PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリのまとめ - GIS奮闘記
本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。 メジャーなライブラリ まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。 GDAL PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。 www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com GeoPand
Redis、PostgreSQL、MySQLで近傍検索
「サーバーで付近の情報を通知するサービスのつくり方」 という、Geohashを使って近傍検索を実現する記事をみつけました。 最近Redisに関する記事を書いた関係で、 この記事をみて「GeohashはRedisと一緒に使うともっと便利だよ！」と思わず宣伝したくなったのですが、 MySQL5.7でInnoDBに空間インデックス(Spatial Index)のサポートが入ったので 「MySQLでももっと簡単にできるのでは？」と思い、 RedisやMySQLを含めたいろんなDBで近傍検索を実現する方法を調べてみました。 以前、スマートフォンのセンサを活用して花火の打ち上げ場所を推定するアプリを作った関係で、 地球上での距離計算の実装も気になったので、それについても調査してみました。 関連知識 GeoHash Geohash（ジオハッシュ） は緯度・経度を短い文字列に変換する方法です。 距離が近い
オープンデータとオープンソースGisを用いたweb上でのインタラクティブ可視化手法について
Ryousuke WayamaSoftware Developer at Northern system service Co.,Ltd.
1
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
20170714_MySQL 5.7 GIS(地理情報システム) by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
