目次
第 1 章 入門 GIS 理論と ArcGIS Pro の基礎
第 11 章 ArcGIS Pro での Python スクリプトの概要
GIS は、電子コンピュータとその外部機器を使用して、地球の表面および空間情報システムの全体または一部を収集、保存、分析、記述することです。簡単に言うと、ある地域の地理空間情報とその地理情報に関連するいくつかの属性情報を組み合わせて、地理情報と属性情報を統合的に管理するものです。GIS の研究対象は地理空間全体であり、地理情報は地理的位置に関連するため、GIS の発展は世界的に注目されています。近年、わが国でも GIS が大きな注目を集めており、都市・農村計画、災害監視、資源目録、土地測量、環境管理、都市パイプネットワーク、戦闘指揮、マクロ意思決定、都市公共などに活用されている。サービス、交通、ナビゲーション、電子政府などの分野で広く応用されています。では、GIS の原理を深く理解するにはどうすればよいでしょうか? マルチソースの空間データを効率的に処理するにはどうすればよいでしょうか? 特定分野における実用的なGIS技術応用ソリューションを確立するにはどうすればよいでしょうか? このコースでは、ArcGIS Pro 空間データ処理に基づく一連の手法とケースを提供します。
ArcGIS と比較すると、ArcGIS Pro は ESRI の新時代の GIS 製品として、オリジナルの ArcGIS プラットフォーム上の従来のデスクトップ ソフトウェア (ArcMap) の強力なデータ管理、マッピング、空間解析機能を継承しており、独自のいくつかの特別な機能も備えています。 2Dと3Dの融合、ビッグデータ、ベクタースライスの生成とリリース、タスクワークフロー、超強制マップ、時空キューブなど。同時に、ArcMap、ArcSence、ArcGlobe を統合し、3D 統合と同期を実現します。
このチュートリアルでは、ArcGIS Pro を使用して GIS 作業をプロジェクトに編成し、2D および 3D データのマッピングに使用できます。ArcGIS Pro を使用すると、さまざまなフィーチャを作成および編集できるだけでなく、テキスト、ベクター、ラスター、LIDAR、多次元データなどの複数のソースからのデータをプロジェクトに統合できます。このコースでは、ArcGIS Pro を使用してデータの分析、GIS データの管理、作業の自動化や複雑な問題の解決のためのツールの構築を行う方法を学びます。ArcGIS Pro の解析機能とジオプロセシング機能を使用して、多くの空間に関する質問に答え、空間解析を実行できます。ベクトル データ解析、ラスター データ解析、3D 解析、水文学解析などの空間解析ツールを使用すると、複雑な位置指向の問題を解決し、地理的な観点からデータを探索して理解し、関係を特定し、パターンを検出して定量化することができます。傾向を評価し、予測と決定を行います。Python を使用すると、ジオプロセシング ツールを自動化し、スクリプト ツールまたは Python ツールボックス ツールとして独自のジオプロセシング ツールを作成する機能を提供します。このコースでは、モデルやスクリプトを作成してカスタム ツールに変換することで、反復的なタスクの時間を節約し、エラーを最小限に抑え、分析を効率的に反復する方法を学びます。
GIS テクノロジーの応用能力と効率を向上させるために、特定の実践的なケースで上記の原則と技術的方法を使用する方法を学びます。
第 1 章 入門 GIS 理論と ArcGIS Pro の基礎
1. GIS の基本原理と一般的に使用されるソフトウェアの紹介
2. ArcGIS Pro のインストールと構成
3. ArcGIS Pro 3.0 の新機能の紹介
4. ArcGIS Pro ユーザー インターフェイスの主要コンポーネント (機能エリア、ビュー、ウィンドウ)そして彼らのやりとり。
5. ArcGIS Pro プロジェクトの作成: マップ、シーン、レイアウト、その他のアイテムを含む
6. 空間情報の参照と表示
7. 空間情報のクエリと出力
8. ドキュメントの保存方法
第 2 章 基本的な ArcGIS データ管理と変換
1. ArcGIS データ管理
2. データ タイプと変換
3. データ構造と変換
4. データ形式と変換 5.
ArcGIS と外部データ変換
6. 地理空間データ データベース構築の理論、方法および手順
7. 地図投影法の基礎
8 。中国における一般的な地図投影と投影変換操作
9. 北京 54、西安 80、WGS84、CGCS2000 の異なる地理座標系の変換
第 3 章 データ編集とクエリ、トポロジチェック
1. 一般的なデータ ソースの概要
2. 空間データの収集方法
3. 複数の地理参照方法の概要
4. 空間データの幾何学的収集
5. 空間データ属性の収集
6. データの検査とトポロジ処理
7. データ処理: データの切断、データのスプライシング、データ抽出
第4章 地図記号のマッピングとレイアウト設計
1. GIS マッピングの概要
2. 空間データ表示用のシンボル設定
3. プロ仕様の地図シンボルの作成
4. ラベリングと注釈
5. テーマ別地図のレイアウト設計と仕上げ
6. テーマ別地図の描画スキルと地図出力
7. 研究地域マップの作成
第 5 章 空間解析 ArcGIS ベクトル空間解析と応用
1. ArcGIS Pro ジオプロセシング ツールの概要
[ジオプロセシング] ウィンドウでのツールの実行
モデル ビルダーでのツールの実行
Python ウィンドウでのツールの実行
2. GIS の空間解析と関数
3. ベクトル処理ツールとケース
4. の基本的な処理ベクトルデータ（ステッチ、クロップ、フュージョンなど）と事例
5. ベクトル空間オーバーレイ解析と応用
6. 近接解析と応用
第 6 章 ArcGIS グリッドの空間解析と応用
1. ラスター データの空間解析の概要
2. ジオプロセシング環境設定、アプリケーション、ツール、モデル、モデル プロセスの環境設定
3. ラスター データの基本処理 (ステッチ、クリッピング、リサンプリング、NoData 処理、データ変換など)ケース
4. 距離マッピング
5. 密度マッピング
6. ラスター補間
7. 統計分析
8. 再分類
9. ラスター計算
10. ラスター データ モデルの計算と適用
第7章 画像リモートセンシング 画像処理
1. UAV データ処理
データ読み込み ピックポイント 修正 精度評価 プロダクト生成
2. モザイク データセット
モザイク データセットの作成
モザイク データセットにラスターを追加
黒エッジの削除
画像の均一な色
同期モザイク データセット
モザイク データセットの修復
NDVI 計算
3. リモートセンシング画像の前処理と情報抽出
画像表示 画像強調 バンド結合 オルソ補正 画像融合 植生指数抽出 ラスター関数チェーンの使用
4. リモートセンシング画像分類
分類サンプルの作成
画像セグメンテーション
トレーニングサンプル管理
分類器の選択
分類結果の出力
クラスのマージ
再分類
精度評価
第8章 3次元部品の3次元解析
1. 3D 制作とアニメーションのデモンストレーション
2. 3D データソース
2D および 3D データ BIM データ 傾斜写真測量データ
3. 3D データ分析
DEM 3D 制作 3D フォーマット変換 3D シンボルデザイン
3D モデルの迅速な作成 多面体編集視覚解析
4. デジタルサーフェスモデルとその応用
グリッドサーフェスの作成
グリッド DEM に基づく基本的な解析手法
傾き・傾斜角の計算
曲率面の作成
水文解析
視程計算
陰影起伏計算
5. LIDAR データの活用
作成LAS データセット
DEM、DSM の生成
ツリーの抽出
第9章 高度な空間統計解析と空間関係モデリング解析
1. フィッシュネット解析
空間範囲の設定方法
行数と列数の設定
回転角度
出力フィーチャクラス
2. 空間自己相関分析「分析モード」ツール
平均最近傍
高/低クラスタリング: Getis-Ord 一般 G 統計は、高値または低値のクラスタリングの度合いを測定します
Global Moran's I 統計は空間自己相関を測定します
ホットスポット分析
最適化されたホットスポット分析
初期データ評価
イベントの集約
集約サーフェス内のイベントのカウント 近くのイベントをキャプチャして
加重点を作成テストと空間の依存関係は自動的に修正されます。出力結果: 出力フィーチャには、集約された重み付けされたフィーチャ (網目ポリゴンまたは六角形のポリゴン セル、または [インシデント ポイント集約ポリゴン] パラメーターに指定された集約されたポリゴンまたは重み付けされたポイント) が反映されます。各フィーチャには、Z スコア、p 値、Gi Bin の結果と、計算に含まれる各フィーチャの近傍数が含まれます。
3. 空間関係モデリング
通常最小二乗法 (OLS)
地理加重回帰 (GWR)
欠損値補充ツールを使用してデータセットを完成
3 種類の回帰モデル: 連続 (ガウス)、バイナリ (ロジスティック)、およびカウント (ポアソン)
近傍 (帯域幅) の選択
ローカル重み付けスキーム
予測
係数のラスター
メッセージと診断の解釈
出力グラフ
マルチスケール地理加重回帰 (MGWR)
第 10 章 GIS ベースの地理空間モデリング
1. 地理空間モデリングのアイデア
2. GIS ベースの地理空間モデリング
モデルのコノテーション分析
GIS ベースのモデルの実現
Modelbuilder を使用した計算モデルの構築
3. Modelbuilder モデリング環境の導入
モデル ビルダーでモデルを構築して保存
モデル パラメーターを設定
モデル ツールのプロパティを設定
ドキュメント ツール
4. NCデータバッチモデリングトレーニング
5. 適合性モデリングワークフローの実装
6. 適合性モデルを作成します
条件データを特定して準備します
各条件の値を一般的な適合性スケールに変換します
条件を相互に重み付けし、それらを組み合わせて適合性マップを作成します
立地地域または保護区を検索します
共有して実行しますサーバー内
第 11 章 ArcGIS Pro での Python スクリプトの概要
1.Pythonの導入と環境構築とインストール;
2.Pythonの基本
3.ArcPyのインポートと機能の紹介
チャートモジュール(arcpy.charts)
データアクセスモジュール(arcpy.da)
ジオコーディングモジュール(arcpy.geocoding)
画像解析モジュール(arcpy.ia)
地図作成モジュール (arcpy.mp)
メタデータ モジュール (arcpy.metadata)
ネットワーク アナリスト モジュール (arcpy.nax および arcpy.na)
共有モジュール (arcpy.sharing)
空間アナリスト モジュール (arcpy .sa) )
ワークフローマネージャー (クラシック) モジュール (arcpy.wmx)
4. 空間データへのアクセスと管理
5. フィーチャ ジオメトリ オブジェクトの操作
6. ラスター データの操作
7. 地図作成
8. Python ツールボックスでのツールの作成
特殊用途の分析
水文解析
適合性評価
時空間解析
さらなる推奨事項
R-Meta 分析と [書誌学的分析、ベイジアン、機械学習など] マルチテクノロジー統合の実践と高度な開発_WangYan2022 のブログ - CSDN ブログは、メタ分析の原理、公式、操作手順と結果の分析、および高度なアプリケーションに焦点を当てています。詳細な分析と組み合わせ複数の例を用いて、メタ分析と不確実性分析のプロセス全体に習熟し、機械学習やその他の手法と組み合わせて、文献ビッグデータにおけるメタ分析の拡張応用を説明します。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130924289?spm=1001.2014.3001.5502ArcGIS Pro、R、INVEST およびその他のテクノロジーの統合に基づく、エコシステム サービスのトレードオフおよび協調動的解析_WangYan2022 のブログ-CSDNブログ 空間データ処理の知識と技術内容を体系的かつ包括的に把握し、生態系サービスのトレードオフと相乗効果と社会的および生態学的要因との関係を定量的に調査し、地域の生態系保護と社会経済の調整的かつ持続可能な発展に役立ちます。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130405562?spm=1001.2014.3001.5502 ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST モデルなどのマルチテクノロジー統合エコシステム サービスに基づくエコロジカル セキュリティ パターンの構築_WangYan2022 のブログ- CSDN ブログでは、地理データの使用方法を理解し、Python 関連のモジュールとライブラリを使用し、ArcGIS Pro の空間解析とマッピング スキルを習得します。特別なトピックから学びます: 安全性評価指標システムの構築と計算の習得、マスター指数統合機能における壊滅的モデルの使用、時空間プロセス分析および生態安全性評価の傾向早期警告の方法を習得します。このコースは、地域の生態学的変化の傾向と内部関係の理解に基づいて、生態学的問題の診断、生態学的機能の需要評価、および生態系の機能とサービスの確保に役立つ景観パターン計画を組み合わせます。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130361525?spm=1001.2014.3001.5502 ★[Science Research and Charge Bar] 公開アカウントをフォローして、大量のチュートリアルとリソースを入手してください★