diff --git a/10-gis-ja.Rmd b/10-gis-ja.Rmd index 4dadb6b..feeea6c 100644 --- a/10-gis-ja.Rmd +++ b/10-gis-ja.Rmd @@ -179,7 +179,7 @@ qgis_providers() #> provider provider_title algorithm_count #> #> 1 gdal GDAL 56 -#> 2 grass7 GRASS 306 +#> 2 grass GRASS 306 #> 3 qgis QGIS 50 #> 4 3d QGIS (3D) 1 #> 5 native QGIS (native c++) 243 @@ -313,17 +313,22 @@ qgis_search_algorithms("clean") #> # A tibble: 1 × 5 #> provider provider_title group algorithm algorithm_title #> -#> 1 grass7 GRASS Vector (v.*) grass7:v.clean v.clean +#> 1 grass GRASS Vector (v.*) grass:v.clean v.clean ``` 今回見つかったアルゴリズム (`v.clean`) は、QGIS ではなく、GRASS GIS\index{GRASS GIS} に含まれている。 GRASS GIS の `v.clean` は、空間ベクタデータのトポロジーをクリーニング\index{とぽろじーくりーにんぐ@トポロジークリーニング}する強力なツールである。 重要なのは、**qgisprocess** を通して使用できることである。 +```{block2 grass7, type='rmdnote'} +QGIS の GRASS GIS provider は、QGIS version 3.34 まで `grass7` という名称だった。 +よって、QGIS バージョンが古い場合、`grass` ではなく `grass7` とする。 +``` + 前のステップと同様に、このアルゴリズムのヘルプを見るところから始めよう。 ```{r, eval=FALSE} -qgis_show_help("grass7:v.clean") +qgis_show_help("grass:v.clean") ``` ここでは出力を省略した。実際のヘルプテキストはかなり長く、多くの引数を含んでいる。^[また、QGIS の引数とは異なり、小文字になる。] @@ -331,7 +336,7 @@ qgis_show_help("grass7:v.clean") この例では、いくつかの引数に絞って説明するが、`v.clean` の機能については、 [このアルゴリズムのドキュメント](https://grass.osgeo.org/grass-stable/manuals/v.clean.html)を勧める。 ```{r, eval=FALSE} -qgis_get_argument_specs("grass7:v.clean") |> +qgis_get_argument_specs("grass:v.clean") |> select(name, description) |> slice_head(n = 4) #> # A tibble: 4 × 2 @@ -354,7 +359,7 @@ qgis_get_argument_specs("grass7:v.clean") |> このアルゴリズムを実行し、その出力を新しい `sf` オブジェクト `clean_sf` に変換してみよう。 ```{r 09-gis-7c, eval=has_qgis_plugins, message=FALSE} -clean = qgis_run_algorithm("grass7:v.clean", +clean = qgis_run_algorithm("grass:v.clean", input = union_sf, tool = "rmarea", threshold = 25000 ) @@ -440,12 +445,12 @@ Figure \@ref(fig:qgis-raster-map) の左パネルに出力された TWI マッ また、デジタル標高モデルからの情報は、例えばジオモルフォン (geomorphon)\index{じおもるふぉん@ジオモルフォン} に分類することができる。地形は、斜面、尾根、谷などの地形を表す 10 のクラスからなる地形学的表現型である [@jasiewicz_geomorphons_2013]。 これらの表現型は、地滑りしやすさ、生態系サービス、人間の移動性、デジタル土壌マッピングなど、多くの研究で利用されている。 -ジオモルフォンのアルゴリズムのオリジナルの実装は GRASS GIS で作成され、**qgisprocess** のリストで `"grass7:r.geomorphon"` として見つけることができる。 +ジオモルフォンのアルゴリズムのオリジナルの実装は GRASS GIS で作成され、**qgisprocess** のリストで `"grass:r.geomorphon"` として見つけることができる。 ```{r, eval=FALSE} qgis_search_algorithms("geomorphon") -#> [1] "grass7:r.geomorphon" "sagang:geomorphons" -qgis_show_help("grass7:r.geomorphon") +#> [1] "grass:r.geomorphon" "sagang:geomorphons" +qgis_show_help("grass:r.geomorphon") # 出力は非表示 ``` @@ -454,7 +459,7 @@ qgis_show_help("grass7:r.geomorphon") 追加論点の詳細は、原著論文と [GRASS GIS documentation](https://grass.osgeo.org/grass78/manuals/r.geomorphon.html) に記載されている。 ```{r, eval=has_qgis_plugins} -dem_geomorph = qgis_run_algorithm("grass7:r.geomorphon", +dem_geomorph = qgis_run_algorithm("grass:r.geomorphon", elevation = dem, `-m` = TRUE, search = 120 )