地理情報

この違いわかる?

QGISユーザー必見!全レイヤを一括保存「GPKGエクスポーター」プラグインの魅力とは?

GPKGエクスポーター」は、QGISプロジェクトに存在するすべてのベクターレイヤーを1つのGeoPackage(GPKG)にまとめて保存することができるプラグインです。各レイヤーのグループ構造や座標系を維持したまま、一括でのエクスポートを実現。操作はGUIに統合されており、ワンクリックでの出力が可能です。GDALのVectorTranslateを活用して、個別レイヤーを統合し、重複名の自動調整も行われます。GitHubからZIPをダウンロードし、QGIS標準のインストーラで簡単に導入可能。都市計画、災害対応、学術研究など、多様な分野で活用されています。
AIの応用

奈良市オープンデータで地目分類AIを作ってみた

奈良市が公開している地籍・地目情報のオープンデータを活用し、AIによる土地分類(地目判別)を自動化するための教師データを作成・学習するプロジェクトです。本プロジェクトでは、地図や航空写真と地目ラベル(例:宅地、公衆道路、原野、学校用地など)を組み合わせて、小さなパッチ画像(例:100m四方)を作成し、それを元にPyTorchを用いた深層学習モデルで土地の種類を識別できるように学習を行います。地目分類は不動産評価、都市計画、防災対策など幅広い分野で必要とされている一方、従来は目視や手作業に依存する場面が多く、効率化が求められていました。本プロジェクトでは「auto-geomoku-classifier」で用いていた手法を奈良市に適用し、地域特化型のAIモデルを再構築することを目的としています。データの整備にはQGISを使用し、地目ポリゴンとオルソ画像を視覚的に確認しながらパッチ画像を生成。教師データ生成用スクリプト(create_patches_count_fixed_CSV_ONLY.py)と学習用スクリプト(train_land_classifier_ADD.py)を用いて、オープンデータから実用的な学習セットを構築しました。さらにGitHubを使ってプロジェクト全体をバージョン管理し、再現性やチーム共有も可能としています。このプロジェクトは、他自治体や他地域への展開を見据えたテンプレート構成となっており、奈良市以外の地目データに差し替えることで柔軟に応用が可能です。教師データ構築・地目分類AIモデルの学習・評価・公開という一連の工程を通じて、オープンデータ利活用とAI技術の融合による地域課題の解決を目指します。
WebMAP

MapLibreで距離・面積計測コントロールを作成

MapLibreを使用して距離や面積を直感的に計測できるコントロールの作成手順を詳しく解説。地図上で簡単に計測できる便利なツールで、国土地理院の地図を活用して精度の高い測定が可能です。本ページでは、距離計測・面積計測の基本機能から、計測結果を即座にリセットするクリア機能までを詳細に紹介します。また、サンプルコードをHTML、CSS、JavaScript別に提供しており、ダウンロードしてカスタマイズ可能です。このツールは、地図関連プロジェクトや教育用途など、さまざまなシーンで活用できる優れた機能を備えています。さらに、地図データのスタイリングやタイル設定に柔軟に対応できるMapLibreの特徴を活かし、誰でも簡単に高度な計測ツールを構築可能です。地図の中心位置やズームレベルの初期設定方法、計測結果をリアルタイムで更新するスクリプトの組み込み方も具体的に解説。さらに、地図デザインを強化するためのスタイルカスタマイズのヒントや、国土地理院提供のタイルデータとの統合方法もカバーしています。このページを通じて、地図データ活用の新しい可能性を広げ、より効率的で魅力的な地図アプリケーションを開発できるようサポートします。地理情報を活用するプロフェッショナルや教育者、GIS開発に関心のある方に最適な情報を提供します。ぜひこのチュートリアルで、MapLibreを用いた新しい地図の可能性を発見してください!
WebMAP

GeoTIFFからXYZタイル形式に変換する方法

GeoTIFFファイルをウェブ地図で利用できるXYZタイル形式に変換する方法をご紹介します。この記事では、GDALなどの無料ツールを使用して効率的にタイル形式を生成し、OpenLayersやLeafletなどの地図ライブラリでの活用方法を解説します。GeoTIFFはラスターデータ形式であり、座標情報を持つ画像形式として広く利用されています。このGeoTIFFをXYZタイル形式に変換することで、大規模な地理データをインタラクティブに可視化可能となります。XYZタイル形式は、Google MapsやOpenStreetMapなどで使用される標準的なタイル形式で、ズームレベルとX,Y座標でアクセスできる構造を持っています。この記事では、変換プロセスの全体像、必要なツール、具体的な手順、生成されたタイルの利用方法をわかりやすく解説します。特にGDALのコマンド「gdal2tiles.py」を使用した方法を中心に取り上げ、ズームレベルやディレクトリ構造についても詳しく説明します。さらに、サンプル地図として、OpenLayersおよびLeafletを使用した例をリンク付きで紹介しています。地図データの可視化や公開を計画している方、ウェブマップの構築に興味がある方にとって、この記事は最適なガイドとなるでしょう。注意点として、変換前にGeoTIFFファイルが適切な投影法(通常はEPSG:3857)であることを確認する必要があります。また、大容量データの場合、処理時間が長くなることがあるため、パフォーマンスと品質のバランスを考慮することが重要です。これらのポイントを押さえつつ、変換したタイルをローカルサーバーやクラウドストレージ(AWS S3、Google Cloud Storageなど)にアップロードすることで、簡単にウェブ地図に統合できます。記事を読むことで、XYZタイル形式の利点や使い方を理解し、地理データを効果的に活用するスキルを身につけましょう!
QGIS

高尾山の地形を3Dで可視化

ElevationTile4JPとQgis2threejsを活用して地形データを3Dで視覚化!ElevationTile4JPは日本国内の高精度標高データをGeoTiff形式で取得可能なQGISプラグイン。地理データの可視化や分析を行う際に便利で、簡単に高度なデータを取得できます。一方、Qgis2threejsは、QGIS上で作成した地理情報をHTML形式でインタラクティブな3Dモデルに変換するツール。これにより、地形や標高データをより直感的に理解できます。今回は、高尾山駅近辺の標高データをElevationTile4JPで取得し、Qgis2threejsを使って3D地形モデルを生成。HTML形式で公開された結果は、ブラウザで確認できるだけでなく、iframeを利用して他のWebページにも埋め込むことが可能です。高尾山をはじめ、他の地形でも応用できるため、GIS初心者から上級者まで幅広くおすすめです。ElevationTile4JPとQgis2threejsは、地理データの可視化を簡単かつ効率的に行うための強力なツールです。特に地理学や都市計画、観光、環境科学などの分野で役立つでしょう。高尾山駅近辺の3D地形モデルを公開中。ブラウザ上で操作可能なインタラクティブモデルを通じて、地理情報の可能性を体験してください。詳細はこちら:高尾山駅周辺3Dモデルを見る。あなたもこれらのツールを使って、自分だけの3D地形モデルを作成してみませんか?
この違いわかる?

緯度経度からの距離計算の方法:ハバーサイン、球面三角法、デカルト座標

緯度経度から距離を求める3つの方法、ハバーサイン公式、球面三角法、デカルト座標法を徹底解説。各方法の特徴、長所・短所、そして精度の違いを詳しく説明し、Pythonコードを用いた東京駅と大阪駅の距離計算の実例を紹介します。また、結果の考察や地球楕円体モデルを使用する際の注意点についても解説しています。地域ごとの精度を高めるための平面直角座標系(JGD2000やJGD2011)の活用についても触れています。地理情報やプログラムによる距離計算に興味がある方に最適な記事です。
この違いわかる?

標高とジオイド高の関係

標高とは平均海面からの高さを指し、地理情報の基準として使われます。日本では東京湾平均海面が標高の基準とされ、ジオイド高を用いてより正確な高さを計算します。本記事では、標高、比高、プロミネンス、海抜、ジオイド高の違いと関係性について解説します。ジオイド高を理解することで、地理情報の正確な取得と利用が可能になります。
QGIS

QGISのプラグインでジオコーディング

QGISでのジオコーディング作業を効率化するプラグイン「Address Converter」を紹介。日本の無料ジオコーディングAPI「Geocoding.jp」を活用し、簡単に住所から緯度経度を取得。導入方法と基本的な操作手順も解説。初心者でも安心して利用できる便利なツールです。
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。