SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  69
Télécharger pour lire hors ligne
地理学卒論・修論生のための

QGIS入門

奈良大学大学院 田村賢哉
Chap0

QGISを立ち上げたら必ずやる操作
QGISの立ち上げ
プロジェクト新規や保存 GISデータのインポートや新規作成
GISデータのエディタ機能

←ダブルクリック

レイヤの選択や情報取得
地図の拡大・縮小,移動

↑まずはこの部分の基本操作できるように!

GISデータの表示画面
QGISは最初にCRS設定
読み込むデータの座標系をプロジェクトに定義しないといけない
←
①メニューバーの 設定 > オプション をクリック
オプション とはQGIS全体の設定を管理する機能と考
えたら良い。

→
② CRS > 新しいプロジェクトはいつも
このCRSで起動するの 選択 をクリック
QGISは最初にCRS設定
ここでは基本操作のみ
←
①フィルターで「JGD2000」と入
力

←
② JGD2000 を選択し、
OK をクリック
そしてQGISを再起動。

JGD2000は日本測地系2000(世界測地系)の地理座標系のこと。詳しくは後ほど・・・
ベクトルデータの読み込み
←いよいよGISデータを読み込む
① ベクトルレイヤの追加 をクリック

←するとこんなウィンドウが開く

QGISで文字化けがおこる><という人必見→
②エンコーディングのタブから
Shift-JIS を選択し、 ブラウズ をクリック
QGISを触り始めてはじめの罠が文字化けだったりする。文
字化けが発生したら、まず読み込むGISデータのエンコーデ
ィングに合わせた設定でGISデータをインポートしよう!
ベクトルデータの読み込み
←今日、配布したデータを読み込もう!
①「Chap0/World.shp」を選択、
開く をクリック。

いよいよ読み込む準備完了→
② Open をクリック
手間が多いけどここまで丁寧にやってベクトルデータ
を読み込もう。それでも読み込めない場合はコミュニ
ティに相談だ。
Chap1

日本測地系2000(世界測地系)と旧日本測地系の違い
→Appleがこれで失敗してる。それくらい重要!!
QGISは最初にCRS設定
読み込むデータの座標系をプロジェクトに定義しないといけない
←
①ダブルクリック
←
②メニューバーの 設定 > オプション をクリック
オプション とはQGIS全体の設定を管理する機能と考
えたら良い。

→
③ CRS > 新しいプロジェクトはいつも
このCRSで起動するの 選択 をクリック
QGISは最初にCRS設定
←
①フィルターで「JGD2000」と入力

←
② JGD2000 を選択し、
OK をクリック
そしてQGISを再起動。

JGD2000は日本測地系2000(世界測地系)の地理座標系のこと。詳しくは後ほど・・・
ベクトルデータの読み込み
←いよいよGISデータを読み込む
① ベクトルレイヤの追加 をクリック

←するとこんなウィンドウが開く

→
②エンコーディングのタブから
Shift-JIS を選択し、 ブラウズ をクリック
ベクトルデータの読み込み
←今日、配布したデータを読み込もう!
①「Chap0/World.shp」を選択、 開
く をクリックし、 Open をクリック。

→
こうなればOK!!
あれ、ズレてる?
ズレを測る

←
②このツールでズレの長さを測る

↑
①         
これらのツールを使って拡大してみよう!

約400mズレている!!?
測地系を確認してみる
←
①レイヤの 奈良市_新測地系 奈良市_旧測地系 の上で右クリック
をし、 プロパティ を選択する。

それぞれ違うことがわかる

日本測地系2000はGRS80楕円体
旧日本測地系はベッセル楕円体
回転楕円体を統一させる処理
←初期設定の色がださかったりする。
①レイヤの 奈良市_旧測地系 の上で右クリックを
し、 名前をつけて保存... を選択する。

←
②形式
 「ESRI Shapefile」
 名前をつけて保存
 「奈良市_旧測地系_変換.shp」
 エンコーディング
 「Shift_JIS」
 CRS
 「選択されたCRS」→JGD2000
 保存されたファイルを地図に追加する
 チェックをいれる
そして、 OK を押す
これでちゃんと重なることが
確認できたと思う!
これでズレがなおった!
Chap2

地理座標系と投影座標系とは・・・?
まずは、地理座標系をみる
①

をクリックし、Chap2/奈良市_地理座標系.shpをインポートする。

10進数の経緯度表示されている
次の前にまたQGISはCRS設定
読み込むデータの座標系をプロジェクトに定義しないといけない
←
①ダブルクリック
←
②メニューバーの 設定 > オプション をクリック
オプション とはQGIS全体の設定を管理する機能と考
えたら良い。

→
③ CRS > 新しいプロジェクトはいつも
このCRSで起動するの 選択 をクリック
とにかくQGISは最初にCRS設定
ここでは基本操作のみ

←
①フィルターで「JGD2000」と入力

←
② JGD2000/Japan Plane
Rectangular CSⅥ を選択し、
OK をクリック
そしてQGISを再起動。

JGD2000は日本測地系2000(世界測地系)の地理座標系のこと。詳しくは後ほど・・・
まずは、地理座標系をみる
①

をクリックし、Chap2/奈良市_平面直角座標系.shpをインポートする。

mの距離表示されている
まずは、両方をインポート
①

をクリックし、Chap2/奈良市_地理座標系.shpを追加する。

JGD2000の地理座標系
ちっちゃい・・・
②これをクリックすると全体表示される

JGD2000の平面直角座標系
投影座標系を一時的に重ねる
←
① 設定 から プロジェクトのプロパティ を選択する

→
②「 オンザフライ CRS変換を有効にする」
にチェックをいれて、 OK をクリック!

↑こんな感じに重なる!でもあくまで
QGISが裏で一時的に重ねているだけ。
Chap3

ベクトルデータってなに?
QGISは最初にCRS設定

←
① 設定 → プロジェクトのプロパティ を選択

→
② 空間参照システム(CRS) をクリックし「オン
ザフライCRS変換を有効にする」にチェックを
いれる。

→
③フィルターに「JGD2000」と入力し、
JGD2000/Japan Plane Retangular
CSⅥ をクリックし、 OK をクリック。
これは再起動の必要がないCRS設定の方法!!
ベクトルデータの読み込み
←
① ベクトルレイヤの追加 をクリックし、
「Chap3/29-20110131-行政区画25000.shp」
を選択し、読み込む。

→
こうなればOK!!
レイヤの色の設定
←初期設定の色がださかったりする。
①レイヤの 29-20110131-行政区画25000 の上
で右クリックをし、 プロパティ を選択する。

→
② スタイル を選択するし、
変更 のボタンをクリック。
レイヤの色の設定

←
① 「塗りつぶしスタイル」で ブラ
シ無し を選択し、ボーダーの太さを
「0.6」くらいに変更。

←
② OK をクリックする
地図の拡大

↑
①         
これらのツールを使って拡大してみよう!
ベクトルデータの特徴その1

拡大してもぼやけない!
ノードの確認
↑
①   をクリックしてGISデータの
編集機能をONにする。

←
②拡大してみる。

↑
③   をクリックしてGISデータの
編集機能をOFFにする。

ポリゴンは点と点で結ばれていることがわかる。
そのデータの情報を取得してみる
←各レイヤの基本設定はレイヤの上でとにかく右クリック!!
①レイヤの 29-20110131-行政区画25000 の上で右クリック
をし、 属性テーブルを開く(O) を選択する。

↑読み込んだGISデータの情報をみることができる。
ひとつの地物の情報を取得する
←
①メニューバーのこれをクリックする

←地物が選択される。
②任意でひとつの地物をクリックする。

選択された属性データを確認→
③レイヤの 29-20110131-行
政区画25000 の上で右クリック
をし、 属性テーブルを開く
(O) を選択する。
行政区画に 英名の行政名 を加える
←英名の情報をもっている「行政区画_英名.dbf」を加えたい。

↓ベクトルデータと同じ要領でインポート
① ベクトルレイヤの追加 をクリックし、ファイルの種類を「全ファ
イル(*)(*.*)」を選択し、「行政区画_英名.dbf」読み込む。
空間情報をもっていない行列データも読み込み可能

←こんな感じに表示されたらOK!!地図には表示されないけど、
データはQGISで読み込まれている。

→
属性テーブルを開くとこんな感じ

ExcelやCSVファイル等、
行列で整理できるデータはQGISでインポートできる。
実際に属性を結合させる
←
①レイヤの 29-20110131-行政区画25000 の上
で右クリックをし、 プロパティ を選択する。
↓
②プロパティのバーの 結合 をクリックし、をクリックす
る。

→
③レイヤを結合する
 「行政区画_英名」
 フィールドを結合する
 「ID」
 ターゲットフィールド
 「id」
をそれぞれ選択して OK をクリック
属性が結合されているか確認
←何度もやるけど・・・
①レイヤの 29-20110131-行政区画25000 の上で右クリック
をし、 属性テーブルを開く(O) を選択する。

↓「 29-20110131-行政区画25000.shp」に英名の行政名が追加された
結合結果を保存
いまは、一時的に結合をしている状態なので新しくエクスポートをする必要がある。
↓
①レイヤの 29-20110131-行政区画25000 の上で
右クリックをし、 名前をつけて保存 を選択する。

←
②形式
 「ESRI Shapefile」
 名前をつけて保存
 「 29-20110131-行政区画
25000_2.shp」
 エンコーディング
 「Shift_JIS」
 CRS
 「レイヤCRS」
 保存されたファイルを地図に追加する
 チェックをいれる
そして、 OK を押す
では、奈良市には何件の建築がある?

c

建築物の属性情報をみたけど、奈良市に何件建物があるかわかる情報はあるだろうか?↑
・・・建築物の数は138522件あるけど、どの建物がどこに属しているかの情報がない。
建築物のGISデータをインポート
←別のGISデータをレイヤとして追加する
① ベクトルレイヤの追加 をクリックし、
「29-20080331-建築物25000.shp」を追加する。

→
拡大するとこんな感じ!
行政区画を使って建築物に新しい情報を付加する
←
① ベクタ(t) をクリックし、
  データマネジメントツール(D) から
  場所で属性を結合する を選択する。

←
② 対処ベクタレイヤ
「29-20080331-建築物25000.shp」
 ベクタレイヤを結合する
「29-20110131-行政区画25000_2.shp」
属性の集計方法
「最初に見つかった地物の属性を利用する」
をそれぞれ選択し、保存先を設定したら
OK をクリック。

気長にまとう
奈良市の建物を探す
←何度もやるけど・・・
①レイヤの 建物空間結合 の上で右クリックをし、
属性テーブルを開く(O) を選択する。

↑
②検索のところに「NarakenNarashi」と入力し NAME を
選択し、 (S)検索 をクリックすると、青く選択される。
奈良市の建物が地図上で選択された状態
奈良市の建物だけのGISデータを作成する
←
①レイヤの 建物空間結合 の上で右クリックをし、
選択を名前をつけて保存... を選択する。
←
②形式
 「ESRI Shapefile」
 名前をつけて保存
 「奈良市建物.shp」
 エンコーディング
 「Shift_JIS」
 CRS
 「レイヤCRS」
 
「
保存されたファイルを地図に追加する」

にチェックし、 OK をクリックす
る。
奈良市だけの建物データ完成
Chap4

ラスターデータってなに?
QGISは最初にCRS設定
←
① 設定 → プロジェクトのプロパティ を選択

→
① 空間参照システム(CRS) をクリックし「オン
ザフライCRS変換を有効にする」にチェックを
いれる。

→
②フィルターに「JGD2000」と入力し、
JGD2000/Japan Plane Retangular CSⅥ を
クリックし、 OK をクリック。
これは再起動の必要がないCRS設定の方法!!
ラスターデータの読み込み
←
① ラスタレイヤの追加 をクリックし、
「Miyagi_10mDEM.tif」を選択し、読み込む。

こんな感じになる。→
ラスターデータの色の編集
←
① Miyagi_10mDEM.tif を右クリックか
ら プロパティ をだし、 スタイル のタブを選
択する。そして、「カラーマップ」を 原色 を
選び、 OK をクリック

カラー表示され、さっきよりわかりやすくなったかな?→
自分の設定で標高に色をつける
←
① スタイル タブの「カラーマップ」を カラー
マップ に変更する。

↑
②「色の補間」を 離散的 を選択し、 エ
ントリを追加 する。そして、各標高に
合わせた色を設定する。
こんな感じになるだろうか?→
ラスターレイヤを拡大してみる
←
①これまで使ってきた拡大ツールで拡大

↑どんどん荒くなっていくことがわかる

何かに似てる?→
点・線・面でなく、ピクセル!!
植生分類図を追加する

Discussion!!
さて標高20m以上に展開しているアカマツ群落を抽出するにはベクトルデータとラスタデータどちらが良い?
適当に植生分類図を色分け
←
①プロパティから スタイル を選択し、
分類された のタブを選択し分類する。

→
余裕のある人は分類を!
1448個の地物の多さ・・・
1448個の地物が存在している

ベクトルをラスタ化するためには数値型の属性分類をする必要がある...
1448個も属性をいれていく?
いっそのことまとめてしまえ!
←
① ベクタ から 空間演算ツール の 融合 を選択する。

②ベクタレイヤーの入力
 「p574130」
 融合フィールド
 「ORG_NO」
 出力Shapefileを
「p574130_Merge.shp」
 最後に OK を押す。

→
複数のポリゴンがひとまとに

←1つの選択で複数のポリゴンが選択されるように!!

合計で33地物になった。
分類の値をいれていく
↓①Mergeした属性テーブルを開く
←⑤数値を入力していく

編集開始

②⑥
⑦
保存

③
新しい列の追加

↑④(a)名前
  「Vegi」
  タイプ
  「整数値(integer)」
  幅
  「3」
   OK を押す
Vegiに数値での分類ができた。
→Vegi・・・Vegetation!!
いらない属性値を削除していく
←
① プラグイン(P) から Table の Table
manager を選択する。

↓
②「ORG_NO」と「Vegi」以外を残して
あとは Delete ボタンをおして属性の削除
をし、 Save を押す。

←
シンプルに!
せっかくなので属性結合もする
とにかく何度も繰り返す!

Merge前とMerge後の属性値が結合される
やっと本題のラスタ変換
←
① ラスタ(R) から 変換 の ラスタ化(ベクタの
ラスタ化) を選択する。

→

②・入力ファイル(Shapefile)
  「p574130_Merge」
 ・属性フィールド
  「Vegi」
 ・ラスタ化されたベクタ出力ファイル(ラスタ)(O)
  「Miyagi_vegi.tif」
 ・「新しいサイズ(出力ファイルが存在しない場合必
要)」にチェックをいれ、「幅:1000 高さ:800」を
入力する。
 最後に OK を押す。
ラスタも投影変換が可能!
実は植生分類はWGS84なのでDEMのデータと同じ座標系にする必要がある

←
な
ん
か
近
未
来
な
名
前
w

→

①・入力ファイル
  「Miyagi_Vegi」
 ・出力ファイル
  「MIyagi_Vegi_Warp」
 ・ソースSRS(S)
  「WGS84」
 ・ターゲットSRS(T)
  「JGD2000/Japan Plane Rectangular Ⅹ」
 ・データ無しの値
  「0」
そして、 OK を押す。
アカマツ群落だけを表示させる
←
①Miyagi_Vegi.tifのプロパティからカラーマッ
プを選択し、
色の補間:厳密
でアカマツ群落のみに色をつける。
いよいよ

標高20m以上に展開しているアカマツ群落の抽出

「 ( Miyagi_Vegi_Warp@1 = 2 ) AND ( Miyagi_10mDEM@1 >= 20 ) 」

↑①ラスタ演算式を入力し、出力レイヤ:Miyagi_Vegi_20.tifを決め
て OK をクリック。
式の意味
【Miyagi_Vegi_Warp.tifのバンド1の値、Vegi = 2(アカマツ群落) かつ Miyagi_10mDEM.tif(標高)が20m以上】
標高20m以上のアカマツ群落(Vegi:2)を抽出する
標高との関係をもった分類完了!

青が20m高い
ピンクが20mより低い
これじゃ寂しいので・・・
←
ちょっとミニクイかな...

→
① ラスタ(R) から 解析手法 を選択し、
DEM(テリアンモデル) をクリックする。
DEMから陰影図を作成する
←
①入力ファイル:Miyagi_10mDEM
 出力ファイル:Miyagi_hilshade.tif
 モード:陰影図
 「終了時にキャンパスにロードします」にチェック
陰影図を使った3D表示
←
①「Miyagi_hilshade.tif」のプロパティから 透過
性 を選択し、全体の透過率を50%くらいに設定する。

DEMのみ

DEMと陰影図
ちょっと分析用の図も
←
①入力ファイル:Miyagi_10mDEM
 出力ファイル:Miyagi_slope.tif
 モード:傾斜
 「終了時にキャンパスにロードします」にチェック

②色の設定を変えることで傾斜をわかりやすくする→
斜面の方位も色分け表示
←
①入力ファイル:Miyagi_10mDEM
 出力ファイル:Miyagi_espect.tif
 モード:傾斜方位
 「終了時にキャンパスにロードします」にチェック

②色の設定を変えることで傾斜をわかりやすくする→

Contenu connexe

Tendances

PythonとQGISで簡単処理
PythonとQGISで簡単処理PythonとQGISで簡単処理
PythonとQGISで簡単処理Kazutaka ishizaki
 
QGISセミナー中級編(V2.4)
QGISセミナー中級編(V2.4)QGISセミナー中級編(V2.4)
QGISセミナー中級編(V2.4)IWASAKI NOBUSUKE
 
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)Mizutani Takayuki
 
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual PhysicsDeep Learning JP
 
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)IWASAKI NOBUSUKE
 
AI技術を利用した果樹園の樹列検出
AI技術を利用した果樹園の樹列検出AI技術を利用した果樹園の樹列検出
AI技術を利用した果樹園の樹列検出Masahiro Tsukano
 
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズムTakuya Akiba
 
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII
 
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)三次元表現まとめ(深層学習を中心に)
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)Tomohiro Motoda
 
Cesiumを動かしてみよう
Cesiumを動かしてみようCesiumを動かしてみよう
Cesiumを動かしてみようKazutaka ishizaki
 
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてCesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてRyousuke Wayama
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Modelscvpaper. challenge
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理Taiji Suzuki
 
QGIS はじめてのラスタ解析
QGIS はじめてのラスタ解析QGIS はじめてのラスタ解析
QGIS はじめてのラスタ解析Mayumit
 
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...Kazuki Adachi
 
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化Shintaro Takemura
 
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれからIWASAKI NOBUSUKE
 
おすすめVimプラグインまとめ
おすすめVimプラグインまとめおすすめVimプラグインまとめ
おすすめVimプラグインまとめShun Iwase
 
QGISで河川縦断図
QGISで河川縦断図QGISで河川縦断図
QGISで河川縦断図Mayumit
 
多目的遺伝的アルゴリズム
多目的遺伝的アルゴリズム多目的遺伝的アルゴリズム
多目的遺伝的アルゴリズムMatsuiRyo
 

Tendances (20)

PythonとQGISで簡単処理
PythonとQGISで簡単処理PythonとQGISで簡単処理
PythonとQGISで簡単処理
 
QGISセミナー中級編(V2.4)
QGISセミナー中級編(V2.4)QGISセミナー中級編(V2.4)
QGISセミナー中級編(V2.4)
 
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
地図タイルを作成・公開してみて わかった108個のこと(foss4g tokyo 2013発表資料)
 
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
[DL輪読会]TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics
 
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)
QGISセミナー初級・基礎編(V2.4)
 
AI技術を利用した果樹園の樹列検出
AI技術を利用した果樹園の樹列検出AI技術を利用した果樹園の樹列検出
AI技術を利用した果樹園の樹列検出
 
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
 
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎:異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法
 
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)三次元表現まとめ(深層学習を中心に)
三次元表現まとめ(深層学習を中心に)
 
Cesiumを動かしてみよう
Cesiumを動かしてみようCesiumを動かしてみよう
Cesiumを動かしてみよう
 
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてCesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
 
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
 
QGIS はじめてのラスタ解析
QGIS はじめてのラスタ解析QGIS はじめてのラスタ解析
QGIS はじめてのラスタ解析
 
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
論文紹介:Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based loca...
 
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
NetworkXによる語彙ネットワークの可視化
 
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから
第22回オープンデータトーク 地理データ形式のこれから
 
おすすめVimプラグインまとめ
おすすめVimプラグインまとめおすすめVimプラグインまとめ
おすすめVimプラグインまとめ
 
QGISで河川縦断図
QGISで河川縦断図QGISで河川縦断図
QGISで河川縦断図
 
多目的遺伝的アルゴリズム
多目的遺伝的アルゴリズム多目的遺伝的アルゴリズム
多目的遺伝的アルゴリズム
 

Plus de Inoshachu, NPO

地理教育での地理空間情報の活用ポイント
地理教育での地理空間情報の活用ポイント地理教育での地理空間情報の活用ポイント
地理教育での地理空間情報の活用ポイントInoshachu, NPO
 
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイントInoshachu, NPO
 
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイントInoshachu, NPO
 
地理教育での地理院地図の活用ポイント
地理教育での地理院地図の活用ポイント地理教育での地理院地図の活用ポイント
地理教育での地理院地図の活用ポイントInoshachu, NPO
 
20151016 すごい地理教育トーク
20151016 すごい地理教育トーク20151016 すごい地理教育トーク
20151016 すごい地理教育トークInoshachu, NPO
 
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラムInoshachu, NPO
 
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換Inoshachu, NPO
 
OpenStreetMap超入門
OpenStreetMap超入門OpenStreetMap超入門
OpenStreetMap超入門Inoshachu, NPO
 
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編Inoshachu, NPO
 
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編Inoshachu, NPO
 
20130608 電子地図研究会 広島完全版
20130608 電子地図研究会 広島完全版20130608 電子地図研究会 広島完全版
20130608 電子地図研究会 広島完全版Inoshachu, NPO
 
電子国土を使って観光マップを作成してみる
電子国土を使って観光マップを作成してみる電子国土を使って観光マップを作成してみる
電子国土を使って観光マップを作成してみるInoshachu, NPO
 
20121007 日本地理学会商業集積発表
20121007 日本地理学会商業集積発表20121007 日本地理学会商業集積発表
20121007 日本地理学会商業集積発表Inoshachu, NPO
 
GoogleEarth基礎演習
GoogleEarth基礎演習GoogleEarth基礎演習
GoogleEarth基礎演習Inoshachu, NPO
 
SotM発表スライド
SotM発表スライドSotM発表スライド
SotM発表スライドInoshachu, NPO
 

Plus de Inoshachu, NPO (17)

地理教育での地理空間情報の活用ポイント
地理教育での地理空間情報の活用ポイント地理教育での地理空間情報の活用ポイント
地理教育での地理空間情報の活用ポイント
 
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント
地理教育でのGoogleMapsの活用ポイント
 
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント
地理教育でのGoogle Earthの活用ポイント
 
地理教育での地理院地図の活用ポイント
地理教育での地理院地図の活用ポイント地理教育での地理院地図の活用ポイント
地理教育での地理院地図の活用ポイント
 
20151016 すごい地理教育トーク
20151016 すごい地理教育トーク20151016 すごい地理教育トーク
20151016 すごい地理教育トーク
 
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム
20151002_やまぐちGISひろば 第1回GISフォーラム
 
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換
QGISを用いた紙地図からデジタルデータへの変換
 
OpenStreetMap超入門
OpenStreetMap超入門OpenStreetMap超入門
OpenStreetMap超入門
 
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_総合編
 
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編
地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_座学編
 
Opentextmap 活用術
Opentextmap 活用術Opentextmap 活用術
Opentextmap 活用術
 
20130608 電子地図研究会 広島完全版
20130608 電子地図研究会 広島完全版20130608 電子地図研究会 広島完全版
20130608 電子地図研究会 広島完全版
 
電子国土Part2
電子国土Part2電子国土Part2
電子国土Part2
 
電子国土を使って観光マップを作成してみる
電子国土を使って観光マップを作成してみる電子国土を使って観光マップを作成してみる
電子国土を使って観光マップを作成してみる
 
20121007 日本地理学会商業集積発表
20121007 日本地理学会商業集積発表20121007 日本地理学会商業集積発表
20121007 日本地理学会商業集積発表
 
GoogleEarth基礎演習
GoogleEarth基礎演習GoogleEarth基礎演習
GoogleEarth基礎演習
 
SotM発表スライド
SotM発表スライドSotM発表スライド
SotM発表スライド
 

Dernier

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptyuitoakatsukijp
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2Tokyo Institute of Technology
 
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdfTEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdfyukisuga3
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ssusere0a682
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationYukiTerazawa
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024koheioishi1
 

Dernier (6)

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
 
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdfTEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
 

地理学卒論・修論生のためのQGIS講座_実習編