この記事はFOSS4G Advent Calendar 2017の23日目の投稿です。 みなさまこんにちは。 今年は、Pythonなどで空間処理を行うのにmod_spatialite使ってみたらいかがでしょうか、というオハナシです。 全然新しくない（むしろ古いか…）ものの紹介ですすみません。（検索したらホイホイ出てくるよね…） はじめに ローカル環境で利用できる軽量のRDBMSであるSQLiteの地理空間拡張がSpatiaLiteです。 名だたるPostGISと同じような処理がお手軽に利用できますよ、というメリットがあるわけですが、SQLiteでは変数を使用したSQLを認識できない（他のRDBMSはどうだかわかりません…）ため、バッチ処理などのために変数を使用してSQLを生成するには外部言語からSpatiaLiteへアクセスしたいということになります。 （ちなみに、次期バージョンのSpat
作業手順 今回の作業手順を以下に示します。 1.シェープファイルの入手 国土数値情報のサイト、統計GISのサイトからシェープファイルを入手します。 2.シェープファイルのインポート 今回は、”spatialite_tool”（CLI）を使ってシェープファイルをSpatiaLiteデータベースへインポートします。 3.SpatiaLiteの環境構築 前回の記事を参考に、SpatiaLiteの環境を構築します。 4.Pythonプログラムによる検索 PythonプログラムからSpatiaLiteへ接続して検索を行います。 シェープファイルの入手 以下の国土数値情報ダウンロードサービスからバス停留所（点）のシェープファイルを入手します。 [blogcard url=”http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/”] ダウンロードするファイルの情報は、以下となります。 分類：4.交通＞
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
GIS初中級者のためのPython入門 本教材は、GIS初中級者向けにQGISにおけるPythonの役割や用語、操作方法などをまとめたものです。GISに関する基本的な知識は、地理情報科学教育用スライド（GIScスライド）が参考になります。本教材を使用する際は、利用規約をご確認いただき、これらの条件に同意された場合にのみご利用ください。 製作協力 本教材は、MIERUNE.incと共同で整備したものです。 実習環境 本教材では以下の環境で動作検証を行なっています。 Windows10 QGIS3.4 本教材で利用するデータと出典 本教材で使用するデータセットは以下の通りです。学習を始める前に以下より、入手してください。 ベクターデータ ベクターデータについてはパブリックドメインでデータを提供しているNatural Earthのものを使用しています。 1:50m Cultural Vector
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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