外部アプリケーションの設定¶

Windowsユーザーへの注意点¶

If you are not an advanced user and you are running QGIS on Windows, you might not be interested in reading the rest of this chapter. Make sure you install QGIS in your system using the standalone installer. That will automatically install SAGA, GRASS and OTB in your system and configure them so they can be run from QGIS. All the algorithms from these providers will be ready to be run without needing any further configuration. If installing through OSGeo4W application, make sure you select for installation SAGA, GRASS and OTB as well.

If you want to know more about how these providers work, or if you want to use some algorithms not included in the simplified toolbox (such as R scripts), keep on reading.

ファイルフォーマットに関する注意点¶

外部ソフトウェアを使用する場合は、QGISでファイルを開くと、それを開いて、他のソフトウェアでも同様に処理できることを意味するものではありません。ほとんどの場合、他のソフトウェアを使用すると、QGISで開かれているものを読むことができますが、いくつかのケースでは、それは本当ではないかもしれません。ラスターまたはベクターレイヤーのために、問題が生じる可能性があるかどうか、データベースや珍しいのファイル形式を使用している場合。それが起こっている場合は、両方のプログラムによって理解されていると確信しているよく知られているファイルフォーマットを使用するようにして、何が間違っているかについての詳細を知るために（履歴とログダイアログの中で）コンソール出力を確認してください。

GRASSラスターレイヤーを使用すると、たとえば、問題が発生し、入力などのレイヤーを使用して外部アルゴリズムを呼び出すと作業を完了できない場合があります。このため、これらのレイヤーはアルゴリズムで使用できるようには見えません。

You should, however, find no problems at all with vector layers, since QGIS automatically converts from the original file format to one accepted by the external application before passing the layer to it. This adds extra processing time, which might be significant if the layer has a large size, so do not be surprised if it takes more time to process a layer from a DB connection than it does to process one of a similar size stored in a shapefile.

外部アプリケーションを使用していないプロバイダーはQGISで開けるレイヤーはどれも処理できます。なぜならそれらはQGISを通じて分析のためにそれを開いているので。

出力形式に関しては、ラスターレイヤーとベクターレイヤーのどちらについても、出力としてQGISでサポートされているすべての形式が使用できます。プロバイダーによっては特定の形式をサポートしていないものもありますが、すべては後で自動的にQGISによって変換される共通のフォーマットにエクスポートできます。入力レイヤーの場合のように、この変換が必要な場合は、処理時間が増加する可能性があります。

ベクターレイヤー選択に関する注意点¶

外部アプリケーションがQGIS内でベクターレイヤーに存在する選択を知らされることもできます。しかし、それにはそれらが元から外部アプリケーションでサポートされていない形式であったかのように、すべての入力ベクターレイヤーを書き換えることが必要です。選択が存在しないか、 選択された地物のみを使用 オプションが処理の一般設定で有効になっていない場合にのみ、レイヤーは外部アプリケーションに直接渡すことができます。

他の場合、選択した地物のみをエクスポートするには長い実行時間を必要とします。

SAGA: System for Automated Geoscientific Analyses、自動化地球科学的分析システム¶

お使いのシステムにSAGAがインストールされていて、SAGA実行可能ファイルを検索できるように適切にプロセシングフレームワークを構成した場合、QGISからSAGAアルゴリズムを実行できます。特に、SAGAコマンドライン実行可能ファイルはSAGAアルゴリズムを実行するために必要とされます。

Windowsを実行している場合は、スタンドアロンのインストーラとOSGeo4Wインストーラの両方がQGISと一緒にSAGAが含まれ、パスが自動的に設定されているので、他に何もする必要はありません。

ご自分でSAGAをインストールしてそれがQGISのインストーラに含まれていなかった場合は、SAGAの実行可能ファイルへのパスを設定する必要があります。これを行うには、設定ダイアログを開きます。 SAGA ブロック中に、SAGAフォルダ という名前の設定が見つかるでしょう。SAGAがインストールされているフォルダへのパスを入力してください。設定ダイアログを閉じて、そして今、QGISからSAGAアルゴリズムを実行する準備ができました。

Linuxを実行している場合は、SAGAバイナリは処理には含まれていないので、ソフトウェアをご自分でダウンロードしてインストールする必要があります。詳しくはSAGAのウェブサイトをご確認ください。

この場合、SAGAの実行ファイルへのパスを設定する必要はなく、それらのフォルダのエントリは表示されないでしょう。代わりに、SAGAが正しくインストールされ、そのフォルダがPATH環境変数に追加されていることを確認する必要があります。コンソールを開いて saga_cmd と入力し、システムがSAGAのバイナリが置かれている場所を見つけることができるか確認するだけです。

R.　Rスクリプトを作成する¶

QGISでのR統合は、（いくつかの例を除いて）実行できるアルゴリズムの定義済みのセットが存在しないという点で、SAGAとは異なっています。代わりに、Rからするのと同じ様に、プロセシングスクリプト専用のセクションで見たものと非常によく似た方法で、スクリプトを書いてRコマンドを呼び出す必要があります。このセクションでは、QGISからそれらのRコマンドを呼び出すため使用する構文、およびその中でQGISオブジェクト（レイヤー、テーブル）を使用する方法を示します。

SAGAの場合で見たように、しなければならない最初の事は、Rバイナリの場所をQGISに伝えることです。これは処理設定ダイアログ中の Rフォルダ エントリを使用して実現できます。そのパラメーターを設定したら、ご自身のRスクリプトを作成し、実行を開始できます。

今一度、これがLinuxでは異なるので、RフォルダがPATH環境変数に含まれているかをちゃんと確認しなければなりません。もし、お使いの環境のコンソールで R とだけタイプしてRを実行できるなら、実行する用意はできています。

R関数（または開発してQGISから利用したいと思っているより複雑なRスクリプト）を呼び出す新しいアルゴリズムを追加するには、その操作をどのように実行するかのプロセシングフレームワークとそれをするための対応するRコマンドを記したスクリプトファイルを作成する必要があります。

Rスクリプトファイルの拡張子は .rsx です、そしてR構文とRスクリプトの基本的な知識しかなくても、それらを作成することは非常に簡単です。それらは、Rのscriptsフォルダに格納する必要があります。このフォルダは（処理の設定]ダイアログボックスから入手可能） R 設定グループ、定期的に処理スクリプトのフォルダを行うだけのように、設定できます。

与えられたポリゴンレイヤー内のポリゴンの境界内にランダムなグリッドを作成するために spsample Rメソッドを呼び出すという、非常に単純なスクリプトファイルを見てみましょう。この方法は、 maptools パッケージに属します。QGISに組み込みたくなるアルゴリズムはほぼすべて空間データを使用するか作成しますので、 maptools と、特に sp のような、空間的パッケージの知識が必須です。

##polyg=vector
##numpoints=number 10
##output=output vector
##sp=group
pts=spsample(polyg,numpoints,type="random")
output=SpatialPointsDataFrame(pts, as.data.frame(pts))

ダブルPythonコメント記号（ ## ）で始まる最初の行は、QGISにファイルに記述されたアルゴリズムの入力と、それが作成する出力について述べます。それらはすでに見てきたプロセシングスクリプトとまったく同じ構文で動作するので、ここでは繰り返して記載しません。

ご自身でRスクリプトを書く方法について詳細な情報を持っている Rイントロ と Rの構文 トレーニングマニュアル章をご覧ください

入力パラメーターを宣言すると、QGISでは2つのことのためにその情報が使用されます。そのパラメーターの値をユーザーに依頼するユーザーインターフェイスを作成すること、後でRコマンドの入力として使用できる対応するR変数を作成すること。

上記の例では、 polyg という名前の vector のタイプの入力を宣言しています。アルゴリズムを実行する場合、QGISはRでユーザーによって選択されたレイヤーを開いても、 polyg という変数に格納されます。だから、パラメーターの名前がまた、そのパラメーターの値にアクセスするためのRで使用できる変数の名前です（したがって、パラメーター名としてRの予約語を使用しないでください）。

このようなベクターとラスターレイヤーとして空間要素が readOGR() と brick() コマンドを使用して読み込まれ、 （記述ファイルにこれらのコマンドを追加することを心配する必要はありません - QGISはそれを行います） 、そしてそれらは 空間*DataFrame オブジェクトとして格納されています。テーブルのフィールドは、選択したフィールドの名前を含む文字列として保存されます。

テーブルは read.csv() コマンドを使って開かれます。ユーザーによって入力されたテーブルがCSV形式でない場合は、Rによってインポートされる前に変換されます。

加えて、ラスターファイルは ##usereadgdal を使用することによって brick() に代わって readGDAL() コマンドを使って読み込むことができます。

高度なユーザーであり、QGISレイヤーを表すオブジェクトを作成したくない方は、代わりにファイル名を指定して文字列を好むことを示すために ##passfilenames タグを使用できます。この場合は、それが含まれているデータ上の任意の操作を実行する前に、ファイルを開くかはあなた次第です。

上記の情報により、現在私たちは最初のサンプルスクリプトの一行目(行頭がPythonコメントになっていない最初の行)を理解することができます。

pts=spsample(polyg,numpoints,type="random")

変数 polygon はすでに SpatialPolygonsDataFrame オブジェクトを含んでいるので、ちょうど numpoints メソッドのように、作成されたサンプルグリッドに追加されるポイントの数を示す、 spsample メソッドを呼ぶことができます。

out と名付けられたタイプvectorの出力を宣言したので、その中に(この場合は SpatialPointsDataFrame の中に) out と名付けた変数と Spatial*DataFrame オブジェクトを作成する必要があります。最終結果を保存する変数が宣言して適切な値を含んでいる同じ名前を持つことを確認するように、あるらゆる名前を媒介変数として使用できます。

この場合、 spsample メソッドから得られる結果は SpatialPointsDataFrame オブジェクトに明示的に変換されなければなりません。なぜなら、それ自体はクラス ppp のオブジェクトであり、QGISに返されるには適切なクラスはないからです。

アルゴリズムは、ラスターレイヤーを生成した場合、それらが保存されている方法は、 ##dontuserasterpackage オプションを使用しているかどうかに依存します。それを使用している場合は、これらのレイヤーは、 writeGDAL() メソッドを使用して保存されます。そうでない場合、 raster パッケージから writeRaster() メソッドが使用されます。

##passfilenames オプションを使用している場合、出力は、それが入力に使用されていない場合でも、（ writeRaster() で） raster パッケージを使用して生成されます。

もし、アルゴリズムがなんのレイヤーも作成しないで、代わりにコンソールにテキストで結果を作成するのならば、実行が終了したことを示すようにコンソールに指示をしなければなりません。このために、 > (‘より大きい’) 記号を伴った印刷を欲する結果を作成するだけのコマンドラインを開始します。すべてのほかの行の出力は表示されません。たとえば、ここにあるのはベクターレイヤーの属性として与えられたフィールド(列)の正常性テストを実行するアルゴリズムの説明ファイルです:

##layer=vector
##field=field layer
##nortest=group
library(nortest)
>lillie.test(layer[[field]])

最後の行の出力が印刷されているが、第一の出力はない（そしていずれも、他のコマンドラインからの出力は、QGISによって自動的に追加されています）。

アルゴリズムがあるグラフィックスの種類( plot() メソッドを使って)を作成する場合は次の行を加えます:

##showplots

これは、QGISはRの実行が完了した後に開かれる一時ファイルにすべてのRのグラフィック出力をリダイレクトするようになります。

グラフィックスとコンソール結果はどちらも処理結果マネージャで見えるようになります。

詳細については、加工して提供されたスクリプトファイルを確認してください。それらのほとんどはかなり単純であり、非常に独自のスクリプトを作成する方法を理解するのに役立ちます。

GRASS: Geographic Resources Analysis Support System、地理的資源分析支援システム¶

Configuring GRASS is not much different from configuring SAGA. First, the path to the GRASS folder has to be defined, but only if you are running Windows. Additionally, a shell interpreter (usually msys.exe, which can be found in most GRASS for Windows distributions) has to be defined and its path set up as well.

By default, the processing framework tries to configure its GRASS connector to use the GRASS distribution that ships along with QGIS. This should work without problems in most systems, but if you experience problems, you might have to configure the GRASS connector manually. Also, if you want to use a different GRASS installation, you can change that setting and point to the folder where the other version is installed. GRASS 6.4 is needed for algorithms to work correctly.

Linuxをご利用されている方は、GRASSが適切にインストールされているか、およびそれがコンソールから問題なく起動するかを確認するだけです。

GRASSアルゴリズムは、計算するための領域を使用します。この領域は、アルゴリズムを毎回実行するために使用されるすべての入力レイヤーを覆う最小範囲をとる、自動的SAGA構成に見られるものと同様の値を用いて、または手動で定義できます。後者のアプローチが好む動作である場合、GRASSの設定パラメーターで 最小カバー領域を使用 オプションをチェックするだけです。

GDAL¶

No additional configuration is needed to run GDAL algorithms. Since they are already incorporated into QGIS, the algorithms can infer their configuration from it.

Orfeo Toolbox¶

Orfeo Toolbox (OTB) algorithms can be run from QGIS if you have OTB installed in your system and you have configured QGIS properly, so it can find all necessary files (command-line tools and libraries).

As in the case of SAGA, OTB binaries are included in the stand-alone installer for Windows, but they are not included if you are running Linux, so you have to download and install the software yourself. Please check the OTB website for more information.

Once OTB is installed, start QGIS, open the processing configuration dialog and configure the OTB algorithm provider. In the Orfeo Toolbox (image analysis) block, you will find all settings related to OTB. First, ensure that algorithms are enabled.

Then, configure the path to the folder where OTB command-line tools and libraries are installed:

• Usually OTB applications folder points to /usr/lib/otb/applications and OTB command line tools folder is /usr/bin.
• If you use any of the installers that include OTB, such as OSGeo4W, there is no need for further configuration. Processing will detect the path automatically and will not show the corresponding configuration entries. Otherwise, fill the OTB applications folder and OTB command line tools folder parameters with the to the corresponding values for your installation.

TauDEM¶

TauDEM (Terrain Analysis Using Digital Elevation Models) is a tools for the extraction and analysis of hydrological information from Digital Elevation Models (DEM). TauDEM can be used from QGIS if you have it installed in your system and configured QGIS properly, so it can find all necessary files.

There are two versions of TauDEM tools: singlefile (TauDEM 5.0.6 or 5.1.2) and multifile (TauDEM 5.2.0). The difference between these versions in the supported inputs/outputs. Single files version accepts only single raster file and write single file as output. Multifile version accepts a directory with rasters and writes directory with rasters as output. Such directory should contain rasters that will be treated as a single DEM grid.

TauDEM Processing provider supports both single- and multifile versions of TauDEM and even allows to use them simultaneously.

mkdir build
cd build

CXX=mpicxx cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make

sudo make install

#include "mpi.h"

#include <stdint.h>

#include "mpi.h"
#include <stdint.h>

#include <stdint.h>