前例のない環境問題に直面する世界において、conservationの役割はこれまでになく重要です。conservationの取り組みは、将来の世代のために地球の生物多様性、生態系、天然資源を保護するために不可欠です。
GISとArcGISの力を活用することは、貴重な洞察、空間分析、およびデータ可視化ツールを提供することで、conservationイニシアチブを革新するゲームチェンジャーです。
Esri Academyには数百もの無料eラーニングリソースがあることをご存知でしたか？私はその中からいくつかをまとめました。それらはGISツールをconservation目的で効果的に使用する方法を探求しています。さあ、始めましょう！
1. GIS for Climate Action
この無料の大規模公開オンラインコース（MOOC）では、GISが今日どのように使用されているかを発見し、より強靭なコミュニティ、システム、およびインフラストラクチャが必要とされる未来に備える方法を学びます。最新のArcGIS機能を探求し、前向きな行動を促す洞察を作成する方法を学びます。
次回のコース開催は2025年2月19日から4月2日までです。
コース内容には以下が含まれます：
サンゴ礁が海洋の生物多様性の25％の生息地であることをご存知でしたか？残念ながら、海水温の上昇によりサンゴの白化が進んでいます。ArcGIS Image for ArcGIS Onlineを使って潜在的な白化場所を予測する方法を学びましょう。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>無料ArcGISラボ：<\/SPAN>ArcGIS Image for ArcGIS Onlineを使用した多次元データからの予測作成<\/A><\/STRONG> <\/SPAN> <\/SPAN><\/P> <\/SPAN> <\/SPAN><\/P> <\/SPAN> <\/SPAN><\/P><\/span><\/A>3. 樹冠被覆率の向上<\/SPAN><\/STRONG> <\/SPAN><\/FONT><\/A><\/P>グリーンインフラへのアクセス促進のため、ロサンゼルス市は社会的および環境的公平性に重点を置き、最も必要とされる地域に90,000本の樹木を植えたいと考えています。適合性分析用のデータを準備し、市内の国勢調査区画全体にわたる樹木分布の優先順位付けモデルを構築しましょう。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>無料ArcGISラボ：<\/SPAN><\/STRONG>Shade Equity：適合性分析による樹木植栽場所の決定<\/SPAN><\/STRONG><\/A> <\/SPAN><\/P> <\/SPAN> <\/SPAN><\/P> <\/SPAN> < \/SPAN> < \/P> < \/span> < \/A> < A href = " https:\/ \/www.esri.com \/training \/catalog \/6410bd594d750615175b0fc8 \/working-with-charts-and-reports-in-arcgis-pro \/? aduc = Social && sf_id = 7015x000000j30gAAA && adut = lab-charts-reports-pro && aduco = conservation -ec-blog-nov2024 && aduca = CRAEsriAcademy && utm_id = 7015x000000j30gAAA && adum = Internal && utm_campaign = CRAEsriAcademy && adusf = EsriCommunity && utm_source = Social && utm_medium = Internal " target = " _blank " rel = " noopener nofollow noreferrer">4. 深海サンゴを探る < \/Span> < \/Strong> < \/Span> < \/Font> < \/A> < \/P> 深海サンゴの位置は何世紀にもわたって記録されていることをご存知でしたか？サンゴデータを分析用に準備し、ArcGIS Proを使ってデータに関する質問に答え、調査結果を共有するレポートを作成する方法を学びましょう。< \/Span> < \/Span> < \/P> 無料ArcGISラボ：< \/Span> 5. 地球の気温を予測する <\/STRONG><\/FONT><\/A><\/P>地球の気温は常に変化していますが、どのように予測できるでしょうか？気候データを用いてランダムフォレスト回帰モデルを作成することで可能です。正確な回帰モデルがあれば、統計的ダウンスケーリングと呼ばれる手法を使って、任意の月の気温を予測できます。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>無料 ArcGIS ラボ： <\/SPAN>Regression Analysis: Performing Random Forest Regression Using ArcGIS Pro<\/A><\/STRONG> <\/SPAN><\/P> <\/span><\/A><\/SPAN><\/P>
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