Learn ArcGIS<\/A> チームは、エコロジカルマリンユニットデータを特徴とする新しい Learn レッスンのリリースをお知らせできることを嬉しく思います:<\/SPAN><\/P><\/P>機械学習で海草の生息地を予測する<\/A><\/STRONG><\/P>海草は地球温暖化と戦う重要な味方です—これらの沿岸海洋植物は大量の二酸化炭素を隔離します。陸上の熱帯林と比較すると、1エーカーあたり最大100倍ものCO2を貯蔵できます。さらに、海草は大きな経済的価値も持っています：無脊椎動物、魚、ウミガメなどの海洋生物に避難所を提供し、地域の漁業経済にとって重要です。根は堆積物を海底に固定し、嵐の影響を減らし、沿岸の住宅や事業への侵食を防ぎます。この種の生息地を理解することは、保護活動を推進し、人間の影響で消失する地域をマッピングするために重要です。<\/P>あなたは世界中の海草生息地に適した場所をモデル化したい海洋生態学者です。フロリダの小さな地域の海草データしか持っていませんが、幸いにも海草は世界中の沿岸地域で似たような海洋条件で成長する傾向があります。機械学習モデルの予測能力と ArcGIS Pro の空間分析機能を使って、世界的に海草成長に適した場所を見つけます。まず、海草成長に影響するすべての海洋変数でトレーニングデータセットを作成します。次に、その変数を Python に入れ、ランダムフォレスト予測モデルを使用してどこで海洋条件が海草成長を支えるかを判断します。最後に、予測結果をフィーチャクラスとして保存し、それを ArcGIS Pro にインポートして最も高密度で成長が起こりそうな場所を見つけます。<\/P>スキル：データ操作とクリーニング、ArcGIS Proへの機械学習ライブラリの読み込み、欠損値補完のためのデータ強化、ArcGIS ProとPython間のデータ転送、Pythonでの分析実行、ランダムフォレストによる予測実行、統計分析用ジオプロセシングツールの使用。<\/EM><\/P><\/P>このレッスン開発において素晴らしい仕事をしてくださったOrhun Aydin<\/A>, Marjean Pobuda<\/A>, Keith VanGraafeiland<\/A>、および Kathy Cappelli<\/A> に感謝します。<\/P><\/BODY><\/HTML>
<\/P>
海草は地球温暖化と戦う重要な味方です—これらの沿岸海洋植物は大量の二酸化炭素を隔離します。陸上の熱帯林と比較すると、1エーカーあたり最大100倍ものCO2を貯蔵できます。さらに、海草は大きな経済的価値も持っています：無脊椎動物、魚、ウミガメなどの海洋生物に避難所を提供し、地域の漁業経済にとって重要です。根は堆積物を海底に固定し、嵐の影響を減らし、沿岸の住宅や事業への侵食を防ぎます。この種の生息地を理解することは、保護活動を推進し、人間の影響で消失する地域をマッピングするために重要です。<\/P>
あなたは世界中の海草生息地に適した場所をモデル化したい海洋生態学者です。フロリダの小さな地域の海草データしか持っていませんが、幸いにも海草は世界中の沿岸地域で似たような海洋条件で成長する傾向があります。機械学習モデルの予測能力と ArcGIS Pro の空間分析機能を使って、世界的に海草成長に適した場所を見つけます。まず、海草成長に影響するすべての海洋変数でトレーニングデータセットを作成します。次に、その変数を Python に入れ、ランダムフォレスト予測モデルを使用してどこで海洋条件が海草成長を支えるかを判断します。最後に、予測結果をフィーチャクラスとして保存し、それを ArcGIS Pro にインポートして最も高密度で成長が起こりそうな場所を見つけます。<\/P>
スキル：データ操作とクリーニング、ArcGIS Proへの機械学習ライブラリの読み込み、欠損値補完のためのデータ強化、ArcGIS ProとPython間のデータ転送、Pythonでの分析実行、ランダムフォレストによる予測実行、統計分析用ジオプロセシングツールの使用。<\/EM><\/P><\/P>このレッスン開発において素晴らしい仕事をしてくださった
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.
