Category: QGIS

【講習会】CARTO ハンズオン in つくば

データビジュアライゼーションサービス CARTO でつながる、オフライン・クラウド ・デスクトップ 日時:7月15日(金)午後 2:00~5:00 会場:産総研つくば中央第7事業所 第2会議室 (7-3C棟 211号室) 内容:CARTOとQGISを組み合わせた使い方、オフライン地図アプリのPDF Mapsと CARTO を組み合わせた使い方、基本的な CARTO の使い方などについて、皆さんにパソコンを持ち込んで操作していただくハンズオンを行います。 GIS の専門知識は不要です。QGIS をご自分のパソコンにあらかじめインストールしてきてください。 事前準備 インターネットに接続できる PC を持ち込んでください。ブラウザで CARTO のホームページが開けることが必須です。 実習では QGIS を利用します。このリンクを辿って、あらかじめ QGIS をインストールしておいてください。 必須ではありませんが、実習で利用する QGIS の CARTO プラグインは、CartoDB が CARTO になったため、そのままでは作動しません。当日に修正版のプラグインのインストールを行いますので、心配しないでください。 Geospatial PDFのビュアーであるPDF Mapsを使い、 CARTO にフィールドで取得したデータをインポートする作業も行う予定です。iPhone、iPad、Android などの携帯端末をお持ちの方は、PDF Mapsをインストールしてお持ちください。インストール方法はこちらのビデオをご参照ください(http://pdf-maps.jp/?p=2367)。 講習会で使うプラグイン 日本語化プラグイン CartoDB-Pythonプラグイン 講習会で利用するデータ 保育園所在地データ(東京都内) 国土数値情報 公共施設データから、保育園施設に関するデータを抜き出してExcelデータにしました。 データダウンロードリンク:クリックしてダウンロード データソース:http://nrb-www.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P02-v4_0.html データコード:http://nrb-www.mlit.go.jp/ksj/gml/codelist/PubFacMiclassCd.html 国土数値情報 公共施設データ(東京都内) 国土数値情報の公共施設データで、Shapefile形式で配布されたものをZIP形式で圧縮したものです。 データダウンロードリンク:クリックしてダウンロード データソース:http://nrb-www.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P02-v4_0.html データコード:http://nrb-www.mlit.go.jp/ksj/gml/codelist/PubFacMiclassCd.html 国勢調査データ(東京都) 平成22年度国勢調査の東京都分です。年齢別のデータです。 データダウンロードリンク:クリックしてダウンロード データソース:地図で見る統計(統計地図) データコード:属性名テーブル 市区町村界データ(東京都) 平成22年度国勢調査データを元に作成した、市区町村の境界データです。 データダウンロード:クリックしてダウンロード 地図で見る統計(統計地図) テキスト 講習会のスライド オープンデータのリスト 統計・防災・環境情報がひと目で分かる地図の作り方,朝日孝輔ほか,技術評論社 https://github.com/Arctictern265/QGIS_book/tree/master/appendix2 QGIS入門,今木洋大ほか,古今書院 PDF Maps関連サイト PDF Mapsホームページ http://pdf-maps.jp PDF Mapsのインストール方法(iOS編) http://pdf-maps.jp/?p=2367 地理院地図のダウンロード方法 http://pdf-maps.jp/?p=2415 Avenza Systems ホームページ http://www.avenza.com PDF Maps-CartoDB連携サービス(試験運用中につき、動作保証できません) http://pdfcdb.pacificspatial.com/geo/user/new_user_add.php CartoDBのデモサイト 日の出日の入り http://cartodb.s3.amazonaws.com/static_vizz/sunrise.html 産総研付近の地図

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QGIS + PDF Maps + CartoDB講習会(2016年3月)

Pacific Spatial Solutions, LLCでは、IC Net株式会社とともに、GISとフィールドマッピングの講習会を開催します。今回の講習会は、1日目にオープンソースGISソフトウェアQGISの利用法を、2日目にオフライン地図アプリPDF Mapsの活用方法をクラウドGISのCartoDBとともに学びます。どちらも実習を中心とした丸一日の充実した内容となっています。単独でも受講していたけますが、両日参加していただければ、デスクトップGISの使い方から、野外でのデータ収集、取りまとめ、地図とデータの共有まで、様々な内容を短期間で習得していただけます。 皆さんのご参加お待ちしております。 日時:2016年3月5日(土)、6日(日) 1日目:QGIS入門編 2日目:フィールドマッピング編 時間:9時30分~17時30分(8時間) 場所:IC Net研修施設 主催:IC Net株式会社、Pacific Spatial Solutions, LLC 協賛:NPO法人地域自然情報ネットワーク、古今書院 後援:OSGeo.jp 内容:QGISの基本操作を実践的に学ぶ。オフラインマップアプリPDF Maps使った野外データ収集を通してフィールド調査の準備と実施、データの取りまとめについて学ぶ。 対象:GIS初心者 条件:やる気のある方。1日目はパソコン、2日目はパソコンとスマートフォンまたはタブレットを持ち込める方。テキストとして、「QGIS入門 第2版」古今書院を使いますので、ご購入の上お持ちください。 参加費用:通常18,000円(これまでの講習会参加者紹介10%引き) 申し込み・お問い合わせ:IC Net株式会社のホームページに申し込みの情報があります。 QGIS入門編 フィールドマッピング編

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Euclidean Allocation

アロケーションラスタ ArcGISのEuclidean AllocationはGISでデータ解析していると、とても便利な機能です。ラスタデータに対するバッファ機能のようなものですが、バッファ内のセルは、一番近い基になるラスタのカテゴリまたは整数値を持つことになります。左の図で言えば、青いポリゴンの周りに様々な色のバッファがありますが、それぞれのバッファはポリゴンの属性値を持ったラスタです。各ポリゴンの縄張り範囲をある距離内で示したようなものです。ArcGISならSpatial Analystさえあればすぐに実行できるのですが、オープンソースでやる方法を探していたので、ここでその結果を報告をします。 まず、SAGAのGRID Proximity Bufferを見てみると、どうやらEuclidean Allocationらしきことができそうです。このコマンドは、QGISのプロセッシングメニューからも使えますし、もちろん、本家のSAGA GISからも使えます。Inputとしては、GRID(ラスタ)が必要なので、基になるデータがベクタならば、QGISのプロセッシングメニューから「Rasterize (vector to raster)」を探し出し、まずは基になるラスタを作成します。 GRID proximity bufferは、ラスタのNoDataの部分に対してバッファを発生させるので、コマンドを実行する前に、バッファを発生させたい部分がNoDataとなっていることを確認して下さい。SAGAである値をNoDataに変更する方法は、このポストを参考にして下さい。GRID proximity bufferの必要なパラメタを設定してコマンドを実行すると、デフォルトではDistance Grid、Allocation Grid、Buffer Gridの3つのレイヤが作成されます。今回目的としている出力はAllocation Gridですが、Distance Gridはソースへの距離を実数で表したもので、Buffer Gridは、Distance Gridを基に指定した距離間隔(Equidistance)でグリッドをクラス分けしたもので、例えばUTF座標系のデータでEquidistanceを100に指定すると、Distance Gridで123.45mの値を持つセルは200に、4570.23mのセルは、4600へとクラス分けされます。 SAGAのGRID proximity bufferは思い通りにArcGISで言うところのEuclidean Allocationをやってくれたのですが、今回のテストでは一つだけ問題がでました。それは、解析対象範囲が入力レイヤの最小範囲で指定されているので、値を持つセルがレイヤ範囲のギリギリまである場合、バッファがレイヤの範囲を超えて計算されないため、バッファが思い通りに作成されませんでした。 この問題を解決するには、レイヤの範囲を変更する必要があります。そのために手っ取り早いのは、ツールボックスのGDAL/OGR内にある、Clip raster by extentツールです。この中にある「クリップされた領域」オプションの右側にあるボタンをクリックし、表示される「レイヤー/キャンバス範囲を利用する」、「キャンバスで領域を指定して下さい」オプションを指定し、どちらかで実際のレイヤの最小範囲よりも広い範囲を指定した上でレイヤを新しく作成します。この作成されたレイヤに対しGRID proximity bufferを適用すると、今度は思い通りにバッファーの範囲が拡張されます。 SAGAのGRID proximity bufferと同じような方法をGRASSで探してみると、r.grow.distanceが使える事がわかりました。ただしこの場合は、バッファ距離が指定できないため、レイヤの領域範囲内は全てソースラスタのカテゴリ値が割り振られます。そのため、r.grow.distanceで同時に作成されるDistance layerの距離によってallocation gridをクリップする必要があります。 まとめ 今回は、GISの解析でよく使うArcGISでいうところのEuclidian AllocationをオープンソースGISを使ってどのようにやるかということについてテストしてみましたが、QGISに付属するSAGAやGRASSでも手軽に同じ解析ができることが分かりました。また、オープンソースGISの面白い解析ツールがあったら紹介したいと思います。

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