さて、本日付で新たな「地理空間情報活用推進基本計画」が策定されたようです。そういえば、パブコメの募集が出ていたような気がしてましたが、そうか、新しい計画を策定することだったのかと、出てから気づいたという体たらくです(汗 ちなみに、今回の計画は平成24〜28年の四年計画とのことです。主な施策はこちら、本文はこちらからダウンロードできます(pdfファイルです)。 昨年の東日本大震災を受けて、やはり震災からの復興というのが施策の大きな柱になっています。それとともに、第?部の2.の(2)の?、「情報通信技術の進展に伴う新たな課題と可能性」という項目においては、 クラウドコンピューティングの普及やソーシャルメディアの浸透、マッシュアップによるサービスの広がり、GIS関連ソフトウェアのオープンソース化など、情報通信技術の進展やそれを取り巻く環境の整備により、個別のシステムやサービスを融合させた複合的な
こんばんは、さいたま市在住のはずがgoogle的には千葉県流山市民にされているmontaです。 今から2年ほど前に中古で、 「WZR-AGL300NH」という無線LANルータを買って愛用しています。 何故、流山市と誤認識されるかはスマートフォンの位置情報取得方法に原因があります。 まず基礎知識として、スマートフォンやタブレットで位置情報を取得する方法を知っておきましょう。 1. 内蔵GPSを使って衛生から測位する方法(精度は高いが屋外じゃないとほぼ使用不可) 2. 3G通信のキャリア基地局から位置情報をもらう方法。A-GPS。(屋内でも使用可能) 3. 周辺にある無線LANルーターのMACアドレスを位置情報データベースと照合する方法(無線LANさえ使えればどこでも使用可能) 1. 2.は良いとして、今日問題になっているのは3.の方法です。 位置情報データベースの有名所はPlaceEngin
識別子の付与 地名語辞書に登録した地名語をLODに接続するためには、地名語に対してGeoLODシステム内でユニークなIDを付与しなければならない。GeoNLPの基本方針は、辞書制作者が独自に制作した複数の地名語辞書を組み合わせて利用する、というものである。しかし、この方針を前提とすると、地名語辞書内でユニークなIDを与えても、システム全体でユニークなIDとなる保証はないという問題が生じる。 この問題の解決策としてよく用いられる方法は、フィールド内の文字列を連結した文字列をキーとし、それをハッシュ関数に与えて固定長のIDを生成するなど、フィールド内容を変換することでIDを生成する方法である。もしフィールド内の文字列にユニーク性があれば、この方法でもIDを生成できる。しかし、この方法はフィールド内容の修正に弱く、内容の微修正を越えて永続性のあるIDを生成する目的には適していない。 そこで2段階
2018年3月22日(木)〜 3月23日(金)に東京学芸大学で開催される日本地理学会春季学術大会( http://www.ajg.or.jp/meeting/2018spring/ )において,本科研メンバーらが発起人となっている日本地理学会「GISと社会」研究グループの研究グループ集会が開催されます( http://www.ajg.or.jp/20180219/4163/ ).関心ある方々のご参加をお待ちしています. 日時:2018年3月23日(水)13:00-15:00 場所: 東京学芸大学 N202教室 ( http://www.u-gakugei.ac.jp/pdf/campusmap.pdf ) 山下 潤(九州大)・岩崎亘典(農研機構)・西村雄一郎(奈良女子大)・瀬戸寿一(東京大): OSM(OpenStreetMap)のデータ品質について 岩崎亘典(農研機構):地理空間情報
先に distance_sphere(), distance_spheroid() for MySQL を公開しましたが、 ドキュメントがダウンロードして解凍しないと見れないのは不便だということなので、ここに置きます。 また配布物の中に日本語ドキュメントがなかったので、まずは日本語ドキュメントを。 はじめに ------------------------ このプログラムはユーザ定義関数(UDF)として、PostGISのdistance_sphere(),distance_spheroid()と同様の関数をMySQLに追加するものです。 機能 ------------------------ distance_sphere(point, point) 2つの緯度経度を結ぶ直線距離をメートルで返します。地球を半径6,370,986mの球形として計算します。distance_spheroidよ
GeoIME(ジオアイエムイー)って? GeoIMEは,利用者の位置に応じて,読みに対して提示される変換候補が変化する,"少しだけ気が利く"日本語変換システムを目指しています.例えば, 位置に応じて変換候補が絶妙にソートされている! 「し」で始まる「渋谷」「新宿」「新橋」などの順序が今いる位置によって変わる 近くの地名がサクッと出る! 福岡にいると「は」→「博多」,「て」→「天神」. 難しい地名もOK.「す」→「周船寺」,「と」→「等々力」 同じ場所では同じような単語が出る! 自身の過去の履歴と,周辺にいる他人の履歴を参照 いつもの場所では「だ」→「大名」.家では,「だ」→「大好き」 みんなが集まる場所で「ま」→「マッシュアップキャラバン」 といった利点があります. DEMO デモ版ではリアルタイムに辞書を生成していますので,動作が遅いです.辞書生成用のサーバ with MeCabを導入し
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く