1. R を使った空間情報の可視化
R を使った空間情報の可視化
縫村崇行
(NUIMURA, Takayuki)
環境学・雪氷研究室
R 勉強会 (CHERD)
2012/06/20
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2. R を使った空間情報の可視化
はじめに
自己紹介
専門：GIS や RS によるヒマラヤの氷河の変動把握
所属：名大・環境学・雪氷圏変動研究室 (理農館)
OSGeo1 財団 日本支部 運営委員
主な業務内容
氷河の空間分布 DB 作成
ヒマラヤでフィールド調査 (DGPS)
3D モニターを使ってステレオ写真測量
研究室で GIS や R 言語の指導
1
The Open Source Geospatial Foundation
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3. R を使った空間情報の可視化
はじめに
自己紹介 (メイン業務以外の活動)
FOSS4G ツール勉強会＠名古屋を主催
(第 1 回 2011/12/11、第 2 回 2012/4/14)
FOSS4Ga とは：QGIS、GRASS GIS、GMT や R など、
オープンソースの空間解析ソフトウェア
URL：https://sites.google.com/site/foss4gnagoya/
a
Free and Open Source Software for Geospatial
Nagoya.R (東海地方を中心とした R の勉強会)
名大の言語系の研究者の方が主催 (2011/3/26–2012/5/19)
URL：http://corpus-study.info/nagoyar/
世界各地の都市で同様のイベント
(ex. Tokyo.R、Tsukuba,R、London.R)
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4. R を使った空間情報の可視化
はじめに
空間情報について
空間情報とは
空間座標 (X,Y,(+Z)) を持ったデータ:
種類：点、線、面で代表されるデータ
例：気象観測地点、震源地、道路の経路、土地利用区分
=⇒ 今回は点データ を R を使って加工し、
Google Earth で可視化する方法について話します。
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5. R を使った空間情報の可視化
データ&手法
USGS [Latest Earthquakes: Feeds & Data]
Past 7 Days, M 2.5+ earthquakes (CSV 形式) を使用。
データ内容
Src,Eqid,Version,Datetime,Lat,Lon,Magnitude,Depth,NST,Region
us,c0005hua,6,"Monday, August 22, 2011 00:07:09 UTC",42.6731,143.2804,4.7,32.30,95,"Hokkaido, Japan region"
=⇒6 行目が X 座標 (Longitude)、5 行目が Y 座標 (Latitude)。
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6. R を使った空間情報の可視化
データ&手法
今回使用する R のパッケージ
1 rgdal：GIS データを取り扱う
=⇒XY 座標を元に Google Earth ファイル (KML) を作成するの
に使用
2 XML：XML ファイルを取り扱う
=⇒Google Earth ファイル (KML) を修正するのに使用
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7. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
パッケージを使う下準備
#rgdal1 , XML パッケージのインストール (最初だけ)
install.packages(“rgdal”)
install.packages(“XML”)
#rgdal, XML パッケージの読み込み、セッションの最初に毎回
library(rgdal)
library(XML)
1
Windows では自動的に依存するパッケージもインストールしてくれる。Ubuntu linux の場合は、事前に OS のパッ
ケージマネージャで、”gdal”、”libgdal1-dev”、”libproj-dev” をインストールする必要がある。
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8. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
Step 1: CSV から KML の作成
CSV 読み込み ⇒sp オブジェクト生成 ⇒KML 出力
#Input
csv.filename <- "eqs7day-M2.5.txt"
#Output
kml.filename <- "eqs7day-M2.5.kml"
#CSV ファイル読み込み
work.table <- read.csv(csv.filename)
#点数をカウント (あとで使用)
n.data <- nrow(work.table)
#sp オブジェクトの作成
work.obj <- SpatialPointsDataFrame(lonlat, work.table, proj4string=CRS("+proj=longlat"))
#KML ファイルの出力
writeOGR(work.obj, dsn=kml.filename, layer="sample", driver="KML")
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9. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
Step 1: CSV から KML の作成
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10. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
KML ファイルの構造
出力した KML ファイルは、
以下のように座標情報、属性情報を記述している。
<Placemark>
<ExtendedData><SchemaData schemaUrl="sample">
<SimpleData name="Src">ak</SimpleData>
<SimpleData name="Eqid">10300708</SimpleData>
<SimpleData name="Version">2</SimpleData>
<SimpleData name="Datetime">Sunday, August 21, 2011 22:27:02 UTC</SimpleData>
<SimpleData name="Lat">52.7168</SimpleData>
<SimpleData name="Lon">-169.5406</SimpleData>
<SimpleData name="Magnitude">2.5</SimpleData>
<SimpleData name="Depth">4.9</SimpleData>
<SimpleData name="NST">10</SimpleData>
<SimpleData name="Region">Fox Islands, Aleutian Islands, Alaska</SimpleData>
</SchemaData></ExtendedData>
<Point>
<coordinates>-169.540600000000012,52.716799999999999</coordinates>
</Point>
</Placemark>
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11. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
KML ファイルの構造
出力した KML ファイルは、
以下のように座標情報、属性情報を記述している。
<Placemark>
<ExtendedData><SchemaData schemaUrl="sample">
<SimpleData name="Src">ak</SimpleData>
<SimpleData name="Eqid">10300708</SimpleData>
<SimpleData name="Version">2</SimpleData>
<SimpleData name="Datetime">Sunday, August 21, 2011 22:27:02 UTC</SimpleData>
<SimpleData name="Lat">52.7168</SimpleData>
<SimpleData name="Lon">-169.5406</SimpleData>
<SimpleData name="Magnitude">2.5</SimpleData>
<SimpleData name="Depth">4.9</SimpleData>
<SimpleData name="NST">10</SimpleData>
<SimpleData name="Region">Fox Islands, Aleutian Islands, Alaska</SimpleData>
</SchemaData></ExtendedData>
<Point>
<coordinates>-169.540600000000012,52.716799999999999</coordinates>
</Point>
<name>hoge</name>
<TimeStamp>
<when>2011-08-15</when>
</TimeStamp>
</Placemark>
=⇒Step 2 では、KML に時間属性と名前タグを追加 11 / 15

12. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
Step 2-1: 時間情報の抽出&整形
USGS の記法： “Monday, August 22, 2011 00:07:09 UTC”
KML の記法： 2011-08-22
CSV から時間情報の抽出
n.data <- nrow(work.table)
# 時間列を抽出して KML 記法に変換
time.list <- strptime(work.table[,4], format="%A, %B %d, %Y")
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13. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
Step 2-2: KML ファイルへ情報追加
KML に時間タグ<TimeStamp>と名前タグ<name>を追加
#KML ファイルの読み込み
xml.data <- xmlTreeParse(kml.filename)
node0 <- xmlRoot(xml.data)
node.offset <- 2
for (i in seq(1, n.data)) {
cat("Processing", i, "/", n.data, "")
j <- i + node.offset
# 新ノード (名前、時間) の生成
name.node <- xmlNode("name", work.table[i,2])
time.node <- xmlNode("TimeStamp", xmlNode("when", time.list[i]))
# メインの XML に新ノードの挿入
node0[[1]][[1]][[j]] <- addChildren(node0[[1]][[1]][[j]], name.node)
node0[[1]][[1]][[j]] <- addChildren(node0[[1]][[1]][[j]], time.node)
}
#KML ファイルの上書き保存
saveXML(node0, kml.filename)
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14. R を使った空間情報の可視化
データ処理の流れ
Step 2-2: KML ファイルへ情報追加
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15. R を使った空間情報の可視化
おわりに
おわりに
今回は位置情報 + 時間情報だけを処理しましたが、その他の属性
情報 (ex. マグニチュード) に応じてアイコンの種類や色、大きさ
を変えたり、ポップアップ内容を HTML でカスタマイズも可能
です。
このようなカスタマイズした KML ファイル出力は、XY 座標列の
ある Excel などのデータがあれば、R スクリプトを少し修正する
ことでできます。興味のある方は、ぜひご相談ください。
mail ：nuimura@nagoya-u.jp
twitter ：t_nuimura
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