こんにちは。駅メモエンジニアの id:dorapon2000 です。 約半年前の 6 月 1 日にステーションメモリーズ！（駅メモ！）10 周年を記念してタイムラインと地図の切替機能をリリースしました。大変好評を頂いておりとても嬉しいです。 今回は、その機能の中で毎秒最寄り駅を計算するロジックをどのように実現しているのかについてお話します。様々なスペックの端末で遊ばれているため、可能な限りリソースを節約するような工夫をしました。堅い言い方をすれば、過去の計算情報を使った最近傍探索アルゴリズムを実装しました。 記事中のサンプルコードは TypeScript で記述しています。 2024/11/22 追記： はてなブックマークでのご指摘ありがとうございます。 ご指摘をいただいた「事前計算の時間計算量」と「基準点と現在地の距離が近すぎるとき」の説明部分を修正しております。 誤：事前計算を O(N
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 地理情報システム (GIS) で、使用するデータとして「Shapefile 形式」でデータ提供されていることがあります。この記事では、この Shapefile が、どのような構造となっているのかについて、説明していきます。 1.1. トポロジ構造とは Shapefile について説明していく前に、まずは GIS データ等でよく利用される「トポロジ構造」について説明しておこうと思います。 例えば、トポロジ構造を持つファイルとして、次のようなものがあります。 .gdb: ESRIのファイルジオデータベースは、トポロジを含む複
7月4日に静岡県が公開した、ドローンの映像から作った土石流災害の崩壊現場の3Dモデル＝鈴木雄介さん提供 連載『地デジ最前線』 7月初めに起きた静岡県熱海市の大規模な土石流災害は、その被害状況の把握に県が公開した地形のオープンデータが使われました。静岡県は、仮想空間に建物や森、河川など県を丸ごと再現する「VIRTUAL SHIZUOKA」（バーチャル静岡）構想を掲げ、全国で初めてとなる地形データのオープンデータ化を進めてきました。地形データのオープンデータ化に二の足を踏む自治体が多い中で、なぜデータをオープンにし、どう進めてきたのでしょうか。また熱海の災害ではどのようにデータを活用したのでしょうか。（朝日新聞記者・篠健一郎） 【写真】3Dモデルで表された崩壊現場、実際の写真はこちら 「盛り土」の存在を指摘した地形図も 発災半日後、有志チーム結成7月3日午後、Facebook上に「静岡点群サポ
概要 国土交通省主導の、都市の3Dデータをオープンデータとして公開するプロジェクト「PLATEAU」 東京以外の都市でも公開されたデータが増えてきて、いろいろと遊べるようになってきました。 私はDeck.glというWebGLベースの3D表現に長けた地図ライブラリをよく使っているのですが、日本ではなかなか建物の3Dデータを手に入れるのはコストが高かったため、ちょっとした思いつきを試してみるのもハードルが高かったのですが、PLATEAUのおかげで思いついたアイデアを色々と試すことができるようになったので、とてもありがたく思ってます。 そこでここ最近、いろいろ試してみたことを一通りのせてみました。 PLATEAUのデータを使ってできることの一部ではありますが、「3D都市データがあると、こんなことができるんだな」という参考になればさいわいです。 CityGMLや3D-tileなど今まで触ったことの
郡地図は、日本の近世及び近代における郡の範囲を、シェープファイルに収録したものです。 幕末時点のVer2.0（有償）と、明治中期時点のVer1.1（無償）を頒布しています。 Ver1.1には樺太および台湾の郡地図も同梱しています。 詳しい基準時期、参考資料、使用条件等については、同梱の説明書を参照してください。 ⚠注意⚠ 郡地図はShapeデータとなります。 Shapeデータを開くにはQGIS等のGISソフトが必要です。 QGISは以下より無償でダウンロードできます。 https://qgis.org/ja/site/forusers/download.html Ver1.1については、マイマップバージョンも公開しています。 （レイヤー数および容量制限のため、地域別に公開しています） 【樺太】 https://www.google.com/maps/d/edit?mid=1jilhQBDx
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
内閣府の南海トラフの巨大地震モデル検討会において検討されたデータを使ってお絵かきしてみます． 『歴史のなかの地震・噴火――過去がしめす未来』に最大クラスの想定の図を掲載したかったのですが，同検討会の報告書の図はカラーで，白黒だとうまく色が出ないと思われたため，グレースケールで作りなおすことにしました． 自分でデータを見てみたいという方のお役に立てば幸いです．さまざまなケースについて，選んだ地域を拡大して作図するなどできると思います．あくまである（いくつかの）シナリオに沿った想定ですが，さまざまにプロットしてみることで，想定への理解が深まると思います．想定に用いられた手法や仮定にも興味を持っていただくとさらによいと思います． データの詳細に興味はないという方も，行政の判断に使われるようなデータが，このような形で公開されている（オープンデータ・オープンガバメント）ということを知っていただければ
衛星画像をダウンロードして解析する。お高いんでしょう……？と思われがちですが、そこそこの衛星画像とそこそこの解析であれば無料でいじることができるのです。 大学の先生のような特別な知識を持つ一部の限られた人だけが高価な衛星画像を解析する印象でしたが、近年では無料で利用できる衛星画像があり、また、個人で所有するPCのスペックの向上もあり、だれでも衛星画像が触れる世界ができつつあります。 今、衛星画像に注目が集まっています。 大学の先生のような特別な知識を持つ一部の限られた人だけが高価な衛星画像を解析する印象でしたが、近年では無料で利用できる衛星画像があり、また、個人で所有するPCのスペックの向上もあり、だれでも衛星画像が触れる世界ができつつあります。 本記事では、衛星画像を触る上で欠かせないツール”衛星画像解析ソフト”について、衛星画像解析初心者の筆者が調べてみた結果をご紹介します。 (1)衛
まずはこちらの動画をご覧ください。 Blenderで簡単に街並みを作成できています。 今回はこれを、可能な限りSTYLYで再現していきます。 完成したもの STYLYにアップロードしたものがこちらになります。 具体的な作成手順を紹介していきます。 アドオン「Blender GIS」をインポートする 最初の動画の街並みをモデリングのみで再現しようとすると、かなりの労力が必要になります。 しかしBlender GISというアドオンを利用することで、なんと「現実に存在する街並みをGoogle Mapから取得して配置する」ことが可能になります。 BlenderGISアドオンがすごい。ほぼワンクリックでOSMデータからマップを作成できちゃう。この渋谷は3分くらいで出来ちゃった。これが無料なんだからBlenderは楽しい！https://t.co/ffnxs0UZhn pic.twitter.com/
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが（というかそうであることを期待したのですが）、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
#初めに この記事は、FOSS4G Advent Calendar 2019、一日目の記事になります！ ともあれ、出来上がりはこちら。農林水産省さまが公開されている農地の区画情報（筆ポリゴン）をMapbox Vector Tile形式に変換して、公開しました。ともあれ、その手順についてまとめます。 #筆ポリゴンってなに？ 農林水産省さまの説明によると、 「筆ポリゴン」とは、農林水産省が実施する耕地面積調査等の母集団情報として、全国の土地を隙間なく200メートル四方（北海道は、400メートル四方）の区画に区分し、そのうち耕地が存在する約290万区画について衛星画像等をもとに筆ごとの形状に沿って作成した農地の区画情報です というものです。見ていただくわかるのですが、農地のGISデータが日本全国でそろっています。自分の調査対象範囲を作るだけでも大変なのに、日本全国作って公開というのは、素晴らしで
SpaliteLite は SQLite 3の BLOB 型の属性に空間データを格納し，各種の操作や，空間索引の生成などが簡単にできるようにもの 主要な機能は次の通り． SpatiaLite は SQLite を拡張し空間データを扱えるようにしたもの． AsText(), GeomFromText(), Area(), PointN() などの SQL 空間関数を実装 OpenGis が定める関数 Overlaps(), Touches(), Union(), Buffer() .. OpenGis が定める空間メタデータ (Spatial metadata) ESRI Shape ファイルのインポートとエクスポート * 手順は、このページで説明 座標の再投影 (PROJ.4 と EPSG geodetic parameters dataset) ロケール・キャラクタセット (locale
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そもそもこれは何ですか 「FM92 GRIB」はWMO（世界気象機関）の定める通報式（WMO code forms）の一種で、主に格子点データに用いられます。 格子点データといっても万人に通じるわけではないので、地理情報システムに詳しい人は、ラスタデータ形式の一種と思ってください。地理情報システム（GIS）では平面上のデータモデルをラスタデータ raster dataとベクタデータ vector dataの二つに大別するのですね。 通報式とは何ですかという質問もあるでしょう。そもそもWMOは観測網の確立（条約第２条（ａ））と気象情報を迅
Frontpage General Information New version v1.4 / バージョン更新 v1.4 v1.3のコードにバグがありました。n34e131とn33e130のタイルのエラーを修正しました。 (1 Dec, 2022) Product Info / プロダクト情報 "Japan Flow Direction Map" is developed by the University of Tokyo and Kyoto University, mainly based on the national elevation data and water map from GSI (GeoSpatial Information Authority of Japan). The primary data is the 'flow direction map (local
Inside Earth Studio Powerful motion design, all in the browser. Earth Studio gives you the tools you need to create professional content with Google Earth imagery. Read more in the Documentation. Keyframe Animation Earth Studio uses keyframes, just like other industry-standard animation tools. Move the globe, set a keyframe, rinse and repeat. It’s that easy. Quick-Start Projects Create an orbit, o
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