Pythonではじめるロケーションデータ解析
PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 参考） https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphII
OSMnx: Python for Street Networks
If you use OSMnx in your work, please cite the journal article. Note that this blog post is not updated with every new release of OSMnx. For the latest, see the official documentation and usage examples. OSMnx is a Python package to retrieve, model, analyze, and visualize street networks from OpenStreetMap. Users can download and model walkable, drivable, or bikeable urban networks with a single l
PythonとQGISを使って地理空間を可視化する – UFO目撃情報でのケーススタディ | POSTD
イントロダクション このチュートリアルでは、とあるデータサイエンティストの典型的な1日の過ごし方をご案内しましょう。まず地理空間のデータセットを入手し、不要なものを整理し、補強し、可視化します。使用するツールはPython、BeautifulSoup、pandasとNominatimライブラリ、そして地理情報システムの組織で広く使われているオープンソースの地図ソフトウェア、 QGIS です。 データセットになるのは、全米UFO情報センター（NUFORC）の このページ に掲載されているアメリカ全土のUFO目撃情報です。目標は、過去12カ月間に目撃されたUFOの地図を可視化することです。可視化によりデータセットをはっきりと示し、調査して、目撃されたとされるUFOの行動をよりよく理解することができます。可視化は地図作成プログラム内で行われます。QGISは地理空間データの手軽な試験的分析に特に向
NTTデータ、全世界を網羅する「超高精細デジタル3D地図データ」を提供開始 2メートル解像度で「地球」をまるっと立体データ化 | ねとらぼ
NTTデータとリモート・センシング技術センターは、2メートルという超高精度で全世界の地表を網羅する3D地図データを発表した。これまで提供されていた5メートル精度の地図では難しかった、「建築物」レベルの細かな起伏も表現できるのが特徴とのこと。 今回の3D地図データを使って作成した鳥瞰図（カラー処理を施したもの） Googleマップなどと異なり、完全な3Dデータであるため、自由に向きを変えて見ることが可能。3Dプリンタ用のデータも同時に提供され、出力すれば実際に地形に触れることもできる。 サービス対象は全世界で、たとえばエベレストの頂上なども提供可能とのこと。普通の地図がない未開のジャングルや沙漠も高い精度でカバーするため、インフラ構築や資源開発などへの応用も。そのほか、都市開発への利用も見込まれている。
ここ最近のWeb地図周辺の動向をまとめてみた
Web地図の歴史というのは Google Maps 登場以前と登場後に分けられるのですが、2015年現在、まさにGoogle Maps登場と同じぐらいの変革がWeb地図の世界に訪れているのではないか？ と勝手に思っているので自分の観測範囲内でまとめてみました。 概要 簡単に要点をまとめると、CanvasとかSVGとかWebGLとかブラウザ周りの表現力の進化がWeb地図にも影響を及ぼしていて、そこにGeoJSONのようなそれまでGISなどに疎かったフロントエンドエンジニアにも気軽に扱うことができるフォーマットが普及し始めたことと、降って湧いたようなデータビジュアライゼーションブームなどによって爆発的にエコシステムが増殖し、さらにフロントエンド回りの新技術、仮想DOMとか Web Components とかFRPだとかもろもろいろいろ絡まってよくわからないけど地味に凄いことになっています。 G
JAXA | 世界最高水準の全世界標高データ（30m版）の無償公開について
宇宙航空研究開発機構（JAXA）は、陸域観測技術衛星「だいち」（ALOS）による観測画像を用いて整備した、全世界の陸地の起伏を水平方向30mの細かさで表現できる標高データセット（30mメッシュ版）の無償公開を開始します。今回、日本を含む東アジア、東南アジア域から公開を開始し、順次、全世界の陸地（緯度82度以内）に拡大する予定です。（別紙1.参照） 今回、公開するデータセットは、全世界規模で整備される標高データセットとして現時点で世界最高精度を持つ「全世界デジタル3D地形データ」（別紙3.参照）の標高データセット（5mメッシュ版）をベースとして作成しており、30mメッシュ版としての高さ精度も世界最高水準です。本データセットは、科学研究分野や教育、地理空間情報を活用した民間サービス等での利用が期待されています。（別紙2.参照）
歩くと浮かび上がる地図 :: デイリーポータルZ
ぼくたちは、意外なほど街の一部しか見ていない。 住んでる街でも、いつのまにか家から駅までの最短経路ばかりを通るようになったり。 ふだん見ている世界は本当のところどれくらいなのか？を知るための地図を作りました。
東京大学CSISとの研究活動成果としてSNS解析データを元とした「疑似人流データ」を無料公開 | Nightley Inc. | 株式会社ナイトレイ コーポレートサイト
ナイトレイでは、東京大学空間情報科学研究センター(CSIS)の柴崎・関本研究室、マイクロジオデータ研究会と共同で進めていた研究活動の成果として、「疑似人流データ」を本日から無料で公開致します。 「疑似人流データ」では、当社が保有するSNSベースの地域解析結果（地域ごと人気施設、生活者の行動傾向等）を参考に、正確な道路ネットワークデータによる移動経路の補完や統計処理・独自の推定処理、ランダム化処理を行うことで、東京近郊（首都圏）の大まかな人の流れをオープンなCSVデータとして公開するという取り組みです。 これによって当社のSNS解析技術のPRを行うと共に、これまでは一部の企業内部や学術研究・公益用途の申請ベースでしか利用することができなかった人の流れデータ、マイクロジオデータと呼ばれる大量の地理空間データについて、学習機会や活用機会、他のビッグデータやBIツールなどとのマッシュアップなどの機
東京大学との研究活動成果として「疑似人流データ」の関西版・中京版を無料公開 | Nightley Inc. | 株式会社ナイトレイ コーポレートサイト
ナイトレイでは、東京大学 柴崎・関本研究室、マイクロジオデータ研究会と共同で進めていた研究活動の成果として、好評だった「疑似人流データ」の首都圏版公開（詳細はこちら）に続き、関西版、中京版を本日からCC BYライセンスで無料公開致します。 「疑似人流データ」では、当社が保有するSNSベースの地域解析結果（地域ごと人気施設、生活者の行動傾向等）を参考に、正確な道路ネットワークデータによる移動経路の補完や統計処理・独自の推定処理を行うことで、都市圏の大まかな人の流れをオープンなCSVデータとして公開するという取り組みです。 この疑似人流データを公開することで、人の動きに関わる大量の地理空間データの学習機会や活用機会、他のビッグデータやBIツールなどとのマッシュアップなどの機会を提供していければと考えております。 疑似人流データ関西版、中京版のデータ範囲。赤色の点は人々の動態を表しています また
FOSS4G 2014 Hokkaidoに行ってきました。
FOSS4G 2014 HokkaidoにてD3.jsに関する講演を行わせていただきました。 人生初北海道、初札幌だったわけですが、札幌良いですね！ 都会としての活気もありながら、あらゆる空間が広いので(歩道もすごく広い）、沢山の人が歩いていてもごみごみした感じが無いのが素敵でした。 たまに東京などに出ると、あまりの人の多さ、人混みで、人疲れしてしまうのですが、そういったこともなく、街歩きが楽しい都市だなと思いました。 後から、「道が広いのは冬場雪を積み上げる必要があるから」と教えていただきました。なので、冬場は大変なのかもしれませんｗ さて、FOSS4G 2014 Hokkaidoです。 懇談会で何人の方にお話しましたが、このブログに書いていることは完全に趣味で学んだことなので、日頃仕事などではGISや地図などにかかわることが全くなかったりまします。 なので普段はお会いすることのできない
「避難地形時間地図」第11フェーズ
リンク www.nigechizuproject.com 避難地形時間地図、通称「逃げ地図」 震災に備える町づくりを支援する活動「逃げ地図」について紹介しています。これから迎える縮退時代の街づくりに欠かせないベースマップです。 まとめ 130921陸前高田逃げ地図ワークショップ #ngczrktk 陸前高田市立高田東中学校区の逃げ地図作成プロジェクト。「中学３年生60名と地域住民らが、米崎町と小友町と広田町の津波浸水区域とその周辺高台の逃げ地図を作成。」 日時：2013年9月21日 13：30～ 場所：陸前高田市立高田東中学校体育館 主催：高田東中学校とまちづくり協働センター 逃げ地図に関して詳しくはこちらに。 逃げ地図ホームページ http://www.nigechizuproject.com/ ◇逃げ地図関連まとめ◇ http://togetter.com/li/292137 2267
位置情報サービスのはじめ方 記事一覧 | gihyo.jp
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GIS入門リンクまとめ（自分用）
「今年はGISを学ぶぞ！」と心に決め、ブログのタイトルまで変更したのですが、一向にGISに関する記事を投稿することができません。 なんにもやっていないというわけでは無いんですが……GIS広すぎ！ 一言にGISと言っても、そこに含まれる知識や技術は膨大で、初心者がどこから手を付けていいものやらさっぱりです。 （当初は、「GISというのは地理情報データの規格なのかな？」とかいろんな勘違いをしてました） 仕方がないので、とりあえず「GIS入門」なのどキーワードでググっては出てきたサイトをかったっぱしから読みわからない用語をググる、という再帰的検索に終始しています。 なので、記事に出来ることが今のところ何もないのですが、ひとまず自分的に勉強になったな～というサイトのリンクを貼り付けておきます。 地理情報システム とりあえず、Wikipedia。 GISのキホン 個人的にココの説明が一番理解しやすか
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建築物の起伏も表現、2m解像度の3D地形データ、NTTデータが提供開始 
GitHub - gsi-cyberjapan/gsimaps: The source of GSI Maps (https://maps.gsi.go.jp/)
Web等高線メーカー|Web Contour Maker of Japan|埼玉大学教育学部 谷謙二（人文地理学研究室）