] 関数の出力と、[属性テーブル] 関数の入力 ([ラスター]) をつなげます。

    

20. [属性テーブル] 関数をダブルクリックし、[テーブル タイプ] を [手動] に設定します。

    

21. 空白のテーブルで、[生成] ボタンをクリックします。

    

22. [最大値] で [5] を選択します。 [OK] をクリックします。

    1 ～ 5 の値と、デフォルトの緑色から赤色の配色が設定された 5 つの行が追加されます。

    

23. 各行の [クラス名] をクリックし、傾斜角クラスを以下のように割り当てます。

    値	クラス名
    1	Flat
    2	Low
    3	Moderate
    4	Steep
    5	Very Steep

    

24. [OK] をクリックします。

    ラスター関数テンプレートが完成したので、これを保存します。

傾斜角関数の保存と実行

ラスター関数テンプレートをプロジェクトに保存して実行し、傾斜角インデックス レイヤーを作成します。

1. [関数エディター] ウィンドウで [名前を付けて保存] をクリックします。

   

   [名前を付けて保存] ウィンドウが表示されます。

2. [名前を付けて保存] ウィンドウで、[名前] に「Slope_Index」と入力します。
3. [カテゴリ] が [カスタム] に設定されていて、[サブカテゴリ] が [Custom1] に設定されていることを確認します。
4. [説明] に、「A raster function template to derive slope from an input DEM」をコピーして貼り付けます。

   

5. [OK] をクリックし、[ラスター関数] ウィンドウの検索バーを消去します。

   [Slope_Index] ラスター関数テンプレート (RFT) が [ラスター関数] ウィンドウの [カスタム] カテゴリに表示されます。

   

6. [ラスター関数] ウィンドウで [Slope_Index] をクリックします。

   

7. [入力 DEM] で [DEM_30m.tif] を選択します。 [出力レイヤー タイプ] が [ラスター レイヤー] に設定されていることを確認します。

   

8. [新しいレイヤーの作成] をクリックします。

   処理が完了すると、レイヤーがマップに表示され、[コンテンツ] ウィンドウに [Slope_Index_DEM_30m.tif] という名前でリストされます。

   

9. [関数エディター] ウィンドウの [Slope_Index] RFT を閉じ、プロジェクトを保存します。

   傾斜角を分類する関数を作成した後は、複数の RFT を結合して地滑りリスク マップを作成します。

地滑りリスク マップの作成

地滑りリスク ラスター関数の構築

地滑りリスクは、先ほど使用した 2 つの変数 (火災被害度と傾斜角) を組み合わせて計算します。 また、地滑りリスクにおいて重要な意味を持つ土地被覆も含まれます。 植生は、根によって斜面を安定化させます。 山火事によって、安定化効果のある植生の大半が焼失します。 とはいえ、一部の植生 (特にチャバラルの種など) は山火事に適応しており、その根系は地中深くにまで張り巡らされているので火災を耐え抜くことができます。 先ほど、斜面の安定化効果に応じて、土地被覆を 5 つのカテゴリにインデックス化しました。 地滑りリスクを計算するには、チェーンにラスター関数テンプレートを 3 つ追加して処理します。

1. リボンの [画像] タブで [関数エディター] をクリックします。

   [関数エディター] ウィンドウが表示されます。

2. [ラスター関数] ウィンドウで、Ctrl キーを押しながら RFT [Landcover_Remap]、[Burn_Severity]、[Slope_Index] を選択します。 これらを [関数エディター] キャンバスにドラッグします。

   

   デフォルトでは、RFT はクラスター化されています。 これを個別に分離して、出力をつなげやすくします。

   

3. マウスをドラッグして [Slope_Index] 関数をボックスで囲み、グループ全体を [Burn_Severity] RFT の下の位置までドラッグします。

   

   ヒント:

   緑色の入力ボックスは、関数チェーンの始点を表します。 [Slope_Index] RFT は緑色の [Input DEM] ボックスから開始します。

   

4. [Landcover_Remap] RFT を [Slope_Index] RFT の下にドラッグします。

   

5. 各 [属性テーブル] 関数を右クリックし、対応する [再分類] 関数に一致させて名前を変更します。

   新しい名前は、「火災被害度属性テーブル」、「傾斜角属性テーブル」、および「土地被覆属性テーブル」にする必要があります。

   

6. [ラスター関数] ウィンドウで、[システム] タブをクリックして、[加重オーバーレイ] 関数を検索します。 これを [関数エディター] ウィンドウの、他の 3 つの RFT の右側にドラッグします。

   

7. 3 つの [属性テーブル] 出力を、[加重オーバーレイ] 関数の入力パラメーターにつなげます。

   

8. [関数エディター] ウィンドウで、[自動レイアウト] ボタンをクリックします。

   

   RFT はコンパクトに並べ替えられます。

   

9. [加重オーバーレイ] 関数をダブルクリックします。

   [加重オーバーレイ プロパティ] ウィンドウが表示されます。 [加重オーバーレイ テーブル] 内で、各ラスターをパーセント単位で重み付けすることができます。

10. [加重オーバーレイ テーブル] の [<火災被害度属性テーブル.出力ラスター>] の横のセルに、[30] と入力します。 [<傾斜角再分類属性テーブル.出力ラスター>] レイヤーでは、55 パーセントを割り当てます。 [<土地被覆再分類属性テーブル.出力ラスター>] レイヤーでは、15 パーセントを割り当てます。

    

    これらの災害の加重は、USGS が National Landslide Hazards Program で実施した調査に基づいています。

    [再分類テーブル] は空白のままです。 3 つのレイヤーのインデックス カテゴリ数が同じなので、各レイヤーを 1 対 1 でマッピングします。

11. [加重オーバーレイ テーブル] で、[<火災被害度属性テーブル.出力ラスター>] レイヤーをクリックします。 [再分類テーブル] の [値] で [NODATA] をクリックして属性フィールドを編集し、「1」と入力します。 [許容値] で [NODATA] をクリックして、[1] を選択します。

    

12. [再分類テーブル] で、[値] 列の下部の空の行をダブルクリックして、「2」を入力します。 [許容値] で「2」を選択します。

    

13. 前のステップを繰り返し、[加重オーバーレイ テーブル] の 3 つすべてのラスターに対して 1 ～ 5 の列を追加します。

    

14. [OK] をクリックします。
15. [ラスター関数] ウィンドウの [システム] タブで [属性テーブル] 関数を検索し、[関数エディター] の [加重オーバーレイ] 関数の右側にドラッグします。

    

16. [加重オーバーレイ] 関数の出力と、[属性テーブル] 関数の入力をつなげます。
17. [属性テーブル] 関数をダブルクリックします。 [属性テーブルのプロパティ] ウィンドウの [テーブル タイプ] で [手動] を選択します。
18. 空白のテーブルで [生成] ボタンをクリックし、[最大値] を 5 に設定します。 [OK] をクリックします。

    1 ～ 5 の値と、デフォルトの緑色から赤色の配色が設定された 5 つの行が追加されます。

19. 各行の [クラス名] をクリックし、以下のように値を割り当てます。

    値	クラス名
    1	Low
    2	Medium
    3	High
    4	Very High
    5	Extreme

    

20. [OK] をクリックして [属性テーブルのプロパティ] ウィンドウを閉じます。

地滑りリスク ラスター関数の保存と実行

次に、ラスター関数テンプレートを保存して実行し、地滑りリスク レイヤーを作成します。 このテンプレートでは、地滑りリスクを判断する主な基準として、傾斜角、火災被害度、土地被覆を考慮します。

1. [関数エディター] ウィンドウで [名前を付けて保存] をクリックします。
2. [名前を付けて保存] ウィンドウで、[名前] に「Landslide_Risk」と入力します。 [カテゴリ] が [カスタム] に設定されていて、[サブカテゴリ] が [Custom1] に設定されていることを確認します。
3. [説明] に、「Raster Function Template to calculate landslide risk based on wildfire burn severity, slope, and landcover」をコピーして貼り付けます。

   

4. [OK] をクリックして [関数エディター] ウィンドウを閉じます。

   ラスター関数が完成しました。 次に、分散ラスター解析を使用してこれを実行します。

5. [ラスター関数] ウィンドウで、検索を消去します。

   

6. 必要に応じて、[カスタム] タブをクリックします。 [Landslide_Risk] をクリックします。

   [Landslide_Risk] ラスター関数が表示されます。

7. 入力パラメーターを以下のように設定します。

   • [Pre-Fire Imagery] で [Before_L8.tif] を選択します。
   • [Post-Fire Imagery] で [After_L8.tif] を選択します。
   • [Slope Input DEM] で [DEM_30m.tif] を選択します。
   • [Landcover Remap Raster] で [Sonoma_NLCD2011.tif] を選択します。

   

8. [出力レイヤー タイプ] で [ラスター レイヤー] を選択し、[新しいレイヤーの作成] をクリックします。

   

9. [関数エディター] ウィンドウの [Slope_Index] RFT を閉じ、プロジェクトを保存します。

   1 つの関数に複数の基準と関数を追加して、このエリアに地滑りリスク レイヤーを作成しました。 地滑りリスク レイヤーはそれ自体、リスクのあるエリアを特定するための役に立ちますが、解析を向上させる手段というものは常に存在します。

調査地域内の集水域の流域を考慮することで解析をさらに進めます。集水域の流域も地滑りリスクに影響するためです。

集水域の分流域ごとの地滑りリスクの集計

ラスター解析の実行

地滑りリスク マップは便利ですが、特にリスクが大きいエリアをさらに細分化しようと思います。 地滑りリスクは降水パターンや集水域の特徴に左右されるため、ラスター関数を使用して調査地域内の集水域の流域ごとにリスクを集計します。 次に、結果レイヤーを ArcGIS Online に共有します。そこでは、結果レイヤーを Web マップやアプリに追加して共有できます。

1. [カタログ] ウィンドウで、[プロジェクト] タブをクリックして [LandslideData] フォルダー接続を参照します。
2. [Basins.tif] ラスターを現在のマップに追加します。

   

   このレイヤーを使用して、地滑りのリスクを集計します。 [ゾーン統計] と呼ばれるラスター関数を用いて解析を実行します。

3. [ラスター関数] ウィンドウで [システム] タブをクリックします。 検索ボックスに「ゾーン」と入力し、[ゾーン統計] 関数を開きます。
4. [ゾーン統計プロパティ] ウィンドウに、次のパラメーターを入力します。

   • [ゾーン ラスター] で [Basins.tif] を選択します。
   • [対象ラスター] で [Landslide_Risk] を選択します。
   • 残りはデフォルト設定のままにします。

   

5. [新しいラスターの作成] をクリックします。
6. [コンテンツ] ウィンドウで、ゾーン統計の出力レイヤーの名前を「Landslide Risk per Basin (Sonoma and Napa)」に変更します。 [Landslide Risk per Basin (Sonoma and Napa)] レイヤーの結果を除くすべてのレイヤーとベースマップを無効にします。

   解析の実行が終了すると、集水域ごとの平均リスクを示すデータセットがマップに追加されます。

   

   白色と薄い灰色のエリアは、地滑りリスクの値が高い場所です。 これは、ラスター関数テンプレートの傾斜角、火災被害度、土地被覆の重み付けをした入力値を使用して計算したリスクに基づきます。

解析結果のシンボル表示と共有

ここまでで、流域を基に地滑りリスクの高いエリアを特定してきました。 しかし、現在の結果はシンボル表示が原因で見にくくなっています。そこで、それを更新して、解析結果をわかりやすくします。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Landslide Risk per Basin (Sonoma and Napa)] レイヤーをクリックし、[シンボル] を選択します。

   [シンボル] ウィンドウが表示されます。

2. [配色] で、現在の黒から白の配色をクリックします。

   

3. 開いたメニューで、[名前の表示] をクリックし、[傾斜角] の配色を選択します。

   これで、作成したその他のレイヤーの結果に合う配色になります。 次に、レイヤーをブレンドして、表示を強調します。

4. [コンテンツ] ウィンドウで、[Landslide Risk per Basin (Sonoma and Napa)] レイヤーが選択されていることを確認します。
5. [ラスター レイヤー] タブにある [効果] グループの [レイヤーのブレンド] で、ドロップダウン メニューをクリックし、[乗算] を選択します。

   

   レイヤーが暗くなり、透過表示が適用されます。

6. レイヤーを拡大して、詳細を表示します。

   

   レイヤーの表示が改善され、下層のベースマップが見えるようになります。 これで、レイヤーが共有できる状態になりました。

7. [コンテンツ] ウィンドウで、[Landslide Risk per Basin (Sonoma and Napa)] レイヤーを右クリックし、[共有] にポインターを合わせて [Web レイヤーとして共有] を選択します。
8. [名前] にアンダースコアがあれば、削除します。 [レイヤー タイプ] で、[タイル] を選択します。

   

9. [構成] タブをクリックします。

   

   次に、出力投影法を制御する設定の一部とキャッシュの処理方法を変更します。 出力投影法が Web メルカトルになるように、ArcGIS Online タイル スキーマを選択します。

   注意:

   タイル スキーマとキャッシュ オプションを設定しない場合、レイヤーは公開されますが、ArcGIS Online で使用できません。

10. [タイル スキーマ] でドロップダウン メニューをクリックし、[ArcGIS Online / Bing Maps / Google マップ] を選択します。
11. [オプション] を展開し、[ローカルにキャッシュ] をクリックします。

    

12. [公開] をクリックします。
13. [Web レイヤーとして共有] ウィンドウの下部にある [Web レイヤーの管理] リンクをクリックします。

    

    タイル レイヤーのアイテム詳細ページが表示されます。

    

14. [Map Viewer で開く] をクリックします。

    レイヤーが表示されますが、共有プロセスでブレンドが消えています。 Web マップでレイヤーを素早くブレンドして、見た目を強調できます。

15. [プロパティ] ウィンドウの [表示設定] セクションにある [ブレンド] で、ドロップダウン メニューをクリックし、[乗算] を選択します。

    

16. [ブレンド] ウィンドウと [プロパティ] ウィンドウを閉じます。

    

    これで、分流域のレイヤーごとの地滑りが、ArcGIS Pro と同様にシンボル表示されるようになりました。 次に、Web マップを保存して、ストーリーまたはインスタント アプリなどの他のアプリで共有したり、それらのアプリに埋め込んだりできるようにします。

17. [コンテンツ] (暗い背景の) ツールバーで、[保存と開く] をクリックします。

    

18. [マップの保存] ウィンドウの [名前] に「Landslide Risk by Subbasin - Napa & Sonoma」と入力し、[保存] をクリックします。

    これで、Web マップがコンテンツの一部になり、そのまま、または他のアプリの一部として組織または一般ユーザーと共有できます。

    注意:

    アプリの作成の詳細については、こちらのチュートリアルをご参照ください。

本チュートリアルでは、基準のレイヤーを処理するためにラスター関数のテンプレートを作成し、ラスター解析ツールを用いて集水域の分流域ごとにリスクを集計して、結果のレイヤーを共有しました。 これで、地滑りリスクの高いエリアを示す最終結果のレイヤーを他の Web マップやアプリに含めて、組織全体で共有できます。

使用許諾

• World Topographic Map の出典: Esri、HERE、Garmin、FAO、NOAA、USGS、© OpenStreetMap の投稿者、GIS ユーザー コミュニティ。
• DEM (Digital Elevation Model) の提供元: U.S. Geological Survey (TNM Download (v2.0) からダウンロード)。
• Landsat シーン (日付: 9/25/2017、12/13/2017、12/22/2017、および 12/23/2017) の提供元: U.S. Geological Survey (USGS Earth Explorer からダウンロード)。
• U.S. Geological Survey, 2014、National Land Cover Database (NLCD) 2011 Land Cover Conterminous United States: U.S. Geological Survey データ リリース、https://doi.org/10.5066/P97S2IID。
• 流域データセットは Digital Elevation Model (提供元: U.S. Geological Survey) から作成され、ArcGIS Spatial Analyst エクステンション を使用して処理されました。