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空間情報の検索結果1 - 40 件 / 43件

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空間情報に関するエントリは43件あります。 地図、 GIS、 データ などが関連タグです。 人気エントリには 『Pythonではじめる地理空間情報』などがあります。

空間情報の関連エントリー

  • Pythonではじめる地理空間情報

    PyCon JP 2022 2022-10-15 13:50-14:20 #pyconjp_5

      Pythonではじめる地理空間情報

    • 地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑

      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

        地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑

      • 文章のなかの地理空間 － 地理空間情報科学(GIS)と自然言語処理(NLP)の融合へ向けて －

        MIERUNE Meetup mini #4（ https://mierune.connpass.com/event/257222/ ）で使用した発表スライド（一部修正版）

          文章のなかの地理空間 － 地理空間情報科学(GIS)と自然言語処理(NLP)の融合へ向けて －

        • 「令和6年能登半島地震」被害状況（2024å¹´1月）｜アジア航測｜空間情報コンサルタント

          このたびの令和6年能登半島地震によりお亡くなりになられた方に哀悼の意を表しますとともに、被害に合われた方々、また避難を余儀なくされている多くの方々に心よりお見舞いを申し上げます。 2024年1月1日16時10分ごろ石川県能登地方で最大震度7の地震が、その前後で大きな余震が数回発生し、現在も石川県能登地方を中心に活発な地震活動が続いています。揺れの強かった地域では、家屋の倒壊や土砂災害などの危険性が高まっています。不安を感じることもあろうかと思いますが、身の安全を最優先にお過ごしください。 2024年1月2日、当社は朝日航洋株式会社と共同で航空機から一部地域の斜め空中写真撮影を実施しました。 弊社技術が、現地の詳細解明ならびに二次災害の抑制に少しでもお役に立てば幸いです。

            • 空間情報の関連エントリー

          • Pythonで地理空間情報（GIS）やるために必要なパッケージ全部入りの「geospatial」が便利すぎた - Qiita

            Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

              Pythonで地理空間情報（GIS）やるために必要なパッケージ全部入りの「geospatial」が便利すぎた - Qiita

            • DuckDB-Wasm + 生成AI on Next.js で、どなたでも、いますぐ、地理空間情報の分析ができましてよ

              本日のデモ 本日のソースコード タイトルには、文字数の限界で、DuckDB-Spatialという言葉を入れられなかったですわ。 もちろん、今回も、DuckDB-Wasmに加えて、DuckDB-Spatialも活用していますわよ。 はじめに わたくしは、学術的研究として、生成AIによるSQLクエリ生成、そして、生成AIによる地理空間情報の分析と可視化、といった事例が既に多数あることは知っていますわ。 しかしながら、いったい、どれだけの研究者が、そうした研究を、実際にどなたでもが触ることのできるWebアプリケーションやスマートフォンアプリケーションなどのソフトウェアプロダクトとしてデプロイして、本気で世界を変えたいという情熱を持っているのでしょうかしら？ わたくしは、どのようなアイデアも、ソフトウェアプロダクトとして、どなたでも試せるようにデプロイしてこそ、ようやく世界を変える第一歩目だと考え

                DuckDB-Wasm + 生成AI on Next.js で、どなたでも、いますぐ、地理空間情報の分析ができましてよ

              • 地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑

                地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代

                  地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑

                • DuckDB-Wasm + DuckDB-Spatial = Webブラウザ上で完結する地理空間情報分析

                  本日のデモ： 本日のソースコード： おっと、待たせたねぇ！今日は「DuckDB-Wasm」と「DuckDB-Spatial」についてご案内いたしやすよ！ この記事を読めば、ブラウザだけで地理空間情報の分析をサクッとこなせすための環境構築や、便利な関数を使った地理空間情報分析の基本がバッチリわかるって寸法よ！これを知っときゃ、サーバーいらずで本格的な地理空間情報分析ができちまうし、つまずきやすいポイントもスッキリ解消！あんたもいますぐ地理空間情報分析の達人になれるこたぁ間違いなしだ！さぁ、江戸っ子の心意気で、いますぐその手で試してみな！ Vite.js + React でやんでぇ！まず、Vite.js + React + TypeScriptを開発環境の基板とするってのは、問答無用で決まりだ！ほかにゃ選択肢はねぇってわけよ。Viteの速さ、Reactの使いやすさと豊富なライブラリのエコシステ

                    DuckDB-Wasm + DuckDB-Spatial = Webブラウザ上で完結する地理空間情報分析

                  • 3D都市モデル（Project PLATEAU）東京都23区（FBX 2020年度） - G空間情報センター

                    お知らせ 2022年4月1日　最新のデータは次のURLから取得することができます。 https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/plateau-tokyo23ku 航空測量等に基づき取得したデータから建物等の地物を3次元で生成した3D都市モデルです。 商用利用も含め、どなたでも無償で自由にご利用いただけます。 特徴 3D都市モデルとは、都市空間に存在する建物や街路といったオブジェクトに名称や用途、建設年といった都市活動情報を付与することで、都市空間そのものを再現する3D都市空間情報プラットフォームです。 様々な都市活動データが3D都市モデルに統合され、フィジカル空間とサイバー空間の高度な融合が実現します。これにより、都市計画立案の高度化や、都市活動のシミュレーション、分析等を行うことが可能となります。 仕様 提供エリア： LOD1作成範囲　東京23区全域（

                    • G空間情報センター

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                      • 3D都市モデル（Project PLATEAU）ポータルサイト - G空間情報センター

                        航空測量等に基づき取得したデータから建物等の地物を3次元で生成した3D都市モデルです。 商用利用も含め、どなたでも無償で自由にご利用いただけます。 特徴 3D都市モデルとは、都市空間に存在する建物や街路といったオブジェクトに名称や用途、建設年といった都市活動情報を付与することで、都市空間そのものを再現する3D都市空間情報プラットフォームです。 様々な都市活動データが3D都市モデルに統合され、フィジカル空間とサイバー空間の高度な融合が実現します。これにより、都市計画立案の高度化や、都市活動のシミュレーション、分析等を行うことが可能となります。 PLATEAU https://www.mlit.go.jp/plateau/ 整備都市の属性リスト（Excel） このサイトの使い方 地方自治体名の右側の数字をクリックすると、その年に整備したデータのページに移動します。 北海道 札幌市：2020、

                        • 法務省：地図データのＧ空間情報センターを介した一般公開について

                          全国の登記所備付地図の電子データ（※１）のＧ空間情報センター（※２）を通じた無償での一般公開について、令和７年４月１５日（火）に、更新後の登記所備付地図の電子データを公開する予定ですので、お知らせします。 更新後の電子データは、令和７年２月時点の地図データを抽出した情報です。 具体的な公開日は、改めて本ページでご案内します。 Ｇ空間情報センターのホームページはこちら これまで、法務局が有する地図データは、地図証明書・図面証明書として法務局で写しの交付を受ける方法や、インターネットでＰＤＦデータの閲覧をする方法（登記情報提供サービス）で、情報の提供を行ってきました（※３）。 令和５年１月２３日からは、新たに、加工可能なデータをＧ空間情報センターにて公開しています。これにより、生活関連・公共サービス関連情報との連携や、都市計画・まちづくり、災害対応などの様々な分野で、地図データがオープンデータ

                          • MapLibre, Svelte, Wikipediaデータを用いた地理空間情報可視化の事例 / MIERUNE Meetup mini #01

                            MIERUNE Meetup mini #01 - connpass A People Map of Japan | sorami.dev sorami/people-map-japan - GitHub

                              MapLibre, Svelte, Wikipediaデータを用いた地理空間情報可視化の事例 / MIERUNE Meetup mini #01

                            • 東京都デジタルツイン実現プロジェクト　区部点群データ - G空間情報センター

                              航空レーザ測量により取得した16点/平方m以上の高密度点群データです。 各ダウンロードページより、1/500図郭単位で、LAS等の各種形式をZIP圧縮したファイルのダウンロードができます。データの座標参照系は、日本測地系2011／平面直角座標系第9系です。 注意 ひとつのファイルの平均サイズが約200MBあります。最も大きなファイルは約400MBあります。ダウンロードに際しては、帯域によっては時間がかかること、保存先の空き容量にご注意ください。 本業務は0.25m及び0.5mのグリッドデータ作成の仕様となっております。 可能な限りのクリーニングはしていますが、データに外れ値が含まれていることをご了承ください。

                              • 大学のこんなゼミで学んでみたいかも！ 「一億総伊能化」を掲げる 青山学院大学・古橋大地教授の授業がレジリエントだった。地理空間情報技術とITツールを活用し、ユニークな取り組み【地図と位置情報】

                                  大学のこんなゼミで学んでみたいかも！ 「一億総伊能化」を掲げる 青山学院大学・古橋大地教授の授業がレジリエントだった。地理空間情報技術とITツールを活用し、ユニークな取り組み【地図と位置情報】

                                • パスコ、3次元地理空間情報データ配信プラットフォーム「TerraVerse」提供開始　インフラ分野のDXを支援

                                    パスコ、3次元地理空間情報データ配信プラットフォーム「TerraVerse」提供開始　インフラ分野のDXを支援

                                  • もはや高校生が常連！ 学生たちの作品に、まさに「地理空間情報科学でつくる未来」を見た。国土地理院「Geoアクティビティコンテスト」今年の最優秀賞は――【地図と位置情報】

                                      もはや高校生が常連！ 学生たちの作品に、まさに「地理空間情報科学でつくる未来」を見た。国土地理院「Geoアクティビティコンテスト」今年の最優秀賞は――【地図と位置情報】

                                    • 3D都市モデル（Project PLATEAU）東京都23区 - G空間情報センター

                                      航空測量等に基づき取得したデータから建物等の地物を3次元で生成した3D都市モデルです。 商用利用も含め、どなたでも無償で自由にご利用いただけます。 特徴 3D都市モデルとは、都市空間に存在する建物や街路といったオブジェクトに名称や用途、建設年といった都市活動情報を付与することで、都市空間そのものを再現する3D都市空間情報プラットフォームです。 様々な都市活動データが3D都市モデルに統合され、フィジカル空間とサイバー空間の高度な融合が実現します。これにより、都市計画立案の高度化や、都市活動のシミュレーション、分析等を行うことが可能となります。 仕様 提供エリア： LOD1作成範囲　東京都23区全域（627.57k㎡）。 LOD2作成範囲　池袋地区（1.5k㎡）、新宿地区（2.57k㎡）、渋谷地区（1.39k㎡）、国立競技場地区（0.73k㎡）、品川地区（1.79k㎡）、大丸有地区（1.22k

                                      • PythonとShapelyを利用した地理空間情報入門 - Qiita

                                        ※この記事はAIが生成した文書を追記・修正した記事です。 この記事では、地理情報システム(GIS)の基本的な概念を紹介し、PythonとShapelyを使って地理空間情報の操作や可視化を実行する方法を学びます。このチュートリアルは、Pythonの実行環境が整っている方を対象にしています。 目次 GISの基本的な概念 座標系と投影法 GISデータ形式 PythonとShapelyを使ったGISデータの作成と編集 地理空間情報の可視化 地理空間データのバッファリング 地理空間オブジェクトの交差と結合 空間インデックスの使用 GISデータの読み込みと書き込み 1.GISの基本的な概念 地理情報システム（GIS）は、地理的なデータを扱うための情報システムです。GISを使用すると、地理空間データを収集、保存、分析、および可視化することができます。 主な概念: 点(point)：地理空間データの基本的

                                          PythonとShapelyを利用した地理空間情報入門 - Qiita

                                        • 地理空間情報 x ChatGPT ｜ 青山学院ChatGPTセミナー

                                          青山学院大学 革新技術と社会共創研究所 「教育現場におけるAIチャットボットの課題と可能性」 （学内向け非公開セミナー） 2023-05-17 17:00〜 @青山キャンパス 17号館17409教室 古橋発表資料 © mapconcierge, CC BY-SA 4.0

                                            地理空間情報 x ChatGPT ｜ 青山学院ChatGPTセミナー

                                          • QGIS でポイントクラウド（点群）を使ってみる | 航空・空間情報の朝日航洋株式会社

                                            QGIS 3.18 の新機能としてポイントクラウドデータの2次元、3次元表示が加わりました 近年、地理空間情報としてポイントクラウド（点群）データの取得と活用が多くなってきました。QGIS では従来からのベクタ、ラスタデータの利用に加え、メッシュ形式のデータが利用できるようになりました。それに加え、3次元ビューが追加され、3次元でのデータ利用が可能になりました。3次元のデータというと冒頭のとおり、近年はポイントクラウドの取得や利用が盛んになってきているので、2021年2月リリースのバージョン3.18ではポイントクラウドデータの2次元、3次元での表示ができるようになりました。 QGIS 3.10 にはネイティブの点群表示機能はありませんでした。ただ点群データの加工については下記のブログの方法が利用できます。 三次元点群データをQGISでひり出してみた（外部リンク） ポイントクラウドデータとは

                                            • GIS（地理空間情報システム）とは～基本とできること、活用事例、GISデータ、ソフト～ | 宙畑

                                              GIS(地理空間システム)について、できることや活用事例、ソフトウェアなど、使う際に必要な基本事項をまとめました。 (１)GIS（地理情報システム）とは GISはGeographic Information Systemの略で、日本語では地理情報システムと呼ばれます。 地理空間情報の基本と活用という書籍の中では、「コンピュータ上で空間データを収集・取得し、それらをデータベースとして構築し、管理し、検索し、分析し、統合し、表示し、伝達する一連のシステムである」とされています。 平たく言えば、位置情報の付いたデータを見たり、解析したりすることができるシステムといったところでしょうか。 私たちが良く知っているものだと、GoogleマップもGISの一種です。地図上でレストランの位置や営業時間を知り、そこまでの経路を検索したり、道路の混雑情報を調べたりすることができます。 GISの歴史 GISの起源

                                                GIS（地理空間情報システム）とは～基本とできること、活用事例、GISデータ、ソフト～ | 宙畑

                                              • 法務省の登記所備付地図データが1/23より公開されます | G空間情報センター

                                                法務省の登記所備付地図データが 令和５年１月23日（月）正午（午前１２時）より公開（政府標準利用規約に準拠）されます。 詳細は、法務省サイトを参照ください。 ＜登記所備付地図の入手方法例＞ ○トップページ→組織→法務省→登記所備付地図→（都道府県） ○トップページ→データセット→（画面左側）タグ→法務省 なお、ダウンロードした地図データは、XML形式のため、ＧＩＳソフトなどにより変換が必要な場合がございます。 Ｇ空間情報センターでは、これらをGISやWebで使いやすい形式（GeoJSON形式等）に変換したデータを順次提供させていただく予定です。

                                                • 都営大江戸線 都庁前駅 ３D点群データ - G空間情報センター

                                                  東京都では、デジタルの力で東京のポテンシャルを引き出す「スマート東京」の実現を目指しており、その一環として都市のデジタルツイン実現プロジェクトを推進しています。 【デジタルツイン実現プロジェクト】 https://info.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/ デジタルツインの基礎となる3D点群データの利活用を促進し、シビックテックや民間事業者における活用事例の創出を図るため、試行的に都営大江戸線都庁前駅の3D点群データをオープンデータとして公開しました。 データ取得時期:2020年12月下旬 公開範囲: 都営大江戸線「都庁前駅」地下3階（ホーム階）から地下1階までの一部 ファイル形式: LASファイル及びPLYファイル 3D点群データの取得にあたり、都保有施設においてLiDAR SLAM計測システムを利用した3D点群データ取得についてご協力いただける事

                                                  • 空間情報可視化webアプリケーションを作った話 - Qiita

                                                    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 名古屋の大学でコンピュータサイエンスを専攻しているdaishin(@kawara_13)というものです。 今年の4月ごろから名古屋のoptimindという会社でインターンとして働いています。 今回、空間情報可視化アプリケーションの作成をしましたので、その過程を簡単にまとめたいと思います。 Optimindについて https://www.optimind.tech/ 「世界のラストワンマイルを最適化する」をミッションに掲げ、ラストワンマイルの物流ルート最適化を目指す名古屋大学発のスタートアップ企業です。 プロジェクトについて

                                                      空間情報可視化webアプリケーションを作った話 - Qiita

                                                    • 空間情報クラブ｜インフォマティクス運営のWebメディア

                                                      共振周波数fの公式鑑賞も今回で4回目。原風景を求める計算の旅はまだまだ続くのですが、切りがないのでここでいったん締めとします。 前回、ばねの単振動とLC共振回路を記述する微分方程式は同じ2階線形微分方 ...

                                                        空間情報クラブ｜インフォマティクス運営のWebメディア

                                                      • 静止画像よりも数倍難しい3次元の「空間情報処理」　LINEのコンピュータビジョン研究が目指すもの

                                                        LINEのコンピュータビジョン技術の現状と将来 栄藤稔氏（以下、栄藤）：ここからは、LINEのコンピュータビジョン技術の現状と将来について、パネルディスカッションのかたちでトークしたいと思います。みなさん40分間、どうぞお付き合いをよろしくお願いします。 まず自己紹介から始めます。私、大昔に実はコンピュータビジョンで学位を取りまして。今は大阪大学の教員やっていますが、LINEのAIカンパニーの技術アドバイザリーとして、いろいろとコンピュータビジョン関係、AIに関する技術についてのディスカッションをやっています。今日はモデレーターを務めますので、よろしくお願いいたします。 7月1日に、LINEではコンピュータビジョンラボ（Computer Vision Lab）という組織が、AIカンパニーの中で立ち上がりました。コンピュータビジョンを得意とする専門家が集まってこれからの技術開発をやっていこう

                                                          静止画像よりも数倍難しい3次元の「空間情報処理」　LINEのコンピュータビジョン研究が目指すもの

                                                        • 全国の人流オープンデータ（1kmメッシュ、市区町村単位発地別） - G空間情報センター

                                                          2019年・2020・2021年を対象に、全国の「1kmメッシュ別の滞在人口データ」と「市区町村単位発地別の滞在人口データ」を公開しています。滞在人口は1ヶ⽉間における1日あたりの平均値となります。 上部の地図では、「市区町村単位発地別の滞在人口データ」を地図上に可視化しています。右下の「全画面表示（四角のアイコン）」を選択いただくとより見やすくご覧いただけます。「Esc」で元に戻ることができます。 データのダウンロードは、ユーザ登録の後、 ログイン状態で行ってください。 仕様 ・提供エリア：全国 ・集計期間　：2019年1月～2021年12月の各月 ・集計単位　：(平休日)全日／平日／休日(土曜・日曜・祝日) (時間帯)終日／昼　／夜 (居住地)同市区町村／同都道府県／同地方／それ以外 ※市区町村単位発地別データのみ。 ・データ形式：CSV形式 データ概要 ・1kmメッシュ別の滞在人口デ

                                                          • 地理空間情報課ラボ

                                                            地理空間情報課ラボとは 国土交通省地理空間情報課が行っている実験的取組を加速するため、『地理空間情報課ラボ』を設立しました。 私たちは、高い信頼性や安定性が求められる、国土数値情報の整備や不動産情報ライブラリの運営、データ連携環境の構築などに取り組んでいます。 一方で、生成AIの普及やビジネス・行政におけるデータ活用の深化など、地理空間情報を巡る技術動向やニーズは日に日に変化しており、私たちの取組も、これらの動向を踏まえて絶えずアップデートしていかなければ、時代遅れのものとなってしまいます。 そのような想いから、様々な実証事業に取り組んだり、社会に眠るアイデアの拾い上げや皆様との双方向のコミュニケーションを行ったりする『場』として、ラボを立ち上げました。 公式Xアカウント 「地理空間情報課ラボ」の公式アカウントを開設しました！当課の実証実験のリアルタイムな共有や課題解決アイデアの募集等を通

                                                              地理空間情報課ラボ

                                                            • 【HERE WeGo!】ジオファン集まれ！地理空間情報、地図に関する記事を募集しています by HEREのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita

                                                              概要 HEREは、位置情報テクノロジープラットフォーム企業として、創業以来35年以上、世界中の企業やデベロッパーと位置情報に関する課題解決に取り組む会社です。 ジオファンの皆様と楽しいアドベントカレンダーを作るべく、今回は以下の2つの条件のいずれか（両方もOK）を満たす記事を募集します！ 1.HEREの5つの企業バリューのいずれか（複数可）に則った記事 BeBold - OSSツール、弊社プラットフォーム、オープンデータ、HEREデータを使った地図づくり GiveBack - みんなの役に立つ地図づくり LearnFast - 新しいツールや技術を学べる地図づくり WinTogether - 同僚やコミュニティと取り組む地図づくり BeTrue - データのクレジットは必ず元のデータソースに与え、ライセンスを尊重し、IPやNDAで制限されたコンテンツに気を配った地図づくり 2. HEREソ

                                                                【HERE WeGo!】ジオファン集まれ！地理空間情報、地図に関する記事を募集しています by HEREのカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita

                                                              • 「Wi-Fi CERTIFIED Location」に残された課題と、空間情報を把握する規格「Wi-Fi Sensing」の広がり【ネット新技術】

                                                                  「Wi-Fi CERTIFIED Location」に残された課題と、空間情報を把握する規格「Wi-Fi Sensing」の広がり【ネット新技術】

                                                                • 測地系と座標系 | GeoDjangoではじめる地理空間情報

                                                                  地理空間データは位置を示すために様々な座標が定義されている。 座標系は大きく分けると経緯度で定義された地理座標系と平面上で定義された投影座標系の2つがある。

                                                                    測地系と座標系 | GeoDjangoではじめる地理空間情報

                                                                  • 地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter　3Dデータ編

                                                                    はじめに この記事では、ChatGPT Code Interpreterを用いて地理空間情報の中でも3Dデータに対する処理がどこまで出来そうかを調査していきます。 記事を書こうと思った経緯や2Dのベクタデータに対する調査はこちらの記事に書いています。 調査 調査の概要 以下の3つの内容をChatGPTに依頼して調査していきます。 Project PLATEAUにて配布されているCityGML形式データの可視化 兵庫県が公開しているDSMデータの可視化 静岡県が公開している3次元点群データの可視化 1. CityGMLデータの解析 CityGML形式のデータをアップロードし、このデータの可視化を頼んでみます。 使用したデータ 国土交通省都市局「3D都市モデル（Project PLATEAU）東京都23区 CityGML」 指示した内容 1つ目の指示 この指示を実現には以下のようなことを行う必

                                                                      地理空間情報×ChatGPT Code Interpreter　3Dデータ編

                                                                    • 地図タイルの活用について | 航空・空間情報の朝日航洋株式会社

                                                                      地図タイルの活用について 令和元年の9月9日に関東に上陸した台風15号によって千葉県では家屋の損壊や風倒木などの被害が発生しました。 朝日航洋では被災地の状況を把握するために航空機による撮影を行い、その結果をWebGISとして公開しています。またこの航空写真をG空間情報センターよりタイル画像として公開しています。 G空間情報センターのタイル画像公開ページ（外部サイト） データがタイル画像で配信されることによってインターネットにつながっているPCであればQGISで簡単に読み込むことが可能になります。 QGISでタイルを読み込むにはブラウザパネルのXYZ Tilesを右クリックして「新しい接続」を選択します。 そうするとXYZ接続というポップアップが立ち上がるので、「URL」にタイルのURL（※）、「名前」にわかりやすい名称を記載し「OK」をクリックします。 ブラウザパネルのXYZ Tiles

                                                                      • 登記所備付地図データコンバータ - G空間情報センター

                                                                        法務省が提供する登記所備付地図データ（地図XML形式）をGeoJSONに変換するコンバータです。アドレス・ベース・レジストリ（住所・所在地のマスターデータ）を構築するために、農林水産省より提供いただいたソースコードを基に作成しています。現時点ではパイロット的な状態ですが、GitHubにてソースコード（Python）を公開いたします。 アドレス・ベース・レジストリの整備に関するデジタル庁の取組やデータ公開について、下記ページにて情報提供しています。 https://www.digital.go.jp/policies/base_registry_address/

                                                                        • 【PCDUA】第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジの戦い方を考える - たかいとの備忘録

                                                                          はじめに 第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジに関しては，以下をご参考ください． signate.jp 金融データ活用チャレンジでも実施していたように，今回もbaselineとなるようなnotebookを共有することができたらと思います． キックオフイベントにも参加させてもらいましたが，コンペ開催の目的など，とてもポジティブなものであり，コンペが盛り上がるといいなと思っております．（記事投稿の理由も少しでもコンペの活性化に貢献することを意識しており，最低限の実装とコンペを進める上で手詰まりを避けるためのアイデアをいくつか書かせていただきました．） 当該コンペはディスカッション（フォーラム）がなく，金融データ活用チャレンジでもbaselineコードなどの共有が少なかったため，コードを共有することにしました． また，ルールに書いてはありませんが，signateのコンペはたいてい前処

                                                                            【PCDUA】第1回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジの戦い方を考える - たかいとの備忘録

                                                                          • 4次元時空間情報利活用のための空間IDガイドライン | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

                                                                            概要 経済産業省、国土交通省、国土地理院、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）で、空間に関連する情報を簡単に素早く取り出すことのできる仕組みの実現と普及を目的にガイドラインを作成しました。 ガイドライン 本ガイドラインは、空間ID及び4次元時空間情報の利活用について、事業運営者から開発者まで幅広い読者に対して、ユースケースを例示しながら、運用・技術仕様を指針として示すものです。これにより、4次元時空間情報を活用したユースケースが社会に普及することを目的としています。 なお1.0版より、ガイドラインの名称を「4次元時空間情報基盤ガイドライン」から「4次元時空間情報利活用のための空間IDガイドライン」へと変更いたしました。 4次元時空間情報利活用のための空間IDガイドライン（1.0 beta版）(PDF:3.9 MB) App

                                                                              4次元時空間情報利活用のための空間IDガイドライン | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

                                                                            • 地理空間情報分析とは？衛星画像と位置情報データを触ってみる - Qiita

                                                                              位置情報 (GPS) データ - 乗車エリアごとのNYCタクシー運行距離(時系列) 目次 はじめに 地理空間情報分析とは 実際に触ってみた 衛星画像 位置情報データ おわりに はじめに 皆さんは地理空間情報がお好きでしょうか。 「天網恢恢疎にして漏らさず」と老子は言ったそうですが、現代では「地理空間情報」と呼ばれる位置情報が付与されているデータが時々刻々と生み出されており、どこで何が起きているか教えてくれます。今回は世界で何が起きているかを解き明かす「地理空間情報分析」について紹介します。 対象読者: 衛星画像や位置情報を使ったデータ分析に興味のあるエンジニア/分析担当者 目的: 地理空間情報分析で取り扱われるデータ（衛星画像・位置情報）を把握する 留意事項として、今回はそれぞれの処理の詳細な説明はいたしません。ご興味のある方は LinkedIn や弊社ホームページなどからお問い合わせいた

                                                                                地理空間情報分析とは？衛星画像と位置情報データを触ってみる - Qiita

                                                                              • CVPR23 Best Paper に選ばれた VisProg による Compositional Reasoning を用いた地理空間情報への応用｜s-miyawaki

                                                                                CVPR23 Best Paper に選ばれた VisProg による Compositional Reasoning を用いた地理空間情報への応用 テーマ 大規模言語モデル × 地理空間情報 内容 VisProg をはじめとする compositional reasoning の紹介 Compositional reasoning における地理空間情報への応用 読者想定 ChatGPT などの LLM 製品開発に興味がある人 自然言語以外の自律駆動エージェントの開発に興味がある人 地理空間情報の開発に従事している人 おことわり 本記事で述べる所感はあくまで著者によるものです。 著者は地理空間情報などの分野に詳しくないため、的外れなことを述べている可能性があります。 00. 背景社会・技術的背景 ChatGPT や LLM Agent などの社会的な流行 OpenAI から functio

                                                                                  CVPR23 Best Paper に選ばれた VisProg による Compositional Reasoning を用いた地理空間情報への応用｜s-miyawaki

                                                                                • 3D都市モデル（Project PLATEAU）東京都23区（GeoTIFF 2020年度） - G空間情報センター

                                                                                  お知らせ 2022年4月1日　最新のデータは次のURLから取得することができます。 https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/plateau-tokyo23ku 航空測量等に基づき取得したデータから建物等の地物を3次元で生成した3D都市モデルです。 商用利用も含め、どなたでも無償で自由にご利用いただけます。 特徴 3D都市モデルとは、都市空間に存在する建物や街路といったオブジェクトに名称や用途、建設年といった都市活動情報を付与することで、都市空間そのものを再現する3D都市空間情報プラットフォームです。 様々な都市活動データが3D都市モデルに統合され、フィジカル空間とサイバー空間の高度な融合が実現します。これにより、都市計画立案の高度化や、都市活動のシミュレーション、分析等を行うことが可能となります。 仕様 提供エリア： 東京23区全域 データ形式： Ge

                                                                                  1 2 次のページ

                                                                                  新着記事

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