空間線量率の階層区分別にメッシュ区画(矩形ポリゴン)を結合し、区分別の色を設定する。ソースデータ(CSVテーブル)を1レコードずつ読み込む。属性名を変更する(必須ではないが、分かり易くするため)。不要な属性を削除する(必要な属性のみ残す)。空間線量率が数値表現であるレコードのみを使用する。いう表現をしています。属性をその値で上書きしてから、後続のトランスフォーマーで合流させれば良いです。メッシュ中心の座標と空間線量率に基づいて3Dポイントを作成する。メッシュ区画の南西端、北東端の座標に基づいてメッシュ区画を表す矩形ポリゴンを作成する。各ポイントについて最も近い隣接ポイントを探す(ポイント間の距離も得られる)。近い隣接ポイントとの距離の最頻値、測定エリアの南西端、北東端の座標を求める。3Dポイント群をラスターに変換する。Geotiffファイルに出力する。データダウンロードサイトにおいて、CSVデータには測定エリアをグリッドで分割したメッシュ区画の単位で空間線量率が記録されているということは説明されていますが、メッシュのサイズや測定エリア全体の範囲は示されていません。3Dポイント群をラスターに変換する際のパラメーターとして使いました。3Dポイント群を点群(ポイントクラウド)に変換する。LASファイルに出力する。データセット内における相対的なZ値の大小関係に基づいて自動的に右図のようなカラー表示をします(KMLに設定したスタイルとは無関係です)。階層区分ごとに隣接するメッシュ区画ポリゴンを融合する。KML表示スタイル(階層区分ごとの色)を設定する。KMLファイル(階層区分別レイヤ)に出力する。振り分けて出力することができます。よるKMLポリゴンデータの表示例(手前が太平洋)リーダーフィーチャータイプやトランスフォーマーの出力ポート直後でデータフローを分岐させる(複数のトランスフォーマーやライターフィーチャータイプの入力ポートに同時に接続する)と、各フィーチャーはそこで分岐の数だけコピーされてそれぞれの分岐先に送られます。基づく矩形ポリゴン作成」のフローに分岐し、さらに、3Dポイント作成後のフローを「ラスターへの変換」と「ポイントクラウドへの変換」のフローに分岐しています。何らかの条件に基づいてフィーチャーを複数の方向に振り分けることによるデータフローの分岐(条件分岐)もありますが、それについては「属性値の条件に基づくデータ抽出」で取り上げます。データフローの分岐はどこでも、何度でも行うことができるので、この例のように、中間データファイルなどを介することなく、同一のソースデータセットに基づいて必要に応じていくつでも異なる形式の複数のデータセットを同時に作成することができます。出力することによって処理の途中の状態を確認することができます。その他、出力先データセットに付随するメタ情報をデータ作成と同時にテキストやXMLなどに書き出すなどの関連作業について、データフローを分岐させることによってひとつのワークスペースに組み込んで自動化するといったことも考えられます。(Atom)このブログを検索このサイトでは、原則としてウェブ上で公開されているデータを素材としてデータ変換を行うFMEワークスペース例を紹介します。データフロー全体が一望できるようにシナリオやワークスペース例はできるだけ簡潔にするとともに、短時間で読み切れるように説明は要点のみとしています。画像が小さくて分かり難い場合は、右クリックして新しいタブで開くなどにより、原寸で表示させてださい。記事は更新したり削除したりすることがあります。記事内で参照している外部のウェブサイト名、URL、ダウンロードファイル名等は、最新の状態が反映されていないことがあります。