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解析用の Ecological Land Unit データの準備

前回のレッスンでは、R-ArcGIS Bridge をインストールして、統計解析用のデータをダウンロードしました。その後、ArcGIS で、アフリカ水牛がすでに観察された位置と交差するアフリカの集水域の位置に基づいて分析範囲を作成しました。所有している環境および気候データは土地をさまざまなカテゴリに分類するため、次に、定量的解析で使用するデータを調整します。これは、ArcGIS の [再分類 (Reclassify)] ツールおよび [フォーカル統計 (Focal Statistics)] ツールを利用することによって実行できます。

環境カテゴリの再分類

分析範囲のすべてのデータを作成したので、生態的地位因子分析でそのデータを使用するための準備を行います。ENFA では、ユーザーが提供するデータが連続的である必要がありますが、操作中の複数のレイヤーは、整数値として表現されたカテゴリ データを含んでいます。カテゴリ ラスターを連続的データに変換する 1 つの方法は、各セルを囲む近傍範囲内でのカテゴリの出現率を定量化する近傍統計情報を使用することです。これを行うには、特定のカテゴリを含むすべての位置を数値 1 で再分類し、その他のカテゴリを含むすべての位置を数値 0 で再分類することから開始します。このプロセスは 6 つの各データセット内のすべてのカテゴリに対して繰り返されるため、このプロセスを自動化するモデルを作成します。まず、結果を保存するためのジオデータベースを作成します。

  1. [カタログ] ウィンドウで、[フォルダー] を展開します。[アフリカ水牛] を右クリックして [新規作成] をクリックしてから、[新しいファイル ジオデータベース] をクリックします。

    ファイル ジオデータベースを新規作成する

  2. 新しいジオデータベースに「Con_Results.gdb」という名前を付け、「Focal_Statistics_Results.gdb」という名前の別のジオデータベースを作成します。
  3. リボンの [解析] タブをクリックします。[ジオプロセシング] グループで、[ModelBuilder] をクリックします。

    空のモデル ウィンドウが開きます。モデルとマップを切り替えるには、ウィンドウの上部でタブをクリックします。

    [モデル] タブおよび [マップ] タブ

    まず、反復子を追加します。反復子は、入力したデータに基づいて複数回プロセスを実行します。

  4. 必要に応じて、リボンの [モデル] タブをクリックします。[挿入] グループで、[反復] をクリックして [フィールド値の反復] を選択します。

    [フィールド値の反復] ツール

    [フィールド値の反復] およびその出力 ([値]) が、モデル ウィンドウに追加されます。これらは、パラメーターを追加するまで、利用不可として表示されます。

  5. [フィールド値の反復] をダブルクリックします。[パラメーター] ウィンドウの [入力テーブル][Bioclimates_SA] を選択します。
  6. [フィールド][Value] を選択し、[データ タイプ][Double] を選択します。[OK] をクリックします。

    [フィールド値の反復] のパラメーター

    これで [フィールド値の反復] 反復子が、Bioclimates_SA レイヤーの値を含む各カテゴリをループするように構成されました。これらのカテゴリを目的のツール (Con) に渡すには、[Con] ツールをモデルに追加して、これら 2 つを接続します。

  7. [ジオプロセシング] ウィンドウで、[Con] Spatial Analyst ツールを検索します。結果をクリックしてモデル ウィンドウにドラッグします。

    [Con] ツールをモデルに追加する

    [Con] ツールは、if/else ステートメントと同等です。指定した条件が満たされた場合、このツールはユーザーが定義した値 x を返し、条件が満たされない場合、このツールは y を返します。

  8. [値] をクリックしてドラッグし、[Con] に接続します。ポップアップ ウィンドウで、矢印を [前提条件] として定義します。

    [Con] ツールを前提条件にする

  9. [Bioclimates_SA] をクリックして [Con] に接続します。ポップアップで、[Bioclimates_SA][入力条件付きラスター] として定義します。
  10. [Con] をダブルクリックします。[条件式] で、SQL ボタンをクリックしてクエリ「値 = %値%」を入力します。
  11. [条件式が TRUE のときの入力ラスター、または定数値] に「1」と入力します。[条件式が FALSE のときの入力ラスター、または定数値] に「0」と入力します。

    この SQL クエリは、ラスターが順番に反復する各カテゴリ値に等しいという条件を設定します。条件が満たされたセルごとに、1 の値が返されます。条件が満たされない場合、0 の値が返されます。

  12. [出力ラスター] で、[参照] ボタンをクリックして [Con_Results] ジオデータベースを参照します。出力に「Bioclimates_ Con%Value%」という名前を付けます。

    [Con] のパラメーター

  13. [OK] をクリックします。

    現在、モデルは、与えられた入力レイヤー内の値を含む各カテゴリを反復し、それらのカテゴリ値を [Con] ツールに通すように設定されています。[Con] ツールでは、与えられた条件が True である (つまり、セルのカテゴリが、渡された現在のカテゴリに一致する) セルごとに、その値を 1 に置き換えます。他のすべての場合、値は 0 に設定されます。その後、このプロセスは新しい各カテゴリの値で反復され、カテゴリごとに一意の出力を生成します。反復子が識別したカテゴリごとに新しいラスターが作成され、そのラスターが表す値とともに、Con_Results ジオデータベースに保存されます。SQL 式で、および出力ラスターを保存するために、パーセント記号 (%) をワイルド カードとして使用することで、反復子によって識別された各個別値を使用するようにツールに指示します。

フォーカル統計の追加

次に、これらの結果を使用して、各カテゴリの出現率を取得するラスター レイヤーを生成します。フォーカル統計を使用して、近傍範囲を定義し、その近傍範囲に含まれているラスター セルごとに、合計などの統計情報を計算することができます。これによって、どのカテゴリが、どこでどのくらいの頻度で発生しているかを把握することができます。[Con] ツールからの各結果に対してフォーカル統計を計算することによって、各カテゴリおよびその出現率を表す定量的値を生成し、その後、それらの値を生態的地位因子分析で使用することができます。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウで、[フォーカル統計 (Focal Statistics)] Spatial Analyst ツールを検索します。結果をモデル ウィンドウにドラッグします。

    [Con] ツールからの結果は [フォーカル統計 (Focal Statistics)] を通過するため、これら 2 つを接続します。

  2. [Bioclimates_ Con%Value%][フォーカル統計 (Focal Statistics)] にドラッグします。ポップアップ メニューで、接続を [入力ラスター] として定義します。

    [フォーカル統計 (Focal Statistics)] を接続する

  3. [フォーカル統計 (Focal Statistics)] をダブルクリックします。

    [入力ラスター] には、[Con] ツールの結果がすでに入力されているはずです。

  4. [出力ラスター][Focal_Statistics_Results.gdb] を参照し、出力に「Bioclimates_FS%Value%.」という名前を付けます。

    これによって、実行されているカテゴリに基づいて、各出力に一意の名前を与えます。

  5. [近傍範囲] で、[円形] を選択します。[統計情報の種類] で、[合計値] を選択します。その他すべては、デフォルトのままにします。
  6. [OK] をクリックします。

    World Bioclimates レイヤー内のカテゴリごとに、このツールは円形の近傍範囲を構築し、各近傍範囲内に存在する 1 の値を持つすべてのセルを合計します。最終的な結果は、World Bioclimates レイヤーの値を含む 1 番目のカテゴリがどの程度頻繁に出現するか、およびそれらの出現位置を伝える新しいラスターになります。

  7. リボンの [実行] グループで、[実行] をクリックします。

    モデルが、World Bioclimates Study Area レイヤー内の各カテゴリに対する実行を開始します。モデルは、カテゴリ 14 が値を含んでいる 1 番目のカテゴリであることを検出します。次にモデルは、このカテゴリおよびその値を [Con] ツールに渡し、その後、[Con] ツールからの結果が [フォーカル統計 (Focal Statistics)] ツールに渡されます。その後、このプロセスは、値を含むすべてのカテゴリが処理されるまで、値を含む次のカテゴリに対して繰り返されます。World Bioclimates の場合、この最後のカテゴリはカテゴリ 32 です。

    ModelBuilder ウィンドウ内のツールの下に影が表示された場合、そのツールは実行が完了しています。

  8. [カタログ] ウィンドウで、[Con_Results.gdb] および [Focal_Statistics_Results.gdb] を展開します。必要に応じて、それぞれを右クリックして [更新] を選択します。

    各ジオデータベースには、8 つの新しいラスターが含まれているはずです。[Con] ツールからの結果は、各カテゴリが存在する位置、および存在しない位置を表す 1 および 0 で構成されるラスター レイヤーです。[フォーカル統計 (Focal Statistics)] ツールからの結果は、各位置の周囲の円形の近傍範囲内に存在する各カテゴリの数を集計するラスター レイヤーです。この結果は、生態的地位因子分析で使用されます。ここで、Ecological Land Units を構成する他の各レイヤー (つまり、Ecological Facets、Lithology、および Land Cover) に対して、この同じプロセスを繰り返します。

  9. リボンの [モデル] グループで [名前を付けて保存] をクリックし、モデルに「Bioclimates」という名前を付けます。

    このモデルは、[Ecological Niche Factor Analysis] ツールボックスに保存されます。このモデルは、[カタログ] ウィンドウからアクセスして、必要に応じて再実行または編集することができます。ここで、このモデルを使用して、さらに 3 つの変数を実行します。1 つのモデルで使用できる反復子は 1 つだけであるため、各変数を別々に実行する必要があります。

  10. [Bioclimates_SA] をダブルクリックし、入力変数を [Ecological_Facets_SA] に変更します。

    それに応じてモデルは、反復子、値、および入力条件ラスターを更新します。

  11. [Con] をダブルクリックし、[出力ラスター] を「Ecological_Facets_Con%Value%」に変更します。[OK] をクリックします。
  12. [フォーカル統計 (Focal Statistics)] をダブルクリックし、[出力ラスター] を「Ecological_Facets_FS%Value%」に変更します。[OK] をクリックして [実行] をクリックします。
  13. モデルの実行が完了したら、それを「Ecological Facets」として保存してから、モデル パラメーターを編集し、次のレイヤーに対してモデルを再実行します。

    • Lithology_SA
      • [入力条件付きラスター]: [Lithology_SA]
      • [Con] 出力ラスター:「Lithology_Con%Value%
      • [フォーカル統計 (Focal Statistics)] 出力ラスター:「Lithology_FS%Value%
      • モデルを「Lithology」として保存します。
    • Land_Cover_SA
      • [入力条件付きラスター]: [Land_Cover_SA]
      • [Con] 出力ラスター:「Land_Cover_Con%Value%
      • [フォーカル統計 (Focal Statistics)] 出力ラスター:「Land_Cover_FS%Value%
      • モデルを「Land_Cover」として保存します。

    Population レイヤーまたは Distance to Water レイヤーはすでに数値計測値を含んでいるため、これらのレイヤーに対してこのプロセスを実行する必要はありません。

  14. モデル ウィンドウを閉じて、プロジェクトを保存します。

このレッスンでは、モデルを作成して 2 つの個別のプロセスを自動化しました。このモデル作成によって、各ラスター レイヤーに対してこれらのツールを手動で複数回実行する時間を省くことができ、このワークフローを複製したいと思っている他のユーザーと共有できるモデルを生成しました。次のレッスンでは、カテゴリ データを定量的ラスター レイヤーに再分類するために作成したモデルを、生態的地位因子分析で使用します。