現在、研究領域をセルに分割する「クラシック」なラスターベースのアプローチを使用しています。すべての入力レイヤーは、同じセル解像度でラスターに変換され、適切な評価が与えられます。
各セルの最終的な適合性評価は、各レイヤーの評価と、重要度を反映する重みを組み合わせて計算されます。
提案された土地利用に適さない水域などの領域を除外するために、最終マスクが適用されます。
このアプローチの問題は次のとおりです。
土地適合性マップを作成する他の問題や代替手段はありますか？
回答:
一部のサークルではよく知られているが、GIS内ではまったく知られていないと思われる代替手段は、多属性値理論です。これは、2つ以上の特性（属性）を含む正確なスコアリング方法を確立するための理論的に根拠のある方法です。属性間のトレードオフを体系的に検討することで進めます。たとえば、適合性の問題がある場合、考えられるすべての属性ペアについて同様の考慮事項を使用して、同じ適合性を維持するために、勾配の特定の変化を補正するために必要な標高の変化を検討します。
理論によって提供される洞察には以下が含まれます。
属性のあるサブセットの重みは、属性の別のサブセットのレベルによって異なる可能性があります。この場合、単純な重み付けシステムは使用できません。より複雑な数式が必要です。
そのような依存関係が保持されない（または強くない）場合、単純な重み付けスコアリングシステムが正しく表すように、属性を再表現する方法（対数、平方根、または逆数の取得など）を見つけることができます。属性のすべての組み合わせの値。（このための簡単なテストは、「対応するトレードオフ条件」と呼ばれます。）
属性の独立性（1）をチェックする必要性を認識するGISスコアリングアプリケーション（すべての適合性調査を含む）または属性を表現する正しい方法を評価するためのわずらわしさ（2）のレポートを見たことがない。この作業が行われない限り、採点システムは、一般的な正確性や意思決定の有用性に対する正当な主張を持ちません。
この問題は、解決策やMAUPよりも、立地決定に本当に役立つ製品を製造するという点ではるかに重要です。
この問題を説明するために使用される用語の1つは「修正可能な面積単位問題」であり、このトピックに関して私が読んだ論文は過剰通勤と修正可能な面積単位問題です。著者のアプローチは、いくつかの異なる空間スケールで分析を調べて、収束が発生するポイントを調べることです。
これは、1つのパラメーターを調べるのに十分なソリューションですが、多数ある場合はより複雑になります。この場合、おそらくModelBuilderまたはPythonを分析に使用し、セルサイズを変えて数回実行して、結果が著しく異なるかどうかを調べることができます。時間の可用性（および計算能力）に応じて、数学的に収束を探す（差が一定の割合を下回ったときに停止する）か、または定性的に判断することができます。
アスペクト、高さ、勾配はすべて元々同じラスターソースから取得されるため、ラスターを使用し続けることの良い点は、再サンプリングによって情報を失うことなく、これらの入力に対して同じ解像度を維持できることです。（他の多くの解像度で他のデータソースを使用している場合、この段落はほとんど無効です。）
手で重みを考え出す以上の便利な拡張機能は、http：//spatial-analyst.net/wiki/indexのように、適合性をモデリングしているものの既知の出現を使用し、統計プログラムに渡すことです。 php？title = Species_Distribution_Modelling＃Habitat_Suitability_Analysis
このようにして、WAGではなく既知のサイトを使用して適合性をトレーニングします。もちろん、かなり複雑です...