GoogleEarthEngine

できるんだろうなと思っていたら この間のランダムフォレスト回帰で思ったのが、分布推定モデル（SDM）できそう。で、検索したらありました。 Crego, R. D., Stabach, J. A., & Connette, G. (2022). Implementation of species distribution models in Google Earth Engine. Diversity and Distributions. スクリプトとその解説も公開されています。 データクリーニングから始まるかなり長くてがっちりしたスクリプトです。 smithsonian.github.io で…

人口データの準備 前回のとおり、e-statからデータをダウンロード。具体的には、関東地方7都県の4次メッシュの人口データとshpファイルをダウンロードして、Rを使って各メッシュの人口と中心座標をまとめた1枚のcsvファイルを作りました。 そこから、まずは海上のメッシュを除外。その後メッシュ当たり人口1,000人ごとのクラスに分けて層別サンプリングをして、約1,000メッシュを抽出し、shpファイルに書き出しました。 衛星データの準備 衛星データは深く吟味せず、データカタログをみて使えそうと思ったのを入れてみます。全部で16種類。 500mメッシュということで、MODISの500mのを基本に気…

できたらいいな、できるはずと思っていました GoolgeEarthEngineでランダムフォレストの分類ができるのだから、回帰もできるんじゃないかとは思っていたんですがググってもやり方が出てこなくってあれー？と思っていました。線形回帰はできるっていうのは知っていたけど、データがややこしくなってくるとそれじゃあ足りない。Rで分類器を作ってその中をほじくってGEEで条件分けとかするしかないのかなと、思っていたんですが。 超親切なチュートリアル 久しぶりにGEEをいじってみるかと思ってランダムフォレスト回帰をググったところ、教材がありました↓ 下記リンクの「04.2 DigitalSoilMappi…

正直言ってよくわかっていない スペックルノイズ、あるというのは認識できるんですが、どうやって発生するかというのがわからない。 チュートリアルをやってみたところ、自信がどんどんなくなりました。 developers.google.com チュートリアル自体は素晴らしい ノイズの発生するメカニズムを数式を使って簡潔かつ華麗に解説されています。フランクフルト空港の実例を使って、どうしてノイズがある統計分布に従うかというのを説明されています。ただ最大の問題は、私の波やら電磁波に関する知識が乏しすぎて理解が追い付かないこと。最初の前提条件に平均と分散がわかればOKと書いていますが、そんなことはなかった。…

そんな簡単にはいかない 簡単そう、お手軽そうと思って始めましたが、予想より３倍くらいは大変でした。なんで大変だったんかなと思いだしてみます。 分析に時間がかかる サクサク進まないと感じた理由が時間がかかること。GGEで8000点を使って石川県サイズのランダムフォレストをして、書き出すとおよそ30分かかる。で、結果を都度見ながらやりたいなとMap.addLayerを使うとタイムアウトでできない。だからお手本論文ではRでいろいろ実験する流れになってたんだなと思った。 Ｒでもランダムフォレストにそれなりに時間はかかるけど、随分と時間の節約にはなる。必要なサンプル数の計算とかループで回してしまえば待っ…

やっとGEEに到達 あーだこーだとやって、これで行きましょうと行くまでの体感が長かった。実際はそんなにかかってないんだけど。 というわけで、GEEで分類します。見本があるのでそれに倣って書けば大丈夫。 developers.google.com 実際はこう。 //ポイントデータからラスタ情報を取得して教師データを作成 var trainingData = trainingLayers.sampleRegions({ collection: pointsInt, // 教師データのポイントのFeatureCollection（シェープファイル） properties: [label], // 分…