データ可視化

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PLATEAUデータと用途地域を活用した高さ制限の視覚化ツール

PLATEAUデータと用途地域を活用した高さ制限の視覚化ツールでは、建物の高さを視覚的に表示し、高さ制限を超える建物を迅速に特定可能にします。都市の景観維持や建築規制の確認を効率化し、調査や行政業務に役立つツールです。横浜や京都の事例を詳細に説明し、建物の高さに応じた色分けを導入。地下構造物を薄い青、低層建物を濃い青、中層建物を赤紫、高層建物を濃い赤で表示。視覚的な違反の明確化、住居地域や用途地域ごとの対応、地図全体の可読性向上を実現します。また、調査業務の効率化や、全国の都市データへの汎用的な適用性が可能です。ツール詳細や横浜、京都の事例をイメージ付きで紹介。
GISアプリ

ワールドファイルからシェイプファイルを自動生成

GISにおいてワールドファイル(.gfwファイル)は画像データと地理的な位置を結びつける重要な役割を果たします。本記事では、PythonとGISライブラリ(geopandas、shapely)を活用し、フォルダ内のワールドファイルからポリゴンを生成し、シェイプファイル(.shpファイル)として自動出力するツールについて詳しく解説します。環境設定、スクリプトの内容と各部分の詳細な説明、注意点についても記載しており、地理データの効率的な管理や分析を行いたい方に最適な記事です。
GISアプリ

Pythonで凸包を生成する

Pythonを使って緯度・経度データから凸包(Convex Hull)を生成する方法を紹介。GISやデータサイエンスで活用されるこの手法は、点群の最小の囲い込みを計算し、GeoJSON形式で出力できます。必要なライブラリやコード例も解説しています。
GISアプリ

Pythonでボロノイ図作成

Pythonを使ってボロノイ図を生成する方法を、具体的なソースコードとともに解説します。ボロノイ図は、空間上の複数の点に対する影響範囲を視覚化する強力なツールで、地理情報システム(GIS)やデータ可視化において広く利用されています。今回の記事では、ボロノイ分割の仕組みからGeoJSON形式での出力まで、Pythonのライブラリを活用した手法をわかりやすく紹介します。