この記事はdeck.gl Advent Calendar 2021 参加記事です。 概要 GTFS（General Transit Feed Specification）は、公共交通に関するデータを扱うための世界標準データフォーマットです。多くの地域で交通データを公開する際のフォーマットとして採用されており、日本でも徐々に普及が進んでいます。 そこで、この記事ではdeck.glを使って、GTFSに含まれる経路情報と停留所情報を地図に表示する方法を解説します。 サンプルコード 「あおい交通 オープンデータ」よりダウンロードさせていただいたaoikotsu_GTFS_20211031.zipファイルから、経路データと停留所データを地図に掲載しています。 経路データはshape_idごとにグルーピングしランダムに色を塗っています。 背景地図は表示すると経路が見えにくくなるので切り替え式にしました
テスト用にグリッド形式のGeoJSONが欲しいときが度々あるのでジェネレーターを作ってみました。 地図上で二点をクリックすると長方形を埋めるようにグリッドが生成されます。 あまりcellsizeの小さいグリッドを広い範囲で生成するとブラウザが固まるので注意してください。 Grid GeoJSON Generator 使い方
SpatiaLite is an open source library intended to extend the SQLite core to support fully fledged Spatial SQL capabilities. SQLite is intrinsically simple and lightweight: a single lightweight library implementing the full SQL engine standard SQL implementation: almost complete SQL-92 no complex client/server architecture a whole database simply corresponds to a single monolithic file (no size limi
概要 地理情報をPythonで扱うのに便利なfoliumというパッケージについてまとめる。 foliumについて foliumは、LeafletというJavaScriptライブラリを上手いことPythonでラップしてくれているライブラリ。 Mapオブジェクトを作成 Mapオブジェクトに様々な形を追加 Mapオブジェクトをhtmlとして保存 という手順で、簡単にインタラクティブな地図を含んだHTMLファイルを作成することができる。JupyterLab上では、単純にMapオブジェクトを表示させるだけで画面内で地図が表示される。 このエントリは、JupyterLab上で書いている。当エントリ内のコードを順番にJupyterLabで実行すれば、同じ結果が得られる（はず）。 バージョン情報 import sys import folium print(f"""Python {sys.version}
オープンデータでゴニョゴニョする準備として国土数値情報を使ってpythonのfoliumでコロプレス図書いて遊んでみました。 作業環境 Mac OS X 10.10 Yosemite 参考情報 sinhrksさんのfolium関連の記事 国土数値情報 mk-modeさんのポリゴン融合の記事 総務省統計局 標準地域コード やったこと gdal, pyshpのインストール 国土数値情報のDLページからデータを行政区域のShapefileを取得 ShapefileをGeoJsonに変換 ポリゴン融合(各地物をまとめる) コロプレス図色付け用データの取得 GeoJsonとweb上で取得したデータのヒモ付準備 MAPの表示 gdalのインストール macの場合、以下のコマンドでインストールできます。 ここで、gdalのバージョンを合わせないとpythonパッケージのインストールでエラーが発生するので
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ゆきたい場所の住所を検索すると、その場所を示した地図が表示される。 商用サービスでは既に一般的すぎる内容です。 ですが、そのサービスの中でどのようなデータが必要なのか、そしてそれらをどのように集めるかは、あまり広く知られていません。 ここでは、ジオコーディングに必要となるデータや、ジオコーディングのアプローチについてメモします。 ジオコーディングとは 住所や地名、施設などの名前を元に、地球上の一地点を検索する行為です。 とりあえず、全般的な説明についてはWikipediaを参照してください。 Wikipedia ジオコーディング ジオコ
R-treeとは空間データを効率良く検索するためのインデックス構造。R-tree について調べたのまとめておく。 目次 目次 参考資料 ナイーブな例 R-tree の概要 各ノードの要素数 参照処理 点検索 範囲検索 データの挿入・削除 挿入処理 ノードの分割 Exhaustive Algorithm Quadratic-Cost Algorithm Linear-Cost Algorithm 削除 木の再構築のアルゴリズム 更新処理 まとめ 参考資料 Guttman, Antonin. R-trees: a dynamic index structure for spatial searching. Vol. 14. No. 2. ACM, 1984. MySQL 5.7 Reference Manual - Creating Spatial Indexes PostGIS 2.3.3d
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
db = MaxMindDB.new('./GeoLite2-City.mmdb') ret = db.lookup('74.125.225.224') ret.found? # => true ret.country.name # => 'United States' ret.country.name('zh-CN') # => '美国' ret.country.iso_code # => 'US' ret.city.name(:fr) # => 'Mountain View' ret.subdivisions.most_specific.name # => 'California' ret.location.latitude # => -122.0574 ret.to_hash # => {"city"=>{"geoname_id"=>5375480, "names"=>{"de"=>
概要 なんか書いてみようということで、Elasticsearchに行動履歴の位置情報を登録すれば、いい感じに利用できる上に、いい感じに可視化もできるという話をします。 前提知識 今回Elasticsearchを利用するので、簡単に紹介。 ElasticsearchはApache Solrとよく比較される全文検索エンジンの一つです。スキーマフリーですべての入出力がREST＆JSONになっています。またJavaで実装されています。 詳しくはElasticsearchの紹介と特徴 インストールはyumでもbrewでも簡単に出来ます。利用したい環境に合わせて調べてみてください。 ちなみにElasticsearchのGUIプラグインのelasticsearch-headが便利なので合わせて入れておくと良いです。 Elasticsearchの設定 Elasticsearchを起動できたら、利用するin
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
この記事は FOSS4G Advent Calendar 2013 : ATND の2013年12月13日（金）の記事です。 コモディティ化しつつあるベクトルタイルについて、考察と実験の結果を共有します。 ベクトルタイルということ。 Geo+Web界隈で、これまで技術力の高いウェブ地図サービスで個別に実装されてきたベクトルタイルがコモディティ化しそうになってきたのは今年も半ばに入ってからであった。 Vector Tiles Preview: Designing the World with TileMill2 | Mapbox 等が、その流れを宣言するものであった。その後、TileMill2 においては、その内部で地図デザインをストレスなく利用するための手段として、ProtocolBuffer ベースのベクトルタイルが使われるという状態になっている。ウェブブラウザにおけるベクトルタイルの利
groongaのドキュメントにも位置情報検索について書かれているのですが、情報の更新が追いついていないため情報が不足しています。そこで、ここに現状に合わせたgroongaの位置情報検索についての情報をまとめておきます。なお、ここにまとめた内容もドキュメントに反映させる予定です。 できること groongaには位置情報を用いた検索機能がついています。位置情報を用いた検索では索引を利用するため、全文検索と同じように高速に検索することができます。ただし、PostGISやMySQLのように1線や面などもデータとして保持できるというわけではなく、点のみをデータとして保持できます。よって、groongaにできることは以下の通りです。 指定した四角の中に含まれている座標を持つレコードを検索する。 指定した円の中に含まれている座標を持つレコードを検索する。 座標間の距離を計算する。 ある座標からの距離が近
住所を緯度経度に直したり、緯度経度から住所を求めたりする操作をgeocodingと言って、Google Maps APIを使うとまあたいていのことはできる。 ロケタッチAPIとか、Yahoo!ジオコーダAPIという手もある。 それはともかく、そのへんをパチパチ叩くコードを書いていて、「こんなのもうとっくに誰かが書いてんじゃないかなー」と思ってぐぐってみたらなんかすごいのが出てきた。 Ruby Geocoder 住所と緯度経度の相互変換はもちろん、距離や範囲の扱い、Google以外のAPIへの対応、キャッシュ処理など、「実装しようかなー。でもめんどくさいよね」とか思って先送りしていたような機能がほとんど全部実装されている。 住所の取得 require 'geocoder' # 日本語ロケールに設定 Geocoder.configure( :language => :ja, :units =>
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