ArcGIS Pro での空間解析
空間解析を行うことで、複雑な位置指向の問題の解決、地理的観点からのデータを調査および理解、関係の特定、パターンの検出および定量化、傾向の評価、予測および決定などが可能になります。 空間解析により、マッピングを超えて、場所の特性および場所間の関係を調査することができます。 空間解析により意思決定に繋がる視点を得ることができます。
空間解析を使用して、ユーザーは多くのソースの情報を組み合わせて使用したり、一連の空間演算子を適用して新しい情報を導き出せたりします。 空間解析ツールのコレクションにより、複雑な空間的な質問に答えることができます。 空間解析により、表示されているパターンが重要であるかどうかを判断することができます。 さまざまなレイヤーを解析して、特定のアクティビティーに対する場所の適合性を計算したり、画像解析を使用して、時間に伴う変化を検出したりできます。 これらのツールにより、単純な視覚的分析では解決できない重要な問題および意思決定に対処できます。
ArcGIS Pro の解析およびジオプロセシング機能を使用することで、多くの空間的質問に回答し、空間解析を実行できます。 ArcGIS Pro の空間解析は 2D から 3D まで対応し、時間経過を含めることができます。
標準の空間解析ワークフローでは、以下を行います。
答えたい質問を作ります。
データ エンジニアリングを使用してデータを探して用意し、解析を準備します。
マップ上のデータを調べ、チャートを使用して、理解を深めます。
適切なツールまたはツール セットを使用して空間解析を実行し、質問に答えます。
モデリングおよびスクリプト作成により、解析を反復または自動化します。
結果を共有して解析結果を伝えたり、他の人がプロセスを繰り返せるようにします。
データ エンジニアリング
データ エンジニアリングを使用して、データを探索、視覚化、クリーニング、準備をします。 データ エンジニアリング処理は、多くの空間解析ワークフローやマッピング ワークフローの第一歩として一般的に行われます。 データ エンジニアリング ビューとリボンを利用することで、データの理解を深め、GIS ワークフローに備えることができます。
チャートによる視覚化
チャートを使用してデータを視覚化すると、テーブル上の数字を見ただけでは理解することが難しいデータのパターン、傾向、関係性、構造が明らかになります。 チャートを使用して、解析の結果を解釈し、調査結果を伝達します。
空間解析
ArcGIS Pro の空間解析機能を使用すると、地理データに対して次の種類の操作を実行できます。
データの抽出とオーバーレイ
属性フィールドの追加および計算
データの集計および集約
統計の計算
リレーションシップのモデル化とパターンの発見
解析エクステンション
ArcGIS Pro には、専門的な空間的質問への回答に役立つ、以下の解析エクステンションが含まれています。
3D Analyst - ラスター、TIN、テレイン、LAS データセット (LiDAR) を使用して、3D GIS データを解析および作成し、3D サーフェス操作を実行します。
Business Analyst - 顧客と競合店の解析、サイト評価、テリトリー計画などの市場動向を解析します。
Geostatistical Analyst - 空間的または時空間的な現象に関連する値を解析および推定します。
Image Analyst - 機械学習を使用して画像を解釈および使用し、フィーチャの抽出と計測を実行し、分類とオブジェクト検出を行います。
Network Analyst - ネットワークに沿って距離と移動時間を計測して、複数の場所間のルートを検索したり、運転時間バッファーや到達圏を作成したり、一連の地点にサービスを提供する施設向けに最適なロケーションを探したりすることができます。
Spatial Analyst - 最適な位置の特定、移動コストを組み込んだ距離の計算と最適なパスの決定、サーフェスの分析と内挿、密度の計算、水文解析、統計分析、さまざまなラスターベースの数学演算などを実行します。
機械学習と人工知能
機械学習とは、データ駆動型アルゴリズムと、データの予測、分類、クラスタリングを自動化する手法のセットです。 ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークを使用してデータから学習する、機械学習の手法の重要なサブセットです。 機械学習とディープ ラーニングは、画像の分類から空間パターンの検知、多変量予測まで、幅広い適用分野での空間問題の解決で重要な役割を果たす可能性があります。
従来の機械学習手法に加えて、ArcGIS Pro には、本質的な空間機械学習手法のサブセットが用意されています。 ジオグラフィーを直接計算に組み込むこれらの空間手法により、理解を深めることができます。 空間コンポーネントは通常、形状、密度、隣接、空間分布、または近接の計測という形を取ります。 従来の機械学習および本質的な空間機械学習は、空間問題の解決で重要な役割を果たす可能性があり、ArcGIS Pro はさまざまな方法でそれらの使用をサポートします。
機械学習は、計算上の負荷が大きく、大規模で複雑なデータを扱うことがよくあります。 データ ストレージと並列および分散コンピューティングの進歩により、機械学習と GIS に関連した問題の解決が可能になっています。
以下の機能およびツールでは、機械学習とディープ ラーニングが使用されます。
空間統計ツールボックスのクラスター分析のマッピング ツールセットおよび空間関係のモデリング ツールセット
時空間パターン マイニング ツールボックスの時系列予測ツールセット
GeoAI ツールボックスのフィーチャ、表形式、テキスト解析ツール
Image Analyst ツールボックスの多次元解析ツールセットおよびディープ ラーニング ツールセット
3D Analyst ツールボックスの点群ツールセット
ディープ ラーニングベースの対話型オブジェクト検出ツール
ビッグ データ解析
ArcGIS Pro には、大量の空間データを管理可能な情報に変換できるツールが用意されています。 単一コンピューターでの並列処理や複数ノードのサーバーでの分散処理を使用すると、以前は大きすぎたり複雑すぎたりした大量のデータを分析し、洞察を得ることができます。
以下の機能およびツールボックスを使用してビッグ データを解析できます。
GeoAnalytics Desktop ツールボックスは、Spark を使用して、デスクトップ コンピューターでの解析に並列処理のフレームワークを提供します。 集約、回帰、検出、クラスタリングを実行して、フィーチャおよび表形式のビッグ データを視覚化、理解、および操作することができます。 これらのツールはビッグ データセットを操作し、パターン、傾向、異常を通じてデータに対する洞察を得ることができます。
GeoAnalytics Desktop ツールボックスの詳細
AllSource ツールボックスの行動解析ツールセットのツールは、Apache Spark も使用します。
ラスター解析ツールボックスには、イメージ サービスやその他のポータル アイテムに対して計算上の負荷が大きいラスター解析を実行するためのツールが含まれています。 画像およびラスターの大規模なコレクションは、複数のサーバー ノード間で処理を分散することで、ArcGIS Image Server でラスター解析を使用して処理できます。 解析機能には、画像処理、ディープ ラーニング、距離解析、サーフェスの解析と内挿、密度計算、水文解析、多次元データの空間および時間解析、統計および数学演算などがあります。
クラウド データ ウェアハウスやその他のエンタープライズ ソースのビッグ データの視覚的解析とデータの調査を、チャートを使用して行うことができます。
ビッグ データを動的にビニングしてマップに表示し、前処理のステップなしでデータをリアルタイムに集約します。
モデリングとスクリプト
モデルまたはスクリプトを作成して、繰り返し作業にかかる時間を節約し、エラーを最小化して、解析を効率的に反復します。 次に、モデルまたはスクリプトをカスタム ツールに変換します。 Python を使用して、ワークフローを記述したり、ModelBuilder を使用するワークフローのモデルを構築したりできます。
パッケージ マネージャーを使用してサードパーティー製の Python ライブラリーを追加し、ArcGIS Pro を拡張することもできます。
共有とコラボレーション
解析手法や ArcGIS Pro で解析したデータを、ジオプロセシング パッケージまたは Web ツールとして、同僚、組織、またはコミュニティーと共有できます。 これらの共有された解析ツールを使用することで、空間解析を自ら実行しながら、解析の専門知識を活用できます。