Learn ArcGIS 2021年12月の新着情報

AdenaSchutzberg1

新しいLearn Lessons（学習レッスン）

Learn Lesson（学習レッスン）とは、実際のシナリオを用いてArcGISの主要なツールとワークフローを段階的に紹介するチュートリアルです。ここでは、過去1か月間にLearn ArcGISギャラリーに登場した新しいレッスンのまとめをご紹介します。

 

衛星画像でトウモロコシ畑の雹害を評価する (ArcGIS Online, ArcGIS Image for ArcGIS Online)

カナダ・アルバータ州のTaberとBarnwell地域はトウモロコシやその他の作物の大規模な生産地です。2019年8月初旬、この地域を襲った大規模な雹嵐により収穫が大きく影響を受けました。時速140キロメートル（87マイル）を超える風に乗った雹が地域を襲いました。このレッスンでは、地元農家組織の画像解析者として、雹嵐前後に撮影された衛星多波長画像を基に初期被害評価を行います。ArcGIS Image for ArcGIS Onlineを使用してオンラインタイル画像レイヤーを作成し、それらをウェブマップに追加して視覚的に探索します。その後、変化分析を行い、両方の画像に植生指数を適用し、その差分を計算し、各圃場ごとの健康な植生の平均損失量を抽出します。最後に、この分析を自動化するためのラスター関数テンプレートの作成方法を学びます。

 

 

深層学習で火災被害評価を自動化する (ArcGIS Pro, ArcGIS Image Analyst)

2018年のWoolsey Fireは、南カリフォルニアのロサンゼルス郡とベンチュラ郡で約97,000エーカーの土地を焼失した山火事でした。被害規模の調査は、災害からの復旧支援に不可欠でした。従来、このプロセスはアナリストが航空写真を何時間もかけて精査し、建物ごとに被害有無を手動で分類する必要がありました。深層学習の導入により、このプロセスは自動化可能となり、火災による建物への影響有無を検出できるモデルの訓練方法を学びます。

 

まず航空画像と建物の訓練データセットを使って構造物を被害あり・なしに分類します。このデータで深層学習モデルを訓練します。その後、未分類の建物にモデルを適用し、迅速に被害あり・なしとマークし、モデルの精度を確認します。

 

 

深層学習でマングローブ分類 (ArcGIS Pro, ArcGIS Image Analyst, Deep Learning Libraries for ArcGIS Pro)

マングローブは健全な沿岸生態系の維持と保全に不可欠です。非常に多様な生物多様性があり、多種多様な動植物が生息し、内陸沿岸地域を侵食や高潮から守ります。気候現象や人間開発によってマングローブ林は急速に減少しており、既存マングローブの積極的な監視と保全活動が求められています。

 

このレッスンでは、2016年のLandsat 8画像を使ってこれらの森林を識別するための深層学習モデルを準備・訓練します。その後、2021年の同じ調査地域の画像にモデルを適用し、マングローブ林の範囲が時間経過でどのように変化したか確認します。この結果は保全管理者が自然環境や人工環境による森林への影響理解に役立ちます。

 

マーケティング洞察獲得のため顧客調査 (ArcGIS Survey123/Web designer)

企業は顧客調査で方針評価やマーケティング戦略策定、顧客理解向上に役立てています。従来は紙や電話で行われていましたが、結果集計が困難かつ時間がかかりました。現在はオンラインホストされモバイル端末からアクセス可能なデジタル調査へ移行し、効率的な共有・分析が可能です。

このレッスンでは、テクノロジーストアフランチャイズ「Super Tech Now」があなたにArcGIS Survey123で顧客感情調査開発を依頼しました。Survey123では組織全体でリアルタイムデータ収集可能なデジタル調査作成ができます。調査作成・テスト・オンライン結果評価まで行います。

 

 

ArcGIS ProとAdobe Illustratorで地図デザイン (ArcGIS Pro, ArcGIS Maps for Adobe Creative Cloud, ArcGIS Online, Adobe Illustrator CC)

このレッスンでは、多国籍不動産会社でGIS技術者として勤務しており、自社オフィス所在地を示す地図作成でグラフィックデザインチーム支援依頼があります。この地図はウェブサイト上で目立つグラフィックとして掲載されます。色やフォントは会社ブランドと一致させる必要があります。

地図作成はArcGIS Proで開始し、データ管理や分析ツールが利用可能です。しかし完成はAdobe Illustratorで行い、一部グラフィックデザインツール利用やチームが慣れた形式への変換も行います。

 

 

 

小規模ビジネス拡大 (ArcGIS Pro/Business Analyst Web App)

ランドリーおよびドライクリーニング施設の小規模事業主として、新市場への拡大に関心があります。拡大にはリスクも伴うため、まず最も成功している店舗分析から成功要因を特定します。その要因を適合性分析に活用し、新たな市場エリア拡大候補地を決定します。

 

 

 

 

 

 

沿岸浸水影響モデル化 (ArcGIS Pro, ArcGIS Spatial Analyst extension)

<\/span>嵐はストームサージと呼ばれる海面の上昇を引き起こすことがあります。このレッスンでは、デンマークの気候レジリエンスアナリストとして、コペンハーゲン近郊の沿岸自治体であるHvidovreがストームサージによる浸水にどれほど脆弱かを評価したいと思います。この分析はArcGIS Pro<\/SPAN>で、ModelBuilder<\/SPAN>で開発されたモデルを使用して行います。まず、1メートルから4メートルの間で変化する16種類の異なる海面レベルのストームサージの潜在的影響を特定します。次に、水が流れ込む可能性のある弱点を特定し、新しい防波堤の建設が有益となる可能性のある箇所を見つけます。最後に、そのような新しい防波堤の追加が将来の潜在的な壊滅的浸水を回避できることを確認します。<\/DIV> <\/DIV>この種の分析は浸水スクリーニングと呼ばれ、気候変動、海面上昇、およびストームサージ発生頻度の増加という文脈において非常に重要です。このレッスンの最後の部分では、この分析を自分自身の関心地域で再現する方法を学びます。<\/P>新しいラーニングパス<\/STRONG><\/SPAN><\/P>ラーニングパスとは、特定のトピックについて学ぶために順序立てられたリソースのセットです。ここでは、過去1か月間にLearn ArcGISギャラリーに登場した新しいパスをまとめました。<\/P> <\/H5>3D Basemaps入門<\/A> (3D Basemap solution)<\/STRONG><\/H5><\/span>政府機関、公益事業者、およびその他の組織が3D Basemaps solutionとそのライダー、建物フットプリント、およびユーティリティデータを使用して3Dベースマップを作成および維持する方法を学びます。<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>