タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
GitHubでは地理空間データ（GeoJSON/TopoJSON）を地図としてレンダリング表示できる | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 最近ドキュメントを見ていて知ったのですが、GitHubでは地理空間データを地図としてレンダリング表示できるようです。 Creating GeoJSON and TopoJSON maps - Creating diagrams - GitHub Docs 対応している記法はGeoJSONとTopoJSONの2つになります。この機能自体は公式ブログによると2013年頃からあったようです。 やってみる ここではGeoJSONを使って地理空間データのGitHub上でのレンダリング表示を試してみます。 Markdown文書で表示 Markdown文書内でレンダリング表示する場合は、タイトルにgeojsonと指定したコードブロックにGeoJSONでチリ空間を記述するだけです。 { "type": "FeatureCollection", "feat
2021年7月3日に静岡県熱海市伊豆山地区で発生した土石流災害に関連して、静岡県では兼ねてから災害に備えて3次元点群データの蓄積・オープンデータ化が進められていたほか、災害発生直後より比較的短期間にもかかわらず、2次元・3次元を含めてさまざまな空間データ・デジタル地図等が共有されました。執筆者自身がSNS等から把握し、原典を調べてまとめた情報のため、網羅性・完全性は担保できませんが、二次利用可能なものを中心にリスト化しました（以下、順不同）。もし追加等あれば教えてください。【作成：瀬戸寿一 ｜本記事は、CC BY 4.0としますが、サムネイル画像はデータ公開元によって異なるライセンスを用いている場合がありますので二次利用される場合はご注意下さい】 静岡県庁 静岡県熱海市土砂災害動画（MOV形式 - CC BY 4.0/ODbL のデュアルライセンス） https://www.geospat
『Pythonによる地理空間データ分析 ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス』 Bonny P. McClain 著、廣川 類 訳 2023年9月20日発売予定 272ページ（予定） ISBN978-4-8144-0032-4 定価3,740円（税込） 地理空間データ分析は、地図や道路などのオープンな情報を分析することで、渋滞予測やナビゲーションなどの有用な情報を得る強力な手段です。さらに、衛星に搭載された各種のセンサーによる画像や国勢調査の情報などを組み合わせることにより、森林破壊や人種差別問題などの社会的課題に対する知見を得る「ロケーションインテリジェンス」として活用することができます。本書は、地理空間データ分析に必要な基本的な知識―GIS、データの種類、空間統計学、可視化技術などを紹介し、公開データとJupyter Notebookで提供されているさまざまな社会課題に関するサンプ
株式会社ホロラボ(以下、ホロラボ)は、株式会社アナザーブレイン(以下、アナザーブレイン)と共同で、ユーザー参加型3D都市空間データ作成キャンペーン「みんキャプ」を企画開催します。参加者は11月15日より、国土交通省PLATEAU project互換デジタルツインサービス「toMap」β版へデータを登録し、3D地図の作成に取り組むことが可能となります。 3D都市データをみんなが作れる時代がやってきた！ 「みんなでキャプチャー」～「みんキャプ」は、みんなで今を切り撮って、保存して、共有して楽しむムーブメントです。 スマホ搭載スキャナや専用センサーなどを使ってキャプチャーしたり、フォトグラメトリを使ったり、高精度な3Dデータが制作出来るようになってきた背景を受けて、地理情報付き3Dデータをみんなで集めて楽しむお祭りです！ 写真技術が発達してたくさんの風景が残されて伝わったように。 デジカメが生ま
ファンクラブへアップグレードすると、ショップへ戻すことはできません。 ショップをファンクラブにアップグレードすると、ファンクラブの機能が利用できるようになります。 アップグレードすることでできること・プランの開設 ファンクラブでは、無料プランのほか、ご希望の会費でファンの方に限定特典を提供する「有料プラン」を作成できます。また、商品に対してプラン限定で販売することが可能です。 ・投稿機能 誰でも自由に見ることが出来る「公開コンテンツ」と、ファンにならないと見ることができないように設定出来る「限定コンテンツ」を作成できます。 ・コミッション機能 ファンのリクエストに答えて納品することで報酬が得られる仕組みです。条件に合ったリクエストのみ引き受けることができるため、空き時間を利用して無理なくはじめられます。 詳しくはこちらをご覧ください。
![【告知】 『ErogameScape -エロゲー批評空間-』データ削除依頼に関するお詫びとご説明 - エロアニメとSUJI (大澤)の投稿｜ファンティア[Fantia]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f701a832a3289cf397708ea863e5f1f8625cd6eb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fc.fantia.jp%2Fuploads%2Ffanclub%2Fogp_image%2F1478%2Fcontents_not_adult_b542c587-97e2-432c-acf4-24433ca44577.jpg)
地理空間データは座標系やデータの種類、複数データの重ね方など、他のデータとは異なる点が多くあります。本記事では、そんな地理空間データの入門編として押さえて起きたいポイントをまとめました！ 普段データを扱われるエンジニアの方でも、地理空間データは「少しハードルが高いな」という印象を持たれる方も多いのではないでしょうか。 座標系やデータの種類、複数データの重ね方など、他のデータとは異なる点が多くあります。 本記事では、そんな地理空間データの入門編として押さえて起きたいポイントをまとめました！ ————— 本記事の作成にあたり、藤村英範様にご協力いただきました。 この場を借りて御礼申し上げます。 1. 地理空間データの種類 地理空間データとは 国土地理院によると、地理空間データ（地理空間情報）は以下のように定義されています。 地理空間情報とは、空間上の特定の地点又は区域の位置を示す情報（位置情報
Pythonによる地理空間データ分析
地理空間データ分析は、地図や道路などのオープンな情報を分析することで、渋滞予測やナビゲーションなどの有用な情報を得る強力な手段です。さらに、衛星に搭載された各種のセンサーによる画像や国勢調査の情報などを組み合わせることにより、森林破壊や人種差別問題などの社会的課題に対する知見を得る「ロケーションインテリジェンス」として活用することができます。本書は、地理空間データ分析に必要な基本的な知識―GIS、データの種類、空間統計学、可視化技術などを紹介し、公開データとJupyter Notebookで提供されているさまざまな社会課題に関するサンプルコードと解説、QGISなどのオープンなツールを利用して実践的に理解を深めることができる一冊です。 はじめに 1章 地理空間データ分析入門 1.1 データの民主化 1.2 データに関する質問 1.3 空間データサイエンスの概念 1.3.1 地図の投影法 1.
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 現在利用可能なすべての地理データを使用できるようにするため、Google Cloud の BigQuery データ ウェアハウスでは地理空間のデータ型と関数に対する優れたサポートを提供しています。この独自の機能により、地理空間データの大規模な処理と分析が行えます。地理空間機能を使用するお客様のワークフローの促進に向け、Google Cloud は FME のメーカーである Safe Software 社とパートナーシップを締結しました。 FME は世界中の空間データをサポートできるように設計されたデータ統合プラットフォームです。FME 2020.0 は、450 を超える地理形式やアプリケーションからデータを取り込み、それらを BigQuery テーブルとして具体化する機
Pythonで地理空間データ (geography information system data, GIS data または geospatial data)（位置が緯度，経度で表された地球上のある値に関するデータ）を扱いたいと思ったことはありませんか？たとえば，気象データ（各地点のアメダスデータ，数値予報が出力する数値モデル上の格子点データ（GPVデータ））はGISデータの代表的なものの一つです。 別の記事でも folium というライブラリを使用してGISデータをプロットする方法を紹介しています。 今回はCartopyというGISデータを扱うためのパッケージとその基本的な使い方を紹介します。 Cartopyを使うと，例えば異なる図法（メルカトル図法，正角方位図法，ランベルト正角円錐図法…）でGISデータを非常に簡単にプロットすることができます。
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はガウス過程を用いた空間データの(階層)ベイズモデリングについて紹介します． 空間データの分析 緯度・経度などの位置情報が付随したデータは一般的に空間データと呼ばれます．例えば不動産価格のデータは価格や物件の特徴量に加えて住所の情報から緯度・経度の位置情報を得ることができます． 実は空間データの中にも様々な型のデータがあるのですが，今回は$n$個の地点$s_i \ (i=1,\ldots,n)$において被説明変数$y_i$と説明変数$x_i$が観測されている状況を考えます．例えば不動産の例ですと，$y_i$が不動産価格，$x_i$が不動産の特徴量，$s_i$が物件の緯度・経度に相当します． 基本的な目的は 説明変数$x_i$が被説明変数$y_i$に与える影響を調べる 新しい地点$s_0$において説明変数$x_0$を用いて未観測の$y_0
企業のマーケティング活動やプロダクト開発などにおいて欠かせない、データ分析。やみくもにデータを利用するのではなく、正しい方法で分析しなければ真価を発揮できません。富士通クラウドテクノロジーズ株式会社は、2019年7月度より衛星データ「Starflake」をはじめ、あらゆるエリアデータを提供しています。ウェビナー第1部では、株式会社日本データ取引所の上島邦彦氏が「データ流通市場の歩き方 – 地理空間情報を中心に」をテーマに、地理空間データ取引事業の潮流を語ります。 超速GISの歴史 上島邦彦氏：さて、今日の本題です。弊社から見て地理空間情報の分野がどのように見えるか。ちょっと強気で「超速」と銘打たせていただきました。 GIS（地理空間情報）の歴史を1枚にまとめたのがこの表です。ざっくり半世紀くらい歴史がありまして、1950年代が創成期です。 第二次世界大戦後、軍事情報を各国内で集約する動きの
BigQuery Geo Vizで地理空間データの可視化を行う(BigQuery GIS) | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 クラスメソッド BigQuery Advent Calendar 2020 の3日目のエントリになります。 BigQueryでは位置情報を用いた地理空間データの分析と可視化がBigQuery GISで簡単に行なえます。今回はその可視化ツールとしてBigQuery Geo Vizをつかって地理空間情報を可視化してみます。 BigQueryの公式ドキュメントには一般公開データセットを使ったチュートリアル（BigQuery GIS の概要 | Google Cloud ）があるのでこれを実践してみても良いのですが、地理空間データBigQueryにインポートするところから作業してみたいのと単純に自分の趣味で地震の震源データのプロットを行ってみます。 参考 - BigQuery GIS の概要 | Google Cloud データの準
「地図」といえば紙媒体に印刷することを前提とした出力が一般的です。「地図」は現場で地物情報の状態や関係性を確認するために利用することが一般的です。しかし地図の情報量を増やすことは紙面を増やすことと同義であり、必要とする情報に応じて異なる地図を用意しなければなりません。 従来の紙地図に対して、コンピュータで見る地図（ここでは電子地図と呼びます。）は多くの点で異なります。地図を利用する人が興味・関心のある地物の情報を選別したり、縮尺を自在に変更したりといった操作が可能です。 ここではまず、Rの標準作図機能による地図の作成を行います。次にggplot2パッケージを使った例を紹介します。これらはいずれも印刷や画面上での表示に向いた静的な地図の作成方法です。次にウェブベースでのインタラクティブな操作が可能な空間データのマッピングについて学びます。 地図表現には表示媒体の違いだけでなく、興味のあるデー
Home » 「我々は空間データ企業だ」上場を果たしたMatterportが目指す、世界最大のデジタルツイン・プラットフォーム 「我々は空間データ企業だ」上場を果たしたMatterportが目指す、世界最大のデジタルツイン・プラットフォーム 米国時間2021年7月23日、Matterport(マーターポート)がナスダック(NASDAQ)に上場を果たした。現実空間をスキャンする技術のほか、データの処理・共有等のサービスを提供しており、いわゆる「デジタルツイン」を世界中で展開している企業である。 Matterportは急成長中であり、2021年第1四半期の収益は前年比108%増、ユーザー数は対前年比で500%以上増加しているという。不動産業者のWebサイトで使用されるケースが多く、日本でも「VR内見」や「オンライン内見」といった名前でしばしば目にするし、観光地の名所をキャプチャして、Webブラ
空間データのためのブートストラップ法 東京工業大学/株式会社Nospare の栗栖です． 前の記事 (「空間データのためのブートストラップ法」(解説編)) では空間データ・時空間データ分析に関する最近の研究成果 (Kurisu, Kato and Shao(2021)) で提案した空間ワイルドブートストラップ(spatially dependent wild bootstrap, SDWB)について解説しました．この記事では (解説編) の続きとして数値実験と降水量データの分析例について紹介します．紹介する分析は全て R を利用して行っています． 数値実験 データ生成過程 以下のモデルから数値実験のデータを生成します： \boldsymbol{Y}(\boldsymbol{s}_{i}) = A\boldsymbol{F}(\boldsymbol{s}_{i}) + \boldsymbol
2021年7月3日に静岡県熱海市伊豆山地区で発生した土石流災害に関連して、静岡県では兼ねてから災害に備えて3次元点群データの蓄積・オープンデータ化が進められていたほか、災害発生直後より比較的短期間にもかかわらず、2次元・3次元を含めてさまざまな空間データ・デジタル地図等が共有されました。執筆者自身がSNS等から把握し、原典を調べてまとめた情報のため、網羅性・完全性は担保できませんが、二次利用可能なものを中心にリスト化しました（以下、順不同）。もし追加等あれば教えてください。【作成：瀬戸寿一 ｜本記事は、CC BY 4.0としますが、サムネイル画像はデータ公開元によって異なるライセンスを用いている場合がありますので二次利用される場合はご注意下さい】 静岡県庁 静岡県熱海市土砂災害動画（MOV形式 - CC BY 4.0/ODbL のデュアルライセンス） https://www.geospat
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回は空間データに対する回帰分析として最も有名な地理的加重回帰(GWR; Geographically Weighted Regression)について紹介します． 空間データと空間異質性 緯度・経度などの位置情報が付随したデータは一般的に空間データと呼ばれます．このようなデータは不動産価格，犯罪の発生件数，地域別の選挙投票率など，様々な場面で登場します． 具体的な問題設定として，$y_i$ $(i=1,\ldots,n)$を興味のある被説明変数とし，それに対する説明変数を$x_i$とします．(複数種類の説明変数がある場合，$x_i$はベクトルになります．) また，各データに付随する位置情報を$s_i$とします． 通常の線形回帰分析では以下のようなモデルを想定します． このモデルの特徴は「説明変数が被説明変数に与える効果が地点に依らず均一」とい
Rによる地理空間データの可視化
Rによる地理空間データの可視化 目的：R言語を用いて地理空間データを地図上に示すこと 対象：大学生，ゼミナール生 チュートリアル 1. 都道府県別データによる人口の可視化 1.1 追加データの可視化 1.2 自作データの可視化 1.3 対数による可視化 1.4 ジオメトリの移動による日本地図の可視化 ←（北海道・沖縄県の位置移動） 1.5 地方区分データの可視化 2. 地域メッシュ統計による人口密度の可視化 2.1 コミュニティバス路線上の人口密度の可視化 2.2 OpenStreetMapを背景にした情報通信業事業所数の可視化 2.3 土地利用細分メッシュデータによる土地利用状況の可視化 2.4 商圏内の地域メッシュデータの可視化 2.5 六角形マップによる人口密度の可視化 2.6 標高・傾斜度メッシュデータの可視化 3. 小地域統計による人口の可視化 3.1 小地域統計による人口変化の
このテーブルのように浮動小数点を扱える型でも緯度経度は管理でき、Geometry型を使って位置情報を管理する必要はない。 しかし、システムの要件によってはGeometry型の方がよい場合もあるため、使用用途を紹介しようかと思います。 メリット・デメリット ※使ってみての感想 メリット 地点間の距離を求めることができる これに尽きると思います。ただ距離を求めるだけではなく、「求めた距離内の〇〇を抽出」「自分の位置から最短の距離にある〇〇を探す」など応用が可能である。 デメリット 他の型と違って特殊な使い方になる 他の型のように単純なINSERTやSELECTは使用できないので、MySQL上で実行できる形式にSQLを作成する必要がある。 MySQL上で直接実行する場合は問題ないかもしれないが実際に運用するシステムでそんなことをするはずはない。 何らかの言語やフレームワークを使用して画面等を生成
PostGIS 拡張機能を使用した空間データの管理 - Amazon Relational Database Service
PostGIS は PostgreSQL のエクステンションであり、空間情報の保存と管理に使用します。PostGIS の詳細については、「Postgis.net」を参照してください。 バージョン 10.5 以降の PostgreSQL では、PostGIS がマップボックスのベクトルタイルデータを操作するために使用する libprotobuf 1.3.0 ライブラリがサポートされています。 PostGIS 拡張機能のセットアップには、rds_superuser 権限が必要です。PostGIS 拡張機能と空間データを管理するためのユーザー (ロール) を作成することをお勧めします。PostGIS 拡張機能とその関連コンポーネントは PostgreSQL に数千もの関数を追加します。ユースケースに適している場合は、PostGIS エクステンションを独自のスキーマで作成することを検討してください
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
2021年7月静岡県熱海市の土石流災害に関する空間データの可視化と共有 - Qiita
9月新刊情報『Pythonによる地理空間データ分析』
ホロラボが、3D都市空間データをみんなで作る「みんキャプ」を企画開催
![夢に向けて古民家をフルリノベ。EcoFlow家庭用蓄電池を導入し、家の全電力をまかないたい - 家電 Watch[Sponsored]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65ca9ee7aaa04831880d4a219625283be58e438a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fkaden.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fkdw%2Flist%2F1633%2F833%2F00a.jpg)
【告知】 『ErogameScape -エロゲー批評空間-』データ削除依頼に関するお詫びとご説明 - エロアニメとSUJI (大澤)の投稿｜ファンティア[Fantia]
地理空間データを扱う前に知っておきたい地理空間データの心得 | 宙畑
BigQuery への地理空間データの読み込みを FME でより簡単に | Google Cloud 公式ブログ
【Python】地理空間データを扱えるCartopyのインストール方法【Cartopy】 - LabCode
ガウス過程と空間データのベイズモデリング - Qiita
TikTokやドラクエウォークの隆盛に見る、地理空間データ取引市場の未来
地理空間データのマッピング | Rを使った地理空間データの可視化と分析
「我々は空間データ企業だ」上場を果たしたMatterportが目指す、世界最大のデジタルツイン・プラットフォーム
空間データのためのブートストラップ法(データ分析編１) - Qiita
2021年7月静岡県熱海市の土石流災害に関する空間データの可視化と共有 - Qiita
空間データの回帰分析 (地理的加重回帰モデル) - Qiita
【MySQL】Geometry型(平面空間データ型)を使ってみた
toshiaki1.ue.bulog.jp
k-tai.watch.impress.co.jp
anri1.ub.geo.jp
kaigo-postseven.com
theriver.jp
ameblo.jp/5151-555666