外部アプリケーションの設定¶

Windowsユーザへの注意点¶

高度なユーザーではなく、Windows上でQGISを実行している場合は、この章の残りの部分を読んで興味がないかもしれません。スタンドアロンインストーラを使用してシステムにQGISをインストールしていることを確認します。それは、自動的にシステムにSAGA、GRASSとOTBにインストールして、QGISから実行できるようにそれらを設定します。これらのプロバイダからのすべてのアルゴリズムは、任意の追加の設定を必要とせずに実行できるようになります。OSGeo4Wアプリケーションを介してインストールする場合は、設置SAGA、GRASSとOTBも選択してください。

これらのプロバイダがどう動くかについての詳細をお知りになりたい場合、または、単純化されたツールボックスに含まれていないいくつかのアルゴリズム（たとえば、Rスクリプトなど）を使用したい場合は、読みつづけてください。

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。ラスタまたはベクタレイヤーのために、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。その場合は間違って何が起こっているかについての詳細を知るために、両方のプログラムによって理解されているあなたは確信している、よく知られているファイルフォーマットを使用しよう、と（歴史の中で、ダイアログをログ）コンソール出力を確認してください。

もし、あなたがレイヤを入力するのに使用する外部アルゴリズムを呼び出したときに、この処理でトラブルが起こったり処理が終了しなかった場合は、GRASSラスタレイヤを使用してください。このため、これらのレイヤは利用可能なアルゴリズムとして表示されません。

しかし、QGISはレイヤーを渡す前に、元のファイル形式から外部アプリケーションによって受け入れられるものに自動的に変換するので、ベクタレイヤーとまったく問題はないはずです。これは余分な処理時間を追加しますが、レイヤのサイズが大きい場合には相当になるかもしれないので、DB接続からのレイヤを処理するためにシェープファイルに保存されている同様の大きさのレイヤーを処理するより多くの時間がかかっても驚かないでください、。

外部アプリケーションを使用していないプロバイダは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、ラスタレイヤーとベクトルレイヤーの両方について、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。一部のプロバイダは、特定の形式をサポートしていませんが、すべての後に自動的にQGISで変換でき、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、処理時間を増大させる可能性があります。

ベクトル・レイヤ選択に関する注意点¶

外部アプリケーションもQGIS内でベクタレイヤに存在する選択を認識してもよいです。しかし、それにはそれらが外部アプリケーションでサポートされていない形式で最初にあったかのように、すべての入力ベクタレイヤを書き換えることが必要です。選択が存在しない場合、または 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、レイヤは外部アプリケーションに直接渡すことができます。

ほかの場合では、選択したフィーチャ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インストールされSAGAを持っており、それはSAGA実行可能ファイルを見つけることができるので、適切に処理フレームワークを構成した場合SAGAアルゴリズムは、QGISから実行できます。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インストーラーの両方が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。 :guilabel:` SAGA` ブロック中に、SAGA Folder 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スクリプトで作成されたR.。¶

（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、QGISでR統合はSAGAとは異なっています。代わりに、Rから、と非常によく似た方法で、処理スクリプト専用のセクションで見たものにするだろう多くのように、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Rコマンドを呼び出すため使用する構文と、その中でQGISオブジェクト（レイヤー、テーブル）を　どのように使用するかを示します。

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、あなたは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処理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に組み込むのが好きかもしれない、ほぼすべてのアルゴリズムは、空間データを使用するか、生成されますので、 maptools と、特に、 sp のような空間的な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、それが生成されます出力を伝えます。それらは、すでに見てきた処理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。

独自のR scripts-の書き方に関する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

入力パラメータを宣言すると、QGISは2つのことのためにその情報を使用しています。そのパラメータ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し、後でRコマンドの入力として使用でき、対応するR変数を作成します。

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、パラメータの名前がまた、そのパラメータ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。もし、ユーザによって入力されたテーブルがCSV形式でないならば、それはRによってそれがインポートされる前に変換されます。

加えて、ラスタファイルは``##usereadgdal``を使うことによる 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を加えたポイントの数を示す、``spsample``メソッドを呼び込むことができます。

私たちは``out``と名付けたタイプベクトルの出力を宣言してから、そこに(この場合は SpatialPointsDataFrame に) out と名付けた変数と Spatial*DataFrame オブジェクトを作成しなければならない。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、結果は spsample 法から得られたそれ自体への適切なクラスはないppp`` クラスのオブジェクトであるため、 ``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QGISに返されます。

アルゴリズムは、ラスタレイヤを生成した場合、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トルレイヤ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）。

もし、あなたの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)を作成するならば、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¶

GRASSを設定すると、SAGAを設定するのとそれほど違いはありません。まず、GRASSフォルダへのパスを定義する必要があります、Windowsを実行している場合のみですが。また、シェルインタプリタ（通常 :file:`msys.exe`は、Windowsのディストリビューションのための最もGRASSに見つかります）定義する必要があり、そのパスは、同様に設定します。

デフォルトでは、処理フレームワークは、QGISと同梱にGRASS分布を使用するためにそのGRASSコネクタを設定しようとします。これは、ほとんどのシステムでは問題なく動作するはずですが、問題が発生した場合は、手動でGRASSコネクタを設定する必要がある場合があります。別のGRASSのインストールを使用する場合も、他のバージョンがインストールされているフォルダにその設定やポイントを変更できます。アルゴリズムが正しく動作するためにはGRASS 6.4が必要とされます。

もし、あなたがLinuxを利用している場合は、GRASSが適切にインストールされているかと、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の設定パラメータで カバーminのregioを使用n オプションをチェックするだけです。

GDAL: Geospatial Data Abstraction Library、地理空間データ抽象化ライブラリ¶

追加の設定はGDALのアルゴリズムを実行するために必要ありません。彼らはすでにQGISに組み込まれているので、アルゴリズムはそれから自分の設定を推測することができます。

Orfeo ToolBox¶

オルフェオツールボックス（OTB）のアルゴリズムは、OTBがシステムにインストールされていると、適切QGISを設定している場合QGISから実行できますので、必要なすべてのファイル（コマンドラインツールとライブラリ）を見つけることができます。

SAGAの場合のように、OTBのバイナリは、Windows用のスタンドアロンのインストーラに含まれていますが、Linuxを実行している場合は、自分でダウンロードして、ソフトウェアをインストールする必要がありますので、彼らは、含まれていません。詳細については、OTBのウェブサイトをご確認ください。

OTBがインストールされると、QGISを起動し、処理設定ダイアログを開き、OTBアルゴリズムプロバイダを設定します。 オルフェオツールボックス（画像解析） ブロックに、OTBに関連するすべての設定が見つかります。まず、アルゴリズムが有効になっていることを確認してください。

その後、OTBコマンドラインツールとライブラリがインストールされているフォルダへのパスを設定します。

• 通常 OTB applications folder は /usr/lib/otb/applications を指し、 OTB command line tools フォルダ は /usr/bin です。

• このようなOSGeo4WとしてOTBが含まれるインストーラのいずれかを使用している場合は、さらに設定する必要はありません。処理は自動的にパスを検出し、対応する構成エントリが表示されません。 OTBアプリケーションfolder とそれ以外の場合は、記入 :guilabel:` OTBコマンドラインツールfolder` は、インストールのために対応する値を持つパラメータを。

TauDEM: Terrain Analysis Using Digital Elevation Models、DEMを使用した地形分析¶

TauDEM（数値標高モデルを用いて地形分析）は数値標高モデル（DEM）から水文学的情報を抽出・分析するためのツールです。TauDEMは、システムにインストールされ、正しくQGISを構成した場合、QGISから使用できますので、すべての必要なファイルを見つけることができます。

singlefile（TauDEM 5.0.6または5.1.2）とマルチファイル（TauDEM 5.2.0）：TauDEMツールの2つのバージョンがあります。サポートされている入力/出力のこれらのバージョン間の差異。単一のファイルのバージョンは、単一のラスタファイルを受け入れ、出力として1つのファイルを書き込みます。マルチファイルのバージョンは、ラスタとディレクトリを受け入れ、出力としてラスタでディレクトリを書き込みます。このようなディレクトリは、単一のDEMのグリッドとして扱われるラスタが含まれている必要があります。

TauDEM処理プロバイダはTauDEMのシングルおよびマルチファイルの両方のバージョンをサポートしても、それらを同時に使用することができます。

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>