Spatial Analyst ツールの完全なリスト

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

ArcGIS Spatial Analyst エクステンションには、25 のツールセットがあり、その中に空間解析とモデリングの実行のための 200 以上のツールがあります。

Spatial Analyst ツールセット

Spatial Analyst ジオプロセシング ツールセットおよびツール

ツールセット	ツール
条件付き	[Con] • [Pick] • [Set Null]
密度	[カーネル密度比の計算 (Calculate Kernel Density Ratio)] • [カーネル密度 (Kernel Density)] • [線密度 (Line Density)] • [点密度 (Point Density)]
距離	[コリドー (Corridor)] • [距離累積 (Distance Accumulation)] • [距離アロケーション (Distance Allocation)] • [最適パス (ライン) (Optimal Path as Line)] • [最適パス (ラスター) (Optimal Path as Raster)] • [最適リージョン接続 (Optimal Region Connections)]
距離 (レガシ)	[コスト アロケーション (Cost Allocation)] • [コスト バック リンク (Cost Back Link)] • [コスト接続性 (Cost Connectivity)] • [コスト接続性 (Cost Connectivity)] • [コスト距離 (Cost Distance)] • [コスト パス (Cost Path)] • [コスト パス (ポリライン) (Cost Path as Polyline)] • [ユークリッド アロケーション (Euclidean Allocation)] • [ユークリッド逆方向 (Euclidean Back Direction)] • [ユークリッド方向 (Euclidean Direction)] • [ユークリッド距離 (Euclidean Distance)] • [パスの距離 (Path Distance)] • [パスの距離アロケーション (Path Distance Allocation)] • [パスの距離バック リンク (Path Distance Back Link)]
抽出	[属性で抽出 (Extract by Attributes)] • [円で抽出 (Extract by Circle)] • [マスクで抽出 (Extract by Mask)] • [ポイントで抽出 (Extract by Point)] • [ポリゴンで抽出 (Extract by Polygon)] • [長方形で抽出 (Extract by Rectangle)] • [複数の抽出値 → ポイント (Extract Multi Values to Points)] • [抽出値 → ポイント (Extract Values to Points)] • [サンプル (Sample)]
ジェネラライズ	[集約 (Aggregate)] • [境界のスムージング (Boundary Clean)] • [拡張 (Expand)] • [大多数フィルター (Majority Filter)] • [ニブル (Nibble)] • [リージョン グループ (Region Group)] • [縮小 (Shrink)] • [細線化 (Thin)]
地下水解析	[ダルシー フロー (Darcy Flow)] • [ダルシー流速 (Darcy Velocity)] • [粒子追跡 (Particle Track)] • [多孔質媒体内の分散 (Porous Puff)]
水文解析	[流域ラスターの作成 (Basin)] • [連続フローの作成 (Derive Continuous Flow)] • [河川をラインとして生成 (Derive Stream As Line)] • [河川をラスターとして生成 (Derive Stream As Raster)] • [サーフェスの平滑化 (Fill)] • [累積流量ラスターの作成 (Flow Accumulation)] • [流向ラスターの作成 (Flow Direction)] • [流路距離ラスターの作成 (Flow Distance)] • [流長ラスターの作成 (Flow Length)] • [窪地の抽出 (Sink)] • [流出点のスナップ (Snap Pour Point)] • [貯水容量 (Storage Capacity)] • [河川リンク ラスターの作成 (Stream Link)] • [河川次数ラスターの作成 (Stream Order)] • [河川ラスターをフィーチャに変換 (Stream to Feature)] • [集水域ラスターの作成 (Watershed)]
内挿	[IDW] • [クリギング (Kriging)] • [Natural Nighbor] • [スプライン (Spline)] • [入力バリア設定を含むスプライン (Spline with Barriers)] • [トポ → ラスター (Topo to Raster)] • [トポ → ラスター (ファイルによる定義) (Topo to Raster by File)] • [トレンド (Trend)]
ローカル	[セル統計 (Cell Satatistics)] • [コンバイン (Combine)] • [等しい値の頻度 (Equal To Frequency)] • [より大きい値の頻度 (Greater Than Frequency)] • [最大値の位置 (Highest Position)] • [より小さい値の頻度 (Less Than Frequency)] • [最小値の位置 (Lowest Position)] • [ポピュラリティ (Popularity)] • [ランク (Rank)]
マップ代数演算	ラスター演算 (Raster Calculator)
算術演算 (一般)	[Abs] • [Divide] • [Exp] • [Exp10] • [Exp2] • [Float] • [Int] • [Ln] • [Log10] • [Log2] • [Minus] • [Mod] • [Negate] • [Plus] • [Power] • [Round Down] • [Round Up] • [Square] • [Square Root] • [Times]
ビット演算	[Bitwise And] • [Bitwise Left Shift] • [Bitwise Not] • [Bitwise Or] • [Bitwise Right Shift] • [Bitwise XOr]
論理演算	[Boolean And] • [Boolean Not] • [Boolean Or] • [Boolean XOr] • [Combinatorial And] • [Combinatorial Or] • [Combinatorial XOr] • [Diff] • [Equal To] • [Greater Than] • [Greater Than Equal] • [In List] • [Is Null] • [Less Than] • [Less Than Equal] • [Not Equal] • [Over] • [Test]
三角関数	[ACos] • [ACosH] • [ASin] • [ASinH] • [ATan] • [ATan2] • [ATanH] • [Cos] • [CosH] • [Sin] • [SinH] • [Tan] • [TanH]
多次元解析	[多次元ラスターの集約 (Aggregate Multidimensional Raster)] • [次元動作統計情報 (Dimensional Moving Statistics)] • [多次元異常の生成 (Generate Multidimensional Anomaly)]
多変量解析	[バンド コレクション統計 (Band Collection Statistics)] • [クラス確率 (Class Probability)] • [シグネチャの作成 (Create Signatures)] • [樹状図 (Dendrogram)] • [シグネチャの編集 (Edit Signatures)] • [ISO クラスター (Iso Cluster)] • [ISO クラスターの教師なし分類 (Iso Cluster Unsupervised Classification)] • [最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] • [主成分分析 (Principal Components)]
近傍	[ブロック統計 (Block Statistics)] • [フィルター (Filter)] • [フォーカル フロー (Focal Flow)] • [フォーカル統計 (Focal Statistics)] • [ライン統計 (Line Statistics)] • [ポイント統計 (Point Statistics)]
オーバーレイ	[ファジー メンバーシップ (Fuzzy Membership)] • [ファジー オーバーレイ (Fuzzy Overlay)] • [領域の特定 (Locate Regions)] • [加重オーバーレイ (Weighted Overlay)] • [加重合計 (Weighted Sum)]
ラスター作成	[定数ラスターの作成 (Create Constant Raster)] • [正規分布ラスターの作成 (Create Normal Raster)] • [ランダム ラスターの作成 (Create Random Raster)]
再分類	[ルックアップ (Lookup)] • [ASCII ファイルによる再分類 (Reclass by ASCII Table)] • [テーブルによる再分類 (Reclass by Table)] • [再分類 (Reclassify)] • [関数によるリスケール (Rescale by Function)] • [スライス (Slice)]
セグメンテーションと分類	[ラスターの分類 (Classify Raster)] • [混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)] • [セグメント属性の計算 (Compute Segment Attributes)] • [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] • [ディープ ラーニング用のトレーニング データをエクスポート (Export Training Data For Deep Learning)] • [シード ポイントからトレーニング サンプルを作成 (Generate Training Samples From Seed Points)] • [トレーニング サンプルの検査 (Inspect Training Samples)] • [リニア スペクトル分解 (Linear Spectral Unmixing)] • [ラスター セグメントのタイル アーティファクトの削除 (Remove Raster Segment Tiling Artifacts)] • [セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)] • [ISO クラスターによる分類器定義ファイルの作成 (Train Iso Cluster Classifier)] • [K 最近隣内挿法による分類器定義ファイルの作成 (Train K-Nearest Neighbor Classifier)] • [最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood)] • [ランダム ツリーによる分類器定義ファイルの作成 (Train Random Trees Classifier)] • [SVM による分類器定義ファイルの作成 (Train Support Vector Machine Classifier)] • [精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)]
日射量解析	[エリアの日射量 (Area Solar Radiation)] • [ポイントの日射量 (Points Solar Radiation)] • [日射量のグラフィックス (Solar Radiation Graphics)]
サーフェス	[サーフェス情報の追加 (Add Surface Information)] • [傾斜方向 (Aspect)] • [コンター (Contour)] • [コンター リスト (Contour List)] • [入力バリア設定を含むコンター (Contour with Barriers)] • [曲率 (Curvature)] • [切り盛り (Cut Fill)] • [測地線可視領域 (Geodesic Viewshed)] • [陰影起伏 (Hillshade)] • [シェープの内挿 (Interpolate Shape)] • [観測ポイント (Observer Points)] • [傾斜角 (Slope)] • [サーフェス パラメーター (Surface Parameters)] • [可視領域 (Viewshed)] • [高度な可視領域 (Visibility)]
ゾーン	[クロス集計 (Tabulate Area)] • [ゾーン フィル (Zonal Fill)] • [ゾーンのジオメトリ (Zonal Geometry)] • [ゾーンのジオメトリをテーブルに出力 (Zonal Geometry as Table)] • [ゾーン ヒストグラム (Zonal Histogram)] • [ゾーン統計 (Zone Statistics)] • [ゾーン統計をテーブルに出力 (Zonal Statistics as Table)]