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これはベクトルタイル Advent Calendar 2017 9日目の記事です。 hfuさんの記事でベクトルタイルの理解が深まってきたので、このへんで実際にQGISを使ってベクトルタイルを見てみましょう。 ベクトルタイルはWebGIS界隈で整備が進んできましたが、ここになってデスクトップGISへの逆輸入も始まっているようです。 ArcGIS Pro: https://pro.arcgis.com/ja/pro-app/help/data/services/use-vector-tiled-layers.htm QGIS: https://github.com/geometalab/Vector-Tiles-Reader-QGIS-Plugin ということで、今回はバイナリベクトルタイルをQGISで表示してみます。 バイナリベクトルタイルをQGISで表示 QGISでバイナリベクトルタイルを

この記事はFOSS4G Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 今年のFOSS4G Tokyoの特別セッションは「アーカイブ×FOSS4G」というテーマで、大変刺激を受けました。 ということで私もそれにのっかって、おっぱい山をFOSS4Gでアーカイブする方法を紹介したいと思います。 仙台市上空よりおっぱい山を望む（巨乳化処理済み） 1. おっぱい山を作る 公園の砂場に行き、おっぱい山を作ります。おっさん一人で砂場で遊んでいると通報されますので、自分の子か親戚の子と作業してください。 作業の様子おっぱい山 2. 写真を撮る おっぱい山が出来上がったら、UAV(ドローン)を用いた公共測量マニュアル（案）に従って写真を撮ります。ドローンはありませんので、スマホを手に砂場の周りをぐるっと回ってシャッターを押してください。注意点は、写真に位置情報が記録されるよう設定しておくこ

先日、知人の結婚式で阿蘇に行ってきました。 阿蘇には米塚という見事な「おっぱい山」があります。 写真：「左：阿蘇山周辺（Landsat8、国土地理院標高タイルを使用）、右：阿蘇の米塚」 「おっぱい山」は、ジオパークの看板にあるように火山の噴石が円錐状に積み上がることによって形成されます。 写真：「阿蘇ジオパークの看板」 こういうのを「スコリア丘」と言うらしく伊豆の大室山や西之島も「おっぱい山」です。 写真：「左：大室山（出典:wikipedia）、右：西之島（出典：海上保安庁）」 「おっぱい山」は、その美しさで人々を魅了するですが、このように、その実態は火山だということを忘れてはいけません！もし、再び噴火が始まれば、おっぱい山を愛でることもままならず、最悪その美しさも損なわれる可能性があります。 そこで今回は、「おっぱい山が荒ぶることなく、美しくあり続けますよーに」と、どこからでも祈願でき

2015/11/27追記： 地理院さんのgithubにIssueをあげたら、早々に軽量版を作成してもらいました！ 基本的な地図、写真だけで良い場合はこちらを利用するといいと思います。 http://gsi-cyberjapan.github.io/experimental_wmts/gsitiles_wmts_light.xml ＊＊＊ 地理院タイルのWMTSメタデータの提供実験が開始されました！ https://github.com/gsi-cyberjapan/experimental_wmts ということで、QGISを使って地図タイルをWMTSで表示する方法を紹介します。 1. QGISを起動してWMS/WMTSのボタンを押します。設定ウインドウが開くので、「新規」ボタンを押します。 2. 名称に 「地理院タイル」 URLに　http://gsi-cyberjapan.github.

地理院地図のソースコードがgithubで公開されました。 https://github.com/gsi-cyberjapan/gsimaps これを利用して自分の地図タイルを公開する方法を紹介します。 1. githubのアカウントを取得する この作業の詳細は、ググってください。 https://github.com/ 2. github for windowsをインストールする この作業の詳細は、ググってください。他のソフトでも良いです。 https://windows.github.com/ 3. gsimapsをクローンする gitシェルで以下のコマンドを打ってgsimapsのソースコードを取得します。 git clone https://github.com/gsi-cyberjapan/gsimaps.git 4. カスタマイズ クローンしたファイルをカスタマイズします。 レイヤ

これはFOSS4G Advent Calendar 2013へのエントリー記事です。師走の忙しい時期ですが、しばしお時間いだだければ幸いです。 世の中には、何を見ても、それが「おっぱい」に見えてしまう人がいるようで、非常に心を痛めております。 とてもせんじょう的な立体マウスパッドにち◯クラスタ大興奮 http://togetter.com/li/526281 昨年までは私もその一人だったわけですが*1、これは重大な間違いだったことに気が付きました。山がおっぱいに似ているのではなく、実際には、おっぱいが山そのものだったのです。"神々が遊び舞う頂き"それがおっぱいなのです。 ということで、「おっぱいは山である」という証明をFOSS4Gツールを使って示しておきたいと思います。 1.データの用意 以下のサイトよりOBJデータをダウンロードします。あらかじめ言っておきますが、あくまで学術的な研究目的

GeoTIFFからUTFGridを作成するプログラムを作りました。 これを使えば、画像と共に属性値もタイルで配信できるようになります。 特徴は、 webサーバーがあればいい。 →MapServerやGeoServerなどの地図配信サーバーを立てなくてもいい。 タイルなのでクライアントの動作が軽い。 →ポリゴンデータをベクトルデータとして読み込むと遅くて動かない。 誰でも属性付き地図データを作成できて、配信できる。 つまり、OpenTileMapとして共有できる！！！ ということで、使い方を紹介します。 できあがりはこんな感じ 標高の例 http://www.ecoris.co.jp/map/utfgrid_test.html?zoom=13&lat=4823548.9824&lon=15744694.52498&layers=BTTTTTT 植生の例 http://www.ecoris.c

Openlayersとgdalを使って「Prezi」のような(？)プレゼンをする方法をご紹介します。（この話題、需要あるのか？） 1. スライドをいつものようにpowerpointやkeynoteで作ります。 2. できたスライドを高解像度でtiffやjpgに書き出します。 3. 書き出したスライド画像をGIMPや、あればillustratorやphotoshopで好きなように並べます。 4. 並べたスライドを1枚の画像として、なるべく高解像度でtiffに書き出します。 ここでは、ファイル名をprezen_sheet.tifとします。 5. 書き出したtiff画像の縦横のピクセル数を調べてメモします。 ここでは仮に、横4000px 縦3000px だったとします。 6. http://www.ecoris.co.jp/map/mouseposition.html ここを参考にプレゼンを貼り

UTFGridをshpファイルから作成する方法を紹介します。 UTFGridってなにっ？という人はこちらをご覧ください。 http://openlayers.org/dev/examples/utfgrid-geography-class.html http://mapbox.com/demo/visiblemap/ https://github.com/mapbox/utfgrid-spec/blob/master/1.2/utfgrid.md http://mapbox.com/developers/utfgrid/ http://openlayers.org/dev/examples/utfgrid.html 1.OSgeo4Wのインストール 省略 2.mapnikのインストール http://mapnik.org/news/2011/11/29/windows-binaries-p

これまで自然環境の調査には地図が重要だよねという名目のもと、地図画像→ラスター→GDAL関係の記事ばかりだったのですが、これからは地図に載せるデータの取得方法をなんとかしなければという気になっています。それで、Google Maps とか OpenLayersは、ベクトルデータをどのように扱っているのか調べました。 で、その結果ですが、ベクトルデータの描画にGoogle MapsはCanvasで、OpenLayersはSVGを利用しているということが分かりました。厳密に言うと「Google Maps は昔はSVGだったけど今はCanvasで、OpenLayersはSVGを推奨しつつCanvasにも対応している」になります。CanvasとSVGの違いは、PhotoshopとIllustratorの関係と同じで、素直に考えれば地図データ用のベクトルデータはSVGがいいような気がします。Open

gdal1.9devでgoogle fusion tables(GFT)を使えるようになったようです。→http://www.gdal.org/ogr/drv_gft.html ただ、OSGeo4Wでは、まだgdal1.9devを使えないので、自分でgdal1.9devをコンパイルする方法と、そのGDALを使って、GFTにshpファイルを保存する方法を紹介します。 「本データの作成に当たっては、ESRIジャパン株式会社の全国市区町村界データを使用しました。本データの著作権はESRIジャパン株式会社に帰属します。」 1.subversionでgdal1.9devを取ってくる svn checkout https://svn.osgeo.org/gdal/trunk/gdal gdal 2.curlを取ってくる curlは、google fusion tables APIをhttpsで利用する

動物の生息確率や、巣の存在確率を、調査で得られた発見位置とその環境データから推測するソフトMaxentを紹介します。Maxentによる方法は、ロジスティック回帰分析に似ていますが、不在データが必要ないところが最も違います。生物調査では、生息している場所を記録しますが、生息していない場所は記録しません。その場合、ロジスティック回帰分析を行おうとすると、生息していない場所をランダムに作成する必要があります。しかし、ランダムに作成した生息していない場所には、実際には生息している場所も含まれる可能性があります。Maxentでは、不在データが必要ないので、このような問題が生じず、高精度な推測が行えるようです。 http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/ 使い方は、マニュアルを見れは、なんとなく分かると思うので、その原理や出力結果について説明したいと思い

営巣木のデータから、GIS、WinBugs、R、を使ってベイズ法によるロジスティック回帰分析を行い、その結果からHSIモデルを作成してみます。 手順は、以下の通りです。 1. 営巣木データの準備 営巣木の確認位置をGISで落とします。 営巣木が確認されなかった位置をダミーとして、ランダムに広域に落とします。 ランダムなポイントをArcGISで作成するのにHawths Tools を利用します。http://www.spatialecology.com/htools/index.php ランダムサンプリングを、営巣木が確認されなかった位置としてしまってよいかは？ 2. 環境データの準備 営巣木の有無を説明するための環境データを、GISで作成します。 例えば、標高、植生、起伏、相対位置などを、ラスター形式で広域に作成しておきます。 3. 解析データの準備 営巣木と非営巣木の、環境データを取得し

基盤地図情報 標高データから等高線(コンター)のシェープファイルを作成する方法を紹介します。 1. 準備 基盤地図情報標高データ変換ツールをダウンロードします。　http://www.ecoris.co.jp/demtool.html OSGeo4Wをインストールして、GDALを使えるようにします。　http://trac.osgeo.org/osgeo4w/ 2. 基盤地図情報標高データ（JPGIS形式）からラスタ（GeoTiff形式）に変換 必要な範囲の標高データ(JPGIS)を http://fgd.gsi.go.jp/download　ここからダウンロードします。 標高データ変換ツールの使い方に従って、緯度経度のmerge.tifファイルを作成します。 3. 標高ラスタ(GeoTiff形式)から等高線コンター(shp形式)に変換 OSGeo4Wのコンソールを起動します。 上で作成し

「google earthで表示」を右クリックしてリンクアドレスをコピーして、そのURLの中の「output=nl」を「output=kml」に変更してアクセスするとkmlファイルがダウンロードされます。↓のプログラムをkml2csv.jsという名前で保存して、それに↑のKMLファイルをドラッグ＆ドロップしてください。同名のCSVファイルに変換されます。 ※「google earthで表示」を押してダウンロードされるKMLでは、変換できません。 ※jsファイルが関連付けされてないと、実行できないかもしれません。 ※変換できない場合があったので修正しました。2010.1.17 var input; var output; input = WScript.Arguments(0); output=input.replace(".kml",".csv"); var fs = new Active

植生調査のデータを組成表としてまとめ、Rを使って組みかえて、 植物群落と標徴種を見つける方法を紹介します。 ※実際には、植物の性質を基に、手作業で再調整する必要があります。あくまで、その手助けということで。 データの準備 地点名と出現種と、その優占度（被度など）の一覧表を用意しておきます。（EXCELとかで作業） 複数の層で出現する種は、その最大値、合計、平均とかを採用する。（自分で決めて下さい） 被度を、r,+,1〜5で記録している場合は、rと+→0.1,1→2.5,2→15,3→37.5,4→62.5,5→87.5に変換する。（被度の百分率表示） 例　"組成表.csv" st1 st2 st3 st4 st5 st6 st7 st8 st9 st10 ヒメヒラテンツキ 62.5 87.5 イネ 62.5 87.5 ダンドボロギク 37.5 15 ヒメヘビイチゴ 2.5 2.5 0.1

GDALライブラリをAndroid、iOS用にビルドする方法をこちらにまとめました。 github.com これを利用してReactNative用のモジュールを作成したので、EcorisMapからGeospatial PDFを投影変換して読み書きできるようになりました。 位置座標付きのGeospatial PDFは、QGISから簡単に作成できます。 Geospatial PDFを読み書きできるEcorisMapは、近々公開予定です。 これはFOSS4G Advent Calendar 2023の記事です。野外調査のための地図アプリ「EcorisMap」を作ってます。そのアプリでPMTilesを読み込めるようにしたので、それについてのお話です。 なぜPMTilesが必要か？ 調査で使う地図は、地理院地図のような下図に調査地点など必要なデータを重ねて持っていきます。下図は、地理院さんが全国レベ