地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代
まるでシムシティのようなWeb地図ライブリラリ「eegeo.js」
eeGeo eeGeoは、「グランド・セフト・オート」や「レミングス」などのクリエイティブディレクターであったイアン ヘザーリントン氏が2010年9月に設立した3D地図を提供する会社です。 日本では、NTTドコモがライセンス供与を受け、屋内3Dマップの提供などを行っています。 今のところ、日本では3Dで表示できる地域がないのですが、ゲーム業界のノウハウを用いた地図サービスとして個人的に期待しています。 登録すれば個人ユーザーでもAPIを使用することができるので、紹介がてらサンプルを載せておきます。 Web版サンプル example 公式サイトに登録し、ダッシュボードから「Create new app」ボタンをクリックして「API Token」を取得してください。 スタイルシートとライブラリを読み込みます。 <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/a
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2D / 3Dの地図を作るためのライブラリ・「maptalks.js」
