WFSデータの一括収集

bharold

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多くの組織は、データ供給の一つの選択肢としてOGC WFSサービスを一般公開または限定された対象に向けて公開しています。  しかしながら、これらのサービスはしばしば単一の自治体内などの大規模な地図作成を目的としており、国レベルでの一括ダウンロードはサポートされていません。サーバー側でリクエストごとの最大フィーチャコレクションサイズが設定されているか、レスポンスのページングがサポートされていないため、標準的なクライアントでは全データセットを取得できません。   時にはこれらの制限がなくても、大規模なフィーチャコレクションのリクエストを組み立てて配信することがサーバーやネットワーク設定（設計上）によって不可能であったり、クライアントアプリがページングをサポートしていない場合もあります（完全に言うと、WFS 2.0.0のレスポンスページングは将来のArcGIS Proコアに導入予定であり、Data Interoperability拡張機能はサーバーが次/前URLを提供すれば既にWFS 2.0.0ページングをサポートしています）。<\/P>

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このブログは、これらの制限を回避して任意のスケールで繰り返し可能なWFSデータの一括ダウンロードを実現するためにArcGIS Data Interoperabilityを使用する方法についてです。実装には堅実なData Interoperability（またはFME）のスキルが必要ですが、ブログダウンロードの内容から学ぶ意欲があれば可能です。<\/P>

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ここで地図をお見せしないと他のことを始めてしまうので、本日のテーマをご紹介します - ノルウェーです！<\/P>

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実例を使う必要があり、GeoNorgeの方々は問題点を示す優れた公開WFSサービスを提供しているのでノルウェーにしました。彼らのサイトを閲覧して道路ネットワークサービスに決めました。ここでは自分でアクセスする方法と少しノルウェー語も学べます。こちらがGeoNorgeです（ノルウェー語が得意なら'/en'は使わないでください）、地図カタログへ行くをクリックし、左側のセレクタペインでタイプ=サービス、トピック=交通、配布形式=WFSサービスを選択し、利用可能なサービスからELF Road Transport Networkをクリックします。スクロールするとGet Capabilities Url: https:\/\/wfs.geonorge.no\/skwms1\/wfs.inspire-tn-ro?request=GetCapabilities&service=WFSが見えます。<\/P>

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OGC標準をご存じない方は感謝してください、それが私たちの仕事です！上記URLは典型的なパターンで、返されるXMLドキュメントはWFSサービスが何をできるかを示しています。あなたには上記URLをクリックしてレスポンスを調べてもらいますが、その前にXMLの興奮から離れて問題点を少し理解しましょう。<\/DIV>

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こちらはオスロ王宮から徒歩500m圏内にある50軒の飲食店マップです。昼食時に王宮の北か南へ歩かなければならないパターンが見えます。これは主要道路が地域を分断しているためかもしれませんが、私の主なポイントはオスロ中心部には歩ける道路が多い一方で北極圏ではそう多くないということです（地図はありませんが信じてください）。都市部ではサービス応答制限以上のリクエストにならず、道路数が少ない地域では不要なリクエストにならないようにWFS道路輸送サービスをチャンク単位で読み取る方法が必要です。タイル化されたWFS読み取り戦略を設計します。<\/DIV>

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さて今度こそ GetCapabilities URLをクリックして以下の点を探してください:<\/DIV>

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ページングリクエストはできません:<\/DIV>

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一度に10000フィーチャのみ取得可能です:<\/DIV>

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< DIV >< / DIV >< DIV > 広範囲 に わたり 様々 な 座標系 で < strong > tn-ro:RoadLink < / strong > フィーチャ タイプ を 取得 できます : < / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV >< IMG __jive_id = "472659 " class = "image-5 j-img-centered jive-image " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/472659_pastedImage_1.png " style = "display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; " />< / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV > BBOX（バウンディングボックス）内 の フィーチャ 要求 が 可能 です : < / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV >< IMG __jive_id = "472663 " class = "image-9 j-img-centered jive-image " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/472663_pastedImage_1.png " style = "display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; " />< / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV > 演習 です 。 Analysis リボン から Workbench アプリ を 開き （ Data Interoperability インストール と ライセンス 必要 ） 、 以下 パラメータ で WFS Reader を 追加 します （ GetCapabilities URL, WFS Version 2.0.0, RoadLink フィーチャ タイプ , MaxFeatures なし ） 。 Logger も Reader に つなげて 何も 書き込む 必要 は ありません 。 < / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV >< IMG __jive_id = "472660 " class = "image-6 j-img-centered jive-image " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/472660_pastedImage_1.png " style = "display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; " />< / DIV >< DIV >< / DIV >< DIV >< IMG __jive_id = "472661 " class = "image-7 j-img-centered jive-image " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/472661_pastedImage_2.png " style = "display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; " />< / DIV > class="image-13 j-img-centered jive-image" src="https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/472804_pastedImage_1.png" style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" /><\/DIV>

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リーダーの下に、GetFeature URLをHTTPCallerで再現し、BBOXの値をパラメータ化した方法が見えます。魚網セルの範囲はトロンハイム市を含んでいます。ダウンロード形式はGMLです。Quick Importジオプロセシングツール（Data Interoperabilityで利用可能）を使ってGMLをファイルジオデータベースに変換しました。こちらはトロンハイム周辺の10,000の道路リンクです:<\/DIV>

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これでタイル化されたWFSリーダーの構成要素が揃いました。そしてこちらです！ ReadWFSFeatures.fmw<\/STRONG>:<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>Spatial ETLツールはWHERE句で選択された魚網セル内のRoadLinkフィーチャを読み取ります。こちらはすべてのセル内のフィーチャを最初に読み取った様子です:<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>すべての100kmセルが道路と交差しているわけではないことがわかります - 魚網レイヤーで選択されているものだけです - それらは削除できます。ここから魚網の精緻化作業が始まります。<\/DIV><\/DIV>反復ワークフローは以下の通りです（非常に注意してください！）:<\/DIV>最小セルサイズを選択するWHERE句付きで ReadWFSFeatures.fmw<\/STRONG> を実行します（最初は Shape_Length = 400000、その後それらのセルが作成されたら200000、さらに次のステップで100000...<\/STRONG>）<\/LI>出力された RoadLink<\/STRONG> フィーチャクラスをマップに追加します<\/LI>Pythonウィンドウで RoadCount.py<\/STRONG> を実行し、 NO_Fishnet<\/STRONG> の RoadCount<\/STRONG> を更新します<\/LI> RoadCount >= 9000<\/STRONG> の条件で NO_Fishnet<\/STRONG> フィーチャを選択します（道路建設を考慮して10,000より少し低めに設定）<\/LI>選択された NO_Fishnet<\/STRONG> フィーチャがなければ 終了 - 魚網作成完了です
<\/STRONG><\/LI> MinimumBoundingFishnet<\/STRONG> を実行し、前回の最小セル幅・高さの半分のサイズの別の魚網を作成します。 NO_Fishnet<\/STRONG> の選択状態が維持されていることが重要です<\/LI>選択された NO_Fishnet<\/STRONG> セルに対して Delete Features<\/STRONG> を実行します<\/LI>生成された小さい魚網セルをフィールドマップオプションを使って NO_Fishnet<\/STRONG> に追加するために Append<\/STRONG> を実行します<\/LI>Pythonウィンドウで SetExtentAttributes.py<\/STRONG> を実行し境界座標を再計算します<\/LI> RoadLink<\/STRONG> フィーチャクラスを削除します<\/LI>最初のステップに戻ります<\/LI><\/UL><\/DIV>MinimumBoundingFishnet<\/STRONG> による魚網セルの最初の50km四方への細分割はこのようになります:<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>魚網精緻化プロセスを繰り返し、9,000以上の道路が含まれるセルがなくなるまでループした後、すべての魚網セルを選択するWHERE句付きで ReadWFSFeatures.fmw<\/STRONG> を実行し完全な RoadLink<\/STRONG> フィーチャクラスを作成できます。最後に RoadCount.py<\/STRONG> を実行して各セルと交差する道路区間数である No_Fishnet<\/strong>(訳注：元テキストではNO_Fishnet) を更新します。RoadCount = 0 のセルがあれば、それらは今後道路が建設されないと思われる場合削除してください。ただしその判断にはノルウェー人である必要があります。<\/DIV><\/DIV>すべてのフィーチャをダウンロードするのに正確に1時間0秒かかり、正確に1,976,423件到着しました。これはWFSサービスによる宣伝通りです。データはこのように見え、ラベルは最終的な道路数です:<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>この魚網はGeoNorge機関から他のWFSフィーチャへアクセスするためにも再利用でき、この方法論はコアアプローチで完全なデータセットを提供できない任意のWFSサービスにも適用可能です。<\/DIV><\/DIV>This post was created using ArcGIS Pro 2.5 beta 2 software, but the .fmw files should work in Pro 2.4. If the MiniumBoundingFishnethere. (訳注：指定語句なので未翻訳)