Microsoft が公開している道路データを可視化してみよう - GIS奮闘記
明けましておめでとうございます。本年も GIS奮闘記をよろしくお願いいたします。 2022年末に Microsoft が4780万kmを超える道路データ（GeoJSON形式）の公開をアナウンスしました。本年一発目のエントリーではそのデータを可視化してみようと思います。 公開されている道路データについて 深層学習モデルを使ってBing Maps画像（2020年〜2022年に撮影されたMaxarやAirbusの衛星画像含む）の道路を判読して作成したそうです。OpenStreetMapに無いデータも含まれているみたいですね。 可視化する道路データ 2023年1月7日時点では日本の道路データは公開されていませんでした（少なくとも東アジアの国の道路データは見つかりませんでした）。残念ですが、今回はオーストラリアの道路データを可視化してみようと思います。 実行環境 macOS 13.0.1 Pytho
VSCode Map Preview を使って テキストエディタ上で地図を表示してみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日はテキストエディタ上で地図を表示してみようと思います。使用するテキストエディタは Visual Studio Code です。 Visual Studio Code とは Visual Studio CodeはMicrosoftが開発しているWindows、Linux、macOS用のソースコードエディタである。デバッグ、埋め込みGitコントロールとGitHub、シンタックスハイライト、インテリジェントなコード補完 、スニペット、コードリファクタリングのサポートが含まれる。（出典：Wikipedia） VSCode Map Preview とは Visual Studio Code で使用できるプラグインで、様々な地図データを扱うことができます。 marketplace.visualstudio.com 対応フォーマット CSV files (as of 0.5.0) GPX Ge
Python での探索的データ解析には pandas-profiling を使おう - GIS奮闘記
さて、本日は pandas-profiling について紹介してみようと思います。機械学習をやっていると避けて通れないのが探索的データ解析ですが、かなり面倒な作業ですよね。ただ、pandas-profilign を使えばすごく簡単に探索的データ解析を行うことができます。 探索的データ解析とは 統計では、探索的データ分析は、データセットを分析して主な特性を要約するアプローチであり、多くの場合、統計グラフィックスやその他のデータ視覚化手法を使用します。（出典：Wikipedia） pandas-profiling とは Pandas のデータフレームを読み込んでそのデータに対して探索的データ解析を行ってくれるライブラリです。詳細は以下を参照してください。 github.com 必要なライブラリ pandas と pandas-profiling をインストールしてください。 環境 Window
Python で MeCab を使ってテキストの内容を形態素解析してみる ～小説内の頻出単語の抽出～ - GIS奮闘記
本日は MeCab を使ってみようと思います。MeCab については最近、以下エントリーでインストール方法と簡単な使い方を紹介しましたが、本エントリーではより実践的な使い方を紹介したいと思います。 www.gis-py.com やってみること 「坊ちゃん」（夏目漱石）のテキストデータをダウンロード 正規表現で不要な文字を除去する（ここはなくても形態素解析が可能ですが、より正確に解析したかったので、この手順を入れました） MeCab を使用して頻出単語（名詞）TOP10を抽出する データ入手先 青空文庫さんで色々な小説のテキストデータをダウンロードすることができます。 青空文庫 Aozora Bunko 坊ちゃんのデータはここですね。 図書カード：坊っちゃん 中身はこんな感じです。《にさんち》のようにフリガナが入っていたり、ヘッダーやフッターも除去する必要がありますね 実行環境 Window
Prophet で時系列解析を行い電力需要の推論値を Tableau で可視化してみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日は Prophet を利用して電力需要の推論値を可視化してみようと思います。前回に引き続き今回も機械学習に関するエントリーを書いてみました。機械学習に関してはまだまだ学習中の身で拙い内容かもしれませんがこれから機械学習を始めてみようという方の一助になれたら幸いです。 今回チャレンジすること 気象情報を利用した東京都の電力需要推論 使用する機械学習ライブラリ Prophet というライブラリを使用します。Prophet は Facebook が公開してるライブラリで、簡単に時系列予測が行え、トレンドや季節性などが構造化された結果を得ることができます。 なお、インストール前に PyStan というライブラリもインストールする必要があります。Windows 環境でのインストール方法は以下エントリーで紹介していますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com
Tableau の空間関数を使ってみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日も前回のエントリーに続き Tableau について書いてみようと思います。以下のエントリーで Tableau を使って地図データを可視化してみましたが、今回はもう一歩踏み込んで空間関数を使ってみようと思います。 www.gis-py.com 使用するデータ ESRIジャパンさんが主催した「ArcGIS 開発者のための最新アプリ開発塾 2020」で使用された 各店舗売上.csvを使用します。 community.esri.com 環境 Windows10 64bit Tableau Desktop Public Edition 2021.1.0 64bit 使用する空間関数 MakePoint・・・緯度経度からポイントを作成 MakeLine・・・二つのポイントからラインを作成 Distance・・・2 つのポイント間の距離を計測 バッファー・・・ポイントのバッファーを作成 バッフ
Tableau を使って地図データを可視化してみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日は Tableau を使って地図データを可視化してみようと思います。Tableau と言えば BI ツールとして有名だと思いますが、なんと これで地図データも可視化できるようです。ちょっと地図データを可視化したいくらいだったら GIS を導入しなくても BI ツールで対応できてしまうということですね。おそらく地図関係の機能もどんどん強化されていくでしょうし、GIS 関係の会社さんは戦々恐々としているのではないでしょうか。 Tableau とは Tableauは、世界的に人気な BI ツールです。誰でも簡単にデータ分析や可視化を行うことができます。 Tableau Desktop をインストールしてみる Tableau は色々な製品があるのですが、今回はTableau Desktop Public Edition という無料で使える製品を使ってみます。以下のサイトからインストーラー
Python と OpenCV で画像の幾何学変換をしてみよう - GIS奮闘記
さて、本日は画像の幾何学変換について書いてみようと思います。以下エントリーと同様に OpenCV を使ってみようと思います。 www.gis-py.com 幾何学変換とは 幾何学変換と聞くだけで頭が痛くなりそうな気がしますがそんなに難しく考える必要はありません。まずは画像を拡大・縮小、回転、スキュー（画像を傾けるような処理）するもの、くらいに捉えておけば大丈夫かと思います（もちろん専門的に勉強するならこれだと足りないと思いますが）。 今回試すこと 拡大・縮小 移動 回転 アフィン変換 射影変換 使用する画像 大田区公式PRキャラクターの「はねぴょん」の画像を使用します。 実行環境 Windows 10 64bit Python 3.6.6 サンプルコード 拡大・縮小 はねぴょんを横に1.5倍、縦に3倍拡大させてみます。cv2.resize の引数の fx、fyを設定することで拡大縮小の調整
ezdxf を使って Python で DXF を扱ってみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日は ezdxf を使って Python で DXF を扱ってみようと思います。 DXF とは 以下エントリーでも少し紹介しているのですが、DXFは、Autodesk社が開発したファイル形式の1つで、CAD 系のデータですね。しかし、GIS の世界でも DXF はよく使われます。 www.gis-py.com ezdxf とは DXF を扱うための Python ライブラリです。データの読み書きを行うことができます。 pypi.org サンプルデータ ArcGIS Pro で以下のようなデータを用意しました。 1.浄水場名（アノテーション） 2.浄水場（ポイント） 3.河川（ライン） 4.神奈川県（ポリゴン） これをジオプロで「ExportCAD.dxf」という名称のDXFに出力します。 できあがった DXF を ArcGIS Pro で読み込むとこのようになります。 ちなみにです
ArcGIS Runtime SDK for .NET を使ってみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日は ArcGIS Runtime SDK for .NET を使ってみようと思います。今まで興味はあったもののなかなか触る機会のなかった SDK なのでとても楽しみです。 ArcGIS Runtime SDK for .NET とは ArcGIS Runtime SDK for .NET は Windows 及び iOS、Android プラットフォーム上で動作するネイティブ GIS アプリケーションの開発キットであり、Windows デスクトップや Windows タブレット、iOS、Android などの多様なプラットフォーム向けに様々な GIS 機能を持ったアプリケーションを開発することができます。 ArcGIS Runtime SDK for .NET | ESRIジャパン 特徴 ArcGIS Runtime SDK for .NET はファイルジオデータベースを読み込ん
ArcGIS ProとArcMapの違いについて - GIS奮闘記
最近はArcGISネタが多いですが、本日もArcGISです。ArcGIS ProとArcMapの違いについて書いてみようと思います。 ArcGIS Proとは Esriが今一押しするArcGISのデスクトップアプリ。ArcMapの後継的な位置づけと思われる。 ArcMapとは 長年愛されているArcGISのデスクトップアプリ。ArcGIS Proがリリースされた今でも根強い人気を誇る。 両方ともデスクトップアプリです。でも一体何が違うのでしょうか？私も長くArcMapを使っていて、ようやく最近ArcGIS Proを使い始めました。まだまだ知らないことは多いですが、使ってみた感想やそれぞれの違いについて書いてみようと思います。 ArcGIS Proになって大きく変わったこと 64 ビット サポート Python3系 2D/3D ビジュアライゼーション マルチウインドウ ArcMapでは32ビ
Pythonで国土地理院の標高API を使ってみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日はPythonで国土地理院の標高API を使ってみようと思います。 標高API とは 緯度経度を送るとその地点の標高を返してくれるサービス。この仕組みを利用すれば、WEBサイト上の地図でクリックした地点の標高を取得したりすることができます。こんな便利なものを提供していただけるなんて、本当にありがたいですね。 仕様 地理院地図｜標高APIをご参照ください。すごく簡単に使えますね。 例えば、このようなリクエストを投げると http://cyberjapandata2.gsi.go.jp/general/dem/scripts/getelevation.php?lon=140.08531&lat=36.103543&outtype=JSON このような結果が返ってきます。 「elevation」が標高ですね。 「hsrc」は標高データのデータソースみたいです。今回はこの値は無視します。
PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリのまとめ - GIS奮闘記
本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。 メジャーなライブラリ まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。 GDAL PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。 www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com GeoPand
ArcPyレシピ集③ ～サブタイプの取得方法～ - GIS奮闘記
さて、ブログの更新が滞っていましたが再開させようと思います。今回はArcPyでサブタイプの取得方法を紹介したいと思います。 サブタイプとは？！ そもそもサブタイプとは何なのでしょうか？ サブタイプは、フィーチャクラスのデータを分類する場合に使用します。例えば、道路を表現する場合に高速道路、国道、地方道と別々のフィーチャクラスを作成するのではなく、道路という単一のフィーチャクラスの属性値で種類を高速道路、国道、地方道のように分類します。（←ESRIさんのサイトから丸パクリしました） つまり、一つのレイヤ（道路）の中で複数の地物（高速道路や国道など）を管理することができるということですね。例えば、DMなんかだとレイヤ数が200以上になってしまいます。これだとレイヤ数が多くなって管理しにくいので、サブタイプを使用する必要があります。そうすればレイヤ数を減らして管理しやすくなりますね（Zmapなど
【PythonとGIS】ArcPyでラインの端点の角度を取得する - GIS奮闘記
さて、本日はラインの端点の角度を取得しようと思います。ラインの端点にはシンボルを置くことが多いので、端点の角度を取得して、そこにのっかるポイントに角度を与える場合などに使えるかと思います。 環境 Windows7 64bit ArcGIS10.2 Python2.7.3 事前準備 対象GDBの作成（今回はGeneralize.gdbを作成しました） フィーチャクラスの作成（今回はLineを作成しました） プログラムで取得できる値 対象のフィーチャクラスにおいて、端点の角度を含む以下情報をListで返します。端点以外の頂点の情報は格納しません。 [0]:OBJECTID [1]:X [2]:Y [3]:頂点区分 1:始点 2:終点 [4]:角度 対象データ 以下のようなサンプルデータを作成しました。 左から順に作図しました。 サンプル ■calcangle.py # -*- coding:
PythonでESRIの日本地図(全国市区町村界データ)を加工してみる ～オープンデータを自分の欲しい形にしてみよう～ - GIS奮闘記
本日は当ブログでもよく使用しているESRIさんの日本地図を加工してみようと思います。このデータは全国の市区町村ごとのポリゴンデータなのですが、県ごとのポリゴンが欲しいという方もいるかと思います。単純に県ごとにするだけなら簡単なのですが、人口や世帯数といったデータも一緒に集約することはArcMapではできない？！のではないでしょうか。←自分がやり方を知らないだけかもですが・・・ また、今回のソースと加工したデータはGitHubで公開しました。 https://github.com/sanvarie/MinnanoArcGIS URL 以下サイトでダウンロード可能です。 全国市区町村界データ | 製品 | ESRIジャパン 仕様 ただのコピペですが。 データ仕様 ・フォーマット シェープファイル ・図形タイプ ポリゴン ・座標系 地理座標系 日本測地系 2000（緯度経度 JGD 2000）
GIS奮闘記
明けましておめでとうございます。本年も GIS奮闘記をよろしくお願いいたします。 2022年末に Microsoft が4780万kmを超える道路データ（GeoJSON形式）の公開をアナウンスしました。本年一発目のエントリーではそのデータを可視化してみようと思います。 公開されている道路データについて 深層学習モデルを使ってBing Maps画像（2020年〜2022年に撮影されたMaxarやAirbusの衛星画像含む）の道路を判読して作成したそうです。OpenStreetMapに無いデータも含まれているみたいですね。 可視化する道路データ 2023年1月7日時点では日本の道路データは公開されていませんでした（少なくとも東アジアの国の道路データは見つかりませんでした）。残念ですが、今回はオーストラリアの道路データを可視化してみようと思います。 実行環境 macOS 13.0.1 Pytho
Pythonで基盤地図情報の数値標高モデルを解析してGeoTiffに変換する（横須賀編） ～Numpy、GDAL、Arcpyを駆使して横須賀の標高（地盤高）を視覚化する～ - GIS奮闘記
今回は数値標高モデル(DEM)の解析を行ってみたいと思います。数値標高モデル(DEM)とは地形のデジタル表現のことで我らが国土地理院が公開しています。参考までにですが、これは火星のティトニウム・カズマの数値標高モデル(DEM)を三次元表示した画像です。 基盤地図情報（数値標高モデル）データのダウンロード 以下サイトでダウンロードできます。ユーザー登録が必要です。 基盤地図情報ダウンロードサービス 横須賀が含まれるデータをダウンロードします。 こんな感じで任意のフォルダにXMLのみを格納してください。承認申請のXMLは不要です。また、GeoTiff出力用のフォルダも作成してください。 基盤地図情報（数値標高モデル）データを解析する ファイル名について 基盤地図情報（数値標高モデル）データには 5mメッシュと10mメッシュがありますが、今回はより細かい 5mメッシュを使用します。 ファイル名は
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