[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] ツールは、四角形または六角形のビンのグリッドを生成し、1 つ以上の入力レイヤーの近接に基づいて各ビンの変数を計算します。変数には以下が含まれます。
- [最近接フィーチャまでの距離] - 各ビンから最近接フィーチャまでの距離
- [最近接フィーチャの属性] - 各ビンに最も近いフィーチャのフィールド値
- [近傍フィーチャのサマリー] - 各ビンから一定の距離内にあるすべてのフィーチャの指定された統計情報
- [交差のサマリー] - 各ビンと交差するすべてのフィーチャの指定された統計情報
解析での使用 GeoAnalytics Tools
GeoAnalytics Tools を使用した解析は、複数の ArcGIS GeoAnalytics Server コンピューターやコアにまたがる分散型処理を使用して実施されます。GeoAnalytics Tools と ArcGIS Enterprise の標準的なフィーチャ解析ツールは、異なるパラメーターと機能を持ちます。これらの相違点については、「フィーチャ解析ツールの相違点」をご参照ください。
例
新たな公共交通インフラに投資すべき場所を選択することは、多くのタイプのデータを視覚化する必要があるため、複雑な問題です。米国全体の既存のインフラを表す複数のデータセットと国勢調査データの複数レイヤーにアクセスできるとします。[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] を使用すると、このデータをすべて 1 つのデータセットに集計することができます。これを使用して、米国内の各場所における最近接の既存インフラまでの距離、周辺地域人口の平均、周辺地域の所得のばらつきを視覚化できます。
使用上の注意
変数は、ポイント、ライン、またはエリア フィーチャに対して計算できます。
変数ごとに、変数タイプとタイトルを指定する必要があります。このタイトルは、各ビンの値を含む結果レイヤーのフィールド名になります。[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] を使用して計算される各変数タイプは、固有のパラメーター セットで構成する必要があります。これらのパラメーターを以下に表示します。
| 変数 | 説明 | パラメーター |
|---|---|---|
最近接フィーチャまでの距離 | 入力レイヤーにおける各ビンの中心から最近接フィーチャまでの距離。結果は処理空間参照の単位となります (処理空間参照の設定をご参照ください)。 | [ビンの中心からの最大距離] は、ツールが入力レイヤーのフィーチャを検索する際の各ビンの中心から最も遠い距離です。この値はビン サイズより大きくなければなりません。この検索半径内でフィーチャが見つからなかった場合、ビンには、この変数の値として null が割り当てられます。 |
最近接フィーチャの属性 | 各ビンの中心に最も近いフィーチャのフィールド値。フィールドのタイプは任意です。2 つ以上のフィーチャがビンの中心から等距離で最近接である場合は、いずれか 1 つがランダムに選択され、そのフィールド値が結果レイヤーに追加されます。 | [含めるフィールド] は、入力レイヤーのフィールド名です。ビンの中心に最も近いフィーチャのこのフィールドの値が、結果レイヤーのビンの属性として追加されます。 [ビンの中心からの最大距離] は、ツールが入力レイヤーのフィーチャを検索する際の各ビンの中心から最も遠い距離です。この値はビン サイズより大きくなければなりません。この検索半径内でフィーチャが見つからなかった場合、ビンには、この変数の値として null が割り当てられます。 |
近傍フィーチャのサマリー | 各ビンの中心から一定距離内にあるすべてのフィーチャを使用して、指定されたフィールドで計算された統計情報。フィーチャの一部がこの距離内にある場合、そのフィーチャは計算に含められます。 | [計算する統計情報] は、入力レイヤーのフィールドとそのフィールドで計算する統計情報の名前です。 [エリア内でのフィーチャの集計] は、ツールが入力レイヤーのフィーチャを検索する際の各ビンの中心から最も遠い距離です。この検索半径内で見つかったすべてのフィーチャは、指定した統計情報を使用して集計されます。この値はビン サイズより大きくなければなりません。この検索半径内でフィーチャが見つからなかった場合、ビンには、この変数の値として null が割り当てられます。 |
交差のサマリー | ビンと交差するすべてのフィーチャを使用して、指定されたフィールドで計算された統計情報。フィーチャの一部がビンのエリア内にある場合、そのフィーチャは計算に含まれます。 | [計算する統計情報] は、入力レイヤーのフィールドとそのフィールドで計算する統計情報の名前です。ビンごとに、ビンと交差するフィーチャが集計されます。ビンと交差するフィーチャが見つからなかった場合、ビンには、この変数の値として null が割り当てられます。 |
[近傍フィーチャのサマリー] オプションおよび [交差のサマリー] オプションでは、数値フィールドに対して次の統計情報を計算できます。
- 個数 - 非 NULL 値の数を計算します。 数値フィールドまたは文字列に使用できます。 [null, 0, 2] のデータの個数は 2 です。
- 合計 - フィールド内の数値の合計。 [null, null, 3] を合計すると 3 になります。
- 平均 - 数値の平均。 [0, 2, null] の平均値は 1 です。
- 最小 - 数値フィールドの最小値。 [0, 2, null] の最小値は 0 です。
- 最大 - 数値フィールドの最大値。 [0, 2, null] の最大値は 2 です。
- 範囲 - 数値フィールドの範囲。 これは、最大値から最小値を減算して計算されます。 [0, null, 1] の範囲は 1 です。 [null, 4] の範囲は 0 です。
- 分散 - トラック内の数値フィールドの分散。 [1] の分散は NULL です。 [null, 1,0,1,1] の分散は 0.25 です。
- 標準偏差 - 数値フィールドの標準偏差。 [1] の標準偏差は NULL です。 [null, 1,0,1,1] の標準偏差は 0.5 です。
- 個数 - 非 NULL 文字列の数。
- すべて - この統計情報は、指定のフィールドからランダムにサンプリングされた文字列値です。
ビンのサイズにより、多変数グリッドのビンの大きさが指定されます。六角形のビンを生成するよう選択すると、サイズは各六角形の高さになり、生成される六角形の幅は、高さの 2 倍を 3 の平方根で除算した値になります。四角形のビンを生成するよう選択すると、ビンのサイズは四角形の高さ (幅と同じ) になります。
指定された地理座標系によるビン化 (六角形または四角形) を使用する GeoAnalytics Tools 解析は、データの範囲に基づく投影座標系を自動的に使用します。解析のために座標系を設定する詳細については、「マップ ビューアーでの GeoAnalytics ツールの解析環境の使用」をご参照ください。
[現在のマップ範囲を使用] がオンの場合、現在のマップ範囲に表示されるフィーチャだけが解析されます。オフの場合、入力レイヤーのすべての入力フィーチャが、現在のマップ範囲内になくても解析されます。
制限事項
[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] は、テーブルでは機能しません。入力レイヤーは、ポイント、ライン、またはエリアである必要があります。
[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] の機能
距離の計算
[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] ツールのすべての距離はビンの中心から計測されます。四角形のビンと六角形のビンの両方とも、中心はビンの高さの半分かつビンの幅の半分の位置にあります (下記参照)。
[最近接フィーチャまでの距離] と [最近接フィーチャの属性] では、ポリゴンまたはライン フィーチャまでの距離は、対象のビンに最も近いフィーチャ内のポイントを使用して計測されます。ポイント フィーチャまでの距離は、ポイント位置を使用して計測されます。
サマリーの計算
[近傍フィーチャのサマリー] では、[エリア内でのフィーチャの集計] パラメーターで指定した半径を持つ、ビンの中心を囲む円内にフィーチャの一部があれば、フィーチャは統計情報のサマリーの計算に含められます。[交差のサマリー] では、ビン エリアの境界内にフィーチャの一部があれば、フィーチャは計算に含められます (円の半径は使用されません)。
結果の理解
すべてが null 属性であるビンは結果に含められません。これは、結果レイヤーが入力フィーチャの最大範囲と指定された変数の最大検索距離 (処理空間参照の範囲内) に及ぶことを意味します。
構成する各変数は、結果レイヤーの属性テーブルのフィールドになります。入力レイヤーからのフィールドは、結果に自動的に含められません。変数を構成することによって、含める情報を指定する必要があります。
ArcGIS API for Python の例
[多変数グリッドの構築] ツールは ArcGIS API for Python で使用できます。
この例では、最近接の道路や交差点までの距離、周辺地域人口の平均年齢、周辺地域人口の所得のばらつきなどの情報を集約することで、多変数グリッドを作成します。
# Import the required ArcGIS API for Python modules
import arcgis
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geoanalytics import summarize_data
from arcgis.features import FeatureLayer
# Connect to your ArcGIS Enterprise portal and confirm that GeoAnalytics is supported
portal = GIS("https://myportal.domain.com/portal", "gis_publisher", "my_password", verify_cert=False)
if not portal.geoanalytics.is_supported():
print("Quitting, GeoAnalytics is not supported")
exit(1)
# Find the big data file share dataset you'll use for analysis
search_result = portal.content.search("", "Big Data File Share")
# Look through the search results for a big data file share with the matching name
bdfs_search = next(x for x in search_result if x.title == "bigDataFileShares_CityData")
# Look through the big data file share for roads
roads = next(x for x in bdfs_search.layers if x.properties.name == "roads")
# Look through the big data file share for intersections
intersections = next(x for x in bdfs_search.layers if x.properties.name == "intersections")
# Find a feature layer named "Demographics" in your ArcGIS Enterprise portal
demographics_search_result = portal.content.search("Demographics", "Feature Layer")
demographics_layer = demographics_search_result[0].layers[0]
inputs = [road, intersections, demographics_layer]
variables = [
{
"layer":0,
"variables":[
{
"type":"DistanceToNearest",
"outFieldName":"DistToRoad",
"searchDistance":20,
"searchDistanceUnit":"Kilometers",
"filter":"Rural = 'false'"
}
]
},
{
"layer":1,
"variables":[
{
"type":"AttributeOfNearest",
"outFieldName":"intersection",
"attributeField":"intersection_name",
"searchDistance":50,
"searchDistanceUnit":"Kilometers"
}
]
},
{
"layer":2,
"variables":[
{
"type":"AttributeSummaryOfRelated,
"outFieldName":"MeanPopAge",
"statisticType":"Mean",
"statisticField":"Age",
"searchDistance":50,
"searchDistanceUnit":"Kilometers"
},
{
"type":"AttributeSummaryOfRelated,
"outFieldName":"VarIncome",
"statisticType":"Variance",
"statisticField":"Income",
"searchDistance":50,
"searchDistanceUnit":"Kilometers"
}
]
}
]
# Set the tool environments
arcgis.env.verbose = True
arcgis.env.defaultAggregations = True
# Run the Build Multi-Variable Grid tool
output = summarize_data.build_multivariable_grid(input_layers = inputs,
variable_calculations = variables,
bin_size = 10,
bin_unit = "Kilometers",
bin_type = "Hexagon",
output_name = "CityPlanningGrid")
# Visualize the tool results if you are running Python in a Jupyter Notebook
processed_map = portal.map('City, State', 10)
processed_map.add_layer(output)
processed_map
類似のツール
[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] を使用して、複数のレイヤーをポリゴンの 1 つのグリッドに集約します。目的は、視覚化、後のトレーニング予測または分類方法での使用のいずれかです。その他のツールは、類似した少し異なる問題を解決するのに効果的です。
Map Viewer解析ツール
1 つの入力レイヤーをビンに集計する場合、または、1 つのポリゴン レイヤーに集計する場合は、[エリア内での集計 (Summarize Within)] GeoAnalytics Tools を使用します。
1 つのポイント レイヤーをエリアに集約する場合は、[ポイントの集約 (Aggregate Points)] GeoAnalytics Tools を使用します。
異なる空間関係を使用してポイント、ライン、またはエリアを集計しようとしている場合は、[フィーチャの結合 (Join Features)] GeoAnalytics Tools を使用します。
標準解析ツールを使用して、ラインまたはエリアを集計する場合は、「エリア内での集計」をご参照ください。
標準解析ツールを使用して、ポイントをエリアに集約する場合は、「ポイントの集約」をご参照ください。
ArcGIS Desktop 解析ツール
[多変数グリッドの構築 (Build Multi-Variable Grid)] は、[近接範囲内での集計 (Summarize Nearby)] ツールおよび [最近接 (Near)] ツールと同様の機能を実行します。