2024年、アメリカ合衆国では27件の気象および気候関連イベントが発生し、それぞれが影響を受けたコミュニティとそのインフラに10億ドル以上の被害をもたらしました。激しい降雨と洪水イベントはこれらの費用の大部分を占めており、ハリケーン・ヘレーネだけで米国南東部に796億ドルの被害をもたらしました。これらの極端な気象イベントによる洪水を理解し準備することは、コミュニティにとって重要な課題となっています。
この2部構成のチュートリアルシリーズでは、ArcGIS Proを使用してテキサス州ヒューストンでの仮想的な大雨イベントに対する高度な洪水シミュレーションを実行します。結果を建物や道路データとともに分析することで、そのようなイベントがインフラにどのような影響を与えるか予測できます。
このシリーズの最初のチュートリアルでは、シミュレーションに必要なデータを準備します。特に、土地被覆と不透水面データを使用して、水が土壌に浸透する速度を示す水浸透ラスター層を作成します。浸透率が低い地域は洪水に対してより脆弱です。第2のチュートリアルでは、準備したデータを使って洪水をシミュレートし、インフラへの潜在的な影響を分析します。
このシリーズの第2弾チュートリアルでは、準備したデータを使ってシミュレーションを実行します。その後、結果を洪水深ラスターとしてエクスポートし、建物や道路データと比較して洪水イベントによるインフラへの影響度合いを判断します。また、異なる洪水レベルでの影響を見るために洪水深チャートも設定します。
同僚から会社の店舗所在地に関する販売データを受け取りました。店舗のパフォーマンスを説明できる地域的または空間的パターンがあるかどうか特定する必要があります。データをマッピングした後、計算が必要な重要な指標である純営業利益（NOI）が欠落していることに気づきました。Map Viewerにはデータ計算のためのいくつかのオプションがあります。このチュートリアルでは、目標に最適な方法を選択し、新しいフィールドをMap Viewerで計算して地域パフォーマンスパターンをよりよく理解します。
オーストリア・ハルシュタットの歴史的な紙地図のラスター画像がありますが、関心領域よりも画像がかなり大きいです。不必要な部分はストレージスペースを占有し、画像処理時間も増加させます。このチュートリアルでは、関心領域にクリップされたラスター画像のコピーを作成します。同じ理由でクリップしたい他のラスター データセットもあるため、一括処理で一度にすべてクリップします。最後に結果をプロジェクト パッケージとしてまとめて、一つのファイルとして共有できるようにします。
ラスター データを適切に視覚化および分析するためには、複数のラスター データセットを一つに結合する必要がある場合があります。モザイクとは二つ以上の画像の組み合わせです。このチュートリアルでは、オーストリア・ハルシュタット地域の二つの標高データセットがあります。これらのデータセットを別レイヤーと比較し分析したいですが、それぞれ個別に比較・分析する代わりに、それらを結合したモザイクを作成します。
デラウェア州ケント郡とサセックス郡は家庭用消費、農業、および産業向けに地下水に依存しています。この重要な天然資源を効果的に利用・管理するには帯水層の地理的範囲と厚さを理解することが重要です。地質学者はボーリング記録から両郡内12箇所の閉じ込め帯水層までの深さと厚さを特定しました。
このチュートリアルでは帯水層の公開可視化モデルを作成します。ArcGIS Proで3Dモデルを作成し、それらをArcGIS Onlineで公開してScene Viewerで表示できるようにします。
ニューヨーク市公園局（DPR）は資本改善プロジェクトのデータベースを.csvテーブルとして管理しています。しかし、市内他部署は各資本プロジェクトについて設計開始から経過年数や各プロジェクトが含まれる地区など追加情報も知りたいと考えています。
過去には、この公園プロジェクトリストへの情報追加は時間がかかる手動プロセスでした。具体的には以下が含まれます：
このワークフロー自動化とデータ更新維持にはArcGIS Data Pipelines を使用します New York City OpenData ウェブサイトから情報を抽出し、 <\/SPAN>ArcGIS Enterprise<\/SPAN> にロードし、要求された属性を追加して変換します。最後に、このデータパイプラインをスケジュールで実行して、資本プロジェクトのリストを最新の状態に保ちます。<\/P> <\/P><\/DIV>画像の検査と可視化<\/A> <\/STRONG><\/H5><\/span><\/P>画像は、ほとんどのリモートセンシングベースのワークフローで使用される重要なタイプのデータです。画像は任意の光学衛星または航空写真である可能性があります。他のレイヤーの背景として使用したり、目に見える以上の情報を抽出するために分析したりできます。この入門チュートリアルでは、ArcGIS Pro<\/SPAN> で画像を理解し表示する方法を学びます。まず、画像データセットのプロパティを検査して、そのセルサイズ、ピクセル特性、およびスペクトルバンドについて詳しく学びます。次に、画像の外観を変更してより滑らかで鮮やかにします。最後に、バンドの組み合わせを変更して画像内の植生をよりよく区別します。このチュートリアルで学ぶスキルは、ほぼすべての ArcGIS Pro<\/SPAN> の画像ワークフローに適用できます。<\/SPAN><\/P> <\/P><\/DIV>
<\/span><\/P>画像は、ほとんどのリモートセンシングベースのワークフローで使用される重要なタイプのデータです。画像は任意の光学衛星または航空写真である可能性があります。他のレイヤーの背景として使用したり、目に見える以上の情報を抽出するために分析したりできます。この入門チュートリアルでは、ArcGIS Pro<\/SPAN> で画像を理解し表示する方法を学びます。まず、画像データセットのプロパティを検査して、そのセルサイズ、ピクセル特性、およびスペクトルバンドについて詳しく学びます。次に、画像の外観を変更してより滑らかで鮮やかにします。最後に、バンドの組み合わせを変更して画像内の植生をよりよく区別します。このチュートリアルで学ぶスキルは、ほぼすべての ArcGIS Pro<\/SPAN> の画像ワークフローに適用できます。<\/SPAN><\/P> <\/P><\/DIV>
<\/span><\/P>投影は、丸い地球を平らな画面や紙に描くことを可能にする計算です。GISで機能するためには、すべてのレイヤーが座標系内で定義されている必要があり、それによって地図上に投影されます。投影の問題は、データが正しく表示されないか全く表示されない原因となります。<\/P>このチュートリアルでは、次の3つの一般的な投影問題を特定して修正します：<\/P>定義された投影がないレイヤーが誤った場所に表示される問題<\/LI>プロジェクトで使用されているものとは異なる投影を持つレイヤー<\/LI>他の地図レイヤーとずれているレイヤー<\/LI><\/UL>主にラスター データを扱いますが、これらの問題とその解決策はフィーチャクラスなど他のタイプのデータにも適用されます。フィーチャクラスの投影問題を解決する方法については、
サインインしたメンバーは投稿、更新のフォローなどができます。初めてですか？無料アカウントを登録してください。
Find useful guides, FAQs, and documents to help you navigate and make the most of Esri Community.
