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Zugriff auf R-Skripte in ArcGIS: Aufbau eines R ArcGIS Werkzeugs

  • 23. Mai 2016
  • Jan Wilkening
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In meinem letzten Blogpost hatte ich gezeigt, wie ihr dank der R ArcGIS Bridge mit R auf ArcGIS Daten zugreifen könnt. Nun möchte ich den anderen Weg zeigen: den Zugriff auf ein R-Skript als Geoverarbeitungswerkzeug (Geoprocessing Tool) mit ArcGIS for Desktop.

Jedes R ArcGIS Werkzeug besteht aus drei Bestandteilen: Erstens aus einem R-Skript, zweitens aus einer eigenen Toolbox in ArcGIS, und drittens aus einer Definition von Input- und Output-Parametern. Wer in ArcGIS bereits mit Python-Skripts gearbeitet hat, dem wird der Ablauf bekannt vorkommen.

Wie ist ein R-Skript für ArcGIS aufgebaut?

Die Kollegen von Esri Canada haben auf GitHub einige lauffähige R-Skripts zur Verfügung gestellt, die sehr hilfreich sind, um den Aufbau zu verstehen. Für Einsteiger empfiehlt es sich, in diesem Ordner zunächst das R Tool Template anzuschauen und anschließend nach den eigenen Wünschen zu verändern.

rbridge11

Jedes R-Skript, aus dem ein Geoprocessing-Tool werden soll, besteht aus drei essentiellen Komponenten: tool_exec, in_params und out_params. In tool_exec wird die Funktion definiert, die ausgeführt wird, wenn das R-Skript in ArcGIS aufgerufen wird. In in_params und out_params werden die Input bzw. Output-Parameter des Geoverarbeitungs-Werkzeugs definiert. Was als Input und Output zulässig ist, wird anschließend in ArcGIS definiert. Der Output eines R ArcGIS Werkzeugs ist eine Feature Class, ein Shapefile oder – wenn es sich nicht um Geodaten handelt –  eine Tabelle. Grafiken (Plots) werden in einem neuen Fenster angezeigt.

Zwei Funktionen aus dem im letzten Post vorgestellten arcgisbinding-Package, arc.progress_label und arc.progress_pos, sind nur innerhalb von R ArcGIS Werkzeugen sinnvoll. arc.progress_label zeigt an, welche Operationen zur Laufzeit des Werkzeugs in R durchgeführt werden und schreibt sie ins Dialogfenster des Geoverarbeitungswerkzeugs, während arc.progress_pos die Position der Fortschrittsanzeige angibt.

Mit print oder message können spezielle Details zur Ausführung des Werkzeugs direkt ins Dialogfenster des Geoverarbeitungswerkzeugs in ArcGIS geschrieben werden.

Vom R-Skript zum R ArcGIS Werkzeug

Der Schritt vom R-Skript zum R ArcGIS Werkzeug lässt sich anhand eines Beispiels zur Varianzanalyse verdeutlichen. Sinn dieses Werkzeugs ist es, Mittelwerte zwischen Bevölkerungsgruppen anhand einer häufig verwendeten Methode zur Varianzanalyse (One-Way ANOVA) zu vergleichen.

Im zugehörigen R-Skript werden zunächst verschiedene Input-Parameter, die für die Varianzanalyse notwendig sind (Datensatz, erklärende und erklärte Variable in den Daten, Anzahl der Gruppen), sowie Output-Tabellen (Ergebnisse der Varianzanalyse) definiert.

rbridge12

Ist das R-Skript (z.B. in RStudio) fertig erstellt, kann es in ArcGIS in einer eigenen Toolbox über „New / Script“ hinzugefügt werden (unten die Ansicht aus ArcGIS Pro). In dem Dialogfenster zum Hinzufügen von Skripts könnt ihr anschließend den Pfad zum R-Skript und die Input- und Output-Parameter gemäß dem R-Skript definieren. Die Funktionsweise ist dieselbe wie bei Python-Skripts.

rbridge13

rbridge14

Sind Pfad zum Skript und alle Parameter definiert, lässt sich das R-Skript als Geoprocessing-Tool in ArcGIS ausführen – so wie ihr das von anderen Werkzeugen der ArcToolbox oder Python-Skripts kennt.

rbridge15

Wenn ihr euch näher für das Erstellen von eigenen R-Werkzeugen in ArcGIS interessiert und die Schritte selbst nachvollziehen möchtet, solltet ihr euch das Webinar von Esri Canada auf YouTube anschauen. Die Präsentation dazu findet ihr unter http://slides.com/camplouffe/integrating-r-with-arcgis-part-2#/. Viel Spaß beim Ausprobieren!

Jan Wilkening
Solution Engineer Education and Research

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Jan Wilkening

Nachdem ich 2007 mein Geographie-Studium in Bonn mit einer der ersten Diplomarbeiten zum Thema Geomarketing abgeschlossen hatte, zog es mich an die Universität Zürich. Dort habe ich mich in meiner Dissertation mit kartenbasierten Entscheidungen unter Zeitdruck beschäftigt und Statistik- und GIS-Kurse geleitet. Ab 2012 arbeitete bei der Esri Deutschland GmbH als Solution Engineer. Seit meiner Berufung zum Professor für Geodatenanalyse an der Hochschule Würzburg-Schweinfurt im Jahr 2019 unterstütze ich nebenberuflich das Education Team von Esri.

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